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机器学习在脑电图诊断原发性进行性失语症中的应用：一项初步研究
1 马德里康普顿斯大学信息学院计算机架构与自动化系，马德里 28040，西班牙； carlosmoralrubio@gmail.com（CM-R.）; jayala@ucm.es (JLA) 2 马德里康普顿斯大学神经生理学系、神经科学研究所、圣卡洛斯医院（IdISCC），马德里 28040 西班牙； pbalugo@gmail.com （PB）； adefraile@gmail.com (AF-P.) 3 马德里康普顿斯大学圣卡洛斯临床医院（IdISCC）神经病学系、神经科学研究所，马德里 28040，西班牙； vanesa.pytel@gmail.com（副总裁）； lucia_28028@hotmail.com （左至右）； cristinadelgado1409@gmail.com（CD-A.）; alfonso.delgado.alvarez@hotmail.com（AD-Á.）; matiasguiu@gmail.com (JM-G.) * 通信地址：jordimatiasguiu@hotmail.com 或 jordi.matias-guiu@salud.madrid.org;电话：+34-676933312 † Jordi A. Matias-Guiu 和 José Luis Ayala 作为资深作者对本书做出了同等贡献。
在第三个孕期中C肽的重新出现在1型糖尿病妊娠中：胰腺再生还是胎儿过度胰岛素？ 大脑体积的数据驱动模型变化的进行性核上麻痹 用于软机器人应用的弹性充气执行器 心脏的形成：在单细胞分辨率下定义心肌细胞祖细胞 大脑通信 零售供应链中的竞争合同设计需求不确定性
作者的完整清单：Meek，Claire;剑桥大学，代谢科学研究所； Addenbrooke医院，沃尔夫森糖尿病和内分泌部和临床生物化学。Oram，Richard A；皇家德文郡和埃克塞特医院，糖尿病研究系麦当劳，蒂莫西J；皇家德文郡和埃克塞特医院，糖尿病研究系； Denice糖尿病研究系Feig皇家德文郡和埃克塞特NHS基金会信托基金；西奈山医院 - 蒙特利尔哈特斯利，安德鲁·T；皇家德文郡和埃克塞特医院，糖尿病研究部墨菲，海伦R；东安格利亚大学，诺里奇医学院；伦敦国王学院，妇女和儿童健康系； Addenbrooke医院，沃尔夫森糖尿病和内分泌诊所Oram，Richard A；皇家德文郡和埃克塞特医院，糖尿病研究系麦当劳，蒂莫西J；皇家德文郡和埃克塞特医院，糖尿病研究系； Denice糖尿病研究系Feig皇家德文郡和埃克塞特NHS基金会信托基金；西奈山医院 - 蒙特利尔哈特斯利，安德鲁·T；皇家德文郡和埃克塞特医院，糖尿病研究部墨菲，海伦R；东安格利亚大学，诺里奇医学院；伦敦国王学院，妇女和儿童健康系； Addenbrooke医院，沃尔夫森糖尿病和内分泌诊所
利用机器学习进行多模态 MRI 鉴别帕金森病和进行性核上性麻痹的效用
经典帕金森病 (PD) 和进行性核上性麻痹 (PSP)（尤其是理查森综合征 (PSP-RS)）的早期鉴别诊断通常受到症状特征重叠的限制，现有的临床评分或既定的诊断方法无法有效捕捉这些症状特征。在这种情况下，即使是运动障碍专家也报告了高达 24% 的失败率 ( 1 )。在临床实践中，PD 和 PSP-RS 的诊断主要基于临床检查，包括主要特征、对左旋多巴的反应以及统一 PD 评定量表 (UPDRS) ( 2 ) 等既定评分。然而，由于临床症状明显重叠且床边检查准确性不足，鉴别诊断通常具有挑战性，尤其是在疾病早期。准确的早期诊断与通过适当的药物管理、患者护理方案更好地管理疾病密切相关，并且可能显著改善疾病预后。此外，识别早期疾病表现可能带来更有针对性的药物疗法，并推动在这一领域开发更有效的药物疗法。在这方面，使用各种磁共振成像 (MRI) 模式，如 T1 加权 ( 3 , 4 )、T2 加权 ( 5 , 6 ) 和扩散张量 MRI (DTI) ( 7 , 8 ) 进行的分组研究显示，PD 和 PSP-RS 患者与健康对照 (HC) 受试者之间存在显著差异。这些差异表明区域脑容量、脑铁代谢和微结构脑组织退化发生了改变，所有这些都与 PD 和 PSP-RS 与 HC 受试者相比的神经退行性特征密切相关 ( 9 – 11 )。监督式机器学习技术能够识别高维数据中的复杂模式，而识别出的模式可用于对新的未知病例做出针对特定患者的预测 (12)。机器学习已成功用于解决各种精准医疗问题 (13)，多项研究尝试利用上述分组研究获得的特征对个体 PD 和 PSP-RS 患者进行分类 [例如 (14-16)]。然而，到目前为止，只有少数科学研究真正尝试利用多模态成像特征的力量来改善 PD 和 PSP-RS 患者的鉴别分类 [例如 (17、18)]。此外，与单模态成像信息相比，多模态成像的真正优势尚未详细探讨。因此，本研究旨在提出一个全面的端到端框架，使用 T1 加权、T2 加权和 DTI 数据集对 PD 患者、PSP-RS 患者和 HC 受试者进行分类，并评估使用单个单模态特征和多模态特征训练的最佳机器学习模型的准确性。
BLUWAVE-AI 电网能源优化平台已在百万人口智慧城市中得到验证，在 Summerside Electric 成功进行性能测试后，BluWa
保持电网平衡 许多电网运营商难以管理能源供应、用户负荷和能源价格的持续波动。组织需要能够准确预测不同能源（可再生能源和不可再生能源）的供应，以满足用户的实时需求。当能源供需不平衡时，结果往往非常昂贵。需求超过供应意味着在短时间内进口能源并产生相关价格溢价（例如从其他公用事业公司进口能源），而供应过剩意味着为实际需要的能源支付过高的费用。此外，如果没有足够的能源储存来吸收过剩的供应，运营商将被迫亏本出售和/或完全失去能源。
大脑体积的数据驱动模型变化的进行性核上麻痹
20世纪的机器人系统是用僵硬的材料制成的，该领域的许多开发项目都越来越准确，充满活力的机器人，这些机器人在工业自动化环境中蓬勃发展，并且可能会在未来几十年中继续这样做。但是，21世纪的机器人遗产很可能会成为软机器人的遗产。这个新兴域的特征是连续软结构，同时履行机器人链路和机器人执行器的作用，其中主要重点是机器人硬件的设计和制造而不是软件控制以实现所需的操作。这些机器人预计将在经典机器人失败的精致任务中扮演重要角色，例如在微创手术，主动的假肢和涉及微妙不规则物体的自动化任务中。这些机器人开发的核心是制造软动力器以产生运动。本文回顾了一种由加压流体驱动的一种特别有吸引力的软执行器。由于技术从更好的仿真工具和新的制造技术推动，包括软光刻和添加剂制造，另一方面，这些执行器一方面获得了大量的吸引力，另一方面是从上面列出的应用程序中提取的市场。本文概述了不同的高级软执行器配置，其设计，制造和应用。