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透视图不足以少数族裔代表性在SARS-COV-2疫苗试验中
摘要。少数民族社区在美国首当其冲。非白人已经收缩了大多数SARS-COV-2感染；黑人美国人的共同死亡率是白人的两倍以上。鉴于此，研究这些人群中预防和治疗SARS-COV-2的最有效方法应该是研究的优先事项，尤其是在疫苗试验方面。美国国立卫生与食品药物管理局的联邦准则强调需要将少数群体纳入这些试验，但没有公开可用的SARS-COV-2疫苗试验方案需要代表的少数群体抽样。这篇文章强调了将少数民族社区充分纳入SARS-COV-2疫苗试验的重要性，以及该纳入SARS-COV-2疫苗分布的含义。
深度光学和光子学在人工智能中的透视推理
计算系统的能力正与其试图理解的海量视觉数据展开一场“军备竞赛”。在自动驾驶、机器人视觉、智能家居、遥感、显微镜、监控、国防和物联网等一系列应用中，计算成像系统记录和处理大量人类无法看到的数据，而是由基于人工智能 (AI) 的算法进行解释。在这些应用中，深度神经网络 (DNN) 正迅速成为视觉数据处理的标准算法方法 1-3。这主要是因为 DNN 在所有领域都取得了最先进的结果，而且往往领先优势很大。深度学习的最新突破得益于现代图形处理单元 (GPU) 的巨大处理能力和并行性，以及海量视觉数据集的可用性，这些数据集使得 DNN 能够使用监督机器学习策略进行高效训练。然而，运行日益复杂的神经网络的高端 GPU 和其他加速器对功率和带宽的需求巨大；它们需要大量的处理时间和笨重的外形尺寸。这些限制使得在边缘设备（如摄像头、自动驾驶汽车、机器人或物联网外设）中采用 DNN 具有挑战性。以自动驾驶汽车中的视觉系统为例，它们必须使用有限的计算资源即时做出稳健的决策。高速行驶时，瞬间的决策可以决定生死。事实上，几乎所有边缘设备都会受益于更精简的计算成像系统，提供更低的延迟和尺寸、重量和功率的改进。DNN 的两个阶段（训练和推理）的计算要求非常不同。在训练阶段，DNN 被输入大量标记示例，并使用迭代方法，其参数针对特定任务进行优化。训练完成后，DNN 用于推理，其中某些输入数据（例如图像）在前馈过程中通过网络发送一次，以计算所需的结果。在某些应用中，GPU 用于推理，但由于上述原因，对于许多边缘设备而言，这是不切实际的。
基于MOSFET的吸收剂，用于5G大型MIMO基站的反射信号 - 电路透视
摘要 - 损耗的传播对基站子系统的整体性能和效率具有负面影响。与4G技术相比，5G技术的一个关键特征提高了效率。5G巨大的MIMO基站结构可能会遭受这些损失，这会影响基本变电站的包容性能和效率。此外，在5G技术中，由于接收器（R X）分支的信号反映了与5G Mimo基站的循环器相连的信号。这种反射损失是由于R X分支的不匹配的负载阻抗和发射机（T X）分支的源阻抗。这项研究的主要目的是使用MOSFET吸收T X和R X之间阻抗不匹配而导致的反射信号。之后，每当基本站的R X分支反射时，就可以通过数学上的MOSFET的源电流和排水电流进行了两个比较。此外，通过将T X分支，天线，R X分支和MOSFET连接到四端口循环器的每个端口，提出了提出的电路模型。在1.4 V峰值处的13 dbm的反射RF功率纠正到其等效的直流值1.004 V。然而，使用LC滤波器，这些电流和电压的这些值在整流器的输出端进行脉动和过滤。索引术语 - 基线站，循环器，MOSFET，收发器，微波设备，纳米技术，5G，VLSI
人类胚胎发生：比较透视
了解人类胚胎学从历史上依赖于使用哺乳动物模型生物的比较方法。随着低输入方法的出现，研究了评估基因功能的遗传和表观遗传机制和有效技术，我们现在可以直接研究人类效果。这些进步改变了对非生产物种的早期胚胎发生的研究，从而提供了更广泛的保守和不同机制的理解。在这里，我们概述了人类植入前发展中的重大事件，并将其放置在哺乳动物进化的背景下，通过比较其他Eutherian和Metatherian物种中的这些事件。我们描述了关于植入后发展的研究的进步，并讨论了模仿植入后胚胎的干细胞模型。比较的观点强调了通过分子特征和功能研究分析不同生物体以揭示早期发展原理的重要性。这个成长的领域对再生医学有根本的影响，并提出了重要的道德考虑。
人类胚胎发生：比较透视
了解人类胚胎学从历史上依赖于使用哺乳动物模型生物的比较方法。随着低输入方法的出现，研究了评估基因功能的遗传和表观遗传机制和有效技术，我们现在可以直接研究人类效果。这些进步改变了对非生产物种的早期胚胎发生的研究，从而提供了更广泛的保守和不同机制的理解。在这里，我们概述了人类植入前发展中的重大事件，并将其放置在哺乳动物进化的背景下，通过比较其他Eutherian和Metatherian物种中的这些事件。我们描述了关于植入后发展的研究的进步，并讨论了模仿植入后胚胎的干细胞模型。比较的观点强调了通过分子特征和功能研究分析不同生物体以揭示早期发展原理的重要性。这个成长的领域对再生医学有根本的影响，并提出了重要的道德考虑。
透视癌症疫苗的未来
临床前模型和人类临床试验已经证实了癌症疫苗诱导肿瘤特异性的免疫反应的能力，并且在某些情况下与临床反应有关。但是，癌症疫苗作为靶向免疫疗法策略尚未成熟。那么，为什么在这么多研究中投入了癌症疫苗后的不一致？有几个原因包括：有限的肿瘤免疫原性（有限的靶向抗原表达，抗原耐受性）；肿瘤中的抗原异质性；个体免疫反应的异质性；与免疫效应细胞的功能活性相关的多种机制，即使用免疫检查点抑制剂的基本原理；和免疫系统疲惫。检查点疗法的成功重新集中研究了定义肿瘤与宿主免疫系统之间关系的研究，欣赏了肿瘤细胞逃脱免疫监测的机制，并增强了对疫苗在治疗和预防癌症治疗和预防中的潜力的认识。癌症免疫疗法的最新发展以及相关技术，例如，免疫检查点抑制剂和新抗原鉴定工具所取得的无与伦比的成就可能会促进癌症疫苗治疗恶性肿瘤的潜在改善。
透视作品我们如何打击伪造的伪装药物，即19日期大流行时代？
摘要。COVID-19大流行带来了并发挑战。假和伪造产品分布的发生率增加是具有巨大影响的问题之一，尤其是在低收入和中等收入国家。在非洲市场中，包括抗生素和抗菌药物在内的十分之一被认为是伪造的。大流行者通过创建一个由大流行系统变得更加压力和个人工作量增加而引起的混乱，分心和脆弱性的生态系统，从而使情况变得更糟。这些环境为不合格的运营商更容易地引入不合格和伪造药物的机会。在这项工作中，我们在Covid-19的背景下与假或伪造的产品分布讨论了一些挑战，并提出了最佳解决此问题的拟议策略。
使用人工智能减少荧光透视引导内窥镜检查中的辐射暴露
结果：在使用传统（n = 50）或 AI 透视系统（n = 50）进行手术的 100 名患者中，传统和 AI 透视系统在人口统计学、体重指数、手术类型以及手术或透视时间方面没有显著差异。与传统系统相比，AI 透视系统对患者的辐射暴露较低（中位剂量面积乘积 2,178 vs 5,708 mGym 2 ，P = 0.001），对内窥镜人员的散射效应较小（总深剂量当量 0.28 vs 0.69 mSv；差异为 59.4%）。在多元线性回归分析中，调整患者特征、手术/透视持续时间和透视系统类型后，只有配备 AI 的透视系统（系数 3,331.9 [95% 置信区间：1,926.8 – 4,737.1，P < 0.001）和透视持续时间（系数 813.2 [95% 置信区间：640.5 – 985.9]，P < 0.001）与辐射暴露相关。
