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World File Search System难以实现
用于主动线粒体靶向癌症治疗的自主金属有机骨架纳米机器人
由于难以实现细胞内控制推进，纳米机器人操作进入亚细胞器仍未得到满足。细胞内细胞器，如线粒体，是一种具有选择性靶向性和治疗效果的新兴治疗靶点。我们报道了一种能够主动靶向线粒体的药物输送的自主纳米机器人，它是通过将线粒体亲和性阿霉素-三苯基膦 (DOX-TPP) 轻松封装在沸石咪唑酯骨架-67 (ZIF-67) 纳米颗粒内制备而成的。催化 ZIF-67 体可以分解肿瘤细胞内过表达的生物可利用过氧化氢，从而在 TPP 阳离子存在下产生有效的细胞内线粒体亲和性运动。这种纳米机器人增强的靶向药物输送可诱导线粒体介导的细胞凋亡和线粒体失调，从而提高体外抗癌效果并抑制癌细胞转移，并通过皮下肿瘤模型和原位乳腺肿瘤模型中的体内评估进一步验证。这种纳米机器人开辟了具有细胞内细胞器进入的纳米机器人操作的新领域，从而引入了具有细胞器级分辨率的下一代机器人医疗设备，用于精准治疗。
面向线状柔性物体的机器人操作研究进展与展望
此类任务同样可以先离线学习状态转移预测模 型再使用 MPC 计算控制输入 [28-29] ，或直接使用强 化学习方法 [68-69] ，但需要大量训练数据且泛化性较 差。在准静态的局部形变控制中，更常用的方法是 在线估计局部线性模型。该模型假设线状柔性体形 状变化速度与机器人末端运动速度在局部由一个雅 可比矩阵 JJJ 线性地联系起来，即 ˙ xxx ( t ) = JJJ ( t ) ˙ rrr ( t ) ，其 中 ˙ xxx 为柔性体形变速度， ˙ rrr 为机器人末端运动速度。 由于使用高频率的闭环反馈来补偿模型误差，因此 完成任务不需要非常精确的雅可比矩阵。 Berenson 等 [70-71] 提出了刚度衰减（ diminishing rigidity ）的概 念，即离抓取点越远的位置与抓取点之间呈现越弱 的刚性关系，并据此给出了雅可比矩阵的近似数学 表示。此外，常用的方法是根据实时操作数据在线 估计雅可比矩阵，即基于少量实际操作中实时收集 的局部运动数据 ˙ xxx 和 ˙ rrr ，使用 Broyden 更新规则 [72] 、 梯度下降法 [73] 、（加权）最小二乘法 [33-34,74] 或卡尔 曼滤波 [75] 等方法在线地对雅可比矩阵进行估计。 该模型的线性形式给在线估计提供了便利。然而， 雅可比矩阵的值与柔性体形状相关，因此在操作 过程中具有时变性，这使得在线更新结果具有滞 后性，即利用过往数据更新雅可比矩阵后，柔性体 已经移动至新的形状，而新形状对应的雅可比矩阵 与过往数据可能并不一致。同时，完整估计雅可比 矩阵的全部元素需要机器人在所有自由度上的运 动数据，这在实际操作过程中难以实现，为此一些 工作提出根据数据的奇异值进行选择性更新或加 权更新 [74] 。此外，此类方法需要雅可比矩阵的初 值，一般在操作前控制机器人沿所有自由度依次运 动，收集数据估计初始位置的雅可比矩阵。受上述 问题影响，在线估计方法往往仅适用于局部小形变 的定点控制，难以用于长距离大形变的轨迹跟踪。 Yu 等 [31] 提出 ˙ xxx = JJJ ( xxx , rrr ) ˙ rrr 的模型形式，其中 JJJ ( · ) 为 当前状态至雅可比矩阵的非线性映射，待估计参数 为时不变形式。基于该模型，该方法将离线学习与 在线更新无缝结合，实现了稳定、平滑的大变形控 制。 Yang 等 [76-77] 使用模态分析方法建立柔性体模
嘿，人工智能，你能通过与代理交谈来解决复杂的任务吗？
为每个复杂任务从头开始训练大型模型会浪费大量资源和数据。为了帮助开发能够利用现有系统的模型，我们提出了一项新挑战：通过自然语言与现有代理（或模型）进行交流，学习解决复杂任务。我们设计了一个综合基准 C OMMA QA，其中包含三个复杂推理任务（显式、隐式、数字），旨在通过与现有 QA 代理进行交流来解决。例如，使用文本和表格 QA 代理来回答诸如“谁是美国投掷标枪最远的人？”之类的问题。我们表明，即使可以访问每个代理的知识和黄金事实监督，黑盒模型也很难从头开始学习这项任务（准确率低于 50%）。相比之下，学习与代理交流的模型表现优于黑盒模型，在黄金分解监督下，得分达到 100%。然而，我们表明，通过与现有代理进行通信而不依赖任何辅助监督或数据来学习解决复杂任务的挑战仍然难以实现。我们发布了 C OMMA QA 以及组合泛化测试拆分，以推进该方向的研究。1
用于语音解码和虚拟形象控制的高性能神经假体
言语神经假体有可能恢复瘫痪患者的交流能力，但自然的速度和表现力却难以实现 1 。在这里，我们使用临床试验中患有严重肢体和声音麻痹的参与者的言语皮层高密度表面记录，以实现跨三个互补的语音相关输出模式的高性能实时解码：文本、语音音频和面部化身动画。我们使用在参与者试图默说句子时收集的神经数据来训练和评估深度学习模型。对于文本，我们展示了准确而快速的大词汇解码，中位速度为每分钟 78 个单词，中位字错误率为 25%。对于语音音频，我们展示了清晰而快速的语音合成和根据参与者受伤前的声音进行的个性化设置。对于面部化身动画，我们展示了对虚拟口面运动的控制，以实现语音和非语音交流手势。解码器经过不到两周的训练就达到了高性能。我们的研究结果引入了一种多模式语音神经假体方法，该方法有望为重度瘫痪患者恢复完整的、具体化的交流能力。
量子云计算：趋势与挑战
量子计算 (QC) 是一种新范式，它将彻底改变计算的各个领域，尤其是云计算。量子计算仍处于起步阶段，是一项成本高昂的技术，由于其对环境因素的快速响应，能够在高度隔离的环境中运行。因此，它仍然是研究人员难以实现的一项具有挑战性的技术。将量子计算集成到云等隔离的远程服务器中并提供给用户，可以克服这些问题。此外，专家预测，量子计算能够快速解决复杂且计算密集型的操作，将为处理大量数据的系统（如云计算）带来巨大好处。本文介绍了量子云计算 (QCC) 范式的愿景和挑战，该范式将随着量子和云计算的融合而出现。接下来，我们将介绍量子计算相对于传统计算应用的优势。我们分析了量子计算对云系统的影响，例如成本、安全性和可扩展性。除了所有这些优势之外，我们还强调了量子计算中的研究空白，例如量子位稳定性和有效的资源分配。本文指出了QCC在未来研究中的优势和挑战，并强调了研究差距。
Apple Health Drug类评论-Magellan
- 在2021年，糖尿病中美国糖尿病协会（ADA）的医疗保健标准继续包括钠 - 葡萄糖共转移剂2（SGLT2）抑制剂，用于管理T2DM的管理算法中T2DM的管理算法，用于T2DM-的位置陈述，该职位对大多数不合格的成人/GLUC患者的概况建议 - 评估糖血症的指标，一个平行的目标是> 70％的时间范围低于时间范围<4％ - 可以考虑某些患者的更严格的HBA1C目标<6.5％的目标（例如，糖尿病持续时间短，预期寿命长，预期寿命长，没有明显的心血管疾病[CVD]，如果没有大量的hyperia hyperia hyperia hyperia shypyia，则可以接受HYPLAIA。 8％）可能适合患有严重低血糖史，预期寿命有限，高级微血管或大血管并发症，广泛的合并症的患者，以及长期糖尿病的患者，在怀孕期间难以实现一般目标的糖尿病，ADA在怀孕期间很难获得6％至6.5％的目标HBA1C，但可以调节6％至6.5％的型号。在糖尿病技术中可能需要更常见（例如，每月）HBA1C监测，应在具有使用该设备的T1DM成年人中考虑自动胰岛素输送系统
一般状态空间模型参数估计的序贯蒙特卡罗方法概述
扩展卡尔曼滤波器或高斯和滤波器等近似方案可能不可靠，而确定性积分方法难以实现。SMC 方法，也称为粒子方法，是一类基于顺序模拟的算法，用于近似感兴趣的后验分布。它们之所以广受欢迎，是因为它们易于实现，适合并行实现，更重要的是，已在多种环境中证明能比刚才提到的标准替代方案产生更准确的估计 [14, 17, 35]。本文的主要目的是讨论参数 θ 未知且需要以在线或离线方式从数据中估计的情况。我们假设观测值由参数值为 θ ∗ 的未知“真实”模型生成，即 X n | ( X n − 1 = xn − 1 ) ∼ f θ ∗ ( ·| xn − 1 ) 和 Y n | ( X n = xn ) ∼ g θ ∗ ( ·| xn )。静态参数估计问题在过去几年中引起了广泛关注，并且已提出许多 SMC 技术来解决该问题。在这篇评论中，我们试图深入了解这项任务的难度，并全面概述该主题的文献。我们将介绍每种方法的主要特点并评论它们的优缺点。但是，我们不会尝试讨论具体实现的复杂性。为此，我们请读者参阅原始参考文献。我们选择将这些方法大致分为以下几类：
通过柠檬酸盐实现再生医疗设备……
再生医学旨在不使用假肢和永久植入物的情况下恢复组织和器官功能。然而，实现这一目标一直难以实现，该领域仍然主要是一门学科，很少有产品广泛应用于临床实践。从材料科学的角度来看，障碍包括缺乏再生生物材料、证明安全性和有效性的复杂监管程序以及用户采用挑战。虽然生物材料，特别是可生物降解的聚合物，可以在再生医学中发挥重要作用，但它们的机械和降解性能不佳往往会限制它们的使用，而且它们不支持促进组织再生的固有生物过程。截至 2020 年，美国已批准或批准使用九种用于医疗器械的合成可生物降解聚合物。尽管这些设备在设计、生产和营销方面存在局限性，但在过去 50 年里，这少数可生物降解的聚合物一直主导着可吸收医疗器械市场。本观点将回顾可生物降解聚合物在医疗器械中的应用历史，强调再生生物材料的需求和要求，并讨论最近成功引入柠檬酸盐基生物材料用于制造旨在改善肌肉骨骼手术结果的创新医疗产品背后的途径。
纳米级-RSC Publishing
识别靶DNA，然后使用核酸内切酶Cas9蛋白在靶基因位点引入位点特异性双链断裂（DSB）。3通过使用CRISPR/CAS9 DNA（可以编码Cas9的质粒DNA和病毒基因组），mRNA或蛋白质获得了成功的基因编辑活性。4,5通常，CAS9/ SGRNA RNP复合物的直接递送是近年来最广泛的方法，因为其快速作用，高基因编辑效率，低邻靶效应和免疫反应。6然而，对于基于RNP的治疗剂的所有优势，仍然存在一些挑战。目前，物理方法（电力，显微注射等）和病毒载体（腺病毒，腺病毒相关病毒等）仍然是主要的交付策略。7,8尽管已经报道了一些非病毒基纳米载体，例如DNA纳米载体，9张阳离子脂质或聚合物，10和黑磷11用于RNP递送，但它们仍然难以实现，无法实现在体外和体内进行效率的基因。一般而言，需要考虑三个交付过程。首先，CRISPR/CAS9 RNP尺寸较大，表面高度高，因此很难将其凝结成小尺寸或封装。12
波导耦合应变共振荧光
摘要：单光子发射器的有效片上集成是光子集成电路在量子技术中应用的重大瓶颈。如果不是因为当前设备缺乏可扩展性，共振激发固态发射器正在成为近乎最佳的量子光源。目前的集成方法依赖于光子集成电路中成本低廉的单个发射器放置，这使得应用无法实现。一个有前途的可扩展平台基于二维 (2D) 半导体。然而，波导耦合 2D 发射器的共振激发和单光子发射已被证明是难以实现的。在这里，我们展示了一种可扩展的方法，使用氮化硅光子波导同时应变定位来自二硒化钨 (WSe 2 ) 单层的单光子发射器并将它们耦合到波导模式中。我们通过测量 g (2) (0) = 0.150 ± 0.093 的二阶自相关来演示光子电路中单光子的引导，并进行片上共振激发，得到 ag (2) (0) = 0.377 ± 0.081。我们的研究结果是实现可扩展光子量子电路中量子态的相干控制和高质量单光子复用的重要一步。关键词：二维材料、单光子发射器、光子集成电路、量子光子学、共振荧光、应变工程