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基因药物直击心脏
首批用于治疗心力衰竭的基因疗法正在临床上取得进展。Rocket Pharmaceuticals 计划很快启动一项关键的 II 期研究，研究一种针对 Danon 病患者的基因疗法。Danon 病是一种 X 连锁显性遗传疾病，会导致成年早期进行性心力衰竭和死亡。如果成功，该试验将鼓励大量基因药物开发者（表 1）相信，在不同的疾病环境下，抑制甚至逆转进行性心力衰竭是可行的。此外，德克萨斯大学西南医学中心 Eric Olson 实验室的三篇具有里程碑意义的论文和哈佛医学院 Christine Seidman 实验室的一项补充研究表明，CRISPR-Cas9 编辑、碱基编辑和主要编辑都可用于纠正小鼠心脏病的遗传模型。现在已经建立了技术概念验证，用于治疗由 MYH7 和 RBM20 基因突变引起的心肌病，以及破坏由钙/钙调蛋白依赖性蛋白激酶 IIδ 慢性过度激活引起的病理信号传导机制，这种机制存在于许多心力衰竭患者中。该领域的一个重要里程碑是 FDA 去年批准百时美施贵宝的口服心脏肌球蛋白抑制剂 Camzyos (mavacamten) 用于治疗阻塞性肥厚性心肌病 (HCM)。Camzyos 是首个针对最常见的遗传性心脏病的潜在病理的疗法。最初由 MyoKardia 公司开发，该公司由 Christine Seidman 和她的丈夫 Jonathan Seidman（也是哈佛医学院的学生）创立，后来被 Bristol Myers Squibb 收购，其工作原理是降低肌动蛋白和肌球蛋白之间过度形成横桥而引起的收缩力升高，肌动蛋白和肌球蛋白是负责产生力量的蛋白质，使肌肉
击球后康复的治疗机器人
摘要：中风是在全球范围内普遍存在，严重且残疾的健康护理问题，不可避免地会导致运动和认知效果。它已成为中国最显着的挑战之一，导致了巨大的社会和环保负担。除了在急性阶段的药物和手术干预外，康复治疗在中风护理中起着至关重要的作用。机器人技术比传统的物理疗法，职业疗法和言语疗法具有明显的优势，并且在击球后康复方面越来越受欢迎。使用康复机器人不仅减轻了医疗保健专业人员的工作量，而且可以增强特定中风患者的预后。本综述概述了治疗机器人在中风后康复中的应用，尤其强调了运动和认知功能的恢复。
为什么Covid-19击中了不同的欧盟...
这可能对恢复和弹性支出之间的RRF分配有影响。通过需求和供应计划的结合来支持恢复，对于确保各国从199危机中尽快反弹，而不会给其经济带来太多永久性损害。，但在许多国家，尤其是一些南方国家，遭受了19日危机最大的袭击，弹性是一个主要的关键点。经常在其中一些国家中，较差的治理质量对他们的弹性产生了负面影响，因为其GDP冲击的大小相对较大。因此，RRF计划将足够的关注（和资源）提高来提高这些国家的治理质量至关重要。
太阳能安装击中了新高
“今年的太阳能PV设施的速度已经达到了很高的速度，今年，我们在中国平均看到了超过18吉瓦的每月安装，直到10月。“自去年以来，可再生装置已经激增，动力并没有放慢速度。中国已经在全球太阳能光伏启动中表现出明确的领导能力，我们预计今年中国将近60％的全球太阳能pv开始。”
肌电控制中的大数据：大型多用户模型启用稳健的零击EMG基于EMG的离散手势识别
肌电控制，在肌肉收缩期间生成的肌电图（EMG）信号来控制系统或设备，是一种有希望的方式，可实现对新兴无处不在的计算应用程序的始终可用控制。但是，由于用户之间的行为和生理差异，其历史上的广泛使用受到对用户特定机器学习模型的需求的限制。利用公开可用的612-用户EMG-EPN612数据集，这项工作消除了这一概念，表明如果没有特定用户的培训，则可以实现真正的零射击交叉用户肌电控制。通过采用离散的分类方法（即，将整个动态手势视为一个事件），在一组306个未见的用户（没有提供培训数据）的一组中，可以实现六个手势的分类精度为93.0％，与大多数EMG研究（通常仅使用10-20个用户相比），可以雇用强大的交叉控制。通过将结果组织成一系列的小型研究，这项工作提供了对离散跨用户模型的深入分析，以回答未知问题并发现新的研究方向。特别是，这项工作探讨了建立跨用户模型所需的参与者数量，转移学习对这些模型的影响以及代表性不足的最终用户人口统计数据在培训数据中的影响等。结果表明，大型数据模型可以有效地推广到新的数据集，并减轻历史上限制基于EMG的输入的常见混杂因素的影响。另外，为了进一步评估创建的跨用户模型的性能，创建了一个全新的数据集（使用相同的记录设备），其中包括已知的协变量因子，例如跨日使用和肢体位置可变性。
前夕：有效的零击基于文本的视频编辑，带有深度地图指南和时间一致性约束
以图像扩散模型的出色性能为动机，越来越多的研究人员努力将这些模型扩展到基于文本的视频编辑任务。然而，当前的视频编辑任务主要遭受高调成本与有限发电量之间的困境。与图像相比，我们猜测视频需要更多的限制来保留编辑期间的时间一致性。朝着这一目标，我们提出了夏娃，一种坚固而富的零射击方法。在深度图和时间一致性约束的指导下，EVE通过负担得起的计算和时间成本得出令人满意的视频编辑结果。更重要的是，认识到没有公开可用的视频编辑数据集进行公平比较，我们构建了一个名为ZVE-50数据集的新基准。通过全面的实验，我们验证了夏娃在绩效和效率之间取得令人满意的折衷。代码，数据集和视频编辑演示可在https://github.com/alipay/alipay/ant-multi-modal- framework/blob/ain/main/prj/eve上使用。
外国投资控制制度到达远处并击中了
2024看到了NSIA下的第一个上诉的结论。法院在做出与国家安全有关的决定时认可了政府的广泛酌处权。它还确认，即使这会造成财务损失，当事方也不能补偿遵守补救措施的费用。该裁决并没有阻止其他上诉 - FTDI控股公司正在挑战政府的决定，要求其出售其在苏格兰半导体公司中的股份（尽管为了遵守政府在国家安全审查中的酌处权，法院拒绝了申请，以中止政府的撤离令，等待上诉的结果）。
检测具有细粒度不一致的视听深击
现有的视听深击检测方法主要集中于高级效率，以建模音频和视觉数据之间的矛盾。因此，这些副本通常忽略了更精细的视听伪像，这些伪影是深击所固有的。在此，我们提出了引入细粒机制，以检测空间和时间域中的微妙人物。首先，我们引入了一个本地视听模型，该模型能够捕获容易与音频不一致的小空间区域。为此，采用了基于空间本地距离与注意模块的细粒机制。第二，我们引入了一个暂时的伪假增强，以包括在训练集中结合暂时性不一致的样品。在DFDC和FakeAvceleb数据集上进行的实验证明了所提出的方法在泛化方面与在数据库和交叉数据库设置下的最新技术相比，在概括方面具有优越性。
零...
Healthcare 4.0是一个异质环境，许多智能医疗设备都可以连接以提供及时的医疗服务。作为下一代医疗保健4.0，可以在多个设备和通信技术上进行更多数字化和相互联系的服务，因此潜在攻击的可能性也大大扩展。关键医疗保健涉及高度敏感的患者数据，必须满足严格的监管要求。因此，合并零信任体系结构（ZTA）至关重要，以提供一个可靠的框架，以确保安全和保障防止不断发展的威胁。这项工作提出了一个框架，该框架可利用Healthcare 4.0的基于ZTA的连续轻质相互验证策略，以完成设备，边缘和云服务器之间的安全数据传输。这是一种灵活且轻巧的身份验证策略，它考虑了Healthcare 4.0中的所有实体，不受信任，并在每次会议期间都可以连续身份验证，以确保针对各种漏洞的高安全性。基于两个不同级别的连续和相互认证是在两个不同的级别上完成的。首先，基于动态哈希的消息身份验证代码（HMAC）的连续相互轻量级身份验证被利用了两种不同的传输，这些传输是设备到设备（D2D）和设备对边缘（D2E）。此外，该框架以三种方式分析其效率：基于Scyther-Tools的安全性分析，理论分析和基于仿真的分析。因此，它在安全性和资源消耗之间取得了更好的权衡，而不是资源受限的医疗保健4.0 Devicessecond，该框架采用了椭圆曲线加密加密标准（ECC-AES）基于重量的重量身份认证和基于身份的重量身份验证和基于基于身份的访问控制（IBAC）来启用Edge Control in Edge Control in Edge Condor to Cloud Server（E2C）。此外，基于Contiki/Cooja的模拟证明，所提出的框架是医疗保健4.0环境中各种D2D和D2E身份验证协议中的强大竞争者。