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World File Search System颈缩
颈背根的硬膜外电刺激恢复了瘫痪的猴子的自愿臂控制
图1。实验框架。（a）在左侧，行为实验平台的示意图。当动物执行机器人覆盖，掌握和拉动任务时，我们测量了施加到机器人接头，全LIMB运动学，肌电图（EMG）活性的3D力，来自手臂和手的八个肌肉，以及来自感觉运动区域的皮层内信号。实验方案的右，概念方案：（1）在控制计算机上运行的解码器确定了运动的尝试，（2）（2）将电脊髓刺激传递到适当的脊髓根。（3）刺激产生了我们在离线记录和分析的手臂和手动运动。（b）任务的示意图。猴子经过训练，可以抓住，掌握并拉出放置在机器人臂末端效应子上的目标对象。我们认为当目标空间阈值在拉动过程中越过时，我们认为运动完整。版权所有JemèreRuby。
2型糖尿病患者的炎症和氧化应激标志物晚期颈动脉粥样硬化
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。（未经同行评审证明）是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。此预印本版的版权持有人于2023年7月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.07.13.23292592 doi：medrxiv preprint
在人工智能时代将缩放到1,000层3D NAND -MEDISEROMER
3D NAND垂直堆栈缩放缩放量主要是在膜沉积和蚀刻方面引起的挑战，这与设备通过功能尺寸减小进行缩放不同。与图案，隔离并连接垂直集成的3D存储器设备，需要难以高纵横比（HAR）蚀刻。通常将孔或沟槽的纵横比定义为深度与孔或沟槽宽度的比率。3D NAND制造中的关键过程包括替代堆栈膜沉积，高纵横比蚀刻和文字线金属化。找到位密度，读写速度，功率，可靠性和成本之间的平衡对于应用至关重要。当我们在结构中添加更多层，并且还有额外的资本支出，随着层的数量增加，增加更多的存储容量变得越来越昂贵。
Fezolinetant 用于治疗中度至重度血管舒缩症状......
临床和经济评论研究所 (ICER) 是一个独立的非营利性研究组织，负责评估医学证据并召集公共审议机构，帮助利益相关者解释和应用证据，以改善患者治疗效果和控制成本。通过所有工作，ICER 寻求帮助创造一个未来，在那里，将证据付诸行动的合作努力为更有效、更高效和更公正的医疗保健系统奠定基础。有关 ICER 的更多信息，请访问 https://icer.org/。本报告的资金来自政府拨款和非营利基金会，其中最大的单一资助者是 Arnold Ventures。这项工作没有来自健康保险公司、药房福利管理者或生命科学公司的资金。ICER 从这些医疗行业组织获得其总收入的约 24% 来运行单独的政策峰会计划，资金大约平均分配给保险公司/PBM 和生命科学公司。没有与此评论相关的生命科学公司参与此计划。有关资助者的完整列表以及有关 ICER 支持的更多信息，请访问 https://icer.org/who-we-are/independent-funding/ 。对于药物主题，除了接受公众的建议外，ICER 还会查看公开可用的信息，并与 IPD Analytics 合作，后者是一个独立组织，为包括付款人、制药商、供应商和批发商在内的多样化行业利益相关者执行新兴药物管道分析。IPD 会免费为 ICER 提供关于药物管道的定制报告，但不会优先考虑特定 ICER 评估的主题。关于中西部 CEPAC
将扩散模型缩放到现实世界3D激光雷达场景完成
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而，根据人类的看法，这种系统努力鉴于那些稀疏的点云，因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中，场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距，以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果，我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型，直接应用了基于图像的扩散方法。差不多，我们建议直接在这些点上操作，并介绍尖锐的和降解的扩散过程，以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起，我们提出了正规化损失，以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明，我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景，作为输入，与最新场景完成方法相比，产生了更多详细信息的场景。我们认为，我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1
将扩散模型缩放到现实世界3D激光雷达场景完成
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而，根据人类的看法，这种系统努力鉴于那些稀疏的点云，因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中，场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距，以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果，我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型，直接应用了基于图像的扩散方法。差不多，我们建议直接在这些点上操作，并介绍尖锐的和降解的扩散过程，以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起，我们提出了正规化损失，以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明，我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景，作为输入，与最新场景完成方法相比，产生了更多详细信息的场景。我们认为，我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1
产品 - 贝克尔船舶系统
Becker 轴承监测系统 (BBMS) 通过安装在颈轴承衬套中的四个电气磨损传感器监测舵颈轴承的磨损情况。传感器与轴承衬套一起磨损，从而能够精确测量颈轴承间隙。测量的颈轴承间隙通过电缆连接传输到安装在舵机室的处理单元。处理单元包含一个 3.5 英寸触摸屏，用于校准系统并显示监测值以及颈轴承的磨损历史。通过处理单元，颈轴承间隙和测量值可以与船上的任何其他监测和报警系统进行接口。对颈轴承的持续监测可以更好地规划维修活动，并且取代潜水员执行的定期颈轴承检查。
机器学习检测颈动脉粥样硬化患者在CT血管造影术中的有症状斑块
结果：这项回顾性单中心研究评估了268例有症状和无症状的颈动脉粥样硬化患者的计算机断层扫描扫描（衍生物集为163例，在2013年3月至2013年3月之间进行了106例）。基于狭窄程度（0.51，p <0.001），测试队列上的机器学习通过机器学习（0.89）的机器学习特征曲线明显高于传统logit分析的区域，存在插入式出血的存在（0.69，p <0.001）和0.78（0.69，p <0.001）和0.78。在内部验证时获得了可比的性能。调整后与较高的症状状态显着相关的已识别成分和相关的截止值是laplaque出血与脂质体积的比率（≥50％，38.5 [10.1-205.1]；比值比，比值比，95％CI）和intapla cipe of Intapla fem nignage Hemargage Hemage Somegrage（5％）（5.7≥10％）。优势比，95％CI）。
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原创研究鼻咽癌患者N-钙粘蛋白表达与颈淋巴结转移的关系
背景：尽管鼻咽癌治疗方法先进，但淋巴结 (LN) 转移仍然是鼻咽癌患者病情恶化的一个特征。上皮-间质转化 (EMT) 介导的转移发生的一种机制是增加 N-钙粘蛋白表达。本研究的目的是确定 N-钙粘蛋白在鼻咽癌病例中转移性淋巴结中的表达。方法：采用不比例分层随机抽样采集样本。使用免疫组织化学方法检查 N-钙粘蛋白的表达。通过双目光学显微镜目视评估 N-钙粘蛋白的表达。我们使用 Mann-Whitney U 检验分析了这些数据，以检查 N-钙粘蛋白的表达和淋巴结转移。结果：N3 组表达强烈，为 63.6%；N2 组为 27.3%，N1 组为 9.1%。在鼻咽癌 N0 或无淋巴结转移的患者中，N-钙粘蛋白的表达为 0%。 N-cadherin 的表达确实是鼻咽癌发生淋巴结转移的指标，统计学分析 p = 0.026 (p < 0.05) 具有显著性。结论：N-cadherin 的表达与鼻咽癌患者淋巴结转移存在相关性。关键词：N-cadherin、鼻咽癌、癌症、免疫组织化学