XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System三亚
IL-1RA基因疗法在马骨关节炎中改善关节变性的生理，解剖和生物学结果 饮食中纤维素对急性急性腹泻的狗的临床和肠道微生物群回收的影响：一种随机前瞻性临床三亚
结果以下发现在统计学上是显着的。注射Scaavil-1RA会导致高滑液水平的IL-1RA（0.5至9μg/ml）。在整个持续时间内，我们观察到Scaavil-1RA以提高la la（在0到5的尺度上相对提高1.2），导致前列腺素E 2（相对下降30 pg/ml）的促进，并导致关节软骨的组织学改善（较小的软骨骨骼骨骼骨骼骨骼骨骼骨骼形成），并降低了（较小）。骨软骨病变）。在Scaavil-1RA处理的关节的滑膜膜中，我们还观察到与CD3阳性WBC的血管周围浸润，这表明通常观察到经病毒转导通常观察到的淋巴细胞T细胞周围血管周围浸润。
IL-1RA基因疗法在马骨关节炎中改善关节变性的生理，解剖和生物学结果饮食中纤维素对急性急性腹泻的狗的临床和肠道微生物群回收的影响：一种随机前瞻性临床三亚
饮食纤维是不可消化的碳水化合物的子集，它抵抗了狗和猫的小intes tine中的酶消化。纤维具有2个关键特征，根据它们的区分和分类：发酵性和溶解度。因此，纤维在粘度方面也有所不同。纤维通常通过发酵和促进平衡的微生物组来支持消化，并作为微生物能源。16–18益生元纤维在维持动物健康和胃肠道平衡中起着至关重要的作用。这些纤维的发酵导致产生短链脂肪酸，尤其是丁酸酯，它是结肠细胞的能源。研究表明，饮食中的多种纤维来源改善了19-21狗的粪便评分，无纤维饮食会导致腹泻。18 A研究22表明，使用高纤维饮食与益生菌相结合可以改善狗的大肠腹泻。在AD的背景下，高浓度的混合FI来源可能会产生积极影响。19,21
开放通用许可证（AUKUS Nations）
ML7.a “生物制剂”或放射性物质，经选择或改造，可提高其对人类或动物造成伤害、损坏设备或破坏农作物或环境的效力。ML7.e 为军事用途而专门设计或改造的设备、为传播上述任何 ML7 条目而设计或改造的设备，以及为其专门设计的部件。ML8 “高能材料”和相关物质，已“分类”。ML8.a.4 CL-20（HNIW 或六硝基六氮杂异伍兹烷）（CAS 135285-90-4）。ML8.a.13.a HMX（环四亚甲基四硝胺、八氢-1,3,5,7-四硝基-1,3,5,7-四嗪、1,3,5,7-四硝基-1,3,5,7-四氮杂环辛烷、奥克托今或奥克托今）（CAS 2691-41-0）。ML8.a.21.a RDX（环三亚甲基三硝胺、cyclonite、T4、六氢-1,3,5-三硝基-1,3,5-三嗪、1,3,5-三硝基-1,3,5-三氮杂环己烷、黑索今或黑索今）（CAS 121-82-4）。ML8.b.5 复合和复合改性双基推进剂。ML8.c.3 硼烷。ML8.c.10 液态高能量密度燃料。ML8.c.5.a.1 铍（CAS 7440-41-7），颗粒大小小于 60 µm。ML8.c.7 与粉末金属或其他高能量燃料成分复合的高氯酸盐、氯酸盐和铬酸盐。ML8.c.11.b 镁、聚四氟乙烯 (PTFE) 和偏二氟乙烯-六氟丙烯共聚物（例如 MTV）的混合物。ML8.d 以下氧化剂及其“混合物”：
简历.pdf
2021 年 10 月 Qibo 简介，研讨会，杜塞尔多夫。2021 年 10 月 Qibo 简介，新加坡/日本。2021 年 9 月 量子 PDF，在线。2021 年 3 月 都灵研讨会，带硬件加速的量子模拟，都灵。2020 年 9 月 QC-CERN，量子机器学习简介，CERN。2020 年 10 月 QC-CERN，Qibo 简介，CERN。2020 年 9 月 CQT，带硬件加速的量子模拟，新加坡。2020 年 9 月 IML，跨平台加速 MC 模拟，CERN。2020 年 5 月 LHCP2020，具有深度学习模型的 Parton 密度，巴黎。2020 年 5 月 CSIL，大数据在 COVID-19 时代的作用，米兰。2019 年 7 月 BOOST19，通过强化学习进行 Jet 修饰，波士顿。 2019 年 7 月 QCD@LHC19，通过强化学习进行喷流修饰，布法罗。2019 年 6 月 3 日 PHOTON19，PDF 和 EW 校正，弗拉斯卡蒂。2019 年 4 月 3 日 IFT ICTP SAIFR，机器学习应用于理论高能物理，圣保罗。2019 年 3 月 12 日 ACAT19，黎曼-Theta 玻尔兹曼机，萨斯费。2018 年 9 月 18 日 NNPDF/N3PDF 警告会议，机器学习笔记，加尔尼亚诺。2018 年 9 月 10 日第 23 届 ETSF 电子激发研讨会，机器学习概述，米兰。2018 年 6 月 14 日清华机器学习研讨会，黎曼-Theta 玻尔兹曼机，三亚。
机器人与仿生学
欢迎参加 IEEE-ROBIO 2021，又称 2021 年 IEEE 机器人与仿生学国际会议。IEEE-ROBIO 2021 将于 2021 年 12 月 27 日至 31 日在中国三亚海南福朋喜来登酒店举行。三亚市以其原始的历史村落和现代豪华度假酒店而闻名，一直是中国和世界各地最受欢迎的旅游目的地之一。冬季温暖的天气吸引了世界各地的游客。IEEE-ROBIO 是一个成熟而充满活力的国际会议，自 2004 年以来每年举办一次，并在机器人和仿生学领域获得了越来越高的国际知名度。由于 COVID-19 疫情，IEEE-ROBIO 2020 和 2021 将合并，并作为混合会议联合举行。 IEEE-ROBIO 2021 的主题是“机器人和仿生学应对社会重大挑战”，反映了人们对机器人和仿生学的开发和应用兴趣和研究投入的快速增长，以满足尚未满足的需求，以及它们对人类福祉和社会的潜在影响。我们很高兴为您带来 2021 年会议，这是一个来自不同国家的研究人员交流广泛科学主题的平台。IEEE-ROBIO 2021 共收到来自 12 个国家和地区的 398 篇论文提交。经过仔细的审查过程，332 篇（83%）的论文被技术项目接受。在提交的论文中，排名前五的主题是机器人控制、仿生机器人、软材料机器人、操控和机器人学习。提交论文最多的国家和地区（按降序排列）是中国、日本、德国、香港、英国和美国。 IEEE ROBIO 2021 为期五天的会议计划包括 3 场全体会议和 5 场主题演讲，由机器人和仿生学领域的顶尖研究人员发表。IEEE-ROBIO 2021 的录用论文分为 46 个口头会议和 3 个海报会议。IEEE-ROBIO 2021 是许多组织和个人共同努力的结果。没有他们的支持、奉献和贡献，IEEE-ROBIO 2021 就不可能实现。首先，我们衷心感谢我们的赞助商，IEEE 机器人与自动化协会、深圳机器人研究院、千叶工业大学、南开大学、中科院沈阳自动化研究所、德克萨斯州立大学、东北大学和 NOKOV 有限公司。其次，我们要感谢 IEEE-ROIBO 2021 组委会成员在各自的角色和职责范围内所做的不懈努力和工作。第三，我们要感谢 IEEE-ROBIO 2021 技术计划委员会成员的辛勤工作，这对于确保公平、仔细的审查过程以及鼓舞人心的技术计划至关重要。最后但同样重要的是，我们要感谢所有提交论文的作者，以及前往会议上展示其作品的演讲者，这次会议的成功离不开他们的帮助。IEEE-ROBIO 2021 无疑是您享受和庆祝的会议。
一例晚期非小细胞肺癌，具有肝细胞癌的特征，响应于杜瓦卢马布，tremelimumab，car
一名55岁的男性患有2型糖尿病的男性，在胸部X射线上呈左肺肿块。血清血液测试显示，癌细胞胚抗原升高为27.5 ng/ml，其正常α-抗蛋白质和由维生素K缺失或拮抗剂II（PIVKA-II）诱导的蛋白质升高。计算机断层扫描（CT）显示肺的左下叶S6段中有73毫米的椭圆形质量，左肺肺淋巴结淋巴结病，肝片段S4/5中的多个结节和多个肋骨病变。支气管镜检查显示左B6支气管中有息肉病变，活检显示出类似于肝细胞癌的肿瘤细胞。免疫组织化学染色的肝细胞石蜡1（HEP PAR 1）和CD10呈呈弥漫性，甲状腺转录因子1（TTF-1），P40，突触蛋白蛋白和细胞角蛋白5/6（CK5/6）对甲状腺转录因子1（TTF-1），P40，Synaptophysin和细胞角蛋白呈阴性。此外，肿瘤细胞的22C3免疫组织化学的编程死亡 - 凸得到1（PD-L1）表达为40％，基因突变分析显示Kirsten大鼠肉瘤病毒性癌基因同源物（KRAS）非G12C突变阳性。乙氧基苯甲酰二乙基三亚苯甲酸五乙酸（GD- EOB-DTPA）肝脏增强的磁共振成像（MRI）表现出肿瘤内部增强，环内增强，增强环的增强，并减少GD-EOB-EOB-EOB-EOB-EOB-EOB-DTPA UPTAKE uptake uptake necrototic necrototic necrasis necrasis necrasiss。患者被诊断为患有临床T4N1M1C期的未知组织学亚型的晚期非小细胞肺癌。用胰岛素优化了血糖控制后，启动了用杜瓦卢马布，tremelimumab，carboplatin和Nab--甲氟甲酰胺治疗的治疗。原发性肺和转移性肝病变均显示出收缩的趋势。毒性包括需要输血的贫血，但没有观察到其他严重的不良事件，包括免疫相关的不良事件。 该方案可能被认为是类似于肝癌癌的非小细胞肺癌的有前途的治疗方法，因为它的生存率超出了先前报道的中位数。毒性包括需要输血的贫血，但没有观察到其他严重的不良事件，包括免疫相关的不良事件。该方案可能被认为是类似于肝癌癌的非小细胞肺癌的有前途的治疗方法，因为它的生存率超出了先前报道的中位数。
Dong, Z.、Abdulghani, AM、Imran, MA 和 Abbasi, QH (2020) 使用物联网框架的人工智能智能制冷管理系统。在：2020 年计算、网络和物联网国际会议 (CNIOT 2020)，中国三亚，2020 年 4 月 24-26 日。ISBN：9781450377713 此版本与已发布版本之间可能存在差异。如果您想引用，建议您查阅出版商的版本。©国际计算、网络和物联网会议。这是作者的作品版本。它在此发布供您个人使用。不得重新分发。
本文介绍了一种利用人工智能和物联网 (IoT) 技术设计的智能制冷管理系统。该系统通过物联网技术收集制冷设备内的实时温度、记录产品信息并增强冰箱功能，以方便人们智能地管理冷藏和冷冻食品。所提出的系统分为两部分：板载子系统和基于互联网的子系统。板载子系统使用 Arduino Leonardo 板来控制其他组件，包括低功耗机器视觉 OpenMV 模块、温度和湿度传感器以及 GY-302 光强度传感器。OpenMV 相机模块用于识别食物类型、读取条形码并通过卷积神经网络 (CNN) 算法和 tesseract-ocr 进行 OCR（光学字符识别）。食物类型识别模型由深度学习框架 Caffe 训练。GY-302 光强度传感器用作相机模块的开关。DHT11 传感器用于监测冰柜内的环境信息。基于互联网的子系统在物联网上运行。它保存信息并从机载子系统上传，并充当食品供应商的接口。该系统表明，现有的日常公用事业系统与最新的人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 技术的结合可以帮助开发更智能的应用程序和设备。