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World File Search System不对称
企业和投资者的投资、期限及退出策略……
6 因此，我们的模型没有考虑与我们的目的无关的初创企业的一些动态方面。此外，在分阶段融资中，不确定性有所缓解，但并非完全缓解。我们用来描述投资和期限决策的简化单期模型只是一个极端情况，在决策时存在更多不确定性。它允许在简单的两期模型中考虑投资、期限和退出决策。 7 在我们的模型中，所有市场参与者都可以观察到一些信息，但内部人员比外部人员获得有关项目预期质量的更精确信息。用两个术语来表达项目预期值 pV 是一种简单的方法，可以模拟每个人对信息的部分获取，同时模拟最终存在的不对称信息。我们通过参数 p 反映内部人员和外部人员之间的信息不对称。我们还可以假设潜在的不对称信息与参数 V 而不是 p 有关，而不会影响本文的结果。
Steinbach (1968) 眼球追踪自移动目标。传出的作用
r 人类的左右不对称现象十分显著。Pfeifer (S) 和 von Economo 和 Horn (6) 发现，相比之下，类人猿的同一区域没有不对称现象。虽然 Heschl 回包含初级听觉皮层 (TC)，但颞平面包含听觉联想皮层（区域 TB 和 TA）（6），该区域延伸至第一颞回后部的侧面。左侧的这些听觉联想皮层区域构成了经典的韦尼克区，根据失语症患者的解剖学发现 (7) 和神经外科手术期间的刺激研究 (8)，该区域在语言功能中具有重要意义。我们的数据显示，左侧的这个区域明显更大，观察到的差异很容易达到足够的程度，与已知的功能不对称相一致 (9)。NORMAN GES9MHWND WALTER LEVITSKY 波士顿大学医学院神经病学系，马萨诸塞州波士顿 02118
A1 节段不对称对 Willis 环周围血流动力学状况及前交通动脉瘤形成的影响
目前已认识到颅内动脉瘤主要发生在 Willis 环（COW）周围，COW 结构的多样性与颅内动脉瘤的发生相关（1）。由于前交通动脉经常在此位置发生动脉瘤并发生破裂，因此一些研究将重点放在该位置，假设双侧 A1 半径的不等长与前交通动脉瘤（AcomA）的发生有关（2-5）。利用 CT 血管造影或经颅彩色编码超声检查已证实双侧 A1 半径的不等长与动脉瘤的发生有关，以双侧 A1 半径的差异（称为 A1 优势）尤为显著（4-6）。然而，由于研究数量有限，对于由这种半径的不等长引起的血流动力学应力的测量标准和标准方法尚无共识。
标题：海洋变化中的半球不对称和生态系统前哨的生产力短标题：半球海鸟生产力一句话
标题：海洋变化中的半球不对称性和生态系统前哨的生产力短标题：半球海鸟生产力一句话摘要：海鸟繁殖生产率跟踪海洋气候变化中半球不对称。作者：WJ Sydeman 1，DS Schoeman 2,3，Sa Thompson 1，Ba Hoover 4，MGarcía-Reyes 1，F Daunt 5，P Agnew 6，T Anker-Nilssen 7，C Barbraud 8，C Barbraud 8，R Barrett 9，R Barrett 9，R Barrett 9，PH Becker 10，ph Belker 10，E Bell 11，E Bell 11，E Bell Boersma 12，S Craw Forfer 13，B bejis 10，b bejiis buaw pheis，b j bejiis b。 Dann 15，K Delord 8，G Elliott 16，Ke Erikstad 17，E Flint 18，RW Furness 19，MP Harris 5，S Hatch 20，K Hilwig 21，JT Hinke 22，J jahncke 23，Ja Jahncke 23，Ja Mills 24，Ja Mills 24，TK Reiertsen 25，H Renner 25，H Renner 21，H Renner 21，H Renne E Velarde 29，K Walker 16，S Wanless 5，P Warzybok 23，Y Watanuki 30
pH 响应性药物输送纳米平台作为不对称双吖啶的智能载体用于靶向癌症治疗
摘要：选择性治疗和在细胞内控制药物释放仍然是有效治疗癌症的关键挑战。在这里，我们使用叶酸（FA）作为自导航分子，在含有量子点（QDs）和β-环糊精（β-CD）的纳米共轭物中将抗肿瘤不对称双吖啶化合物（C-2028）递送至肺癌、前列腺癌和正常细胞。由于双吖啶衍生物结构中存在平面片段，因此可以与β-环糊精分子形成包合物。这种复合物的稳定性依赖于pH值。研究了不同pH值下的药物释放曲线和C-2028从QDs-β-CD-FA纳米共轭物中释放的机理。接下来，还研究了化合物在细胞内的命运及其对细胞内溶酶体含量的影响。共聚焦激光扫描显微镜研究证明，所有研究的化合物都被输送到酸性细胞器中，其 pH 值促进了 C-2028 从其纳米缀合物中释放的增加。由于正常细胞中的 pH 值高于癌细胞中的 pH 值，因此这些细胞中 C-2028 从其纳米缀合物中的释放会减少。此外，我们通过 HPLC 分析获得了用未结合的 C-2028 或纳米缀合物处理的选定细胞中 C-2028 的浓度曲线。
引用本文：Mosikari, TJ 和 Eita, JH (2020)。发展中经济体出口与增长之间的不对称关系建模：证据
本研究调查了纳米比亚主要出口部门与经济增长之间的不对称关系。非线性自回归分布滞后 (NARDL) 用于估计纳米比亚主要出口部门与经济增长之间的不对称关系。该研究使用了 2009 年至 2018 年期间的季度数据。数据来源于纳米比亚银行和纳米比亚统计局。结果表明，纳米比亚经济的主要出口部门与经济增长之间存在不对称关系。结果表明，三种主要出口产品的出口增加（正值）将导致经济增长改善。出口减少（负值）将导致经济增长恶化。结果表明，估计经济不同部门的非线性关系（而不是估计总出口的总体关系）将确保经济政策针对特定部门。结果进一步表明，当出口下降时，扩张性政策将是适当的应对措施。
修饰的DNA/RNA混合系统的流行率
摘要：通过利用DNA双螺旋的手性，化学家能够获得具有量身定制功能的新，可靠，选择性和环保的生物杂化催化系统。尽管如此，尽管多年来在基于DNA的不对称催化领域取得的所有进步，但仍有许多挑战仍在面临，特别是在设计具有广泛反应性和前所未有的选择性的“通用”催化剂时。理性的设计和选择的回合使我们能够实现这一目标。我们在这里报告了DNA/RNA杂交催化系统的开发，该系统具有共同连接的双吡啶配体，该配体在当前的DNA工具箱中表现出无与伦比的选择性水平，并在不对称催化中打开了新的途径。关键字：DNA催化，不对称催化，人造金属酶，DNA- RNA - RNA混合动力，弗里德尔 - 手工艺烷基化，迈克尔添加■简介
非对称干细胞分裂的INS（IDE）和出口（IDE）
在最简单的观点中，细胞 - 超支或 - 内部命运决定因素与纺锤体取向相结合应足以解释不对称的干细胞分裂：也就是说，如果干细胞识别率的主调节器或分化的主调控因素在干细胞中占极性在干细胞中的两极分化，并且固定在某种程度上，跨度不仅可以通过一种依据来构成一个do依的依据。非对称干细胞分裂（图1）。反之亦然，如果建立细胞外环境，以使纺锤体取向将两个子细胞放置在不同的环境中，这决定了干细胞的身份或分化，则细胞不需要固有的命运决定因素。然而，最近的研究阐明了复杂机制的重要性，这些机制调节和增强了细胞不对称的细胞 - 超支和intrinsic不对称，以在干细胞分裂后达到双极结局。这种复杂的机制可以通过解决上述不对称分裂的“简单观点”固有的问题来实现不对称的划分。例如，方向的纺锤可以将细胞仅彼此放置一个细胞直径，因此将两个子细胞彼此隔开。组织如何确保将这两个子细胞放置在不同的信号环境中？在这篇综述中，我们总结了不对称细胞分裂的关键方面，特别关注这些和其他新兴机制，这些机制加强并确保了干细胞分裂的不对称结果。
基于ACLR标准的进程
Macaluso，A。（2016）。前交叉韧带重建后早期的不对称下肢负荷是在返回运动时不对称载荷的重要预测指标。《美国物理医学与康复杂志》，95（4），248-255。22。Lee，D。W.，Yang，S。J.，Cho，S.I.，Lee，J.H。和Kim，J.G。（2018）。 单腿垂直跳跃Lee，D。W.，Yang，S。J.，Cho，S.I.，Lee，J.H。和Kim，J.G。（2018）。单腿垂直跳跃
人机交互的基础框架
双重共情问题（Milton 2012）是一种心理学理论，于 2010 年代初发展起来，旨在准确解释自闭症患者在社交互动和沟通方面所遇到的困难。该理论认为，造成这种困难的核心原因之一是自闭症患者和非自闭症患者的沟通方式和其他社交/认知特征之间的根本差异。当前的人工智能领域的特点是存在大量功能强大的人工智能系统，但由于缺乏可解释性（Gunning 2017）和可控性（Hadfield-Menell 等人 2016），其实用性受到限制。这表明人工智能系统与其用户之间存在双重共情问题。然而，在人工智能系统的背景下，这个问题更加明显，因为用户可能被迫与真正的外星智能一起工作（Kim 2022）。人机感知人工智能 (HAAI) (Sreedharan、Kulkarni 和 Kambhampati 2022) 是一个框架，它试图通过利用实现人机协调的核心机制（即心理建模）来解决这一问题。图 1 展示了 HAAI 中概念化的人机交互可视化。从图中可以看出，在这种情况下造成混乱的核心原因之一可能是人类的期望与系统生成的行为不匹配。然而，弥合这种期望不匹配反过来又需要系统意识到人工智能系统和用户之间三个显著的不对称维度，即 (a) 知识不对称、(b) 推理能力不对称和 (c) 词汇不对称。我们已经使用 HAAI 框架来