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在肿瘤发育，肿瘤耐药性和肿瘤免疫疗法的机理研究中应用CRISPR筛查
肿瘤是对人类健康的最大威胁之一。尽管近几十年来，技术和研究的进步已经大大提高了肿瘤疗法，但它仍然远非期望。因此，探索肿瘤生长，转移和抗性的机制非常重要。屏幕基于群集的定期间隔短的短质体重复序列（CRISPR） - 千里联蛋白（CAS）9基因编辑技术是探索上述方面的强大工具。本评论总结了肿瘤微环境中癌细胞和免疫细胞中最近进行的筛查。癌细胞中的筛选主要集中于探索癌细胞生长，转移以及癌细胞如何从FDA认可的药物或免疫疗法中逃脱的机制。和与肿瘤相关的免疫细胞的研究主要旨在鉴定可以增强细胞毒性T淋巴细胞（CTL），CAR-T细胞和巨噬细胞的抗肿瘤功能的信号通路。此外，我们讨论了CRISPR屏幕的局限性，优点，以及其未来在肿瘤研究中的应用。重要的是，高吞吐量肿瘤相关的CRISPR筛查的最新进展对肿瘤发育，肿瘤耐药性和肿瘤免疫治疗的新概念和机制有深远的贡献，所有这些最终都将增强肿瘤患者的临床治疗。
IMCOM 卓越运营 (OPEX) 服务卓越培训计划旨在确保所有 IMCOM 专业人员都接受我们的服务文化原则培训，并接受所有 IMCOM 团队成员在日常运营中应有的行为培训。OPEX 培训计划是一项成功的体验式学习计划，遵循陆军学习模式，每年举办一次。
IAW IMCOM OPORD 22-051 和 IMCOM 政策 8，服务文化运动，2018 年 10 月 22 日 所有驻军员工都将接受初始 OPEX 培训（4 小时），以确保理解我们的服务文化基础并帮助 IMCOM 兑现 IMCOM 客户承诺的承诺。所有驻军主管/经理都将接受初始 OPEX 领导者培训（4 小时），因为它是在 IMCOM 内建立服务文化的关键组成部分，重点培训领导者角色和职责、团队成员参与、授权、认可、沟通和问责制。成功完成初始培训后，年度 OPEX 进修培训（1-4 小时）计划分别为主管和非主管提供持续的机会来刷新员工服务卓越性。
使用多模式图像在糖尿病足溃疡诊断中应用机器学习：评论
摘要 - 与糖尿病相关的并发症，例如糖尿病足溃疡（DFU）可能需要复发住院和昂贵的治疗方法。不受控制的糖尿病会导致严重的DFU，导致下肢或脚的截肢，长时间的衰弱和生活质量降低。早期诊断和主动管理可显着增强预后并减少进一步并发症的发作。在这项研究中，对开发临床决策支持系统（CDS）进行了研究的研究，以系统地审查DFU的识别和分割。所采用的技术范围从传统图像处理技术到基于深度学习（DL）的方法。提出了DFU CDSS的分类法，分为两组：基于RGB的技术和基于热成像的方法。据我们所知，这是基于不同成像方式的DFU相关调查任务的CDSS进行全面研究的首次尝试。我们还深入研究了在创建有效，可靠和准确的DFU模型的过程中遇到的困难，并突出了在这个新兴领域中进一步研究的巨大潜力。
在稳态经济中应该保持什么？解释戴利在国家一级的定义
我们引入了一个框架，用于构建从任何经典错误纠正代码纠正代码的量子错误。这包括CSS代码[CS96，Ste96b]，并且超越了稳定剂形式[GOT96]，以允许量子代码由不一定是线性或自我实施的经典代码构造（图1）。我们给出了一种算法，该算法明确构建具有线性距离和恒定速率的量子代码，该代码与经典代码具有线性距离和速率。作为小型代码的插图，我们从Hamming的[7,4,3]代码[MS77]中获得了Steane的7-量子代码[Ste96a]，并从其他长度4和6。是由量子LDPC代码[BBA + 15]的动机，并使用物理来保护量子信息，我们引入了一种新的2局部挫败感自由量子旋转链汉密尔顿式自旋空间，我们在分析上完全表征了地面空间。通过将经典代码字映射到地面空间的基础状态，我们利用我们的框架证明地面空间包含具有线性距离的显式量子代码。此侧键是Bravyi-terhal no-Go定理[BT09]，因为我们的工作允许超出稳定器和/或线性代码以外的更通用的量子代码。我们不愿将其称为具有线性距离的子空间量子LDPC代码的示例。
J-B HI专题问题“在药物发现和疾病治疗中应用计算技术”
计算技术已成功应用于药物发现和疾病治疗领域。特别是计算机辅助的药物设计，计算药物重新定位，基于异质生物学数据的预测和协同药物组合预测已成为搜索各种疾病的药物和治疗靶点的关键主题。对这些主题的研究不仅是为了更好地理解疾病进展和药物疗法的机制，而且对于新药的发展和治疗的改善也至关重要。众所周知，即使在当今，药物发现和开发的过程仍然很耗时，昂贵且仅限于小规模研究。随着新的实验技术的发展，现在大量数据集经过药物开发和疾病治疗的不同阶段，并且有主要要求从这些数据集中提取知识并利用它们在所有方面改善这些过程。因此，有强大的动力去开发能够有效挖掘这些数据集的强大计算方法，以便为实验科学家提供新的预测，并缩小候选人的范围以加速药物发现。对于具有较高分数的潜在预测结果，可以实施生物学实验以验证。最近，计算技术的适用性已扩展并广泛应用于药物发现和开发工作流程中的几乎每个阶段。潜在的主题包括但不限于拟议的特刊将重点关注药物发现和疾病治疗中的新计算技术。我们将邀请研究人员撰写研究文章和综述，描述了最新发现，这些发现使用计算技术进行药物发现和疾病治疗研究。
在分类问题中应用D-XCHOQUET积分
摘要 - 基于模糊规则的分类系统（FRBCS）的模糊推理方法（FRM）已应用Choquet积分的几个概括，以提高其性能。为了实现这一目标，研究人员通过限制在其结构中使用的功能的要求并放松积分的单调性，从而搜索了新的方法，以提供更大的概括性。这种情况是CT综合，CC综合，CF综合，CF1F2综合和DCF综合性，在分类算法中获得了良好的性能，更具体地说，是在基于Fuzzy关联的高维问题（FARC-HD）的基于Fuzzy Cosisize的分类方法（FARC-HD）。此后，随着Choquet积分基于限制差异函数（RDF）的引入，代替标准差异，可以做出新的概括：D-XCHOQUET（D-XC）积分，这些积分是有序的方向增强功能，并且根据采用的RDF，也可能是一种预处理的功能。这些积分被应用于多标准决策问题以及电动机脑脑电脑接口框架中。在本文中，我们基于D-XC积分家族引入了一个新的FRM，并通过将其应用于文献中的33个不同数据集来分析其性能。索引术语 - D-XCHOQUET积分，预处理功能，OD增强功能，基于模糊规则的分类系统
在电力中应用热量储能技术
为了解决网格拓扑优化的问题，作者提出了可再生能源和储能技术在网格拓扑中的应用。作者首先定义了网格图数据模型，然后设计一个网格拓扑分析框架，最后在此基础上实现了几个网格拓扑分析应用程序。实验结果表明，图数据库可以更好地支持大规模用户的同时分析，并且分析所需的平均时间大大减少，优点也更大。当用户数量达到200时，图形数据库花费了0.07秒，而关系数据库的数量为0.13秒。总而言之，基于可再生能源和能源存储技术的功率电网拓扑分析方法可以极大地提高性能并满足实际调度的需求。关键词：电网拓扑，数据模型，可再生能源，
在住房环境中应用减少伤害
• 在 COVID-19 大流行期间，禁欲庇护所开始提供（a）一个嵌入庇护所的空间，用于观察使用处方安全药品（氢吗啡酮片剂）、（b）阿片类激动剂治疗、（c）减少伤害的药品（安全注射药品、安全吸入药品、避孕套）和（d）增强过量反应（纳洛酮套件、氧气、过量用药培训）。
在缺血性中风的成像中应用机器学习和深度学习
对成像数据的及时分析对于缺血性中风的情况下，对于适当治疗策略的诊断和决策至关重要。已经为取消计算机辅助系统做出了各种努力，以提高中风诊断和急性中风分流的准确性。人工智能技术的广泛出现已纳入医学领域。人工智能可以在为中风患者提供护理方面发挥重要作用。在过去的几十年中，许多研究探讨了机器学习和深度学习算法在中风管理中的应用。In this review, we will start with a brief introduction to ma- chine learning and deep learning and provide clinical applications of machine learning and deep learning in various aspects of stroke management, including rapid diagnosis and improved triage, identifying large vessel occlusion, predicting time from stroke on- set, automated ASPECTS (Alberta Stroke Program Early CT Score) measurement, lesion segmentation, and predicting treatment outcome.这项工作的重点是提供当前人工智能技术在包括MRI和CT在内的缺血性中风成像中的应用。
关于人工智能/机器学习在 ITPM 中应用的研究提案：
据市场研究公司 Tractica 称，预计到 2025 年，全球人工智能软件市场将增长到 1260 亿美元。此外，Gartner 集团预测，在同一时间内，由于人类与智能机器之间的协作，多达 80% 的常规工作（占当今项目管理 (PM) 活动中花费的大部分人力时间）可以被消除。当今的 PM 实践严重依赖于人工投入。但是，这并不是对人类项目经理的直觉、创新和创造能力的最佳利用。项目经理工作的许多方面都可以由利用 AI/ML 方法处理非常规和预测任务的机器来管理。本文介绍了 IT 项目管理 (ITPM) 流程和相关任务，并确定了可以支持它们的 AI/ML 方法。