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阐明虹鳟鱼（Oncorhynchus mykiss）眼粘膜感染柱状黄杆菌后的动态免疫反应
脊椎动物的眼睛不断面临着来自水生或空气传播病原体的众多挑战。作为至关重要的第一道防线，眼粘膜 (OM) 保护鸟类和哺乳动物等脊椎动物的视觉器官免受外界威胁。然而，我们对硬骨鱼等早期脊椎动物眼粘膜免疫的了解仍然有限，特别是关于它们对细菌感染的抵抗力。为了深入了解 OM 在硬骨鱼抗菌免疫中的关键作用，我们利用虹鳟鱼 (Oncorhynchus mykiss) 中的柱状黄杆菌建立了细菌感染模型。此处 qPCR 和免疫荧光结果表明柱状黄杆菌可以侵入鳟鱼 OM，表明 OM 可能是细菌的主要目标和屏障。此外，qPCR 证实了鳟鱼 OM 中免疫相关基因（ il-6 、 il-8 、 il-11 、 cxcl10 、 nod1 、 il1-b 、 igm 、 igt 等）在 F. columnare 感染后上调，并通过 RNA-seq 进一步证实了这一点。转录组分析的结果表明，细菌感染会触发强烈的免疫反应，包括先天性和适应性免疫相关信号通路，如 Toll 样、NOD 样和 C 型凝集素受体信号通路和 IgA 产生的免疫网络，这强调了 OM 在细菌感染中的免疫作用。有趣的是，感染后观察到与视觉功能相关的基因表达显着降低，表明细菌感染可能影响眼部功能。总的来说，我们的研究结果首次揭示了硬骨鱼类眼部粘膜对细菌感染的强大粘膜免疫反应，为未来研究早期脊椎动物眼部粘膜免疫机制和功能提供了宝贵的见解。
Ralph Lauren 营销策略动态
Ralph Lauren 通过他的眼光、风格和影响力改变了时尚的定义；他创造了一个安全的空间来过“美国生活方式”。Lauren 在纽约市长大，成为时尚界的先驱。Ralph Lifshitz 出生于 1939 年 10 月 14 日，对时尚产生了浓厚的兴趣，并热衷于打造自己的品牌形象。他于 1967 年开始生产男士领带系列；Polo 品牌以自己的名义为 Beau Brummel Ties 设计领带，这是他独特的做法。Lauren 早期的领带很宽，受到英国设计的影响，其图案表明了当时的审美时期。该品牌扩展为一个全球生活方式帝国，涵盖服装、配饰、香水和奢侈家居用品。它对市场的开创性贡献让受众能够想象品牌的舒适性和可靠性，市场策略强调通过在消费者和 Polo Ralph Lauren 生活方式之间建立情感联系来销售生活方式而不仅仅是产品。
垂直农业动态：优化资源使用效率，产品质量和能源成本
2田纳西州盖恩斯维尔，佛罗里达州盖恩斯维尔大学， 2植物科学（IBG-2），ForschungszentrumJülichGmbh，德国尤利希，德国尤利希，4，自然科学系4，麦格理大学，麦奎里大学，澳大利亚，新南威尔士州，新南威尔士州，新南威尔士州，纽约州，伊斯兰教少校，是经济分析。 National Key Laboratory of Ef fi cient Plant Carbon Capturing, CAS Center for Excellence in Molecular Plant Sciences, Shanghai Institute of Plant Physiology and Ecology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China, 7 Queensland Alliance for Agriculture and Food Innovations, The University of Queensland, St Lucia, QLD, Australia, 8 Institute of Biology II, Faculty of Biology, University of Freiburg,德国弗莱堡，9个综合生物信号研究中心（CIBSS），德国弗莱堡大学，德国弗莱堡大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学戴维斯分校的植物科学系102植物科学（IBG-2），ForschungszentrumJülichGmbh，德国尤利希，德国尤利希，4，自然科学系4，麦格理大学，麦奎里大学，澳大利亚，新南威尔士州，新南威尔士州，新南威尔士州，纽约州，伊斯兰教少校，是经济分析。 National Key Laboratory of Ef fi cient Plant Carbon Capturing, CAS Center for Excellence in Molecular Plant Sciences, Shanghai Institute of Plant Physiology and Ecology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China, 7 Queensland Alliance for Agriculture and Food Innovations, The University of Queensland, St Lucia, QLD, Australia, 8 Institute of Biology II, Faculty of Biology, University of Freiburg,德国弗莱堡，9个综合生物信号研究中心（CIBSS），德国弗莱堡大学，德国弗莱堡大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学戴维斯分校的植物科学系10
用于并行动态的可配置分层架构...
电气和电子工程师协会 › iel7 作者 C Wang · 2022 · 被引用 1 — 作者 C Wang · 2022 被引用 1 (MPI) [27]，并行计算中的通信标准。... 基于代理的电力系统建模和仿真的计算。
投影动态计算机视觉的可跟踪热图案
将人造模式添加到QR码之类的对象中可以简化诸如对象跟踪，机器人导航和传达信息（例如标签或网站链接）之类的任务。但是，这些模式需要物理应用，它们会改变对象的外观。相反，投影模式可以暂时更改对象的外观，协助3D扫描和检索对象纹理和阴影等任务。但是，投影模式会阻碍动态任务，例如对象跟踪，因为它们不会“粘在对象的表面上”。还是他们？本文介绍了一种新颖的方法，结合了预测和持久的物理模式的优势。我们的系统使用激光束（精神类似于激光雷达）进行热模式，热摄像机观察和轨道。这种热功能可以追踪纹理不佳的物体，其跟踪对标准摄像机的跟踪极具挑战性，同时不影响对象的外观或物理特性。为了在现有视觉框架中使用这些热模式，我们训练网络以逆转热扩散的效果，并在不同的热框架之间移动不一致的模式点。我们在动态视觉任务上进行了原型并测试了这种方法，例如运动，光流和观察无纹理的无纹理对象的结构。
材料动态过程的时间分辨断层扫描
层析成像是分析内部成分排列的一种方法。医学可能是利用这种方法并推动其发展的最著名学科。[1–3] 然而，层析成像也已应用于其他研究领域，如材料科学[4,5]、生物学[6]、考古学[7]甚至流体动力学[8]，并且在工业领域也越来越受到认可，例如用于质量控制[9]或无损检测[10]。图像采集与实时重建算法[11]、高级图像分析[12]、特征分割和识别分析算法[13,14]与现代机器学习工具[15,16]的结合增强了这种方法的潜力。如今，实验室扫描仪普及且功能强大，受益于改进的空间和时间分辨率，尽管尖端实验仍然局限于高亮度同步加速器和X射线自由电子激光器。可以在极短的时间内获得高空间分辨率。[17,18] 对高空间和时间分辨率、大视野和高总记录时间的需求意味着目标的冲突。文献中概述了不同设备可用的实际速度和分辨率。[19–21]
动态环境中的战略规划
摘要 企业传播规划正处于转型期。在 VUCA 世界中，规划必须适应不稳定、不确定、复杂和模糊的环境。战略规划分析、计划、实施和评估传播计划或活动，但同时需要变得越来越敏捷。本文提出了战略规划正在从传统的、相当线性的方法向新的、更具动态性的模型演变的论点。基于文献，通过将设计思维原则、实践和技术引入传播研究的知识体系，提供了一种新的视角。因此，本文将设计思维作为一种思维方式和一种在企业传播规划中创造性解决问题的手段。一项在德国传播机构和咨询公司中进行的定性研究的结果表明，设计思维的元素已被实践者使用和实施。研究确定至少有五种类型的实现，其中三种与设计思维有明显的联系。基于这些发现，一种模块化、以利益相关者为中心的传播规划方法被概念化。
用于动态分配公共资源的自足因果经济
摘要 本文介绍了业力机制，这是一种在无限时间内在竞争代理之间重复分配稀缺资源的新方法。示例包括决定在高峰需求期间为哪些叫车行程请求提供服务、在交叉路口或车道合并时授予通行权或将互联网内容纳入受监管的快速通道。我们研究了这些问题的简化但富有洞察力的表述，其中在每个时刻，从大量人群中随机匹配两个代理来竞争资源。业力机制的直观解释是“如果我现在屈服，我将在未来得到回报。”代理在类似拍卖的环境中竞争，他们竞标业力单位，业力直接在他们之间流通并在系统中自成一体。我们证明，这使得一个自利的代理社会能够实现高水平的效率，而无需诉诸（可能有问题的）资源货币定价。我们将业力机制建模为动态人口博弈，并保证存在一个平稳纳什均衡。然后，我们用数字方式分析了稳定纳什均衡下的表现。对于同质代理的情况，我们比较了不同的机制设计选择，表明当代理具有未来意识时，可以实现高效且事后公平的分配。最后，我们测试了针对代理异质性的稳健性，并通过业力重新分配提出了一些观察到的现象的补救措施。
arxiv_censoring-awaretree基于基于估算多阶段动态治疗方案的增强措施
动态治疗方案（DTRS）提供了一种系统的方法来制定适合个人患者特征的顺序治疗决策，尤其是在感兴趣的生存结果的临床环境中。审查感知树的增强学习（CA-TRL）是一个新的框架，可在估计最佳DTR时解决与审查数据相关的复杂性。我们探索从观察数据中学习有效DTR的方法。通过增强基于树木的增强学习方法，具有增强的反可能性加权（AIPW）和审查感知的修改，CA-TRL提供了强大而可解释的治疗策略。我们使用SANAD癫痫数据集通过广泛的模拟和现实世界应用来展示其有效性，在该数据集中，它的表现优于最近提出的关键指标中提出的ASCL方法，例如受限的平均生存时间（RMST）和决策精度。这项工作代表着跨不同医疗机构的个性化和数据驱动的治疗策略迈出的一步。