本文介绍了目前在 5G 和 B5G 网络中研究和利用的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的主要相关机制。该研究解释了 AI/ML 在电信行业的各种应用。介绍了一类神经网络,一般来说,它们是非线性统计数据建模和决策工具。它们通常用于对系统的输入和输出参数之间的复杂关系进行建模或在数据中查找模式。前馈神经网络、深度神经网络、循环神经网络和卷积神经网络属于这一类。强化学习关注智能代理必须如何采取行动才能最大化集体奖励,例如改善系统的属性。深度强化学习结合了深度神经网络,具有可以对非结构化数据进行操作的优势。提出了混合解决方案,例如组合分析和机器学习建模以及专家知识辅助机器学习。最后,介绍了其他具体方法,例如生成对抗网络 (GAN) 和无监督学习和聚类。
1. 人工智能可以自动化教育中的基本活动,例如评分。在大学里,即使助教分担,为大型讲座课程评分家庭作业和考试也是一项繁琐的工作。即使在低年级,教师也经常发现评分占用了大量时间,而这些时间本可以用来与学生互动、备课或进行专业发展。现在,教师可以自动评分各种多项选择题和填空题
图3:(A-B)基于Si Nanonet的两个可能的晶体管配置的方案:(a)多平行 - 通道FET(MPC-FET)和(b)nanonet-fet(nn-fet)。对于MPC-FET,电流可以直接流过SINW,直接桥接源和排水管,而对于NN-FET,电流必须通过涉及SINWS和SINW/SINW连接的渗透路径流动。对应于源量距离的通道长度(L C)从5 µm到100 µm不等,而通道宽度(W C)固定为200 µm。(c)用10 ml胶体SINW悬浮液详细阐述的典型Si纳米纳特的SEM图像,对应于0.23NWS.μm-2的密度。(d)处理后Si Nanonet磁场效应晶体管的SEM顶视图。200 µm x 200 µm正方形对应于源/排水接触板。
媒体与传播部,LMU慕尼黑,慕尼黑,德国,B大学,Lapsyd´ E,CNR,CNRS,CNRS,Sorbonne Paris Cit´e,法国,法国,C c in信息技术与传播学院,坦佩雷大学,PORI,PORI,PORI,PORI,芬兰,教育和文化学院,教育和文化,Tampery,Tampery,Tampere,Tampere,Tampere,tampere,tampere,Finland Entical,Finland Entical,Finland Entical,Finland Entical,Finland Entical,Finland Entical,Finland Entical,Finland e Contigh大学,拉夫堡大学,英国,Frankany g的个人发展和自适应教育中心,德国G神经病学中心,神经心理学部,赫尔蒂·纳斯特·临床脑研究所神经心理学科,图宾根,德国Tübingen大学,德国Tübingen大学,h h。德国Tuebingen大学的研究生院和研究网络K Leibniz-InstitutFürWissensMedien,德国Tübingen,德国
“普遍的观点认为,记忆的形成和回忆只涉及由某些经历激活的神经元印迹,并保存和检索记忆,”通讯作者本杰明·德尼恩博士说,德尼恩博士是神经外科系教授、罗素·J 博士和玛丽安·K·布拉特纳主席、癌症神经科学中心主任、贝勒大学丹·L·邓肯综合癌症中心成员、简和丹·邓肯神经学研究所首席研究员。
b'由于 TGF- 信号在免疫稳态中的作用,其紊乱是炎症性疾病的根本原因。许多慢性炎症性疾病都以纤维化为特征,纤维化与细胞外基质的过度沉积同时发生,导致受影响器官的正常功能丧失。TGF- 家族还通过激活成纤维细胞向肌成纤维细胞表型转变,在纤维化的启动和进展中发挥着重要作用。在肿瘤发生的早期阶段,TGF- 可能通过诱导肿瘤前细胞的细胞停滞和凋亡而充当肿瘤抑制因子。然而,在后期,当癌细胞获得致癌突变,从而脱离 TGF- 肿瘤抑制因子功能时,它会通过刺激肿瘤细胞进行上皮\xe2\x80\x93间质转化 (EMT) 而成为肿瘤促进剂,从而增加迁移和侵袭。 TGF- 在肿瘤微环境内的免疫抑制中也发挥着核心作用,最近的研究揭示了它在肿瘤免疫逃避和癌症免疫治疗反应不佳中的作用。'
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放射性配体疗法是一种靶向治疗,在改善癌症治疗方面具有巨大潜力。这种疗法由两部分组成:识别癌细胞的配体和传递辐射的放射性同位素。7 该过程允许辐射靶向身体任何部位的细胞。2 3 由于辐射作用距离短,可以专门针对癌细胞,因此这种治疗通常耐受性良好,对健康细胞的影响小于其他治疗方法(如化疗)。3 此外,放射性配体疗法已被证明可以提高生存率和生活质量,并减缓疾病进展,这意味着这种治疗可以对人们的生活产生重大的积极影响。8-10 放射性配体疗法目前已在多个国家获得许可,用于治疗某些类型的神经内分泌肿瘤 (NEN) 和前列腺癌。11-15
