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World File Search System团簇束
簇细胞在人1肠2
在小鼠中，肠道簇细胞被描述为一种长期寿命的有丝分裂后细胞类型，其中30个已经鉴定出了两个不同的子集，称为Tuft-1和Tuft-2 1。通过结合对31次人类肠道切除材料和肠道器官的分析，我们确定了四个不同的32个人簇细胞状态，其中两个与它们的鼠重叠。我们表明，簇簇33细胞的发育取决于Wnt配体的存在，簇状细胞数在白介素（IL）-4和IL-13暴露后迅速增加34，如小鼠2-4中报道。这35个是通过预先存在的簇细胞的扩散而来发生的，而不是通过从干细胞中增加的36产生来发生。的确，在胎儿和成人37人类肠道中，增殖性簇细胞在体内都存在。单个成熟的增殖簇细胞可以形成含有所有38种肠上皮细胞类型的器官。与干细胞和祖细胞不同，人簇细胞生存39辐射损伤，并保留产生所有其他上皮细胞类型的能力。因此，缺乏簇簇细胞的40种手机无法从辐射诱导的损伤中恢复。因此，41个簇细胞代表了人类损伤诱导的储备肠干细胞库。42
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美国陆军宪兵学校提供各种功能和核心课程，提供密集、现实和实践培训，为您完成我们今天和未来面临的陆军使命做好准备。培训将充满挑战、令人兴奋，并为您提供提高作为宪兵士兵技能的教育机会。我们的目标是增强我们的知识，并提供在国内和国外履行职责所需的额外工具。宪兵学校致力于为陆军提供训练有素、适应性强的领导者，为未来保留部队做好准备。
团问题的电路设计及其在...上的实现
在图中查找团伙因其模式匹配能力而有多种应用。k -团伙问题是团伙问题的一种特例，它确定任意图是否包含大小为 k 的团伙，该问题已在量子领域得到解决。列出所有大小为 k 的团伙的 k -团伙问题变体在现代也有流行的应用。尽管如此，这种 k -团伙问题变体在量子环境中的实现仍未触及。在本文中，除了此类 k -团伙问题的理论解决方案之外，还使用 Grover 算法解决了基于量子门的实际实现。该方法进一步扩展到设计经典-量子混合架构中最大团伙问题的电路。该算法自动为任何给定的无向无加权图和任何给定的 k 生成电路，这使我们的方法具有广义性。与最先进的方法相比，对于大图的小 k ，提出的解决 k -团伙问题的方法表现出量子比特成本和电路深度的降低。还提出了一个可以将团问题自动生成电路映射到量子设备的框架。使用IBM的Qiskit对实验结果进行了分析。
探索小水团簇的自由能
摘要：通过解决经典成核理论 (CNT) 的缺陷，我们开发了一种从成核速率实验中提取小水团簇自由能的方法，而无需对团簇自由能的形式进行任何假设。对于高于 ∼ 250 K 的温度，从实验数据点提取的自由能表明，随着团簇尺寸的变化，它们与 CNT 预测的自由能之比表现出非单调行为。我们表明，对于单体，该比率从几乎为零增加，并在接近大团簇的 1 之前通过（至少）一个最大值。对于低于 ∼ 250 K 的温度，提取的能量与 CNT 预测之间的比率行为会发生变化；它随着团簇尺寸的增加而增加，但对于几乎所有的实验数据点，它都保持在 1 以下。我们还应用了最先进的量子力学模型来计算水团簇（2 − 14 个分子）的自由能；尽管温度高于和低于 ∼ 298 K，结果仍然支持观察到的基于温度的行为变化。我们比较了两种不同的模型化学物质 DLPNO-CCSD(T)/CBS// ω B97xD/6-31++G ** 和 G3，并与水二聚体形成的实验值进行了比较。
一种新颖的生成方法，用于来自水力簇的恒星簇 -
摘要。大多数恒星形成块状和亚式结构簇。这些特性也出现在恒星形成云的水力动力模拟中，这为幼年恒星簇的n-身体运行提供了一种逼真的初始条件。然而，在组合时间方面，通过水力学模拟生产大量的初始条件非常昂贵。我们引入了一种新型技术，该技术以微小的计算成本从给定的水力学模拟样本中生成新的初始条件。尤其是我们应用层次聚类算法来学习恒星之间空间和运动学关系的树表示，其中叶子代表单颗恒星，节点描述了在越来越大的尺度下群集的结构。通过简单地修改恒星群集的全局结构，而在使小规模的属性不变的同时，可以将此过程用作随机生成新恒星的基础。
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12-供应链束 - 企业 - ...
The authors thank the guest editor Catherine Kyrtsou, two anonymous referees and participants at the 43rd International Symposium on Forecasting, the 5th Behavioral Macroeconomics Workshop, Central Bank Research Association 2023 annual meeting, conference on “Inflation Dynamics in a New Era of Energy Price Shocks,” and seminar at George Washington University for their helpful comments.这项研究是在布莱恩·普雷斯科特（Brian Prescott）在亚特兰大联邦储备银行研究部门开始的。此处表达的观点是作者的观点，不一定是亚特兰大联邦储备银行或美联储系统的观点。任何剩余的错误都是作者的责任。请向亚特兰大联邦储备银行研究部，佐治亚州亚特兰大市1000 Peachtree St. NE，30309，Brent.meyer@atl.frb.org解决有关内容的问题；布莱恩·普雷斯科特（Brian Prescott），圣路易斯华盛顿大学经济系，密苏里州圣路易斯1号布鲁金斯大道1号，63130，b.prescott@wustl.edu;或西北4400号美国大学经济学系Xuguang Simon Sheng。华盛顿特区，20016年，sheng@american.edu。亚特兰大联邦储备银行（Federal Reserve Bank of Atlanta）工作文件，包括修订版，可在亚特兰大美联储的网站www.frbatlanta.org上找到。单击“出版物”，然后单击“工作文件”。要接收有关新论文的电子邮件通知，请使用frbatlanta.org/forms/subscribe。
hs停止扩散束
将学生分为4人，并为每个小组提供“杰克发生了什么？”的第一部分副本。活动。在这些群体中，学生将努力扮演N流行病学家的角色，以确定爆发的来源。学生应在SMA LL组中工作，以回答Activi Ty的问题1和2。小组完成问题2后，将问题3作为CL屁股讨论。接下来，分发讲义“可能的传染病和症状图”，并要求每个小组完成问题1和2。准备就绪后，每个小组将要求从老师那里要求一组信封，一个提出潜在问题，另一个包含他们的答案。（请参阅下面的预制索引卡中要列出的问题和答案列表。）学生将首先打开面试问题的信封，并关注问题3中的工具。利用包含面试问题的答案的信封，每个SMAL L组将遵循问题4中的说明来回答pa rts a。和b。该小组完成了“调查”，分发了标题为“什么是来源？”的活动的第二部分。
机器学习线束连接
图1：椭圆曲线上的A d = 2网络，其输出应解释为khler势，k或倒数束公制的log g -1的log g -1，具体取决于一个人是计算calabi -yau公制还是Hermitian Yang -Mills的连接。在这里，“ Bihom”是指将z i =（z 0，z 1，z 2）作为输入的双重构层，并输出z z z j j的真实和虚构部分。“正方形”是一个具有二次激活函数的密集层，⃗X7→（W1⃗X）2，其中w 1是尺寸w（1）×9的一般线性变换。“ log”是一个具有对数激活函数的密集层，⃗X7→log（W2⃗X），其中W 2是维度1×W（1）的一般线性变换。
CRISPR-Cas9 介导的大簇删除和...
图 5 . 基于 CRISPR-Cas9 的 pepC 和 sacB 基因多重基因组编辑。（A）以 mRFP 或 sfGFP 为目的基因的单基因缺失、多重缺失和多重整合的结合和编辑效率。Y 轴上提供结合效率（灰色）和编辑效率（橙色）。编辑效率条顶部的数字表示筛选的接合子总数。误差线表示标准偏差。在确定编辑效率之间的显著差异时，考虑 P 值 < 0.05（* p < 0.05；** p < 0.01）。与单基因缺失和多重缺失相比，多重 mRFP 整合具有显著差异，与单基因缺失相比，多重 sfGFP 整合也具有显著差异。 (B) P. polymyxa 突变体的显微图像，其中 sfGFP 取代了 pepC 和 sacB 基因。(左) 明场图像；(右) GFP 通道。(C) 筛选过程中获得的野生型和突变体的比例以饼状图形式提供。