在云应用程序的领域中,线程僵局构成了重大挑战,影响了系统性能和可靠性。用于检测和解决僵局的传统方法通常在动态和可扩展的云环境中落下。本文为AI增强的预测系统提供了一个高级框架,该系统旨在早期发现和预防线程僵局。通过利用机器学习算法和实时数据分析,提出的系统可以预测潜在的死锁情景,然后才能升级为关键问题。该框架与基于云的应用程序集成在一起,以监视线程交互,确定指示即将发生僵局的模式并推荐先发制人的动作。通过广泛的模拟和现实世界的案例研究,我们证明了方法在减少僵局的发生率和改善整体应用稳定性方面的有效性。这项研究通过为并发计算的最具挑战性的方面之一提供积极的解决方案,从而有助于开发更具弹性的云系统。
现代医疗机构正在经历快速而根本的变化。医生,技术人员和其他医生的需求比以往任何时候都更高,并难以维持相同的护理水平 - 同时同时实施了新的临床和数据存储技术。医疗保健设施越来越复杂,那是在Covid-19迫使他们实施社会疏远和占用限制之前。
年龄(年)71.7±10.8性别(女性 /男性)%8(40%) /12(60%)MAS-ul 1.25(0-6)FMA-UL 51(29-66)脂肪5(1-5)MBI 94(1-5)MBI 94(46-100)平均±标准偏差; n(%);中值(最小值最小)。修改后的Ashworth Scale-upper肢体(MAS-ul); FUGL-MEYER评估 - Upper肢体(FMA-ul);法式手臂测试(FAT);和修改的Barthel指数(MBI)。
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载,并根据适用于其他已发布材料(LAA)的条款和条件提供,如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
增强天然杀伤(NK)细胞的细胞毒性已成为癌症免疫疗法的一种有希望的策略,因为它们在免疫监测和肿瘤清除率中的关键作用。本文献综述提供了旨在增强NK细胞细胞毒性的治疗方法的全面概述。我们分析了广泛的策略,包括基于细胞因子的治疗,单克隆抗体和NK细胞的传递器,并讨论在选择NK细胞产品以与这些策略结合时必须考虑的标准。此外,我们讨论了与每种治疗策略相关的挑战和局限性,以及组合疗法的潜力,以最大程度地提高NK细胞细胞毒性,同时最大程度地减少不良影响。通过探索有关该主题的大量研究,该文献综述旨在为寻求制定和实施新型治疗策略的研究人员和临床医生提供全面的资源,以利用NK细胞在癌症中的全部潜力。增强NK细胞细胞毒性在不断发展的免疫疗法的景观中具有巨大的希望,这项综述是理解基于NK细胞疗法的领域和未来方向的路线图。
苏格兰大学苏黎世大学和苏黎世大学,瑞士神经信息学研究所B卫生技术部,丹麦·托克尼斯克大学DTU,丹麦C丹麦林格比,丹麦C丹麦C型磁力共鸣研究中心,哥本哈根大学医院HVIDOVRE,HIVIDOVRE,DENMARK DENMARK DENMARK DENMARK DENMARS DENMARK DENMARK DENMARK DENMARK DENMARK DENMARK DENMARKERIERIRE; 8248,法国巴黎,德国认知,典范,纽约州纽约州哥伦比亚大学哥伦比亚大学哥伦比亚大学电气工程系PSL研究大学,美国哥伦比亚大学,美国哥伦比亚大学哥伦比亚省哥伦比亚省哥伦比亚省哥伦比亚省大脑行为研究所,纽约州哥伦比亚大学,美国纽约州哥伦比亚大学,美国纽约市,美国纽约市,纽约州,美国纽约市,纽约州,纽约州,美国纽约市,纽约州,纽约州。纽约州纽约州曼海斯特市Feinstein医学研究所
该项目是在非洲青年人口迅速增长的背景下启动的,为生产力和包容性经济增长提供了巨大的潜力。然而,这一人口群体中很大一部分面临着因新冠疫情而加剧的失业挑战,需要通过有效的政策干预和机构加强来寻求可持续的解决方案。该计划重点关注埃塞俄比亚、加纳、肯尼亚、尼日利亚、卢旺达、塞内加尔、乌干达和津巴布韦,审查科学、技术和创新 (STI) 政策,以了解当前形势,找出成功和失败之处,并为青年就业和创造财富的关键领域的决策提供基于证据的见解。该项目与非洲大陆战略(如《2063 年议程》)以及万事达卡基金会的“青年非洲工作战略”和非洲进出口银行的青年参与非洲大陆自由贸易区 (AfCFTA) 实施活动以及将青年纳入政策参与和跨区域对话等举措相一致,旨在为政策制定提供信息并加强利益相关方之间的联系,以解决青年失业、技能发展和创业问题。通过严谨的研究和利益相关方参与,该项目正在促进基于证据的政策讨论,并为制定有效的战略以创造就业机会和增强非洲青年权能做出贡献。
全球大流行很可能是通过人畜共患病传播到人类的,其中呼吸道病毒感染与粘膜系统相关的气道。在已知的大流行中,五个是由包括当前正在进行的冠状病毒2019(Covid-19)在内的呼吸道病毒引发的。在疫苗开发和治疗剂中的惊人进步有助于改善传染剂的死亡率和发病率。然而,生物体复制和病毒通过粘膜组织传播,不能由肠胃外疫苗直接控制。需要一种新型的缓解策略,以引起强大的粘膜保护并广泛中和活动以阻碍病毒进入机制并抑制传播。本综述着重于口腔粘膜,这是病毒传播的关键部位,也是引起无菌免疫力的有希望的靶标。除了审查人畜共患病毒病毒和口腔粘膜组织发起的历史大流传学外,我们还讨论了口服免疫反应的独特特征。我们解决了与开发新型治疗剂有关以在粘膜水平引起保护性免疫的障碍和新的前景,以最终控制传播。
目前,噬菌体的抗菌和治疗效果有限,主要是由于噬菌体抗性的快速出现以及大多数噬菌体分离株无法结合和感染多种临床菌株。在这里,我们讨论了如何通过基因工程的最新进展来改进噬菌体疗法。首先,我们概述了如何设计受体结合蛋白及其相关结构域以重定向噬菌体的特异性并避免抗性。接下来,我们总结了如何将噬菌体重新编程为原核基因治疗载体,以递送抗菌“有效载荷”蛋白(例如序列特异性核酸酶)以靶向复杂微生物群中的特定细胞。最后,我们描述了大数据和新型人工智能驱动的方法,这些方法可能会指导未来改进合成噬菌体的设计。
神经网络使最先进的方法能够在目标检测等计算机视觉任务上取得令人难以置信的效果。然而,这种成功很大程度上依赖于昂贵的计算资源,这阻碍了拥有廉价设备的人们欣赏先进的技术。在本文中,我们提出了跨阶段部分网络(CSPNet)来从网络架构的角度缓解以前的工作需要大量推理计算的问题。我们将问题归因于网络优化中的重复梯度信息。所提出的网络通过整合网络阶段开始和结束的特征图来尊重梯度的变化,在我们的实验中,在 ImageNet 数据集上以相同甚至更高的精度将计算量减少了 20%,并且在 MS COCO 目标检测数据集上的 AP 50 方面明显优于最先进的方法。 CSP-Net 易于实现且足够通用,可以应对基于 ResNet、ResNeXt 和 DenseNet 的架构。
