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Hipk2在血管生成中：癌症进展和血管生成疾病中有希望的生物标志物
摘要：血管生成是由现有功能血管发生的新血液毛细血管的形成，该过程允许细胞应对养分短缺和氧气可用性低。血管生成可以在几种病理疾病中激活，从肿瘤生长和转移形成到缺血性和炎症性疾病。在过去几年中发现了对调节血管生成的机械主义的新见解，从而发现了新的治疗机会。但是，在癌症的情况下，它们的成功可能受到耐药性的限制，这意味着优化这种治疗的道路仍然很长。同源域相互作用的蛋白激酶2（HIPK2）是一种调节不同分子途径的多面蛋白，参与癌症生长的负调控，可以被视为“ BONAFERFE” ONCOS抑制分子。在这篇综述中，我们将讨论HIPK2与血管生成之间的新出现联系，以及HIPK2对血管生成的控制如何影响包括癌症在内的几种疾病的发病机理。
双语优势 语言学习对心智和大脑的影响
• 本立场文件将复杂的理论和研究浓缩为读者提供易于理解的摘要。主要研究出版物的参考文献以单一形式整理。脚注进一步解释了关键术语。综合研究报告将于 2021 年发布。 • 本文是对 2009 年为欧洲委员会撰写的荟萃分析报告的最新表述，该报告名为《多语言与创造力：迈向证据基础》，载于《多语言对创造力的贡献》。 • 双语一词有不同的定义。在本文中，双语一词是指经常使用两种或多种语言或语言变体，且流利程度或高或低的个人。 • 教育、心智和大脑研究中变量的多面性要求在研究解释中保持警惕。该领域的研究可能会受到社会或政治力量的影响，从而对研究设计和解释产生不当影响。在考虑研究结果从一个环境到另一个环境的可复制性时，需要谨慎处理结果的泛化。
创建和控制高维多目标的经典纠缠光
在空间模式和极化下不可分割的抽象矢量梁已成为从通信到成像的许多不同应用中启用工具。通过控制旋转和轨道角动量的复杂激光设计实现了这种适用性，但到目前为止仅限于二维状态。在这里，我们演示了在八个维度上创建和完全控制的第一个矢量结构化的光，这是一种新的最新最新。我们首次将外部调节光束以控制偏执的结构光束中的古典格林伯格 - 霍恩林格（GHz）状态的完整集，类似于具有高维度的多面量子纠缠状态，并引入了一种新的Somagraphy方法，并引入了一种新的验证方法。我们的完整理论框架揭示了一个丰富的参数空间，可进一步扩展自由度和自由度，为经典和量子制度中的矢量结构光提供新的途径。
MGT 857课程标题：数字策略学期和年度
我们研究业务模型的基本要素，假设驱动的选择的原理。我们调查了我们观察到数字产品和服务市场中各种业务模型的原因，并确定结果以评估业务模型的绩效以及实施它们的挑战。第二，我们专注于理解策略以及如何由破坏者和补充者使用业务模型，以评估市场上成功的驱动因素。第三，我们研究平台，以了解开发多面平台的主要问题以及每一方面的参与者的观点。第四，我们从技术的角度（以AI和区块链为关键的新兴技术）以及从牢固的角度（与《纽约时报》）一起研究了以技术为导向的转型。课程目标：该课程旨在提供数字技术的战略观点，但是鉴于该主题的广泛范围，旨在在几次课程中进行全面覆盖范围似乎是不可行的。我必须在选择区域进行深入研究的区域进行权衡。我的目标是成功完成课程的学生应该能够：
体现了对驾驶场景的理解
摘要。体现的场景理解是自主代理人感知，解释和应对开放驾驶场景的基石。这种理解通常建立在视觉模型（VLM）上。尽管如此，现有的VLM仅限于2D领域，没有空间意识和长匹马外推过程。我们重新审视了自主驾驶和适当的专栏的关键方面。特此，我们介绍了体现语言模型（ELM），这是一个针对代理商量身定制的综合框架，该框架对具有较大空间和暂时的跨度的驾驶场景的理解。ELM结合了空间感知的预训练，以赋予代理具有强大的空间定位功能。此外，该模型还采用时间感知的令牌选择来准确询问时间提示。我们可以在重新重新的多面基准上实现Elm，并且在各个方面都超过了先前的最新方法。所有代码，数据和模型均可在https://github.com/opendrivelab/elm上访问。
舞台上表演/观看人工智能
在过去的二十年中，我们观察到人工智能算法作为表演工具的实验。从早期的测试（主要是在大学实验室进行的）到首次公开表演，这种实践已经产生了足够的证据来考虑其影响，无论是从设计的角度还是从接受的角度。计算机科学家已经使用表演和戏剧来测试人工智能的潜力。艺术家们已经使用人工智能来表达对存在和非肉身性的新批评。随着机器人在我们社会中的重要性日益提高，它们在舞台上迈出了第一步；人工智能代理已经与演员对话；一些算法已经管理了互动表演中参与者之间的互动。因此，我们可以预见到剧院中一种新的多面实践，这可能会进一步影响现场活动的概念。然而，对这种实践的分析不仅与创作者有关，而且可能从观众体验的角度开启新的思考。 “此时此地”的概念将表演美学实例化为表演者和观众之间的关系，我们或许可以根据算法的人工机构重新考虑这一概念。
端点安全中的机器学习和人工智能
端点安全中的机器学习和人工智能：分析人工智能和机器学习算法在端点安全中的异常检测和威胁预测中的应用 Sri Kanth Mandru Mandrusrikanth9@gmail.com 摘要：端点安全一直在寻求加强与人工智能和机器学习的关系，以改进对威胁和异常的估计和识别。本文讨论了传统安全模型的局限性。在现代技术时代，安全正在发生变化且多面化，基于人工智能的安全模型的可能性更可取。在概念分离中，为了提高异常检测的精度并减少误报和漏报的数量，经常使用各种技术，例如分类器，包括集群、ng、神经网络和支持向量机。人工智能破坏端点保护的一些方式是实体在保护方面更积极，在面临威胁时反应更快。根据本研究的结果，关于使用人工智能和机器学习保护端点免受未来威胁的其他值得注意的观察结果浮出水面。关键词：机器学习、人工智能、端点安全、异常检测、威胁预测
热处理的多面体纳米镍氧化物具有减少带隙
摘要。镍氧化物（NIO）是一种半导体材料，具有独特的电子结构。由于其独特的电子特性，NIO是光电子，照片催化和诸如太阳能电池等能量设备的各种应用的有趣候选人。在当前的工作中，已经进行了量身定制Nio乐队的差距。一种简单的共沉淀方法，然后使用热处理来合成材料。在热处理之前，对合成材料的X射线衍射研究显示出存在氢氧化镍[Ni（OH）2]。在1000 O C下钙化一小时，揭示了单相NIO。热处理后，发现发现粒径增加了。使用UV-VIS光谱法记录了[Ni（OH）2]和NIO的吸收光谱。分别观察到Ni（OH）2和NIO的TAUC图A的带隙为4.2 eV和1.8 eV。观察到，注意到NIO的带隙显着减少。通过使用FESEM进行表面形态学研究，这表明板材像[ni（oh）2]的结构一样转变为钙化时多面形的Nio。通过能量分散光谱分析证实了镍和氧的存在。
寻找基于大脑的内疚感生物标记
内疚作为一个多面概念 内疚，像许多其他社会情绪一样，是一种多面的心理构造，在日常生活中经常被模棱两可地使用。伤害无辜的人是人们感到和表达内疚的典型场景。1,2 然而，即使在这种情况下，我们处理的可能也不只是一种内疚——最初的伤害意图是否会影响行为人后来体验到的内疚的性质和程度，这是一个悬而未决的问题。3 当我们将注意力转移到“内疚”一词的非社会用途时，我们会看到更多的多样性和复杂性。4 例如，内疚诉求已被用作健康饮食的广告策略。一些零食品牌不会对高脂肪、高热量食品使用“低脂肪”或“低热量”等标签，而是直接将其标记为“减少内疚”，以减轻消费者对这些产品是否健康的担忧。 5 当我们未能实现与他人或道德规范无直接关系的个人目标时，我们会感到并表达内疚，例如保持健康饮食、努力备考和体育锻炼。事实上，人们报告称，他们在日常生活中对《道德》中提出的几乎所有违反道德的行为都感到内疚。
第三年行动计划
诺曼是一个多元化、多面化的城市，提供大都市的许多便利设施，同时仍保持着强烈的社区意识。诺曼位于俄克拉荷马州中部，距离州首府俄克拉荷马城南部仅 15 分钟路程。诺曼主体部分的总面积为 189 平方英里。诺曼拥有丰富而迷人的历史、广泛的文化体验和全国公认的教育机构。诺曼也是俄克拉荷马大学的所在地，该大学有 31,000 名学生就读。根据 2016 年美国社区调查五年估计，诺曼拥有约 117,350 人，其中 21% 是少数族裔。根据同一项调查，诺曼家庭的平均收入为 51,491 美元，18.2% 的个人处于贫困状态。根据 2011-2015 年 CHAS 数据，诺曼共有 44,910 户家庭，收入低于该地区中位数收入 80% 并因此被 HUD 归类为低收入或中等收入的家庭占可确定家庭收入的全市人口的 42.8%。综合计划资金将用于这些低收入和中等收入社区或用于惠及全市低收入或中等收入居民的活动。