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跟踪高于激光阈值的异常点
最近对非厄米光学系统中异常点 (EP) 的研究揭示了其独特特性，包括单向不可见性、手性模式切换和激光自我终止。在具有增益/损耗组件的系统中，EP 通常在激光阈值以下访问，即在线性范围内。在这项工作中，我们通过实验证明，耦合半导体纳米激光器中的 EP 奇点可以在激光阈值以上访问，在那里它们成为非线性动力系统的分支点。与不可避免的腔失谐阻碍 EP 形成的普遍看法相反，我们在这里证明这种失谐对于补偿载流子引起的频率偏移是必要的，从而恢复 EP。此外，我们发现激光 EP 处的泵浦不平衡随总泵浦功率而变化，从而实现其连续跟踪。这项工作揭示了耦合半导体激光器中激光阈值以上的 EP 的不稳定性质，为实现自脉冲纳米激光装置和频率梳提供了有希望的机会。
启动了 iadademstat 治疗骨髓增生异常的 I 期研究
Oryzon（ISIN 代码：ES0167733015）成立于 2000 年，总部位于西班牙巴塞罗那，是一家临床阶段生物制药公司，也是欧洲表观遗传学领域的领导者，专注于中枢神经系统疾病和肿瘤学的个性化医疗。Oryzon 的团队由来自巴塞罗那、波士顿和圣地亚哥的制药行业的高素质专业人士组成。Oryzon 拥有先进的临床产品组合，包括两种 LSD1 抑制剂，用于中枢神经系统的 vafidemstat（已进入 III 期）和用于肿瘤学的 iadademstat（II 期）。该公司还拥有针对其他表观遗传靶标的其他产品线资产，例如 HDAC-6，其中临床候选药物 ORY- 4001 已被提名用于 CMT 和 ALS 的开发。此外，Oryzon 还拥有强大的生物标志物识别和靶标验证平台，可用于各种恶性和神经系统疾病。如需了解更多信息，请访问 www.oryzon.com
关于乳腺癌异常甲基化影响的回顾...
摘要：乳腺癌 (BC) 仍然是全球主要的健康问题，其病理生理学的一个关键因素是表观遗传异常，特别是 DNA 甲基化和组蛋白修饰。本综述全面介绍了当前关于 BC 中这些表观遗传变化的影响的研究，强调了预后、诊断和治疗策略领域的重大发现。特别是，乳腺癌的发展和患者生存与 BRCA1、DAPK1 和 RASSF1A 等基因启动子甲基化有关。此外，肿瘤大小和等级与 APAF1、GSTP1 和 ER 的甲基化状态之间存在相关性。组蛋白修饰，如乙酰化和甲基化，对于控制乳腺癌中的基因表达至关重要。这些修饰的变化与肿瘤的发展和对治疗的抵抗有关。该分析强调了甲基化靶向药物在提高传统化疗效果方面的潜力，并揭示了区分恶性组织和正常组织的特定甲基化指标。尽管结果令人鼓舞，但仍需要进一步的临床验证来确认 DNMT 和 HMT 抑制剂在减轻 BC 的激素耐药性和表观遗传修饰方面的有效性。需要进行大规模试验来验证这些结果，研究联合疗法（包括针对组蛋白修饰的疗法）以改善患者预后是主要建议之一。
石油和天然气生产工厂中异常检测的本体学增强深度学习框架
技术进步为提高工业过程工厂的生产率和安全性铺平了道路。由行业4.0带来的智能工厂的特征是它们杰出的剪裁技术使用，其自动化，监视和人工智能在运营效率中发挥了重要作用[1]。这些技术进步不仅适用于传统制造业，还适用于包括石油和天然气部门在内的各种工业过程，这是该提案的重点。这些进步产生的重要改进是安装传感器设备以进行恒定信息监视。尽管有好处，但这些传感器产生的大量数据可能会挑战分析，从而需要对自动化过程进行自动化的需求，以验证持续的信息流以寻找异常[2]，这些信息流[2]可以表明设备故障，安全隐患或生产效率低下。对这些失败的检测对该部门至关重要。失败引起的工厂关闭可能会给公司带来重大的经济问题。此外，由于该行业的危险性质，该行业的安全危害可能会造成灾难性后果，从而对工人安全和环境完整性构成了严重的风险。虽然传统的异常检测模型可以在特定领域带来良好的结果，但他们仍然无法理解石油和天然气生产厂的语义特征，从而产生了错误的结果，这可能使操作员更难解决潜在的问题。之后，将提出以下步骤。这项工作旨在创建一个框架，该框架使用机器学习异常检测方法，并具有一层本体论，以对石油和天然气行业异常进行语义分析。本文以以下方式构成：首先，将对当前的最新研究进行分析，重点关注有关异常检测和本体论方面的工作，然后将指定研究建议，显示研究的改进和潜在的挑战。
dev9。颅和椎骨异常。 ...
Crouzon的综合征（s。Craniofacialdissostosis）....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... Saethre-Chotzen syndrome .................................................................................................. 10 Carpenter syndrome ............................................................................................................ 10 Jackson-Weiss syndrome .................................................................................................... 10 Autley-Bixler syndrome ......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ......................................................................................................................................................................................................................................... 11
贝叶斯因果图和不确定性定量中的实习和博士位置 - 应用于同步线的光线上的异常检测
DALLIAE项目旨在提出一种基于因果（贝叶斯）图[4，5]的通用方法，以检测光束线实验期间的异常及其可解释性。在因果图中，我们将特别关注定向的无环图（DAG）[1]。目标是引入层次因果图，并利用替代因果模型的概念来识别最相关的简单（单参数）和关节（Pa-Rameter组合）因果关系，这些因果链接表征了异常原因的原因。这种方法是必不可少的，这是由于仪器的多尺度性质和完整的梁线，这需要对不同尺度上的因果关系有细微的理解。我们还将专注于量化与已确定的因果链接相关的不确定性，以确保其相关性。由于各种工具，参数[1，3]，在实验[2]中的修改，关节效应的组合数量以及数据中异常代表性不足，因此对因果关系的搜索更加困难。在实践中，此方法将限制主要X射线或激光器仪器的操作异常的影响，以了解光束特性与光束线光学元件的物理参数之间的联系。可以随着时间的推移观察到突然的或慢的异常/变化，例如聚焦畸变直接影响测量的质量和速度。尽管AI文献中有许多异常检测方法，但它们通常基于相关性，这在传达因果关系方面无效。因此，理解和征询这些故障的原因以及与最佳测量链性能的偏差对于快速响应和梁线或激光器操作的最大可靠性至关重要。因此，该项目的目的是根据因果图提出可解释的AI，以支持光束线操作员和科学家。任务是开发基于因果关系的模型来确定涉及异常的传感器参数。该方法将补充在合适的时间范围内进行纠正措施的诊断工具。因此，可以将工作分为以下任务：
本研究的目的是调查Zanjan省儿童行为异常的普遍性。研究方法
Carlo，C。（2017）。住院护理中儿童的情感和行为问题：筛查检测和转诊至《精神卫生服务》杂志：儿童和青年服务评论，第73、100-106页。Jiao，W.Y.，Wang，L.N.，Liu，J.，Fang，S.F.，Jiao，F.Y.，Pettoello-Mantovani，M。等。（2020）。在Covid-19-19流行期间儿童的行为和情绪障碍。J Pediatr，221，264-266。Katlin，R。（2018）。含酒精父母的大学生的神经和心理特征取决于当前的酒精使用期刊：神经心理药理学和生物精神病学的进展，81，284-296。Lerner，J.W。（2017）。与学习障碍的Childern：理论，诊断和教学策略。波士顿：霍顿·米夫林（Houghton Mifflin）。Milena，H。（2018）。情感饮食与气质有关，但与学龄前儿童中的压力生物标志物无关：食欲：120，256-264。Tideworth，G。（2017）。瑞典青少年的情绪虐待与精神，情感和行为问题之间的关联差异：虐待和忽视儿童，67，249-259
空间中的边缘计算：基于机器学习方法的热异常检测的FPGA体系结构的设计
在车载太空系统上的广泛的传感器，设备和仪器范围会产生大量旨在传输到地面的数据。但是，下行链路数据速率固有地通过传输功率和地面站访问来限制。边缘计算旨在通过将处理硬件靠近数据源的处理硬件来减少数据链路内链路内的延迟和带宽。在本文中，我们将边缘计算应用于卢森堡大学开发的热异常检测的有效载荷。有效载荷包括一系列前瞻性红外（FLIR）高分辨率长波长红外（LWIR）微摄像机作为边缘感应组件，以生成热图像。使用支持向量机（SVM）算法来检测异常情况，可用于处理热图像和热分布纤维的边缘计算系统，用于处理热图像和热分布。©2025 Cospar。由Elsevier Ltd发布的所有权利保留。
有关儿童肥胖和牙本质异常的因果推断：孟德尔随机研究
摘要背景：牙面异常，包括斑纹，可能导致功能障碍和社会心理挑战。尽管生长和发展过程中的遗传学和环境因素扮演着关键的作用，但儿童肥胖的影响尚不清楚。这项研究旨在研究使用孟德尔随机化（MR）的儿童期高体重与牙本质异常之间的因果关系。方法：使用全基因组关联研究数据应用了两样本的MR方法，这是一种在遗传流行病学中用于推断暴露与结果之间因果关系和结果的一种技术，该技术使用每个遗传关联研究的摘要数据。这种方法利用基因的随机分配来克服观察性研究中的混杂和反向因果关系问题，通过使用遗传变异作为仪器变量。儿童肥胖和体重指数（BMI）是暴露和牙本质异常。在严格的过滤后，14个儿童肥胖和16个与BMI相关的单核苷酸多态性被选为使用反相反的加权，MR-EGGER，MR-EGGER，加权中位数，加权模式和Mendelian随机性随机化模式和Mendelian随机性的多效性残留率和脱位率（MR-PRESSO）方法分析的仪器变量。用于鉴定潜在的多效性，MR-EGGER截距测试和MR-Presso全球测试。此外，进行了一项删除灵敏度分析，以评估发现的鲁棒性。Cochrane的Q检验，漏斗图，EGGER截距测试和MR-Presso全球测试没有异质性或水平多效性。结果：儿童肥胖（P = 0.005，赔率无线电（OR）= 0.918 [0.865，0.974]）和较高的BMI（P = 3.72×10-6，OR = 0.736 [0.646，0.838]）与潜在的CASAL的牙本质相关关系降低，与潜在的CASAL相关性降低。保留的分析确认了结果稳定性。结论：这项研究提供了遗传证据，表明儿童肥胖和BMI可能与牙齿/下巴畸形（如牙合牙合）的发生率较低有关。虽然鉴于儿童肥胖的总体健康风险，但似乎存在逆关系，但该链接需要谨慎的解释和进一步的研究。