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抵消色氨酸代谢改变，作为类风湿关节炎的新治疗策略
抽象目标在儿童期系统性的红斑狼疮（CSLE）中应用“对待目标”（T2T）可能会改善护理和健康结果。该计划旨在协调有关CSLE T2T的现有证据和专家意见。方法是由小儿风湿病，小儿肾脏病，成人风湿病，患者和家长代表专家组成的国际T2T工作队。指导委员会根据系统文献综述的证据制定了一组总体原则和精选范围的草案。两次在线自愿会议会议DELPHI调查探讨了医疗保健专业人员对这些临时总体原则和精选指标的看法。虚拟共识会议采用了修改后的名义组技术来讨论，修改和投票，对每个总体原则/点对点。> 80％的工作队成员的协议被认为是共识。结果工作队就四个总体原则和14点对象达成共识。同意，治疗靶标和治疗策略应与患者/护理人员共享决策，并完全缓解首选目标，而在无法实现缓解的情况下，可以接受的疾病活动低。点的重要要素包括：旨在预防耀斑和器官损伤；糖皮质激素保留；主动解决影响健康相关生活质量的因素（疲劳，疼痛，心理健康，教育挑战，药物副作用）；并旨在长期维护目标。还制定了广泛的研究议程。结论这些国际，共识同意了CSLE中T2T的总体原则，并在CSLE中为T2T中的T2T奠定了基础，这是CSLE中未来的T2T方法的基础，并得到了小儿风湿病学欧洲学会的认可。
组合脑外科医生：修剪神经网络中相互抵消的权重
如果神经网络规模较大，则往往在训练时获得更高的准确度，即使生成的模型参数过多。但是，在训练之前、之中或之后小心地删除过多的参数，也可能产生准确度相似甚至更高的模型。在许多情况下，这可以通过简单的启发式方法实现，例如删除一定比例的绝对值最小的权重，即使绝对值并不是权重相关性的完美指标。前提是，获得明显更佳的剪枝性能取决于考虑删除多个权重的综合影响，因此，我们重新审视基于影响的剪枝的经典方法之一：最佳脑外科医生 (OBS)。我们提出了一种易于处理的启发式方法来解决 OBS 的组合扩展，其中我们选择要同时删除的权重，并将其与未剪枝权重的单次系统更新相结合。我们的选择方法在高稀疏性方面优于其他方法，如果在这些方法之后应用单次权重更新，也会很有优势。源代码：github.com/yuxwind/CBS。
用树木抵消牲畜甲烷
主要情况通过种植松树种植园林来抵消牲畜甲烷的变暖。在收获前的初始生长期间，一种新的松树种植园森林将碳从大气中隔离。第一次收获后，碳的一小部分仍然是收获的木材和其他水槽的隔离，而高部分则被返回到大气中。下一个旋转重复此循环。从松树种植园森林中的碳螯合的时间平均水平与与正在进行的甲烷排放的步骤变化相关的辐射强迫匹配 - 急剧的早期变化，然后随着时间的推移逐渐逐渐调整。这就是为什么将种植森林的温度影响与正在进行的牲畜甲烷排放的步骤变化的方法是为什么是高融合环境政策的有前途的途径。对于外来物种和本地物种都是如此，尽管随着时间的流逝所需的确切面积取决于许多因素，包括增长率和管理实践。
修剪神经网络中相互抵消的权重
如果神经网络规模较大，则往往在训练时获得更高的准确度，即使生成的模型参数过多。但是，在训练之前、之中或之后小心地删除过多的参数，也可能产生准确度相似甚至更高的模型。在许多情况下，这可以通过简单的启发式方法实现，例如删除一定比例的绝对值最小的权重，即使绝对值并不是权重相关性的完美指标。在获得明显更佳的剪枝性能取决于考虑删除多个权重的综合影响这一前提下，我们重新审视了基于影响的剪枝的经典方法之一：最佳脑外科医生 (OBS)。我们提出了一种易于处理的启发式方法来解决 OBS 的组合扩展，其中我们选择要同时删除的权重，并将其与未剪枝权重的单次系统更新相结合。我们的选择方法在高稀疏性方面优于其他方法，如果在这些方法之后应用单次权重更新，也会很有优势。源代码：github.com/yuxwind/CBS。
组合脑外科医生：修剪神经网络中相互抵消的权重
如果神经网络规模较大，则往往在训练时获得更高的准确度，即使生成的模型参数过多。但是，在训练之前、之中或之后小心地删除过多的参数，也可能产生准确度相似甚至更高的模型。在许多情况下，这可以通过简单的启发式方法实现，例如删除一定比例的绝对值最小的权重，即使绝对值并不是权重相关性的完美指标。在获得明显更佳的剪枝性能取决于考虑删除多个权重的综合影响这一前提下，我们重新审视了基于影响的剪枝的经典方法之一：最佳脑外科医生 (OBS)。我们提出了一种易于处理的启发式方法来解决 OBS 的组合扩展，其中我们选择要同时删除的权重，并将其与未剪枝权重的单次系统更新相结合。我们的选择方法在高稀疏性方面优于其他方法，如果在这些方法之后应用单次权重更新，也会很有优势。源代码：github.com/yuxwind/CBS。
使用嵌入在零差探测器中的可调光学滤波器抵消连续变量量子密钥分发中的饱和攻击
量子密钥分发 (QKD) 允许两个合法实体 Alice 和 Bob 共享一组密钥，但可能会被窃听者 Eve 操纵 [1–5]。目前，离散变量 (DV) QKD 已经得到发展，但它在源准备、检测成本和密钥速率方面仍然面临挑战 [6,7]。连续变量 (CV) QKD 是实现 QKD 的另一种方法 [8–13]。它具有实现方便的优势，因为它可以使用多种源，如相干态 [14] 和压缩态 [15]。尽管如此，CVQKD 也面临着实际安全性的威胁 [16–18]，原因是设备不完善、技术缺陷和操作不完善 [10,19,20]。例如，Eve 可以通过控制波长相关分束器 (BS) 的透射率来执行波长攻击 [21-23]。校准攻击可以通过修改本振 (LO) 脉冲的形状来实施 [24]。因此，已经提出了多种对策来抵消 LO 校准攻击和波长攻击的影响 [25-27]。在 CVQKD 的实际实现中，相干探测器变得脆弱。目前，在窃听零差探测器中的不完美电子时已经执行了饱和攻击 [2, 28]。它可以用于攻击系统的实际设备，因此它唤醒了实际的安全性，因为相干探测器具有有限线性域，可以通过移动接收到的正交的平均值将其驱动到外部（如果没有被监控）。此外，Eve 可以执行异差检测来测量截获的正交 X 和 P，从而为伪造相干态做准备 [28, 29]。为了抵消这种攻击，我们可以在同差探测器中采用嵌入式可调光滤波器 (AOF)，用于实时补偿强接收光功率导致的潜在饱和。基于检测响应的反馈，可以使用支持 AOF 的检测来抵消这种饱和攻击，这是雪崩光电二极管 (APD) 的实际增益调整。
人工智能将在可持续环境中抵消新冠肺炎对学习的影响
摘要：在与 COVID-19 相关的隔离期间，远程学习已被广泛采用。这也是一种可以应用于人们无法轻松上学的环境的方法。在本研究中，我们根据学生的表现自动对其进行分类，并描述了远程学习中最好的自学方法，这对隔离或难以上学的人来说都很有用。由于 COVID-19 大流行期间不同的隔离条件提供了不同的学习场景，我们考虑了 COVID-19 隔离之前、期间和之后的数据进行分类。通过对 396 名学生进行现场实验，我们描述了学生在 2016/2017 至 2020/2021 期间所有课程的时间演变。我们发现，在该科目期末考试前最后一个月获得的数据包含最相关的信息，可以正确检测有失败风险的学生。另一方面，获得高分的学生更容易被识别。最后，我们得出结论，在 COVID-19 疫情期间实施的远程学习不仅改变了教学策略，也改变了学生自主学习的策略。
抵消理事会残留碳排放
2.2理事会必须继续减少这四个来源的排放，以使排放量尽可能接近零。这是通过诸如改用电动车辆车辆，用低碳替代品（例如热泵）的公司建筑物中的旧加热系统以及增加在理事会拥有的建筑物和土地上产生的可再生能源量的活动。2.3自2009 - 10年以来，理事会的排放量减少了71％，预计未来几年将进一步减少。但是，如果没有进一步的重大行动和减少碳项目的投资，则是对理事会排放的最新年度审查，这是内阁于2024年1月11日考虑的（Minuter No.11/24提到），估计每年剩余碳排放量可能保留在2032年。2.4剩余的剩余排放的原因包括：
靶向激活素受体信号传导以抵消癌症及其治疗的多系统并发症
摘要：肌肉浪费，即在癌症中经常发生在癌症中，并且与预后不良，发病率和死亡率增加。抗癌治疗也已被证明会导致恶病质的维持或加剧，从而影响癌症患者的生活质量和整体生存。临床前研究表明，阻断2型激活素受体（ACVR2）或其配体及其下游信号传导可以保留带有实验性癌症的啮齿动物以及化学疗法治疗的动物中的肌肉质量。在肿瘤小鼠中，预防骨骼和呼吸肌肉浪费也与提高的存活率有关。 然而，在ACVR2信号传导阻断后，肌肉保存直接导致的定义证明仍然缺乏，尤其是考虑到在癌症或骨骼肌的存在以外的其他器官中的同时有益效应，或者在癌症存在下，或在化学治疗与ACVR2信号相反的化学治疗后，也已经描述了骨骼肌。 因此，在这里，我们旨在提供有关ACVR2阻滞在临床前癌症模型中以及与抗癌治疗结合的多方面的抗相似作用的最新文献综述。在肿瘤小鼠中，预防骨骼和呼吸肌肉浪费也与提高的存活率有关。然而，在ACVR2信号传导阻断后，肌肉保存直接导致的定义证明仍然缺乏，尤其是考虑到在癌症或骨骼肌的存在以外的其他器官中的同时有益效应，或者在癌症存在下，或在化学治疗与ACVR2信号相反的化学治疗后，也已经描述了骨骼肌。因此，在这里，我们旨在提供有关ACVR2阻滞在临床前癌症模型中以及与抗癌治疗结合的多方面的抗相似作用的最新文献综述。
