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流式零知识证明
流式交互式证明（SIPS）启用了一种由空间构造的算法，该算法可以一通访问大量数据流，以通过与强大但不受信任的供体通信，验证需要大空间的计算。这项工作启动了对数据流的零知识证明的研究。我们在流设置中定义了零知识的概念，并为流互动证明文献中的两个主要算法构建块构造了零知识SIP：Sumcheck和多项式评估协议。我们最好的知识，所有已知的流互动互动证明都是基于这些工具中的一种，实际上，这使我们能够获得零知识的SIP，以解决中心流问题，例如索引，点和范围查询，中位数，频率力矩和内部产品。我们的协议在时间和空间方面和通信方面都是有效的：验证算法的空间复杂性是Polylog（n），在使用随机的接近线性长度的非相互作用设置后，其余参数为n o（1）。在途中，我们开发了一个用于设计零知识数据流托管的算法工具包，由代数流承诺协议和时间承诺协议组成。我们的分析依赖于平均案例沟通复杂性的微妙代数和信息理论论证和依赖。
GW4共享流式细胞仪资源
流式细胞仪设施安装在生物医学建筑中生命科学学院中，包括用于分析和分类细胞和颗粒的仪器。该设施在分类广泛的细胞类型，克隆和索引分类的稀有细胞群体方面具有丰富的经验。该设施在包括免疫学，癌症生物学，再生医学，微生物学，心血管医学，化学和合成生物学等领域的研究中起着关键作用。实验设计，数据分析和高维度
流式细胞仪试剂用于检测CAR T细胞
图2。治疗阶段，其中汽车检测试剂通过流式细胞仪为分析师提供了有价值的信息。质量控制，以确保正确修改T细胞并进行灌注后患者监测。分析导致两个T细胞种群（DOT图）：左种群没有汽车，而合适的人口则没有。
CAR介导的NK细胞的靶向克服了由ICAM-1下调引起的肿瘤免疫逃逸 种系遗传变异与免疫检查点抑制剂治疗的癌症患者的胰岛素依赖性糖尿病的发展有关 使用嵌合内吞式受体对CAR T细胞活性的敏感操纵 图S1。用于细胞内染色的流式细胞术的门控策略。 的百分比 肿瘤相关的巨噬细胞：癌症的潜在治疗策略和未来前景 在奥地利，瑞士和德国中心的黑色素瘤患者中，在黑色素瘤患者中使用Talimogene laherparepvec（T-VEC） ... 患者的现有TGF-β特异性T细胞免疫 免疫检查点抑制剂治疗和动脉粥样硬化心血管疾病：新兴的临床问题 非中的免疫细胞浸润模式 携带EGFR突变的小细胞肺癌患者 口服SMEDD促进绿素酸的淋巴运输和肠系膜淋巴结靶标，可有效T细胞抗肿瘤免疫 e002954.full.pdf 术前Sitravatinib和Nivolumab在口腔癌中的抗肿瘤免疫作用：大雪窗口研究 双特异性抗体的免疫原性评估 免疫肿瘤趋势：临床前模型，生物标志物和临床开发 多发性骨髓瘤中与肿瘤相关的巨噬细胞 tipe2缺失提高了采用转移的NK细胞的治疗潜力
抽象背景可以通过特异性靶向触发抗体依赖性细胞介导的细胞毒性（ADCC）或通过遗传工程来表达嵌合抗原受体（CARS）来增强自然杀伤（NK）细胞的抗肿瘤活性。尽管抗体或汽车靶向，但某些肿瘤仍然对NK细胞攻击具有抗性。已知ICAM-1/LFA-1相互作用对NK细胞的自然细胞毒性的重要性，但它对ERBB2（HER2）特异性抗体曲妥珠单抗和ERBB2-培养基介导的NK细胞细胞毒性抗乳腺癌细胞诱导的ADCC的影响。方法，我们使用了表达高亲和力FC受体FcγRIIIA的NK-92细胞与曲妥珠单抗或ERBB2- CAR工程NK-92细胞（NK-92/5.28.Z）以及与ERBB2-CAR-2-CAR-2-CAR-2-CARID-ICAMID CYAMIS CYMINIC CYMINID CYMINIC CYMINID-CAR-2-CAR-2-CAR-92细胞（NK-92/5.28.z）结合使用，并或替代阻断NK细胞上的LFA-1。此外，我们特别刺激了FC受体，CAR和/或LFA-1，以研究其在免疫突触时的串扰，及其对抗体靶向抗体或靶向的NK细胞中脱粒和细胞内信号的贡献。结果阻断了LFA-1或ICAM-1的不存在会在曲妥珠单抗介导的ADCC中显着降低细胞杀伤和细胞因子释放，以针对ERBB2-阳性乳腺癌细胞，但在靶向汽车的NK细胞中并非如此。用5-Aza-2'-脱氧胞苷进行预处理，诱导ICAM-1上调，并反转ADCC中的NK细胞耐药性。此外，刺激抑制性NK细胞检查点NKG2A曲妥珠单抗单独没有充分激活NK细胞，需要额外的LFA-1共同刺激，而在CAR-NK细胞中ERBB2型车的激活会诱导的有效脱粒化，而与LFA-1无关。总内反射荧光单分子成像表明，CAR-NK细胞与排除ICAM-1的肿瘤细胞形成了不规则的免疫学突触，而曲妥珠单抗形成了典型的外周上分子超分子激活簇（PSMAC）结构。从机理上讲，ICAM-1的缺失不会影响ADCC期间的细胞 - 细胞粘附，而是导致通过PYK2和ERK1/2的信号降低，这是由CAR介导的靶向本质上提供的。
使用培养方法，流式细胞仪和发光法评估水的微生物质量
摘要：确定水质质量的非常重要的作用是评估其微生物生物学质量。在水处理厂，自来水或游泳池中的水上生产的水，可能会对人类健康和生命构成直接威胁。但是，这些用于评估其质量的传统方法是费力且耗时的。在紧急情况和偶然情况下，在恐怖威胁时代，需要快速，可靠和可重复的微生物学确定的需求似乎是必不可少的。在这项研究中，试图比较评估水的微生物质量的各种方法。对具有不同微生物特征的水进行评估：地表水，雨水，地下水和供水。使用传统的培养方法和高速方法进行评估：流量细胞仪和发光法。微生物参数的分析是统计分析的基础。对各种水的微生物学分析以及它们的统计评估显示出对每个分析水域的不同依赖性。
从分布式和流式演示中学习多代理行为
本文考虑了通过估算其奖励功能和约束来推断出多个相互作用专家行为的问题，在这些奖励功能和约束下，分布式所证明的轨迹被顺序向一组学习者揭示。我们将问题提出为分布式在线双层优化问题，其中外部级别的问题是估计奖励功能，而内部级别的问题是学习约束和相应的策略。我们提出了一种新颖的“来自分布式和流式演示的多代理行为推断”（MA鸟）算法，该算法使学习者可以通过间歇性通信在单个循环中解决外部级别和内部水平问题。我们正式保证分布式学习者就奖励功能，判断和政策达成共识，平均本地遗憾（在在线迭代中）以O（1 /n 1-η1+1 /n 1 +1 /n 1-η1-η2+1 /n）的速度下降，而累积约束违规会增加1 +1 +1 +1 +1 +1 +2 +nη （1/2，1）。
ChatGPT、LaMDA 和围绕交流式 AI 的炒作
作为媒体和传播研究人员，我们不想忽视这些警告，也不想陷入夸张的言论中。尽管如此，ChatGPT、LaMDA 和 Luminous 等通信技术需要得到认真对待，因为它们真正代表了通信自动化的新一步——尽管如此，这一过程仍将持续下去，并开启了大量进一步的讨论。例如，社交媒体平台上的机器人和算法个性化在传播虚假新闻和仇恨言论方面所扮演的角色引发了热烈的学术讨论（即 Lazer 等人，2018 年）。亚马逊 Alexa、谷歌助手、微软 Cortana 或苹果 Siri 等系统已经存在近十年，迫使我们质疑我们对人类交流和代理的思考（即 Guzman，2015 年）。关于新闻制作（即 Thurman 等人，2019 年）、监控资本主义（即 Zuboff，2019 年）和数据殖民主义（即 Couldry & Mejías，2019 年）的讨论中进一步探讨了自动化问题。原则上，通信自动化的历史比最近的公开讨论可能暗示的要长得多，并且可以影响社会生活的各个领域。然而，在社会交流方面，它尤其重要，新闻业就是个很好的例子。在这里，传播自动化起着双重作用：从内部来看，例如，由于内容的自动化制作和分发，新闻工作实践发生了变化（Carlson，2018 年；Diakopoulos，2019 年）；从外部来看，以这种方式创建的内容成为公开讨论的一部分（Graefe & Bohlken，2020 年；Volcic & Andrejevic，2023 年）。这些例子表明，自动化通信系统已成为我们媒体环境的一部分，并因此以特定的方式应用于公共话语、新闻、政治和教育等各种社会领域。这一发展带来了巨大的挑战（Fortunati & Edwards，2020）：从经验上讲，就如何研究自动化通信而言；从理论上讲，代理、媒体和通信的基本概念发生了巨大变化。在本文中，我们想更详细地定义通信自动化作为一个研究领域。我们的主要论点是，如果我们要全面处理与通信自动化相关的媒体环境转型，
Qifikit®用于定量流式细胞仪
表面抗原可用于识别细胞类型和功能，从而使早期研究和药品开发受益。流式细胞术允许同时分析多种抗原和细胞。但是，传统方法是劳动力密集的，并提供了有关抗原存在或细胞膜不存在的有限信息。细胞和基因疗法的进步强调，需要量化每个细胞的抗原，以便对细胞表型进行预先理解。定量流式细胞测量（QFCM）1对于生物制药行业的精确，结论性和快速分析变得很重要。
改进的Stover-Kincannon模型F研究有机负荷率对上流式厌氧污泥床反应器降解豆腐废水的影响。
本研究旨在使用改进的 Stover Kincannon 动力学模型，研究使用混合上流式厌氧污泥床 (混合 UASB) 反应器降解豆腐废水时有机负荷率 (OLR) 的变化。该反应器在 OLR 变化为 1.5-12 kg COD m -3 d -1 和 HRT 为 12 - 24 小时的情况下运行 328 天。在 OLR 为 4.8 kg COD m -3 d -1 和 HRT 为 24 小时的情况下，在 140 天内实现了 86.41% 的较高 COD 去除率和 7700 mL 的沼气产量。观察了改进的 Stover-Kincannon 模型并获得了匹配的数据集。模型中，HRT 变化时获得的动力学值，参数 KB 和 μ max 分别为 3.7、12.97、2.42 mgL -1 d -1 和 0.59、9.41、0.014 mgL -1 d -1 。该模型是去除速率倒数与总负荷速率倒数的图，结果为一条直线。这表明 Stover-Kincannon 模型中底物去除速率受流入混合 UASB 反应器的有机负荷速率 (OLR) 的影响。