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印度农业状态
Anjani Kumar博士是新德里南亚办事处国际食品政策研究所的高级研究员。 他在印度卡尔纳尔国家乳业研究所获得了乳制品经济学的博士学位（1999）和Masters（1992）。 在加入IFPRI之前，他曾是海得拉巴半干旱热带地区国际作物研究所的首席科学家（农业经济学）。 他还曾在国家农业经济学和政策研究中心，新德里和内罗毕国际牲畜研究所亚洲办事处担任首席科学家。 他还曾担任包括粮农组织和世界银行在内的许多国家和国际机构的顾问。 他是关于各种农业发展问题的国家和国际研究期刊上发表的大约140篇研究论文的作者。 他还为重要书籍和诉讼程序贡献了70多篇论文/章节。 他是国家农业科学院和印度农业经济学学会的会员。 他赢得了国家和国际组织的许多奖项，包括享有声望的拉菲·艾哈迈德·基德维（Rafi Ahmed Kidwai）奖（2017年），拉尔·巴哈杜尔（Lal Bahadur）青年科学家奖（2005年）和纳斯青年科学家奖（2003年）。Anjani Kumar博士是新德里南亚办事处国际食品政策研究所的高级研究员。他在印度卡尔纳尔国家乳业研究所获得了乳制品经济学的博士学位（1999）和Masters（1992）。 在加入IFPRI之前，他曾是海得拉巴半干旱热带地区国际作物研究所的首席科学家（农业经济学）。 他还曾在国家农业经济学和政策研究中心，新德里和内罗毕国际牲畜研究所亚洲办事处担任首席科学家。 他还曾担任包括粮农组织和世界银行在内的许多国家和国际机构的顾问。 他是关于各种农业发展问题的国家和国际研究期刊上发表的大约140篇研究论文的作者。 他还为重要书籍和诉讼程序贡献了70多篇论文/章节。 他是国家农业科学院和印度农业经济学学会的会员。 他赢得了国家和国际组织的许多奖项，包括享有声望的拉菲·艾哈迈德·基德维（Rafi Ahmed Kidwai）奖（2017年），拉尔·巴哈杜尔（Lal Bahadur）青年科学家奖（2005年）和纳斯青年科学家奖（2003年）。他在印度卡尔纳尔国家乳业研究所获得了乳制品经济学的博士学位（1999）和Masters（1992）。在加入IFPRI之前，他曾是海得拉巴半干旱热带地区国际作物研究所的首席科学家（农业经济学）。他还曾在国家农业经济学和政策研究中心，新德里和内罗毕国际牲畜研究所亚洲办事处担任首席科学家。他还曾担任包括粮农组织和世界银行在内的许多国家和国际机构的顾问。他是关于各种农业发展问题的国家和国际研究期刊上发表的大约140篇研究论文的作者。他还为重要书籍和诉讼程序贡献了70多篇论文/章节。他是国家农业科学院和印度农业经济学学会的会员。 他赢得了国家和国际组织的许多奖项，包括享有声望的拉菲·艾哈迈德·基德维（Rafi Ahmed Kidwai）奖（2017年），拉尔·巴哈杜尔（Lal Bahadur）青年科学家奖（2005年）和纳斯青年科学家奖（2003年）。他是国家农业科学院和印度农业经济学学会的会员。他赢得了国家和国际组织的许多奖项，包括享有声望的拉菲·艾哈迈德·基德维（Rafi Ahmed Kidwai）奖（2017年），拉尔·巴哈杜尔（Lal Bahadur）青年科学家奖（2005年）和纳斯青年科学家奖（2003年）。
巨细胞病毒特异性细胞介导的免疫状态...
众所周知，宿主对CMV感染的免疫反应主要由细胞介导的免疫（CMI）介导，并且CMI会限制CMV感染重新激活的风险。对CMV的免疫缺陷或该生物的原发性感染或继发感染是导致先兆子痫中CMV感染的发育或重新激活的原因，目前尚不清楚。Quantiferon -CMV（QF -CMV）测试是一种识别CMV特异性CD8+ T细胞患者的体外方法。在该测定中，评估了主要由CMV抗原刺激的CD8+ T细胞产生的特定干扰素− -Gamma（IFN -γ）。[13,14]值得注意的是，此方法对CMI监测的准确性和功效已被证实。[15,16]据我们所知，这项调查是评估CMV相关的CMI和先兆子痫之间的关联的首次尝试。然而，调查调查调查CMV感染与先兆子痫之间的关系导致数据矛盾。
解释基于深度学习的静息状态功能连接数据表示：重点解释自闭症中的非线性模式
背景：静息态功能性磁共振成像 fMRI (rs- fMRI) 已广泛用于研究精神疾病的大脑功能，从而深入了解大脑组织。然而，rs-fMRI 数据的高维性给数据分析带来了重大挑战。变分自动编码器 (VAE) 是一种神经网络，在提取静息态功能连接 (rsFC) 模式的低维潜在表示方面发挥了重要作用，从而解决了 rs-fMRI 数据的复杂非线性结构。尽管取得了这些进展，但解释这些潜在表示仍然是一个挑战。本文旨在通过开发可解释的 VAE 模型并使用 rs-fMRI 数据在自闭症谱系障碍 (ASD) 中测试其效用来解决这一差距。
转录组状态在癌症中的定义和应用
摘要癌症的分类已经在数千年中演变而成，几个世纪的工作为现代癌症分类奠定了基础，随着我们对癌症生物学的理解，随着技术，工具和框架的改进，这种分类的发展继续发展。本文通过整合单细胞转录组方法来探索癌症的分子复杂性和肿瘤内异质性（ITH），建立在癌症分类的历史遗产上。通过定义和分析三种侵袭性癌症类型的多种转录态（GB），三个阴性乳腺癌（TNBC）（TNBC）和弥漫性中线胶质瘤（DMG） - 这项工作可提供更精良和精确的透镜，从而使象征性的策略更加精确。使用高分辨率的单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ），空间分辨的转录组学（SRT）和患者衍生的类器官模型，我们确定了塑造肿瘤进展，耐药性和患者结果的不同元图。从DMG开始，我们使用空间转录组学来映射肿瘤特异性表型，发现与肿瘤微环境相互作用的新型神经干细胞样种群。由关键祖细胞标记定义的这种表型表现出可塑性，可能导致DMG对治疗的抗性。通过研究DMG微环境中的非恶性细胞，我们提出特定的细胞类型支持肿瘤生长和进化，强调潜在的治疗干预措施。然后，我们将SCRNA-SEQ应用于GB，揭示了多个元图的存在，包括与茎状特性，侵袭和免疫逃避相关的元图。这些元图提供了有关GB细胞如何根据其微环境适应和进化的见解，从而发现了这种高度抗性癌症的潜在治疗靶标。在TNBC中，我们通过整合来自患者活检的单细胞数据库来开发全面的TNBC-MAP，从而确定了九个核心恶性元图。这些元图涵盖了生物学过程，例如免疫调节，上皮到间质转变（EMT）和血管生成模仿。通过将这些元图与患者存活相关联，我们确定了分子活性的不同模式，可以指导TNBC的更个性化和有效的治疗方法的发展。在这些研究中，我们评估了元数据分析剖析癌症异质性的能力，从而更深入地了解驱动肿瘤进展的功能状态。此知识可以识别患者特定的分子特征，为精确医学方法铺平了道路。本论文为基于元图的癌症诊断奠定了基础，并为未来的多摩尼克精度医学策略整合奠定了基础，该策略以特定的癌细胞状态为目标，最终改善了患者的结果。
通过遗憾和评估阶段的状态修复的安全加强学习
深度加强学习（DRL）在许多复杂的决策任务中都取得了成功。然而，对于许多现实世界应用，标准的DRL培训在具有脆弱性能的代理商中恢复，特别是在关键问题问题上，发现安全和成功的策略都非常具有挑战性。已经提出了各种探索策略来解决这个问题。但是，他们没有考虑当前的安全性能的信息；因此，它们无法系统地在与培训最相关的状态空间部分上进行系统。在这里，我们提出了基于估计的深度强化学习（稀有）中的状态，该框架介绍了两种创新：（i）将安全评估阶段与国家修复阶段与国家修复阶段，即，在未访问的状态和（ii）估计的promiere extimies nefiperies of n.gap中，gap secried and gap secried seformist of the MAR均进行了iSe。我们表明，这两种创新都是有益的，并且在经验评估中，罕见的优于深度学习和探索等基线。
通过抽象学习：神经状态机
我们引入了神经状态机，力求弥合人工智能的神经和符号视图之间的差距，并整合它们互补的优势以完成视觉推理任务。给定一张图像，我们首先预测一个表示其底层语义并作为结构化世界模型的概率图。然后，我们对图进行顺序推理，迭代遍历其节点以回答给定的问题或得出新的推论。与大多数旨在与原始感官数据紧密交互的神经架构不同，我们的模型在抽象的潜在空间中运行，通过将视觉和语言模态转换为基于语义概念的表示，从而实现增强的透明度和模块化。我们在 VQA-CP 和 GQA 上评估了我们的模型，这两个最近的 VQA 数据集涉及组合性、多步推理和多样化的推理技能，在这两种情况下都取得了最先进的结果。我们进行了进一步的实验，说明了该模型在多个维度上的强大泛化能力，包括概念的新组合、答案分布的变化和看不见的语言结构，证明了我们方法的质量和有效性。
意识改变状态下大脑中枢的重组
跨大脑区域分布的功能相互作用模式被认为为有意识的信息处理提供了支架，在意识丧失时观察到明显的拓扑变化。然而，要在宏观尺度的大脑网络组织和有意识的认知之间建立牢固的联系，需要直接研究意识系统性减弱过程中神经心理学相关的结构修改。在这里，我们评估了一组健康参与者在基线静息状态 fMRI 以及两种不同水平的丙泊酚诱导镇静下的脑图整体和区域干扰。我们发现了一种持久的模块化架构，但构成更广泛的富人俱乐部集体一部分的大脑中枢发生了显著的重组。此外，富人俱乐部连接强度的降低与参与者在语义判断任务中的表现显着相关，表明这种高阶拓扑特征对有意识认知的重要性。这些结果强调了大脑功能相互作用的整体和区域特性在支持有意识认知方面的显著相互作用，这与我们对意识临床障碍的理解有关。
脑电图微状态 A
摘要：理论基础：静息状态范式经常应用于脑电图 (EEG) 研究；然而，它与无法控制参与者的思想有关。为了量化受试者在休息时的主观体验，引入了阿姆斯特丹静息状态问卷 (ARSQ)，涵盖了十个思维游离维度。我们旨在估计主观体验与 EEG 的静息状态微状态之间的关联。方法：使用 197 名受试者的 5 分钟静息状态 EEG 数据来评估七个微状态类别的时间特性。采用贝叶斯相关方法来评估静息后评估的 ARSQ 域与微状态参数之间的关联。结果：揭示了舒适度、自我和躯体意识域与神经电微状态的时间特性之间的几种关联。舒适度与微状态 E 持续时间之间的正相关性显示出最强的证据 (BF 10 > 10)；其余相关性显示出大量证据 (10 > BF 10 > 3)。结论：我们的研究表明，评估静息状态下发生的自发思维对于理解微状态所反映的内在大脑活动具有重要意义。
制造中的采购状态2024
与他们在制造的其他领域的同龄人类似，他们还建立了更多样化的供应链。为了提高其有效性，公司正在不断监控风险并开发主动措施的强大风险管理框架。这包括对响应计划和方案分析的定期测试，以确保为潜在中断的准备准备。技术还可以通过跟踪系统和其他可见性工具在这里发挥作用，这些工具可帮助公司实时监视其供应链。