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团队确定2型糖尿病的分子机制
"In this study, conducted in collaboration with clinical doctors from Dublin City University and the Trinity College Dublin's St James's Hospital (Ireland) and researchers from IRB Barcelona, we found that mtRNA synthetases (proteins that synthetize the mitochondrial complexes) play a relevant role in the defects observed in mitochondrial respiration, since its decrease involves the decrease in synthesis of specific呼吸链复合物的亚基，因此是与较大的活性氧（ROS），尤其是一氧化氮产生的线粒体功能障碍。
不确定度量的量子参考帧
当前的量子物理学理论和一般相对论本身不允许我们研究重力来源是量子的情况。在这里，我们提出了一种策略，以确定在叠加中存在质量配置的情况下对象的动力学，因此使用量子参考框架（QRF）转换。特别是，我们表明，只要不同分支中的质量配置是通过相对宽度的转换相关的，那么人们就可以使用QRF当前框架的扩展将质量结合质量变化的框架变化。假设在量子协调转换下的动态定律协方差，这允许使用已知的物理学来确定动力学。我们应用此过程来发现探针粒子的运动和质量构造附近的时钟的行为，从而发现了由超级位置的引力物体引起的时间扩张。与其他模型的比较表明，半经典的重力和重力塌陷模型不遵守量子坐标转换下动力学定律的协方差。
令牌游戏和历史确定性的定量 -
摘要。如果仅考虑到目前为止读取单词的前缀，可以解决其非确定性，那么不确定的自动机是历史性确定的。由于其良好的组成属性，历史确定性的自动机对解决游戏和综合问题很有用。确定给定的非确定性自动机是历史性的 - 确定性（HDNESS问题）通常是一项艰巨的任务，这可能涉及指数过程，甚至是不可确定的，例如，例如在下降自动机的情况下。令牌游戏为Béuchi和CobéuchiAutomata的HDNess问题提供了PTIME解决方案，并且猜想的是2 -Token Games是所有ω-调节自动机的HDNESS。我们将令牌游戏扩展到定量设置，并分析其潜力，以帮助确定定量自动机的HD度。尤其是，我们表明，有限单词的所有定量（和布尔）自动机的HD特征，以及无限单词的折扣（dsum），Inf和可触及性自动机，以及2-图表的2-标记游戏，liminf和liminf and Liminf automata and sup automatama and sup sup sup sup of sup sup of supiente and inspopatienta tocken of insumatiate and sup sup sup sup sup sup sup sup of supienta n in insubiente and inspimapta。Using these characterisations, we provide solutions to the HDness problem of Safety , Reachability , Inf and Sup automata on finite and infinite words in PTime , of DSum automata on finite and infinite words in NP ∩ co-NP , of LimSup automata in quasipolynomial time, and of LimInf automata in exponential time, where the latter two are only polynomial for automata with a对数的重量数量。
经济政策不确定性对银行非...
的确，最近的一些实证研究检查了经济政策不确定性的财务和经济影响（EPU）。已发现EPU增强可降低银行收入（Boungou和Mawusi，2021a），增加银行风险（Wu等，2020a），Hamper信用增长（Nguyen等，2020），降低了非现金资产持有量阻碍经济增长（Ren等，2020）。探讨的少得多的是EPU和银行非利益收入活动（此后多元化）之间的关系，尤其是驱动多元化的渠道。通过扩展，出现了两个主要问题：（i）银行是否会对高经济政策不确定性产生多样化？（ii）采用负利率政策（NIRP）是否会影响EPU对银行多元化的影响？
JHR材料测试反应器的完整参考Apollo3®确定性方案
JHR是一种正在CADARACHE CADARACHE施工的新材料测试反应器。其高通量芯包含37个沿同心环的燃料组件，进入铝基质的肺泡。对于反应堆的运行，这些燃料组件中有二十七个在其中心构成了hafnium杆，而其他燃料组件也可以容纳其他燃料组件，而其他燃料组件也可以容纳铍径向反射器，可以容纳实验设备。为了准确预测其操作核心特性，也是其辐照性能，正在开发基于Apollo3®平台的最近开发的方案，该方案正在开发，该方案使用了子组方法来用于空间自屏蔽，特征的2D方法和3D非结构化的符合符合符号的尖塔nararet s n运输求解器。已建立并优化了JHR的2D模型，用于在晶格步骤中计算自屏蔽和凝结的横截面，这要归功于亚组方法和特征方法。根据Tripoli-4®随机参考计算进行基准测试。与以前的Apollo2方案相比，更精致的空间网格给出了更好的裂变率和反应性结果。经典的2步计算使用无限晶格配置的假设，这对于靠近中心的组件是合理的，但对于外围的组件是合理的。因此，考虑到每个组件的周围，正在设置一种新方法。新的3-步骤方案使用SN求解器尖塔，比传统的2步方案获得更好的结果。关键字：Apollo3®，JHR，确定性计算方案，S N方法这种方法将应用于包含实验设备并启用烧毁计算的异质JHR核心配置的3D建模。
分析与多能系统的最佳设计和运行相关的不确定性传播和决策效应
如今，协调可用的能量向量对于满足征服要求的要求至关重要。尽管有明显的努力来改善现有网络，但不确定性处理和组织挑战仍然难以应对。本论文旨在通过解决这些问题来填补这一空白，特别着重于减轻不确定性对小型多能网络最佳设计和运营管理的影响。在这种情况下，不确定性以多种方式影响性能。该项目通过小型多能网络的最佳尺寸/操作重点进行。在技术层面上，最重要的是与资源可用性有关的，这对于基于可再生的系统至关重要。用户的行为和能源市场是影响整体表现的其他（不确定的）因素。现有方法分别解决了这些问题，但我们的目标是制定利用辅助技术，存储，供应商和外部客户的综合政策，以提高多能网络设计和操作灵活性的弹性。这可以增加经济，环境甚至社会的影响，从而影响决策者和利益相关者的利益。
培训数据组成确定机器学习概括和生物规则发现
监督的机器学习模型依赖于具有正面（目标类）和负面示例的培训数据集。因此，培训数据集的组成对模型性能有直接影响。具体来说，关于不代表目标类别的样品的负样本选择偏见，在诸如文本分类和蛋白质 - 蛋白质相互作用预测等范围内提出了挑战。基于机器学习的免疫治疗设计是一个越来越重要的研究领域，重点是设计抗体或T细胞受体（TCR），可以与其具有高特异性和亲和力的靶标分子结合。鉴于免疫治疗药物的生物医学重要性，有必要解决负面训练集成分如何影响模型概括和生物学规则发现以实现合理和安全的药物设计的尚未解决的问题。我们着手在抗体 - 抗原结合预测问题的背景下通过改变负面类别，包括结合亲和力梯度来研究这个问题。我们的研究基于提供基于地面真理结构抗体 - 抗原结合数据的大型合成数据集，从而使结合界面上的残基结合能访问了残基的结合能。我们发现，分布式概括和绑定规则发现都取决于所使用的负数据集的类型。重要的是，我们发现模型学习正数据集的绑定规则的能力并不是其分类精度的微不足道相关性。我们通过现实世界中相关的实验数据确认了我们的发现。我们的工作强调了考虑培训数据集组成在基于机器学习的研究中实现最佳分布性能和规则学习的重要性。
将赋予气候赋权要素的行动整合到国家确定的贡献
与原始指南相辅相成，该纲要着眼于良好的实践，并展示了加强ACE在开发和实施新的NDC中的作用的潜在方法。4,5应该指出的是，本文档中提供的广泛的行动和示例并不详尽。进一步讨论和共享有关如何将ACE及其要素整合到NDC和其他气候政策和计划中的经验，例如国家适应计划（NAPS）和长期的低排放发展策略（LT-LED）将使各级别的政党和非党派利益相关者受益。
