呼吸道感染,尤其是病毒感染以及其他外部环境因素,已显示出深远影响肺中巨噬细胞种群。尤其是,肺泡巨噬细胞(AMS)是呼吸道感染期间重要的前哨,其消失为招募的单核细胞(MOS)开辟了一个细分市场,以区分居民巨噬细胞。尽管这个话题仍然是激烈辩论的重点,但AMS的表型和功能在炎症性侮辱后重新殖民地殖民地的殖民地(例如感染)似乎部分取决于其起源,但也取决于局部和/或系统的变化,这些变化可能在表观遗传学水平上被划界。呼吸道感染后的表型改变具有长期塑造肺免疫力的潜力,从而导致有益的反应,例如保护过敏性气道侵入或对其他感染的保护,但与免疫病理发展相关时也有害反应。本综述报告了病毒诱导的肺巨噬细胞功能改变的持续性,并讨论了这种烙印在解释个体间和终生免疫变化中的重要性。
量子热力学的资源理论一直是一个非常成功的理论,并且在社区中产生了很多后续工作。,它要求在系统,浴室和催化剂上实施能源的统一操作,作为其范式的一部分。到目前为止,这种统一的操作被认为是该理论中的“免费”资源。但是,这只是一个不必要过程的理想化。在这里,我们包括一个额外的辅助控制系统,该系统可以通过打开或关闭的交互来自主实现统一。”但是,由于统一的实施而导致的背部。我们得出了控制装置质量的条件,因此热力学定律不会通过使用良好的量子时钟来改变并证明量子力学定律允许反应足够小,从而可以满足这些条件。我们将非理想的控制纳入资源框架也会引起有趣的前景,在考虑理想化的控制时,这是不存在的。除其他外,第三定律的出现而无需假设光锥。我们的结果和框架将自动量热机器的自动量量子资源理论统一,并为所有量子加工设备与完全自主机统一的所有量子处理设备奠定了基础。
摘要: - 在数字图像处理中,中位过滤器用于减少图像中的噪声。中间过滤器考虑了图像中的每个像素,并用邻域像素的中位数代替嘈杂的像素。中值是通过对像素进行排序计算的。排序依次由比较器组成,该比较器包括加法器和乘数。乘法是算术计算系统中的基本操作,用于许多DSP应用程序(例如FIR滤波器)。加法电路用作乘数电路中的主要组件。随身携带阵列(CSA)乘数是通过基于多重逻辑的建议的加法单元格设计的。提出的加法电路是通过使用香农定理设计的。将乘数电路进行了示意图,并使用VLSI CAD工具生成它们的布局。模拟了所提出的基于加法器的乘数电路,并将结果与CPL和其他基于Shannon的加法器细胞设计的电路进行了比较。通过使用90nm特征大小和各种电源电压来模拟所提出的基于加法器的乘数电路。Shannon Full Adder Cource的乘数电路比其他已发表的结果在功率耗散和面积方面提供了更好的性能,这是由于Shannon Adder电路中使用的晶体管数量较少。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师,他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁,涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问,专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外,他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官;为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
最近,两项背靠背的临床试验研究发表在科学上。Zak等。 和Mathew等人。 报道说,与单独的复发性或难治性霍奇金淋巴瘤和转移性非小细胞肺癌(NSCLC)的患者相比,与仅免疫检查点抑制相比,与仅免疫检查点抑制相比,临床反应改善了(1,2)。 在过去的几十年中,癌症治疗的景观,尤其是免疫疗法的景观急剧发展。 免疫检查点抑制剂(ICIS)是一场有前途的革命(3)。 但是,并非所有患者都对ICI做出反应,从而寻找可以增强其效率的组合疗法(4)。 一种有希望的方法是Janus激酶(JAK)抑制剂(Jaki)和ICIS的组合。 这些研究探讨了这种组合疗法对各种癌症的治疗的潜力。 在这两项研究之前,很少进行癌症治疗中这种疗法的组合。 这是因为该策略似乎是自相矛盾的。 为什么Jaki(抑制免疫细胞激活和增殖)会增加免疫介导的癌细胞消除? jaki是小分子,可以阻止酶酶家族的一个或多个成员的活性。 这些酶对于造血作用(5),免疫功能(6)和炎症(7,8),神经病理学(9)的各种细胞因子和生长因子的信号至关重要。 通常,Jaki在大多数自身免疫性疾病中降低T细胞活性。Zak等。和Mathew等人。报道说,与单独的复发性或难治性霍奇金淋巴瘤和转移性非小细胞肺癌(NSCLC)的患者相比,与仅免疫检查点抑制相比,与仅免疫检查点抑制相比,临床反应改善了(1,2)。在过去的几十年中,癌症治疗的景观,尤其是免疫疗法的景观急剧发展。免疫检查点抑制剂(ICIS)是一场有前途的革命(3)。但是,并非所有患者都对ICI做出反应,从而寻找可以增强其效率的组合疗法(4)。一种有希望的方法是Janus激酶(JAK)抑制剂(Jaki)和ICIS的组合。这些研究探讨了这种组合疗法对各种癌症的治疗的潜力。在这两项研究之前,很少进行癌症治疗中这种疗法的组合。这是因为该策略似乎是自相矛盾的。为什么Jaki(抑制免疫细胞激活和增殖)会增加免疫介导的癌细胞消除?jaki是小分子,可以阻止酶酶家族的一个或多个成员的活性。这些酶对于造血作用(5),免疫功能(6)和炎症(7,8),神经病理学(9)的各种细胞因子和生长因子的信号至关重要。通常,Jaki在大多数自身免疫性疾病中降低T细胞活性。这些药物通过抑制JAK来调节免疫反应,从而有效治疗自身免疫性疾病。jaki包括ruxolitinib,itacitinib和tofacitinib,每个jaki均具有不同的JAK1,JAK2,JAK3和TYK2(10)的特异性。ICI,例如nivolumab(抗PD-1),pembrolizumab(抗PD-1)和ipilimumab(抗CTLA-4),阻止了限制T细胞激活的抑制途径。这些途径包括PD-1/PD-L1和CTLA-4,通常被肿瘤利用以逃避免疫系统。通过阻止这些检查点,ICIS增强了针对癌细胞的T细胞反应,从而改善了抗肿瘤活性(11)。然而,它对具有常规认知的肿瘤环境中高T细胞激活的患者是有益的。因此,只有少数小组尝试结合
药物-靶标相互作用预测 (DTI) 在药物发现和临床应用等各种应用中都至关重要。DTI 预测中广泛使用的输入数据有两个视角:内在数据表示药物或靶标的构造方式,外在数据表示药物或靶标与其他生物实体的关系。然而,对于某些药物或靶标,尤其是那些不受欢迎或新发现的药物或靶标,输入数据的两个视角中的任何一个都可能很稀缺。此外,特定相互作用类型的真实标签也可能很稀缺。因此,我们提出了第一种方法来解决输入数据和/或标签稀缺情况下的 DTI 预测。为了使我们的模型在只有一个输入数据视角可用时发挥作用,我们设计了两个独立的专家分别处理内在数据和外在数据,并根据不同的样本自适应地融合它们。此外,为了使这两个视角相互补充并弥补标签稀缺问题,两个专家以相互监督的方式相互协同,以利用大量未标记数据。在输入数据稀缺性和/或标签稀缺性不同的 3 个真实数据集上进行的大量实验表明,我们的模型显著且稳定地优于现有技术,最大改进为 53.53%。我们还在没有任何数据稀缺的情况下测试了我们的模型,它也优于当前方法。代码可在 https://github.com/BUPT-GAMMA/MoseDTI 获得。
OLA电动移动有限公司是印度领先的电动汽车(EV)制造商,专门研究电动汽车及其组件(包括电池电池)的技术和制造的垂直整合。操作以Ola FutureFactory为中心,在该操作中,电动电动汽车和关键组件(例如电池组,电动机和车辆框架)的生产。Ola的研发工作涵盖了印度,英国和美国,重点是电动汽车产品和核心组件的创新。Ola还在泰米尔纳德邦(Tamil Nadu)开发了一个广泛的EV HUB,其中包括Ola FutureFactory和即将推出的Ola Gigafactory。该枢纽由OLA位于班加罗尔的电池创新中心(BIC)支持,该中心致力于推进电池和电池技术。Ola保持了一个直接到客户的分销网络,在印度拥有750多个体验中心,以及强大的在线业务,使Ola Electric成为该国最大的公司拥有的汽车体验中心网络
如何引用这篇文章 - 美国心理学会 (APA) Santos, GC, Barboza, F., Veiga, ACP, & Gomes, K 。 (2024 年 7 月/9 月)。利用人工智能进行投资组合优化
