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Morimoto Mitsuru教授的ZA：Suzuki takuji肺干细胞生物学和疾病
肺组织具有各种类型的上皮组织干细胞，在组织稳态中起着至关重要的作用，并因吸入化学颗粒以及病毒/细菌感染引起的急性损伤而再生。由于如此重要的作用，组织干细胞的功能障碍与呼吸道疾病有关。在今晚的研讨会上，我将介绍我们目前关于两个肺部干细胞的发现。气道基底细胞和牙槽II型（AT2）细胞。１）基底细胞通过从缓慢的循环转变为增殖，然后又回到缓慢的循环中，从而导致成人组织再生。尽管持续增殖会导致肿瘤发生，但调节这些转变的分子机制仍然未知。使用发育中的鼠气祖细胞的时间单细胞转录组学，我们发现TGF-β-ID2轴通常调节发育和再生过程中基础细胞中基础细胞中的增殖转变，并且其微调对正常再生至关重要，同时避免基础细胞增生。２）肺泡是肺纤维化起源的主要根源，已广泛研究了分子病因。调节肺泡上皮细胞纤维化状态的机制仍然难以捉摸。为了阐明上皮损伤和肌纤维细胞分化之间的因果关系，我们使用AT2干细胞培养建立了一个基于器官的肺纤维化模型。我们发现核心细胞系统在肺纤维发生中起着核心作用。该模型系统可用于研究较少炎症的肺纤维化的初始诱导，包括特发性肺纤维化。
CW5 特拉维斯·迪克森 - 美国陆军
此前，他曾在罗马尼亚的 1-214 航空团担任高级准尉顾问、营维护官、生产控制官、航空维护官和前线航空维护官。CW5 Dixon 是伊拉克 TAFT 第 8 队的教练飞行员和航空维护官。此前，他曾担任佐治亚州本宁堡“先锋营”2-29 步兵团质量控制主管，以及 UH-60 飞行员、UH-60 飞行员指挥官和德国 3-158 航空团航空维护官，并被部署到伊拉克和阿富汗。他的第一项任务是埃及西奈特遣部队的 UH-1 飞行员指挥官。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
第11部分 - 遗产区计划 - 西沃尔森德 /霍姆斯维尔< / div>
West Wallsend具有基本的网格街道图案，主要街道的大部分长度都在山脊之后。从许多外部有利位置，尤其是东部的山坡上可以看到该镇的建筑形式。该镇享有宏伟的环境，几乎每个部分都可以欣赏到山脉的景色。北部的方法特别值得注意，从高处降落，从农村到城市明显过渡。城镇内的商业和住宅建筑都形成了良好的街景。西沃尔森德的大街本身具有遗产兴趣。是麦格理湖的一个繁荣的早期定居点，该镇保留了这座城市的最佳例子，讲述了19世纪末和20世纪初的商业和社区建筑。
克拉克森
高级材料处理中心正在寻找董事。CAMP是纽约州著名的高级技术中心之一，是一个交流组织，从州，私营企业，政府合同和赠款以及克拉克森大学获得资金。候选人应拥有博士学位。和Hâve象征出版物和/或专利。预计董事将在适当的科学或工程部门担任高级教师职位。Lïne-particle技术中的expérience是可排除的。Académies应该为行业进行研究，并为他们的研究提供一致的临时资金记录。将三个或更多专业的Références的名字发送给纽约州波茨坦克拉克森大学的Président的Richard H. Gallagher博士13676 | 315-268 T 6444;传真315-268-3872）。
森腾电子
本报告中的某些陈述，包括与 Centum 对未来业务、发展和经济表现的期望有关的陈述，受风险、不确定性和其他因素的影响。包括但不限于可能导致实际结果与此类前瞻性陈述所表明的结果存在重大差异的因素，例如（但不限于）：(1) 竞争压力；(2) 立法和监管发展；(3) 全球、宏观经济和政治趋势；(4) 货币汇率和一般市场状况的波动；(5) 技术发展；(6) 诉讼；(7) 不利的宣传和新闻报道等。所有前瞻性陈述仅反映 Centum 截至本报告日期的预期，不应被视为反映 Centum 在本新闻稿发布日期之后的任何日期的观点、期望或信念。Centum 不承担更新这些前瞻性陈述中包含的信息的任何义务，无论是由于新信息、未来事件还是其他原因。
在一个维
了解嘈杂的中等规模量子（NISQ）设备的计算能力对于量子信息科学既具有基本和实际重要性。在这里，我们解决了一个问题，即错误误差量子计算机是否可以比古典计算机提供计算优势。特别是，我们在一个维度（或1d Noisy RCS）中研究嘈杂的随机回路采样，作为一个简单的模型，用于探索噪声效应对噪声量子设备的计算能力的影响。特别是，我们通过矩阵产品运算符（MPO）模拟了1D噪声随机量子电路的实时动力学，并通过使用度量标准来表征1D噪声量子系统的计算能力，我们称为MPO Entangrelemt熵。选择后一个度量标准是因为它决定了经典MPO模拟的成本。我们从数值上证明，对于我们考虑的两个QUITAT的错误率，存在一个特征性的系统大小，添加更多量子位并不会带来一维噪声系统的经典MPO模拟成本的指数增长。特别是，我们表明，在特征系统的大小上面，有一个最佳的电路深度，与系统大小无关，其中MPO倾斜度熵是最大化的。最重要的是，最大可实现的MPO纠缠熵是有限的
项目名称：下水道排放口项目：意大利拉马达莱纳和加利福尼亚州森特维尔海滩
UCT-2 安装了 Centerville 下水道排水口。对于 Centerville, CA 的安装，一艘登陆艇 (LCU) 停泊在离岸 3,500 英尺处，以便管道可以从固定位置拉上岸。每拉出 1,000 英尺的管道，操作就会暂时停止，以便连接下一段管道，操作会继续进行，直到管道上岸并连接到设施。在将最后一段管道拉向岸边后，潜水员在海底安装了一个特殊构造的扩散器并将其连接到管道上。管道安装仅用了六个小时，但由于加州外海天气恶劣，施工队不得不等待 12 天才能等到好天气才能安装管道。
通过爱因斯坦-波多尔斯基-罗森操纵远程产生的维格纳负性的量化
维格纳负性作为非经典性的著名指标，在连续变量系统的量子计算和模拟中起着至关重要的作用。最近，已经证明爱因斯坦-波多尔斯基-罗森转向是两个远程模式之间产生维格纳负性的先决条件。受现实世界量子网络需求的推动，我们从定量的角度研究了多部分场景中生成的维格纳负性的可共享性。通过建立类似于广义 Co ffiman-Kundu-Wootters 不等式的一夫一妻制关系，我们证明了维格纳负性的量不能在不同模式之间自由分布。此外，对于光子减法（实验实现的主要非高斯运算之一），我们提供了一种量化远程生成的维格纳负性的通用方法。通过这种方法，我们发现高斯可控性和产生的维格纳负性的数量之间没有直接的定量关系。我们的研究结果为利用维格纳负性作为基于非高斯场景的众多量子信息协议的宝贵资源铺平了道路。