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对机器任务的深视频压缩(DVC)的事先研究通常需要为每个特定任务培训一个独特的编解码器,从而规定每个任务的专用解码器。相比之下,传统视频编解码器采用了flex ible编码器控制器,从而通过模式预测等机制使Single编解码器适应了不同的任务。从中汲取灵感,我们引入了一个创新的编码器控制器,以用于机器的深度视频压缩。此控制器具有模式预测和一组图片(GOP)选择模块。我们的AP-ARACH在编码阶段集中控制控制,从而允许跨不同任务(例如检测和跟踪)进行适应性的编码器调整,同时与标准的预训练的DVC解码器保持合理性。示例证明我们的方法是在具有各种现有预训练的DVC的多个任务中适用的。此外,广泛的实验表明,对于不同的任务,我们的方法比以前的DVC比以前的DVC大约25%,只有一个预先训练的解码器。
抽象周围神经系统(PNS)和中枢神经系统(CNS)啮齿动物髓素(由不同的细胞类型产生)具有共同的形态和功能特征,尽管它们的主要积分膜蛋白是完全不同的。两种类型的髓磷脂how- ever,包含四种髓磷脂碱性蛋白(Mbps),它们具有相似的免疫化学和电泳特性。我们已经分离并表征了与大鼠mRNA相对应的cDNA克隆,这些cNS和PNS髓磷脂中发现的小Mbps(SMBP)。对这些克隆的序列分析表明,神经系统的两个分裂中的SMBP均由相同的核苷酸序列编码,这表明它们是在少突胶质细胞和Schwann细胞中表达的相同基因的产物。与CNS SMBP cDNA作为探针中的点印刷杂交实验,结果表明,在CNS髓磷脂中,MBP mRNA水平高20倍,而总脑干mRNA中的MBP mRNA水平高20倍。还发现,在含有少突drocytes和schwann细胞的视神经和坐骨神经中,MBP mRNA的水平分别高(分别为4倍和2倍)。印迹杂交实验表明,源自大鼠SMBP cDNA的编码区域的探针杂交与人视神经中存在的同源mRNA(= 2.6千行酶),该探针无法检测到从3'未转移的区域中得出的探针。这种编码区域序列的保守性与两种物种中MBP报告的高度同质氨基酸序列一致。
摘要CD44分子已知表现出大小的异质性,这既归因于替代剪接和差异糖基在繁殖域内的差异糖基化。尽管从cDNA测序中部分推断出了几个替代外显子的存在,但据我们所知,尚未描述CD44基因的精确内含子外观。在本研究中,我们描述了人类CD44基因的结构,该基因至少包含19个外显子DNA的大约50个基因酶。我们已经确定了10个在细胞外域内的剪接外显子,包括1个以前没有报道的外显子。除了整个外显子的cluson或辩解外,还通过在单个外显子2中的内部剪接供体和受体位点的uztion产生更多的多样性。先前报道的细胞质结构域的变异表明是由2个外显子的替代剪接引起的。CD44的基因组结构揭示了显着的复杂性,我们证实了替代剪接作为CD44分子中结构和功能多样性的基础的作用。
摘要 — 双态天线大规模平面阵列的设计有助于在最小化旁瓣电平 (SLL) 和控制第一零波束宽度 (FNBW) 变化的约束下使用遗传算法来降低能耗。通常,平面阵列用于基于电池使用的通信应用,例如便携式雷达。本文使用实数编码遗传算法 (RCGA) 优化了具有 1600 个相同天线元件的均匀矩形阵列 (URA)。执行优化过程是因为以 ON-OFF 状态的形式找到辐射元件电流激励权重的最佳集合以节省消耗的功率。因此,选择了阵列因子 (AF) 的最高性能和所需的波束宽度。本文提出的主要贡献是能够使用 RCGA 算法通过将阵列划分为阵列子集来优化大量阵列元素。执行模拟结果以验证遗传稀疏 URA 的有效性。通过选择能够高效加扰的天线元件,相当于节省了 24.4% 的能耗。本文使用 MATLAB CAD Ver. 2018a 作为平台获得了结果。索引术语 —RCGA、节能、规划器阵列、成本函数、双态天线。
癌症免疫疗法已通过刺激宿主免疫系统识别和攻击癌细胞来治疗多种恶性肿瘤。免疫原性细胞死亡(ICD)可以扩增抗肿瘤免疫反应并逆转免疫抑制性肿瘤微环境,从而提高癌症免疫疗法的敏感性。近年来,非编码RNA(NCRNA)已成为ICD和肿瘤免疫的关键调节因素。因此,与ICD相关的NCRNA有望成为优化癌症免疫疗法有效性的新型治疗靶标。然而,尚未全面总结与ICD相关的NCRNA的免疫调节特性。因此,我们总结了有关ICD涉及的NCRNA的当前知识及其在癌症免疫疗法中的潜在作用。它加深了我们对与ICD相关的NCRNA的理解,并通过特定针对ICD相关的NCRNA提供了一种新的策略来增强癌症免疫疗法。
结肠癌是美国癌症的主要原因之一。结肠癌是由结肠癌细胞基因组中的许多基因突变发展而来的。长的非编码RNA(LNCRNA)会导致许多癌症(包括结肠癌)的发育和进展。lncRNA已经并且可以通过簇状的定期间隔短的短质体重复序列(CRISPR)相关的核酸酶9(CRISPR/CAS9)系统的聚类重复序列的基因编辑技术来纠正,以减少结肠癌细胞的增殖。但是,许多用于运输基于CRISPR/CAS9的疗法的当前输送系统需要更多的安全性和效率。基于CRISPR/CAS9的治疗药需要安全有效的递送系统,以更直接,更明确地靶向结肠中存在的癌细胞。本综述将提供有关使用植物衍生的外泌体样纳米颗粒作为纳米载体的效率和安全性的相关证据,以提供基于CRISPR/CAS9的疗法以直接靶向结肠癌细胞。
一、概述 计算机科学是 RMS 提供的 3 门循环课程中的第一门。解决我们作为一个社会所面临的关键挑战所需的新方法将需要利用技术和计算的力量。快速变化的技术和数字信息的激增已经渗透并彻底改变了学习、工作和日常生活。要成为计算密集型世界中受过良好教育、具有全球意识的人,学生必须清楚地了解计算机科学的概念和实践。随着教育系统适应学生不仅是计算机用户而且是精通计算机科学和设计思维概念和实践的计算素养创造者的愿景,通过学习计算机科学和技术让学生参与计算思维和以人为本的设计方法有助于让学生为合乎道德地生产和批判性地消费技术做好准备。(新泽西州教育部)
稀疏的高斯过程。在稀疏的高斯过程近似过程中已经进行了一系列工作,可以追溯到Snelson和Ghahramani(2006),Qui〜nonero-Candela和Rasmussen(2005)等。这些稀疏方法中的大多数都依赖于一个汇总的一组,称为诱导点,主要是选择这些点的确切方式。在Titsias(2009)中首先考虑了诱导点的变异学习,并被证明会导致显着的性能提高。而不是在非变化稀疏模型中使用近似边缘的GP可能性,而是在确切的GP边际可能性上的下限被得出并用作训练目标。与我们工作相关的另一种方法是Hensman等人的随机变异方法。(2013),作者提出了一个稀疏模型,除了降低GP复杂性外,还可以在小型批次中训练,从而使(极其)大型数据集使用GP模型。
近年来,生成式人工智能 (AI) 引起了媒体和社会的广泛关注。这些是根据输入创建文本、图像或视频等内容的 AI 模型。受文本生成领域巨大进步的推动,最近开发了大量基于大型语言模型 (LLM) 的 AI 编码助手,用于源代码生成的(部分)自动化。这些模型根据方法的不同,要么在大量文本上进行训练,然后使用源代码进行微调,要么直接在大量源代码上进行训练。在应用中,这些模型的使用方式类似于聊天机器人。用户给模型一个提示,可以是所需功能的描述,也可以是(带注释的)源代码框架。输出是用户选择的编程语言中具有所需功能的源代码。当前一代模型除了生成最佳建议外,还会生成多个替代方案 - 这是模型认为最有可能正确的建议。用户可以选择其中一个建议并将其采纳到他们当前的软件项目中。这些 AI 编码助手通常通过集成开发环境 (IDE) 的插件访问。此外,开发人员还会使用托管在云端或本地的通用聊天机器人进行编程。