高级nổhũSv88数学不仅仅是一个主题;它是了解世界并应对其挑战的门户。通过发展批判性思维,解决问题和分析能力,学生为在学者,职业和其他方面的成功做好准备。在大学期间拥抱先进的数学不仅丰富了教育之旅,而且为充满希望的未来奠定了基础。
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本(未经同行评审认证)提供的,他已授予Biorxiv的许可证,以在2024年12月28日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2024.12.28.630614 doi:Biorxiv Preprint
工作记忆 (WM) 是一种重要的认知功能,可让大脑暂时保存和处理信息。人们认为,信息并非驻留在单个存储器中,而是保存在跨皮质和皮质下区域的分布式网络中。在这里,我们记录了参与各种延迟不匹配样本 WM 任务的小鼠的屏状核(一个与所有皮质区域相互连接的核)的谷氨酸投射神经元。屏状核神经元表现出线索选择性和延迟特异性活动,在刺激呈现后持续数十秒。群体活动允许在刺激后解码线索身份,尽管这种信号逐渐减弱,反映出行为。化学和光遗传学抑制屏状核神经元严重损害了 WM 在任务中的表现,强调了屏状核在线索编码、延迟维护和目标比较中的作用。这些发现挑战了没有一个单一的大脑区域对于 WM 存储不可或缺的观点,并强调了隔膜是 WM 印迹的关键枢纽。
摘要 Sirtuins 是宿主免疫代谢调节的主要参与者。然而,Sirtuins 在调节与沙门氏菌病有关的免疫代谢中的作用尚不清楚。在本文中,我们的研究重点是两种重要的 Sirtuins SIRT1 和 SIRT3 的作用,阐明它们对细胞内沙门氏菌代谢转换和致病机制建立的影响。我们的研究表明活鼠伤寒沙门氏菌能够差异调节 SIRT1 和 SIRT3 的水平,以维持沙门氏菌的高糖酵解代谢和低脂肪酸代谢。通过敲低或抑制干扰 SIRT1 或 SIRT3 导致宿主代谢显著转变为低脂肪酸氧化和高糖酵解。这种转换导致巨噬细胞中沙门氏菌的增殖减少。此外,沙门氏菌诱导的较高水平的 SIRT1 和 SIRT3 导致巨噬细胞的极化状态从促炎性 M1 状态向免疫抑制性 M2 状态倾斜,使其更有利于沙门氏菌的细胞内生活。此外,通过调节 p65 NF- κ B 乙酰化来控制免疫功能,SIRT1 和 SIRT3 还通过调节 HIF-1 α 和 PDHA1 的乙酰化状态来扭曲沙门氏菌诱导的宿主代谢转换。有趣的是,虽然 SIRT1/3 的敲低减弱了巨噬细胞中的沙门氏菌增殖,但在体内小鼠感染模型中,抑制或敲低 SIRT1/3 会导致更多的播散和更高的器官负担,这可归因于增强的 ROS 和 IL-6 产生。因此,我们的研究首次报告沙门氏菌调节 SIRT1/3 水平以维持自身代谢从而成功致病。
在下一张幻灯片上,您将在屏幕左侧看到一个资本城市列表。在屏幕的右侧,将有一系列关注的国家列表。在班级中,将首都与计划国家匹配。
人工智能:IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力(2024 年 11 月)IEEE-USA 支持公私合作努力,以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为,政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用;并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石,而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会,以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为,对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划,帮助他们再培训并重新融入劳动力市场;满足需求的工作岗位;保持经济活力。为此,IEEE-USA 建议美国政府:
摘要 - 在防止过度保守行为的同时,对自动驾驶行为进行高度任务至关重要。在本文中,我们提出了一种屏障增强的平行同位轨迹优化(BPHTO)方法,使用过度删除的乘数交替方向方法(ADMM)进行实时集成决策和计划。为了促进自我车辆(EV)与周围车辆之间的安全相互作用,根据屏障功能,开发了一个时空安全模块,该模块展示了双向脉冲。在计划范围内的不同时间步骤中采用了不同的障碍系数,以解释周围HVS的不确定性并减轻保守行为。此外,我们利用驱动器操作的离散特性来初始化基于可及性分析的名义面向行为的自由式同型轨迹,并且每个轨迹在本地限制为特定的驾驶操作,同时共享相同的任务目标。通过利用安全模块和EV的运动学的双凸度,我们将BPHTO作为BI-CONVEX优化问题。然后使用约束转录和过度删除的ADMM来简化优化过程,从而可以实时生成多个轨迹,并具有可观的保证。通过一系列实验,拟议的开发显示了使用合成和现实世界流量数据集在各种交通情况下的任务准确性,稳定性和一致性的提高。
将人工智能融入医疗记录生成可提高效率并增强文档记录。然而,它会带来诸如不准确、偏见和安全问题等风险。该框架识别这些风险并提出缓解策略,符合美国国家标准与技术研究院 (NIST) 人工智能风险管理框架等标准。
许多加密系统的安全性依赖于解决某些数学问题的难度,例如因式分解大数或求解离散对数问题。经典计算机很难在合理的时间内解决这些数学问题,因此这些数学问题适合用于保护敏感数据。量子计算机对经典密码学(对称和非对称,非对称密码学比对称密码学更容易受到量子威胁)的安全性构成了重大威胁,因为它们能够有效地解决经典计算机难以解决的某些数学问题。这是因为量子计算机遵循量子力学原理,这使它们能够比经典计算机更快地执行某些复杂计算。使用量子计算机破解传统密码学的算法已经存在,其中最著名的例子是 Shor 算法。