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T辅助细胞分化和... 的分子机制T辅助细胞分化和...
病原体可以感染许多不同的组织和细胞室，这些病原体的生命周期可能会有很大的变化。为了克服这一点，宿主免疫系统已经制定了病原体特异性策略。例如，TH细胞（效应CD4 T细胞）针对许多不同的病原体协调免疫反应（1-4）。幼稚的CD4 T细胞通过血液和淋巴系统循环，通过与淋巴组织中树突状细胞（DC）呈现的抗原结合来收集有关病原体的信息。dcs在将这些病原体特异性抗原呈现给幼稚的CD4 T细胞时，还会分泌细胞因子，从而触发分化途径（1-4）。活化的CD4 T细胞增殖并分化为不同的免疫细胞亚群，这些亚群确定了免疫反应的类型（1-4）。在大约30年前，在细胞分化和功能领域的研究开始了，但仍在进行中。在这篇评论中，我将总结控制细胞分化的基本原理（图1）。该领域的其他主题，包括微生物群和可塑性/异质性，将在本期其他文章中涵盖。
辅助委员会说明 2025
该委员会确定辅助组织筹集资金以支持其年度财务义务的方法。该委员会将通过以下方式寻找筹集辅助组织项目和计划所需资金的新方法：确定任何筹款活动的场地并协调确保场地所需的任何合同或文书工作，充当与场地管理部门的联络点，根据需要组建小组委员会以支持筹款活动，确定并与成员和所有参与筹款活动的各方协调日期，协调筹款活动成功所需的任何邀请函、门票和宣传，为活动制定菜单（如果适用），协调活动所需材料的制作和印刷，以宣传辅助组织及其在社区中的工作，协调支持活动所需的任何设备、用品或供应商的采购（和交付），并协调招募成员以帮助销售、推广、捐赠、设置、出席和清理活动。
辅助技术技术咨询小组
Victor de Andrade 教授是约翰内斯堡威特沃特斯兰德大学言语病理学和听力学系的听力学家和副教授，也是该学院的助理院长。他曾在学术期刊上发表过评论文章，并在国内和国际会议上发表过演讲。de Andrade 教授还曾受邀为世界卫生组织、联合国儿童基金会和世界知识产权组织提供听力和辅助技术方面的建议和咨询。他还是大学理事会、人类研究伦理委员会（医学）和大学研究与创新委员会的成员，也是残疾人兴趣小组的成员。他的研究兴趣包括失聪的社会文化和背景方面、学习环境中的噪音、残疾、性、专业问题、伦理和生物伦理、研究方法、老年听力学、前庭听力学和辅助技术。
人工智能辅助范围审查
1 获得巴伊亚联邦大学 (UFBA) 传播与当代文化博士学位。巴拉那联邦大学（UFPR）政治学系教授。 CNPq 1D 生产力奖学金获得者。巴西巴拉那州库里蒂巴。电子邮件：cardososampaio@gmail.com。 2 获得 Getúlio Vargas 基金会 (Cpdoc-FGV) 的历史、政治和文化资产博士学位。弗鲁米嫩塞联邦大学文化研究与媒体系教授。 CNPq 生产力奖学金获得者 2。巴西里约热内卢尼泰罗伊。电子邮件：viktor@midia.uff.br。 3 巴拉那联邦大学（UFPR）传播学博士生。获得 UFPR 颁发的科学、管理和信息技术硕士学位。巴西波多黎各库里蒂巴。电子邮件：cristiane.sinimbu@ufpr.br。 4 戈亚斯天主教大学国际关系学士学位。巴拉那联邦大学（UFPR）政治学研究生项目硕士生。巴西波多黎各库里蒂巴。 julia_araujo.2011@hotmail.com 。 5 巴拉那联邦大学（UFPR）政治学博士生。获得 UFPR 政治学硕士学位。巴西波多黎各库里蒂巴。电子邮件：tpfbsilva@gmail.com。 6 巴拉那联邦大学（UFPR）政治学博士生。获得 UFPR 政治学硕士学位。巴西波多黎各库里蒂巴。电子邮件：murilo43@hotmail.com。 7 获得巴拉那联邦大学（UFPR）社会科学学士学位。 UFPR 政治学研究生课程硕士生。巴西波多黎各库里蒂巴。电子邮件：camilatigrinho@gmail.com。 8 巴拉那联邦大学（UFPR）社会科学本科生。巴西波多黎各库里蒂巴。电子邮件：josiane.rib12@gmail.com 9 巴拉那联邦大学（UFPR）社会科学本科学位。巴西波多黎各库里蒂巴。电子邮件：felipesch.paz02@gmail.com
人工智能辅助结肠镜检查
引言 结直肠癌 (CRC) 是新加坡最常见的癌症，也是癌症相关死亡的主要原因。 (1) 结肠镜检查是预防和诊断 CRC 的参考标准程序，已被证明可以降低 CRC 相关死亡率。 (2,3) 结肠镜检查在预防 CRC 中的作用在于准确检测和充分切除被认为是癌前病变并可能发展为 CRC 的结肠直肠腺瘤。 研究表明，腺瘤检测率 (ADR) 提高 1% 可使间隔 CRC 降低 3%。 (4) 切除的充分性在很大程度上取决于技术和内窥镜配件的适当选择，而这又取决于大小、形态、预测的组织学，以及早期癌症的预测侵袭深度。 (5,6) 相同的因素和切除的充分性决定了结直肠腺瘤的复发风险，并影响监测结肠镜检查的时机。 (7,8)
辅助技术产品目录 2024
− 尺寸：长度 44 毫米/1.7 英寸，宽度 25 毫米/1.0 英寸，厚度 13 毫米/0.5 英寸，重量 12 克/0.4 盎司 − 蓝牙范围：最远 10 米/30 英尺 − 电池：LiPo（锂聚合物）90 mAh。有效使用时间最长可达 18 小时，具体取决于省电/性能模式和使用环境 − 鼠标刷新率：208 Hz 销售包包括： − Quha Zono X 鼠标 − 充电底座 − Quha Dwell 2 软件许可证（第 10 页） − USB-C 充电线 − 耳夹 − 3 个硅胶耳塞 − 眼镜夹 − 用户手册和保修卡 Quha Zono X 符合欧盟 MDR 和 UKCA 标准。
人工智能辅助疾病预测
人工智能（AI）是一种在经过编程以模仿人类行为的机器中模拟和扩展人类智能的新技术[1,2]。人工智能主要包括机器学习（ML）、机器人、图像识别、语言识别、神经网络（NN）、自然语言处理和专家系统[3]。人工智能的基本内容包括研究知识表示、机器感知、机器思维、机器行为和机器学习。其中，机器学习是人工智能的核心。机器学习主要研究如何使计算机获得类似于人的学习能力，使其能够通过学习自动获取知识[4]。目前，机器学习的常见算法包括：决策树[5]、朴素贝叶斯分类器（NBC）[6]、支持向量机算法（SVM）[7]、随机森林、多元线性回归（MLR）、人工神经网络（ANN）算法、boosting和bagging算法、逻辑回归（LR）、k最近邻（KNN）。图1显示了人工智能、机器学习和医学的领域和关系。机器学习的学习机制是模拟人类获取知识和技能的能力。ANN是一种信息处理工具，由多个感知器以一定的方式连接起来[8, 9]。与人脑中的神经元类似，神经元堆叠并连接
人工智能辅助夜视技术模拟
摘要——提出了一种新的自然色彩映射方法，将目标图像的渲染图像输出与庞大的参考图像数据库进行匹配。已经在使用的方法最终会产生假色。如果目标图像的“全局”颜色统计数据与实际夜视场景的统计数据差别太大，就会导致视觉不自然。在当今情况下，美国军方使用最先进的夜视系统，该系统结合了图像增强、可见图像和热图像。然后通过“图像超分辨率”用深度卷积网络处理融合数据。然后使用 YOLO 算法识别视觉中的主体（即背景、前景和物体），这有助于 AI 根据参考图像数据库识别和匹配颜色。由于系统 AI 结合了庞大的数据库学习，因此夜视图像中目标场景的预测配色方案匹配的概率很高。有许多可用的颜色映射方法，但本研究论文使用的是直方图匹配。
主动学习辅助定向进化
摘要：定向进化 (DE) 是一种强大的工具，可用于优化蛋白质适应特定应用。然而，当突变表现出非加性或上位性行为时，DE 可能效率低下。在这里，我们介绍了主动学习辅助定向进化 (ALDE)，这是一种迭代机器学习辅助 DE 工作流程，它利用不确定性量化来比当前的 DE 方法更有效地探索蛋白质的搜索空间。我们将 ALDE 应用于对 DE 具有挑战性的工程领域：优化酶活性位点中的五个上位性残基。在三轮湿实验室实验中，我们将非天然环丙烷化反应所需产物的产量从 12% 提高到 93%。我们还对现有的蛋白质序列适应度数据集进行了计算模拟，以支持我们的论点，即 ALDE 比 DE 更有效。总体而言，ALDE 是一种实用且广泛适用的策略，可以解锁改进的蛋白质工程成果。关键词：蛋白质工程、定向进化、酶工程、原珠蛋白、卡宾、立体选择性、机器学习、贝叶斯优化、主动学习、不确定性量化
CS59200 人工智能辅助软件工程
- 工作动机。如果论文介绍了一种新工具，目标用户是谁？他们真的需要这样的工具吗？这个工具解决了这些用户的哪些痛点？如果论文介绍了一项实证研究，这项研究旨在回答哪些研究问题？这些研究有多重要？谁会关心这些发现，他们为什么要关心？ - 工作的新颖性和重要性。这里有什么新东西？这篇论文的主要贡献是什么？你觉得最有趣的是什么？ - 局限性、缺陷和盲点。对目标用户或方法是否有任何不切实际或错误的假设？工具设计、技术方法或研究设计中是否存在缺陷或错误？ - 未来的工作。你将如何改进这项工作？这篇论文是否激发了你自己研究的任何新想法？你应该期望在课程中发表两篇研究论文。讲师将要求学生在第二周结束前报名提交论文。讲师将在课程中展示其余未被选中的论文。每篇论文的演讲时间不应超过 40 分钟，这样我们才能有足够的时间进行讨论。演讲应侧重于阐述论文的动机、相关工作、工具/研究设计、研究问题、发现、局限性和未来工作。为了使您的演讲更具洞察力，请尝试以文献为中心，并告诉观众为什么首先提出这项工作，它如何促进人们对某个主题的理解，以及它与过去其他相关工作有何不同。我们还鼓励您将指定论文与您自己的研究联系起来。您应该准备一组问题（您可以自己提出，也可以基于其他学生在 Piazza 上发布的问题），并在演讲后与讲师一起根据这些问题共同引导课堂讨论。课堂讨论将遵循思考-配对-分享格式。 - 1) 思考。演讲者或讲师将用一个问题激发学生的思考。学生应该花一两分钟来思考这个问题。 - 2) 配对。使用指定的伙伴（例如 Clock Buddies）、附近的邻居或同桌，学生结对讨论他们的答案。他们比较他们的心理或书面笔记，并找出他们认为最好、最有说服力或最独特的答案。 - 3) 分享。学生两人一组讨论几分钟后，演讲者或讲师将要求两人一组与班上其他同学分享他们的想法