ŽeljkoVukša-fejzić(波斯尼亚):Željko是一位具有法律专业知识和重要政治经验的萨拉热窝人,在欧洲法律学生协会,联邦调查局青年委员会和民主行动党的青年(SDA)等组织中担任领导职务。他是罗伯特·舒曼学院和NDI校友。他目前在欧洲理事会中担任代表职务; FBIH议会的青年委员会为联邦制定青年政策的制定提供了指导,建议和建议;并担任BIH最大政党副总统的参谋长。作为参谋长,他影响了所有主题的决策,包括与数字治理和数字安全有关的主题。
(a)情感:定义和理论:詹姆斯·兰格,坎农·巴德,萨克特·辛格和拉撒路(b)动机:定义和类型(定义和类型(内在和外在),理论 - 驱动减少理论,
联合学习允许分布式的医疗机构可以协作学习具有隐私保护的共享预测模型。在临床部署时,接受联邦学习的模型仍会在联邦外面完全看不见的霍斯群岛上使用时仍会遭受性能下降。在本文中,我们指出并解决了联合域的生成(FedDG)的新型问题设置,该设置旨在从多个分布式源域中学习联合模型,以便它可以直接概括为看不见的目标域。我们提出了一种新颖的方法,在持续频率空间(ELCF)中称为情节学习,通过启动每个客户端在数据分散率的挑战性约束下利用多源数据分布来利用多源数据分布。我们的方法通过有效的连续频率空间插值机制以隐私保护方式传输客户之间的分布信息。通过转移的多源分布,我们进一步仔细设计了面向边界的情节学习范式,以将本地学习暴露于域分布变化,尤其是在医学图像分割场景中尤其满足模型概括的挑战。在两个医学图像分割任务上,我们的方法的有效性优于最先进的表现和深入消融实验。可以在https://github.com/liuquande/feddg-elcfs上使用代码。
酪蛋白激酶 1 (CK1) 是丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶家族,在细胞增殖、存活和代谢等各种细胞过程中发挥着至关重要的作用。CK1 表达失调与多种癌症的发展和进展有关,因此成为抗癌治疗的一个有吸引力的靶点。在这篇综述中,我们概述了目前用于靶向 CK1 进行癌症治疗的策略,并讨论了该领域的未来前景。我们重点介绍了不同的方法,包括小分子抑制剂、RNA 干扰、基因组编辑和免疫疗法,这些方法在靶向调节癌细胞中的 CK1 活性方面具有巨大潜力。此外,我们讨论了与靶向 CK1 相关的挑战,并提出了克服这些障碍的潜在策略。总体而言,靶向 CK1 作为癌症治疗的治疗策略具有巨大的前景,值得进一步研究这一领域。
摘要:软骨肉瘤 (CHS) 是异质性的,但总体而言,是第二大最常见的原发性恶性骨肿瘤。尽管在过去几十年中,人们对肿瘤生物学的了解呈指数级增长,但手术切除仍然是治疗这些肿瘤的金标准,而放疗和分化化疗无法充分控制癌症。对 CHS 的深入分子表征揭示了与上皮来源的肿瘤相比的显著差异。从遗传学上讲,CHS 是异质性的,但没有定义 CHS 的特征性突变,然而,IDH1 和 IDH2 突变很常见。血管减少、胶原蛋白、蛋白聚糖和透明质酸的细胞外基质组成为肿瘤抑制免疫细胞创造了机械屏障。相对较低的增殖率、MDR-1 表达和酸性肿瘤微环境进一步限制了 CHS 的治疗选择。 CHS 治疗的未来进展取决于对 CHS 的进一步表征,特别是肿瘤免疫微环境,以便改进和更好地针对性地治疗。
自主机器人系统近年来引起了越来越多的关注,在这种环境中,环境是机器人导航,人类机器人互动和决策的关键步骤。现实世界机器人系统通常会从多个传感器中收集视觉数据,并经过重新识别以识别许多对象及其在复杂的人拥挤的设置中。传统的基准标记,依赖单个传感器和有限的对象类和场景,无法提供机器人对策划导航,互动和决策的需求的综合环境理解。作为JRDB数据集的扩展,我们揭开了一种新颖的开放世界式分割和跟踪基准,介绍了一种新型的开放世界式分割和跟踪基准。JRDB-Panotrack包括(1)各种数据室内和室外拥挤的场景,以及
自测试是一种仅基于其经典输入输出相关性来表征任意量子系统的方法,在独立于设备的量子信息处理以及量子复杂性理论中发挥着重要作用。先前关于自测试的研究需要假设系统的状态在仅执行本地测量且无法通信的多方之间共享。在这里,我们用单个计算受限方取代了多个非通信方的设置,这在实践中很难执行。具体来说,我们构建了一个协议,允许经典验证者稳健地证明单个计算受限的量子设备必须准备一个贝尔对并对其执行单量子位测量,直到对设备的状态和测量应用基础变化。这意味着在计算假设下,验证者能够证明单个量子设备内存在纠缠,这是一种通常与两个分离的子系统密切相关的属性。为了实现这一点,我们基于 Brakerski 等人首次引入的技术。 (2018)和 Mahadev (2018) 允许经典验证者约束量子设备的行为,假设该设备不会破坏后量子密码学。
1 David Campbell,《安全写作:美国外交政策与身份政治》(明尼苏达州明尼阿波利斯:明尼苏达大学出版社,2008 年):1。2 Philippe Bourbeau,“共同前进:证券化进程的逻辑”,《千年:国际研究杂志》第 43 期。1(2014 年):,doi:10.1177/0305829814541504.:187。3 Barry Buzan、Ole Waever 和 Jaap De Wilde,《安全:一种新的分析框架》。Lynne Rienner Publishers (1998): 21.4 Buzan, Waever , De Wilde “安全:一种新的分析框架。”“: 25.5 同上。6 同上。: 31.7 同上。: 32-33.
本文的目的是通过深度增强学习对小鼠大脑的基底神经节功能进行建模。众所周知,基底神经节可以提供带有皮质直接影响运动功能的反馈回路。基底神经节中的大多数神经元都是抑制性或多巴胺能。这类似于加强学习的奖励体系。由于几乎不可能对基底神经节的整个应用进行建模,因此本文将重点介绍在迷宫的应用程序中对基底神经节进行建模,其中鼠标在迷宫中,并且需要找到“一块奶酪”(奖励)。这种现实世界的测试通常是在小鼠上进行的,并很好地展示了如何通过增强学习,通过奖励模仿学习[1]。在这种情况下,将在模拟动作方面抽象出其他相关领域(如感觉皮层和运动皮层)的功能和建模。总体而言,通过增强学习对基础神经节的关键功能将是其在行动选择和学习中的用途。
Bin Chen和Edward H. Sargent,多伦多大学摘要今天的能源部门是最大的温室气体发射器,占人为CO 2排放量的约70%。 需要全球能源供应的严格脱碳才能将温度升高到1.5°C以下并到2050年达到净零。 太阳能光伏将发挥关键作用,太阳能光伏的大量升级面临许多挑战。 在这里,我们讨论了材料研究人员如何为这一全球大挑战做出贡献。 使用太阳能光伏(PV)(图1A)收获地球最丰富的可再生能源(太阳到达地球的能量)将在脱碳电力生产中起关键作用。 太阳能是能够缩放到人类所依赖的数十个Terawatts的可再生能源。 PV对净零目标的重要性在其对世界电力能力的预计贡献中可以看到,这仅随着国际能源机构(IEA)报告的渐进性(图1B,Interet)的渐进性而增加。 要达到我们的集体净零目标,需要大量的太阳PV缩放(图1b):国际技术路线图(ITRPV)所描述的最大胆的场景(ITRPV)设想2050年的世界由可再生能源100%供电,solar PV在2020年供应1%和全球供应中,包括69%的供应,包括全球供应,包括2020年的加热,包括电源。Bin Chen和Edward H. Sargent,多伦多大学摘要今天的能源部门是最大的温室气体发射器,占人为CO 2排放量的约70%。需要全球能源供应的严格脱碳才能将温度升高到1.5°C以下并到2050年达到净零。太阳能光伏将发挥关键作用,太阳能光伏的大量升级面临许多挑战。在这里,我们讨论了材料研究人员如何为这一全球大挑战做出贡献。使用太阳能光伏(PV)(图1A)收获地球最丰富的可再生能源(太阳到达地球的能量)将在脱碳电力生产中起关键作用。太阳能是能够缩放到人类所依赖的数十个Terawatts的可再生能源。PV对净零目标的重要性在其对世界电力能力的预计贡献中可以看到,这仅随着国际能源机构(IEA)报告的渐进性(图1B,Interet)的渐进性而增加。要达到我们的集体净零目标,需要大量的太阳PV缩放(图1b):国际技术路线图(ITRPV)所描述的最大胆的场景(ITRPV)设想2050年的世界由可再生能源100%供电,solar PV在2020年供应1%和全球供应中,包括69%的供应,包括全球供应,包括2020年的加热,包括电源。
