癌症免疫疗法的成功取决于诱导靶向MHC-I分子呈现肿瘤抗原(TA)的免疫保护反应。我们证明了剪接抑制剂Isoginkgetin及其在先锋翻译产品(PTPS)生产阶段的水溶性和无毒衍生物IP2 ACT。我们表明,IP2在体外增加了PTP衍生的抗原表现,并损害体内肿瘤的生长。IP2作用是持久的,并且取决于针对TA的CD8 + T细胞响应。我们观察到,在用IP2处理后,对MCA205纤维肉瘤表面的MHC-I分子显示的抗原库进行了修饰。特别是,IP2增强了肿瘤抑制剂nisadary的外显子衍生表位的表现。IP2的组合具有靶向Nischarin衍生的表位的肽疫苗在体内表现出协同的抗肿瘤作用。这些发现将剪接体确定为开发基于表位的免疫疗法的可药物目标。
这个关于工程机制的全面教科书系列伴随着一系列分步解决的机械问题,帮助读者巩固了他们的技能并快速学习。每章都包含一个重要公式的摘要,以进行有效使用。这本书在sn.pub/extras上提供了补充材料。电子书包含超过160个完全解决的静态问题,为工程学生提供了提高他们的技能并获得解决工程问题的经验的机会。它强调寻找解决方案路径并制定基本方程式,涵盖了诸如平衡,重心,桁架,梁,框架,拱形,电缆,工作和势能,静态和动力学摩擦以及惯性矩等主题。作者,Dietmar Gross,JörgSchröder,Peter Wriggers和Wolfgang Ehlers是该领域的著名专家。Gross获得了Rostock大学的工程文凭和博士学位,而Schröder在汉诺威大学学习了土木工程。Wriggers在搬到汉诺威大学之前在达姆施塔特担任土木工程机械师主席,而埃勒斯(Ehlers)是达姆斯塔特大学(University of Darmstadt)的连续机械师教授。他们的研究兴趣集中在现代固体力学,高级材料和连续机械上,重点是理论和以计算机为导向的方法。RalfMüller拥有技术大学的力学文凭和工程学博士学位。他还曾在巴黎的皮埃尔·玛丽(Pierre et Marie Curie)大学担任博士后,并在达姆施塔特大学(University of Darmstadt)担任大三学生,在那里他承担了自己的习惯。自2009年以来,他一直是Kaiserslautern大学应用力学教授,专注于连续力学,微观和配置力学以及数值方法。
摘要 - 本文以双静态雷达为特征的集成传感和通信(ISAC)系统的基本限制,其中雷达接收器位于发射器附近,并根据发射机的通道输入和反向散射信号估算或检测状态。考虑了两个模型。在第一个模型中,无内存状态序列是根据固定分布分布的,雷达接收器的目的是重建以最小可能的失真为例。在第二个模型中,根据p s或q s分配无内存状态,雷达的目标是检测此基本分布,以便错过检测误差概率具有最大的指数衰减率(最大Stein指数)。与以前的结果相似,我们的基本限制表明,传感和交流之间的权衡仅源于传播的代码字的经验统计,从而影响了这两种性能。主要的技术贡献是两个有力的相反证明,这些证明具有通信误差的所有概率ϵ和过度延伸的概率或误报概率Δ求和到小于1,ϵ +Δ<1。这些证据基于典型序列集的两个平行更改参数,一个量化的更改以获取所需的通信速率绑定,第二个用于绑定传感性能。
1 波尔多大学-CNRS-CEA,激光强度与应用中心 (CELIA),UMR 5107,F-33405 Talence,法国 2 等离子体物理与激光研究所,大学研究与创新中心,希腊地中海大学,74100 Rethymno,克里特岛,希腊 3 希腊地中海大学工程学院电子工程系,73133 Chania,克里特岛,希腊 4 CEA、DAM、DIF,F-91297 Arpajon,法国 5 萨拉曼卡大学基础物理系,37008 Salamanca,西班牙 6 巴黎萨克雷大学,CEA、LMCE,91690 Bruyères-le-Châtel,法国 7 约克大学物理、工程与技术学院约克等离子体研究所,YO10 5DD,英国 8 巴利亚多利德大学理论、原子和光学物理系,47011 巴利亚多利德,西班牙 9 脉冲激光中心,M5 号楼,科学园,37185 Villamayor,萨拉曼卡,西班牙 10 LULI - CNRS、CEA、索邦大学、巴黎综合理工学院、巴黎综合理工学院,F-91120 Palaiseau Cedex,法国 11 普林斯顿等离子体物理实验室,普林斯顿,新泽西州 08543,美国 12 阿尔伯塔大学电气与计算机工程系,埃德蒙顿,T6G1R1 阿尔伯塔,加拿大 13 加州大学圣地亚哥分校能源研究中心,拉霍亚,CA 92093,美国 14 劳伦斯利弗莫尔国家实验室,利弗莫尔,加利福尼亚州94550,美国 15 iUNAT–拉斯帕尔马斯大学物理系,35017 拉斯帕尔马斯,西班牙 16 伦敦帝国理工学院布莱克特实验室等离子体物理组,伦敦,SW7 2AZ,英国 17 通用原子公司,加利福尼亚州圣地亚哥 92121,美国。 18 等离子体物理与激光微聚变研究所,01-497,华沙,波兰 19 等离子体物理研究所,捷克科学院,182 00,布拉格,捷克共和国 20 艾克斯马赛大学,CNRS,PIIM,F-13013 马赛,法国 21 极端光基础设施 ERIC,ELI-Beamlines 设施,25241 Dolní Brezany,捷克共和国(日期:2024 年 2 月 6 日)
摘要简介:进行性半径萎缩(PHA)和线性硬皮病(LS)既是罕见的条件,又是由皮肤和皮下组织的肉芽和/或硬化性定义的。这些患者的重建干预的理想时机是奇怪的。我们比较了成人疾病的活跃和稳定阶段中进行的自体脂肪填充的结果和满意度。方法:在2007年至2019年间,对所有被诊断为PHA或LS的患者进行了回顾性图表审查。我们分析了人口统计数据,临床特征和手术程序。与术前预先进行相比,外科医生在1周,3个月零6个月的符号,体积和皮肤纹理的变化进行了评分。我们比较了在疾病的活跃和稳定阶段接受治疗的患者的结果。此外,要求患者填写一份生活质量问卷。结果:我们发现总共有11例被诊断为PHA和LS的患者,其中8例接受了自体脂肪注射以纠正面部不对称性。,有4例患者在其活跃中接受治疗,其中4例在稳定阶段接受治疗。我们发现两组的治疗结果相似。社会组成部分对患者的生活质量产生了最大的负面影响。结论:在这个小的队列中,在活性阶段的自体脂肪移植似乎不如稳定相位的脂肪嫁接。这可能是一种在疾病活动阶段纠正PHA和LS的安全技术。
本研究使用有限元分析 (FEA) 对涡轮叶片进行全面的热分析和静态分析,以评估两种先进材料的性能:钛合金 (Ti-6Al-4V) 和 Inconel 625。涡轮叶片使用 SolidWorks 建模,并在典型操作条件下使用 ANSYS 进行分析,以评估应力分布、变形、温度梯度和热通量等参数。钛合金 (Ti-6Al-4V) 以其重量轻和出色的强度重量比而闻名,使其成为需要减轻质量的应用的理想选择。相比之下,镍基超级合金 Inconel 625 具有出色的热稳定性、抗氧化性和高温下出色的机械性能。结果强调了这些材料之间的权衡:钛合金在中等温度下表现出更轻的重量和良好的机械性能,而 Inconel 625 在高温环境中表现出色,具有更好的抗热应力和变形能力。这项比较研究为涡轮叶片的材料选择提供了宝贵的见解,从而优化了其在高应力、高温应用中的性能和耐用性。
摘要 — 由 NXP 开发和授权的 MIFARE Classic 智能卡被广泛使用,但多年来遭受了无数攻击。尽管推出了新版本,但这些卡仍然存在漏洞,即使在仅限卡的情况下也是如此。2020 年,中国领先的未经授权的“MIFARE 兼容”芯片制造商发布了 MIFARE Classic 的新变体 FM11RF08S。此变体具有旨在阻止所有已知的仅限卡攻击的特定对策,并正在逐渐在全球获得市场份额。在本文中,我们介绍了有关 FM11RF08S 的几种攻击和意外发现。通过实证研究,我们发现了一个硬件后门并成功破解了其密钥。此后门可让任何知晓它的实体在无需事先知情的情况下,通过访问卡几分钟即可破解这些卡上的所有用户定义密钥。此外,我们对旧卡的调查发现了另一个硬件后门密钥,该密钥在多家制造商中很常见。
即使是功能良好的代码也经常包含隐藏的代码气味 - 可能阻碍软件质量的可能问题的指标。未发现的代码气味导致维护问题,从而增加了技术债务。这项研究探讨了最先进的大语模型(LLM)在发现不同代码气味时的潜在用途。我们的发现表明,美洲驼3显示了竞争性能,尤其是在检测结构代码的气味时;但是,进一步的统计分析表明,LLM和其他静态分析仪之间的总体性能没有显着差异,即PMD,CheckStyle和Sonarqube。这些结果表明,Llama 3尚未准备好完全替换静态分析工具,但可以用作宝贵的补充工具,从而避免了大量程序员的时间。
CAIRS:用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel,博士 a;Victor An a,Ian B. Hickie a,医学博士,Sally Cripps b,c,博士,Roman Marchant b,c,博士,Jan Scott d,博士,Jacob J. Crouse a,博士,Adam Poulsen a,博士,Bridianne O'Dea e,博士,Frank Iorfino a,博士 a 悉尼大学大脑与思维中心,澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所,澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院,澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学,英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所,弗林德斯大学,南澳大利亚阿德莱德,澳大利亚。 * 通讯作者:Mathew Varidel,5 楼,1 King Street,Newtown,新南威尔士州 2042,mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议,通常使用简单的静态规则系统(例如,if-else 语句)或结合预测性人工智能。然而,干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定,这需要考虑因果关系。在这里,我们开发了 CAIRS,这是一个因果人工智能推荐系统,它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议,以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点(从基线开始 1 周 - 6 个月)的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中,心理困扰被发现是影响多个领域(例如个人功能、社会联系)的关键影响领域,因此在多个领域不健康的复杂情况下,心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境,并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词:因果关系;人工智能;决策理论;幸福感;心理困扰;功能;睡眠;社会支持
