XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemABSTRACT
摘要简介
Ising模型的基态搜索可以用来解决很多组合优化问题。在目前的计算机架构下，一种适合硬件计算的Ising基态搜索算法对于解决实际问题是必不可少的。受弹簧势能转换的启发，我们提出了一种基于弹簧振动模型的点卷积神经网络基态搜索算法，即Spring-Ising算法。Spring-Ising算法将自旋看作一个连接到弹簧上的运动质点，并建立所有自旋的运动方程。Spring-Ising算法可以通过神经网络的基本结构映射到GPU或者AI芯片上，实现快速高效的并行计算。该算法对于Ising模型的求解有着非常高效的效果，已经在公认的测试基准K 2000中进行了测试。该算法引入动态平衡的概念，通过动态调整弹簧振动模型中Ising模型的权重，实现更细致的局部搜索。最后是简单的硬件测试速度评估。 Spring-Ising算法可以提供在专注于加速神经网络计算的芯片上计算Ising模型的可能性。
摘要 LB210
70 在肾细胞癌 (RCC) 中高度表达，而在正常组织中表达有限，这使其成为治疗免疫原性实体瘤的有吸引力的 CAR-T 靶点。在这里，我们生成并表征了一组基于抗 CD70scFv 的 bAR T 细胞。尽管 T 细胞上表达 CD 70，但仍从具有强体外活性的一组 scFv 中产生了 CAR-T。发现 CD 70CAR 的表达掩盖了顺式 CD 70 检测并提供针对 CD 70CAR T 介导的自相残杀的保护。已鉴定出两种独特的 CAR-T 细胞类别，它们具有不同的记忆表型、活化状态和细胞毒活性。表位图谱显示，与结合 CD 70ECD 膜近端区域的 CAR 相比，结合 CD 70ECD 膜远端区域的 CAR 属于活性更高、分化程度更高的类别。 CD 70CAR T 细胞使用利妥昔单抗的开关进行评估，以控制 CAR T 功能，并在小鼠模型中显示出对 RCC 细胞系和患者来源的异种移植瘤的强大抗肿瘤活性。评估与两种主要 CAR 脱靶结合的组织交叉反应研究显示，在罕见的组织常驻淋巴细胞中出现膜染色，从而与已知的 CD 70 表达模式相匹配。在食蟹猴 CD 3-CD70 双特异性毒性研究中观察到与 T 细胞活化和 CD 70 表达细胞消除相关的预期结果，包括细胞因子释放和淋巴组织中的细胞丢失。最后，通过 TALEN® 基因编辑消除 T 细胞受体，大规模生产了高功能性 CD 70 同种异体 CAR T 细胞。综上所述，这些功效和安全性数据支持对 CD 70CAR T 细胞用于治疗 RCC 的评估，并推动同种异体 CD c 70CAR T 候选药物进入 I 期临床试验。（A）
摘要书
细胞外囊泡（EV）由于能够富集体液中蛋白质生物标志物的能力而具有巨大的诊断应用潜力。但是，从复杂的生物标本中隔离电动汽车的挑战阻碍了它们的广泛使用。在这种情况下，集成的隔离和分析工作流程代表了首选策略，主要基于免疫亲和力方法。尽管如此，EV的高异质性限制了它们的使用，因为拟议的无处不在标记的同质性不及人们所想象的，这引起了人们对下游生物标志物发现计划的可靠性的担忧。此外，这设定了敏感性的挑战，以检测到低到非常低的丰富疾病特异性亚人群。此问题扩展到了工程EV-Mimetics和Bio-Nanoparpicles的越来越多的领域，在这种情况下，传统的免疫亲和力方法可能缺乏适用性。解决这些挑战时，我们介绍了膜传感肽（MSP）作为EVS和EV-ANALOGUES的“通用”亲和力配体。所提出的MSP探针对不稳定起作用，因为它们能够与具有高膜曲率和磷脂双层的纳米颗粒结合，而由于表达表面抗原的不同而没有任何偏差。通过单分子阵列（SIMOA）技术采用流线过程集成在孔捕获和囊泡表型中，我们展示了MSP配体在血液衍生物（血清和Plasma）中循环EV的综合分析中的应用，从而消除了对先前的EV隔离的需求。总的来说，这些应用突出了MSP在推进临床诊断及其他地区的EV分析中的潜力。证明了MSP技术的可能临床翻译，我们直接检测到血清和血浆样品中与EV相关的表位特征，这证明了其可能区分心肌梗塞与稳定心绞痛患者的潜力。终于，尤其是MSP表现出独特的能力，可以使四叠蛋白含红细胞衍生的EV（RBC-EV）分析。，这也代表了SIMOA技术中有史以来的第一个基于肽的应用。
摘要/bio
Reddy教授获得了印度海得拉巴的奥斯曼尼亚大学的工程学士学位（1968年）学士学位，科学硕士（1970年）获得了俄克拉荷马州立大学的学位和博士学位。 （1974年）在J.T.教授的监督下，阿拉巴马大学的工程机制学位Oden。 他在阿拉巴马州亨茨维尔的洛克希德导弹和太空公司短暂工作，然后加入俄克拉荷马大学，于1975年担任助理教授。 1980年，他被招募为弗吉尼亚理工学院和州立大学（弗吉尼亚理工学院）工程科学与力学系教授。 在1992年，他被任命为德克萨斯州大学车站的德克萨斯A＆M大学机械工程系奥斯卡·怀亚特（Oscar S. Wyatt Jr.）的就职持有人。 最近，他被任命为O'Donnell基金会主席IV的持有人。Oden。他在阿拉巴马州亨茨维尔的洛克希德导弹和太空公司短暂工作，然后加入俄克拉荷马大学，于1975年担任助理教授。1980年，他被招募为弗吉尼亚理工学院和州立大学（弗吉尼亚理工学院）工程科学与力学系教授。在1992年，他被任命为德克萨斯州大学车站的德克萨斯A＆M大学机械工程系奥斯卡·怀亚特（Oscar S. Wyatt Jr.）的就职持有人。最近，他被任命为O'Donnell基金会主席IV的持有人。
抽象书
1141 The Digital Brain Bank, an open access data discovery & release platform for post-mortem datasets Benjamin Tendler 1 , Taylor Hanayik 1 , Sean Foxley 2 , Amy Howard 1 , Menuka Pallebage-Gamarallage 3 , Lea Roumazeilles 4 , Katherine Bryant 1 , Jerome Sallet 4,5 , Alexandre Khrapitchev 6 , Istvan Huszar 1 , Chaoyue Wang 1，Ricarda Menke 1，Adele Smart 1,3，Jeroen Mollink 1，Duncan Mortimer 1，Martin Turner 1,3，Olaf Ansorge 3，Saad Jbabdi 1，Rogier Mars 1,7，Karla Miller 1
摘要书
在自然界中，我们每天都会遇到复杂的结构，包括人体结构。分形是一种永无止境的模式。分形是无限复杂的模式，在不同尺度上具有自相似性。它们是通过在持续的反馈循环中一遍又一遍重复简单过程而创建的。分形受递归驱动，是动态系统的图像 - 混沌的图像。从几何角度来看，它们存在于几何维度之间。分形模式非常熟悉，因为自然界充满了分形。自相似物体在任何尺度上看起来都相同；无论你将其放大多少倍，它看起来都会很相似。分形由其自身的较小版本组成。最重要的分形是曼德布洛特集、朱莉娅集、康托集、海农吸引子、罗斯勒吸引子、洛伦兹吸引子、池田吸引子、马蹄图、蔡氏电路和莱亚普诺夫指数。分形冠层是通过取一条线段并在末端将其分成两个较小的线段而创建的。无限重复此过程。分形冠层具有以下属性：两个相邻线段之间的角度在整个分形中必须相同；连续线的长度比必须恒定；最小线段末端的点应该相互连接。分形二分分支见于肺、小肠、心脏血管和一些神经元。分形分支大大扩大了组织的表面积，无论是用于吸收（例如肺、肠、叶肉）、分布和收集（血管、胆管、支气管、叶中的血管组织）还是信息处理（神经）。
摘要类别
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