1 西班牙瓦伦西亚拉菲大学医院胃肠病学系消化内镜科;2 西班牙瓦伦西亚拉菲健康研究所 (IIS La Fe);3 西班牙马德里格雷戈里奥马拉尼翁综合大学医院胃肠病学系内镜科;4 西班牙巴塞罗那德尔马医院消化科内镜科;5 西班牙马德里卫生经济学与成果研究部 (Medtronic Ibérica, SA);6 西班牙马德里伊比利亚药物经济学与成果研究中心 (PORIB);7 瑞士 VD 托洛切纳茨美敦力国际贸易有限公司卫生经济学与成果研究中心
为解决类风湿性关节炎、1 型糖尿病和格雷夫斯病的药物耐药性问题,选取 32 种化合物作为自身免疫性疾病的新型抑制剂,进行 2D-QSAR、3D-QSAR、对接、ADMET 和分子动力学 (MD) 模拟实验。2D-QSAR 研究采用遗传近似-多元线性回归 (GA-MLR)。实验活性与模型 1 获得的活性显示出良好的相关性 (r2 = 0.7616 和 q2 = 0.6327)。使用 3D-QSAR 技术对构效关系 (SAR) 进行了统计研究,对于一个高预测模型——比较分子场分析 (CoMFA:Q2=0.785;R2=0.936;rext2= 0.818),该技术产生了很强的统计意义。根据对预测模型轮廓图的全面检查,立体场和静电场控制着生物活性。这些信息对于理解创造新的、强大的自身免疫性疾病抑制剂所必须具备的品质非常有用。通过这些发现,设计了 70 种具有改进的受体靶向活性的新抑制剂。最后的先导化合物是化合物 32 和设计化合物 D40,它们是通过虚拟筛选和随后的分子对接发现的。根据对每个蛋白质-配体复合物的 MD 模拟结果,化合物 32 和 D40 能够靶向蛋白质,例如精氨酸脱亚胺酶 4 (PAD4)、主要组织相容性复合体 (MHC) II 类 HLA-DQ-ALPHA 链和促甲状腺激素受体 (或 TSH 受体) 蛋白。我们的研究表明,化合物 32 和设计化合物 D40 可以在体外和体内针对某些选定的自身免疫性疾病进行研究。还测量了选定药物的 MM/GBSA 结合自由能。用于模式识别、结构相似性和热点结合能预测。
1。J. Bordes等。 ,“对纠缠伽玛光子的量子反应性的首次详细研究”,物理。 修订版 Lett。 133,132502(2024)。 2。 A. L. McNamara等。 ,“使用PET进行最佳成像:一硅可行性研究”,物理。 Med。 生物。 59,7587(2014)。 3。 P. Moskal等。 ,“与J-PET检测器相比光子超出光波长的极化的可行性研究”,Eur。 物理。 J. C 78,970(2018)。 4。 D. P. Watts等。 ,“ MEV制度中的光子量子纠缠及其在PET成像中的应用”,Nat。 社区。 12,2646(2021)。 5。 A. Ivashkin等。 ,“测试歼灭光子的纠缠”,Sci。 Rep。13,7559(2023)。 6。 S. Parashari等。 ,“在an灭量子的'conde固定难题上关闭门”,物理。 Lett。 b 852,J. Bordes等。,“对纠缠伽玛光子的量子反应性的首次详细研究”,物理。修订版Lett。 133,132502(2024)。 2。 A. L. McNamara等。 ,“使用PET进行最佳成像:一硅可行性研究”,物理。 Med。 生物。 59,7587(2014)。 3。 P. Moskal等。 ,“与J-PET检测器相比光子超出光波长的极化的可行性研究”,Eur。 物理。 J. C 78,970(2018)。 4。 D. P. Watts等。 ,“ MEV制度中的光子量子纠缠及其在PET成像中的应用”,Nat。 社区。 12,2646(2021)。 5。 A. Ivashkin等。 ,“测试歼灭光子的纠缠”,Sci。 Rep。13,7559(2023)。 6。 S. Parashari等。 ,“在an灭量子的'conde固定难题上关闭门”,物理。 Lett。 b 852,Lett。133,132502(2024)。2。A. L. McNamara等。 ,“使用PET进行最佳成像:一硅可行性研究”,物理。 Med。 生物。 59,7587(2014)。 3。 P. Moskal等。 ,“与J-PET检测器相比光子超出光波长的极化的可行性研究”,Eur。 物理。 J. C 78,970(2018)。 4。 D. P. Watts等。 ,“ MEV制度中的光子量子纠缠及其在PET成像中的应用”,Nat。 社区。 12,2646(2021)。 5。 A. Ivashkin等。 ,“测试歼灭光子的纠缠”,Sci。 Rep。13,7559(2023)。 6。 S. Parashari等。 ,“在an灭量子的'conde固定难题上关闭门”,物理。 Lett。 b 852,A. L. McNamara等。,“使用PET进行最佳成像:一硅可行性研究”,物理。Med。生物。59,7587(2014)。 3。 P. Moskal等。 ,“与J-PET检测器相比光子超出光波长的极化的可行性研究”,Eur。 物理。 J. C 78,970(2018)。 4。 D. P. Watts等。 ,“ MEV制度中的光子量子纠缠及其在PET成像中的应用”,Nat。 社区。 12,2646(2021)。 5。 A. Ivashkin等。 ,“测试歼灭光子的纠缠”,Sci。 Rep。13,7559(2023)。 6。 S. Parashari等。 ,“在an灭量子的'conde固定难题上关闭门”,物理。 Lett。 b 852,59,7587(2014)。3。P. Moskal等。,“与J-PET检测器相比光子超出光波长的极化的可行性研究”,Eur。物理。J.C 78,970(2018)。4。D. P. Watts等。,“ MEV制度中的光子量子纠缠及其在PET成像中的应用”,Nat。社区。12,2646(2021)。5。A. Ivashkin等。 ,“测试歼灭光子的纠缠”,Sci。 Rep。13,7559(2023)。 6。 S. Parashari等。 ,“在an灭量子的'conde固定难题上关闭门”,物理。 Lett。 b 852,A. Ivashkin等。,“测试歼灭光子的纠缠”,Sci。Rep。13,7559(2023)。 6。 S. Parashari等。 ,“在an灭量子的'conde固定难题上关闭门”,物理。 Lett。 b 852,Rep。13,7559(2023)。6。S. Parashari等。 ,“在an灭量子的'conde固定难题上关闭门”,物理。 Lett。 b 852,S. Parashari等。,“在an灭量子的'conde固定难题上关闭门”,物理。Lett。 b 852,Lett。b 852,
摘要 - 通过在智能无线电环境中重塑信号传播,可以使6G网络成为一种有前途的技术。但是,由于大量元素和专用的相移优化,它也会导致网络管理的显着复杂性。在这项工作中,我们提供了机器学习(ML)的概述 - 对RIS AID的6G网络启用了优化。特别是,我们专注于各种强化学习(RL)技术,例如深度Q学习,多机构强化学习,转移强化学习,等级结构强化学习和离线强化学习。与现有研究不同,这项工作进一步讨论了如何将大型语言模型(LLM)与RL结合在一起,以处理网络优化问题。它表明LLM提供了新的机会来增强RL算法的功能,从而在概括,奖励功能设计,多模式信息处理等方面。最后,我们确定了对RIS AID 6G网络的ML启用ML的未来挑战和方向。索引术语-6G,可重构的智能表面,选择性,机器学习,大语言模型。
人工智能设计(AIAD)对设计师具有许多优势和巨大好处。但是,并非所有设计师都热衷于将AIAD集成到他们的工作流程中,而使用AIAD的意图仍然是研究差距。这项研究利用计划行为理论(TPB)和技术接受模型(TAM)探讨了设计师对AIAD的采用。借鉴了现有文献,我们提出了一个研究模型,并使用392位中国设计师的数据对其进行了测试。结果表明,就AIAD而言,(a)设计师对AIAD的态度(b = 0.259,p <0.001),主观规范(b = 0.363,p <0.001)和感知的行为控制(b = 0.556,p <0.001)对他们的意图具有重大影响和正面影响。 (b)AIAD感知的有用性(b = 0.910,p <0.001)与对AIAD的态度具有正相关的,而感知使用的易用性(b = -0.126,p <0.05)对态度没有显着影响; (c)设计师的知识水平(b = - 0.149,p <0.01)对AIAD对使用它们的意图的态度的影响具有负调节作用。当前的研究随后讨论了其实际意义。
特别注释该美国国家标准(ANS)是根据Ashrae主持的国家自愿共识标准。共识由美国国家标准研究所(ANSI)定义,其中Ashrae是成员,并已批准了该标准为ANS,因为“直接和重大影响的利益类别达成了实质性协议这意味着不仅仅是简单的多数,但不一定是一致的。共识要求考虑所有观点和反对意见,并为解决方案做出努力。”遵守该标准是自愿的,除非法律管辖权通过立法强制遵守Ashrae通过其国家和国际成员,相关社会和公众审查获得共识。ASHRAE标准是由专门为编写标准而任命的项目委员会准备的。项目委员会主席和副主席必须是Ashrae的成员;尽管其他委员会成员可能是ASHRAE成员,但必须在标准的主题领域进行技术资格。为平衡所有项目委员会的关心利益而做出的每一努力。应与Ashrae标准的高级经理联系。解释该标准的内容,b。参加标准的下一个评论c。提高标准或d的建设性批评。允许重印标准部分。
参与将在政府州森林发展局进行。tripura为森林部门的Elerent项目。oftripura。选定的候选人将按照上述术语纯合同指定,并且可能会根据与州森林发展局的规范遵守绩效和要求。tripura属于森林部门的元素proj ect。Tripura。 候选人可以申请多个职位,1F他/她满足了标准。 对于每个职位,必须单独提交申请。 部门保留安排相同或不同日期进行广告职位的选择过程的权利。 候选人入围多个职位的候选人必须选择最佳的选择,并因此参与选择过程。 •未参与申请的职位。Tripura。候选人可以申请多个职位,1F他/她满足了标准。对于每个职位,必须单独提交申请。部门保留安排相同或不同日期进行广告职位的选择过程的权利。候选人入围多个职位的候选人必须选择最佳的选择,并因此参与选择过程。•未参与申请的职位。
从计算的角度学习基本的 3D 建模概念;学习和应用插值和近似方法;学习如何将线性代数方法应用于实际问题;获得分析数学问题和开发实际解决方案的经验;了解几何建模在物体设计、分析和制造中的重要性;了解几何建模领域/行业中有趣的职业道路;获得使用高级编程环境的经验,其中包括数学库和可视化工具集;培养更好的编程和调试技能;培养对使用浮点数和数值方法计算的挑战的认识。