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单细胞 RNA 测序在类风湿关节炎中的应用
单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 是一种相对较新的技术，它通过描述单个细胞之间的转录组差异，提供了前所未有的细胞异质性和功能详细视图。这将允许在生理和病理过程中映射细胞类型特异性信号，从而在现有的许多离散簇之间建立高度特异性的细胞信号网络模型。因此，该技术提供了一种强大的方法来剖析导致自身免疫性疾病（包括类风湿性关节炎 (RA)）的细胞和分子机制。scRNA-seq 可以提供有关 RA 独特细胞状态和转变的宝贵见解，有可能开发新的药物靶点。然而，一些挑战仍然限制了它的主流应用，包括成本较高、对低丰度转录本的灵敏度较低以及与批量或传统 RNA 测序相比相对复杂的数据分析工作流程。这篇小评论探讨了 scRNA-seq 在 RA 研究中新兴的应用，强调了其在产生重要见解方面的作用，这些见解有助于为创新和更有效的治疗策略铺平道路。
人工智能和数据科学技术的应用
- 第一种通过网络表格进行电子收集的调查类型是商业统计 - 接下来是社会统计计算机辅助数据收集 - 随后是社会统计计算机辅助电话采访 - 下一步是社会统计计算机辅助网络采访 - 一些以前被视为商业统计的调查转移到 CAWI - 推出 CAWI 移动社会统计调查
转录组状态在癌症中的定义和应用
摘要癌症的分类已经在数千年中演变而成，几个世纪的工作为现代癌症分类奠定了基础，随着我们对癌症生物学的理解，随着技术，工具和框架的改进，这种分类的发展继续发展。本文通过整合单细胞转录组方法来探索癌症的分子复杂性和肿瘤内异质性（ITH），建立在癌症分类的历史遗产上。通过定义和分析三种侵袭性癌症类型的多种转录态（GB），三个阴性乳腺癌（TNBC）（TNBC）和弥漫性中线胶质瘤（DMG） - 这项工作可提供更精良和精确的透镜，从而使象征性的策略更加精确。使用高分辨率的单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ），空间分辨的转录组学（SRT）和患者衍生的类器官模型，我们确定了塑造肿瘤进展，耐药性和患者结果的不同元图。从DMG开始，我们使用空间转录组学来映射肿瘤特异性表型，发现与肿瘤微环境相互作用的新型神经干细胞样种群。由关键祖细胞标记定义的这种表型表现出可塑性，可能导致DMG对治疗的抗性。通过研究DMG微环境中的非恶性细胞，我们提出特定的细胞类型支持肿瘤生长和进化，强调潜在的治疗干预措施。然后，我们将SCRNA-SEQ应用于GB，揭示了多个元图的存在，包括与茎状特性，侵袭和免疫逃避相关的元图。这些元图提供了有关GB细胞如何根据其微环境适应和进化的见解，从而发现了这种高度抗性癌症的潜在治疗靶标。在TNBC中，我们通过整合来自患者活检的单细胞数据库来开发全面的TNBC-MAP，从而确定了九个核心恶性元图。这些元图涵盖了生物学过程，例如免疫调节，上皮到间质转变（EMT）和血管生成模仿。通过将这些元图与患者存活相关联，我们确定了分子活性的不同模式，可以指导TNBC的更个性化和有效的治疗方法的发展。在这些研究中，我们评估了元数据分析剖析癌症异质性的能力，从而更深入地了解驱动肿瘤进展的功能状态。此知识可以识别患者特定的分子特征，为精确医学方法铺平了道路。本论文为基于元图的癌症诊断奠定了基础，并为未来的多摩尼克精度医学策略整合奠定了基础，该策略以特定的癌细胞状态为目标，最终改善了患者的结果。
回顾了对生物启发的优化算法的全面综述，包括微电子和纳米光学的应用
摘要：人工智能在日常生活中的应用变得无处不在且不可避免。在那个广阔的领域，一个特殊的位置属于用于多参数优化的仿生/生物启发的算法，该算法在许多区域中找到了它们的使用。新颖的方法和进步正在以加速速度发表。因此，尽管事实上有很多调查和评论，但它们很快就变得过时了。因此，与当前的发展保持同步非常重要。在这篇综述中，我们首先考虑了生物启发的多参数优化方法的可能分类，因为专门针对该领域的论文相对较少，而且通常是矛盾的。我们通过详细描述一些更突出的方法以及最近发表的方法来进行。最后，我们考虑在两个相关的宽域中使用仿生算法的使用，即微电子（包括电路设计优化）和纳米光子学（包括诸如光子晶体，纳米质体的构造和水流的结构的逆设计（包括逆设计）。我们试图保持这项广泛的调查独立，以便不仅可以使用相关领域的学者，还可以使用对这个有吸引力领域的最新发展感兴趣的所有人。
使用机器学习应用的集中不平等
浓度不平等作为许多独立随机变量功能的尾巴概率上的上限。在组合优化问题上说明了浓度不平等的范围。详细描述了伯恩斯坦不等式的路径，强调了一个事实，即随机变量的对数宽带变换上的良好界限为尾巴概率提供了指数界限。本课程的主要主题将是伯恩斯坦式不平等的推导，用于一般功能。martingales方法提供了构建伯恩斯坦样不平等的一般配方。与Martingales相关的指数性超级马丁甲公司以有限的增量相关联，可以重新确定著名的有限差异不平等。尽管并且由于其普遍性，但使用Martingale方法可能很难。这促使搜索更具用户友好的方法，例如（例如）熵方法。Efron-Stein不等式说明了熵方法中的第一步。后者的不等式在独立随机变量的一般函数的方差上提供了一般且通常很紧的上限。在组合优化问题上首先说明了Efron-Stein结合。
防寒保暖援助计划申请
该房屋建于哪一年？_______________ 您在该房屋居住了多长时间？ _______________ 供暖系统： （选择所有适用的选项） 类型： ☐ 强制空气 ☐ 锅炉 ☐ 电动踢脚板 ☐ 壁炉/火炉 ☐ 壁挂炉 ☐ 空间加热器 ☐ 地板/重力 ☐ 无炉子 ☐ 其他：_______________ 燃料： ☐ 天然气 ☐ 丙烷 ☐ 电力 ☐ 木材 ☐ 其他：_______________ 位置： ☐ 地下室 ☐ 阁楼 ☐ 爬行空间 ☐ 墙壁 ☐ 地板 ☐ 其他：_______________ 冷却系统： （选择所有适用的选项） ☐ 中央空调 ☐ 窗式空调 ☐ 沼泽冷却器 ☐ 无 外部： （选择所有适用的选项） ☐ 砖 ☐ 木材 ☐ 灰泥 ☐ 乙烯基 ☐ 铝 ☐其他：_______________ 电器： 热水器类型： ☐ 天然气 ☐ 丙烷 ☐ 电动 ☐ 太阳能烹饪电器类型： ☐ 天然气 ☐ 丙烷 ☐ 电动 ☐ 组合 其他家庭详细信息：
美国联邦巡回上诉法院
在本方当事人复审程序（“IPR”）中，专利审判和上诉委员会（“委员会”）裁定，美国专利号 8,878,949（“'949 专利”）的权利要求 1-3、5-10 和 12-17 不可获得专利，但其裁定权利要求 4、11 和 18 并未被证明不可获得专利。专利权人 Gesture Technology Partners, LLC (“Gesture”) 对委员会关于权利要求 1-3、5-10 和 12-17 的不可专利性裁定提出上诉，1 IPR 请求人 Apple Inc. (“Apple”) 对委员会关于权利要求 4、11 和 18 的裁定提出上诉。我们将讨论限制在权利要求 1-7，因为我们已在 In re Gesture Tech. Partners，No. 2023-001857，复审号 90/014,903 (PTAB Aug. 8, 2023) 的单方复审决定中分别确认了委员会认为权利要求 8-18 不可获得专利的决定。参见 In re Gesture Tech. Partners, LLC，No. 24-1038，slip op. at 2 (Fed. Cir. 2025) (非先例)。
申请街区布局规划 - GOV.GG - 根西岛政府
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应用机器学习算法预测非正规经济的规模
近来，使用机器学习模型和技术预测经济变量的情况越来越多，其动机是它们比线性模型具有更好的性能。尽管线性模型具有相当大的解释能力的优势，但近年来，人们加大了努力，使机器学习模型更具解释性。本文进行了测试，以确定基于机器学习算法的模型在预测非正规经济规模方面是否比线性模型具有更好的性能。本文还探讨了机器学习模型检测到的最重要的这种规模的决定因素是否与文献中基于传统线性模型检测到的因素相同。为此，从 2004 年到 2014 年，收集并处理了 122 个国家的观测数据。接下来，使用 11 个模型（四个线性模型和七个基于机器学习算法的模型）来预测这些国家非正规经济的规模。使用 Shapley 值计算了预测变量在确定机器学习算法产生的结果中的相对重要性。结果表明：(i)基于机器学习算法的模型比线性模型具有更好的预测性能；(ii)通过 Shapley 值检测到的主要决定因素与文献中使用传统线性模型检测到的主要决定因素一致。
人工智能在商业中的应用...
在电子商务和金融行业，人工智能已被用于实现更好的客户体验、高效的供应链管理、提高运营效率和减少伙伴规模，其主要目标是设计标准、可靠的产品质量控制方法，并寻找在保持低成本的同时接触和服务客户的新方法。机器学习和深度学习是最常用的两种人工智能方法。个人、企业和政府机构利用这些模型来预测和学习数据。目前正在开发用于食品行业数据的复杂性和多样性的机器学习模型。本文讨论了机器学习和人工智能在电子商务、企业管理和金融中的应用。销售增长、利润最大化、销售预测、库存管理、安全、欺诈检测和投资组合管理是一些主要用途。2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。由国际纳米电子学、纳米光子学、纳米材料、纳米生物科学与纳米技术会议科学委员会负责选择和同行评审。