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嵌合人乳头瘤病毒（HPV）疫苗设计18 ...
摘要宫颈癌是一种恶性肿瘤，可以传播（转移）向其他可能导致死亡的器官传播（转移）。根据全球癌症研究负担（Globocan），宫颈癌的主要原因中有95％是人乳头瘤病毒（HPV）。到目前为止疫苗接种是防止HPV感染的一种方法。类型的病毒（例如颗粒（VLP）病毒疫苗）与弱化病毒疫苗的类型不同。没有遗传物质，因此不能具有传染性和复制性，这是与使用活病毒在疫苗生产开发中使用的疫苗类型相比，这是潜在的VLP安全。在这项研究中，它更加专注于评估4个VLP VLP VLP设计模型嵌合HPV 18/45/59，这些模型已修改了LOOP，DE，EF，EF，FG，HI，HI具有免疫信息方法。结果表明，模型3疫苗的设计具有最佳，最安全的评估，包括抗原性（0.5284），物理化学特性（分子量为51.16 kDa，等电（PI）5.71和Grvy 0.358），并且疫苗没有引起过敏的反应和毒性。In addition, Model 3 vaccine candidates show significant immunogenicity, namely an increase in antigens on the 5th day, and began to decline on the 20th day, meaning that the body responds to the vaccine as an antigen marked by an increase in immunoglobulin M (IGM) and immunoglobulin G (IgG) which is 1.4 x 10 6 Count/ml长期。该结果表明，模型3具有用作有效且安全的疫苗的最大潜力。关键字：宫颈癌，人乳头瘤病毒（HPV），诸如粒子>的病毒
机器学习和计算机视觉...
●计算机视觉和机器学习应用在Heliophysics中的应用，包括：太阳能磁性太阳能活动（耀斑，CMES，颗粒）太阳能风太空空间天气和空间气候气候地机无线电循环无线电射击
CHIME：CMOS 体内微电极，用于大规模可扩展的神经元记录
哺乳动物的大脑由数千万到数千亿个神经元组成，这些神经元以毫秒级的时间尺度运行，而目前的记录技术只能捕捉到其中的一小部分。能够以高时空分辨率对神经活动进行采样的记录技术一直难以扩展。研究最深入的哺乳动物神经元网络（例如大脑皮层）呈现出分层结构，其中最佳记录技术可在大面积上进行密集采样。然而，对特定应用设计的需求以及大脑的三维结构与二维微加工技术之间的不匹配严重限制了神经生理学研究和神经假体。在这里，我们讨论了一种可扩展神经元记录的新策略，即将玻璃包覆微线束与来自高密度 CMOS 体外 MEA 系统或高速红外摄像机的大规模放大器阵列相结合。由于玻璃包覆微线中芯金属的高导电性，允许使用超薄金属芯（低至 < 1 µ m）和可忽略不计的杂散电容，因此实现了高信噪比（< 25 µ V RMS 本底噪声，SNR 高达 25）。尖端的多步电化学改性可实现超低接入阻抗和最小几何面积，这与芯直径基本无关。我们表明，可以减小微线尺寸，以几乎消除插入时对血脑屏障的损伤，并且我们证明微线阵列可以稳定地记录单个单元活动。将微线束和 CMOS 阵列相结合可以实现高度可扩展的神经元记录方法，将电神经元记录的进展与硅微加工的快速进展联系起来。系统的模块化设计允许自定义记录位置的排列。我们采用微创、高度绝缘和功能化的微线束将二维 CMOS 架构扩展到第三维，这种方法可以转化为其他 CMOS 阵列，例如电刺激设备。
学术学生实施机器学习算法
抽象教育是改变知识的一种方式，以便人类能够发展潜力。教育鼓励每个人发展并适应不断变化的时代，例如技术领域的进步。学生的学习成绩是成功管理学习计划的关键指标。学术绩效检测可以帮助研究计划经理监视并对有可能遇到困难的学生采取积极行动。机器学习可以是通过帮助分类和检测学生学术能力来克服这一挑战的解决方案。机器学习技术已被证明非常有效地分析复杂的数据并揭示了人们难以检测的隐藏模式。本研究旨在探索在检测学生学业表现的机器学习算法的实施，尤其是在NIAS大学数学教育研究计划中。随着技术进步，机器学习已被证明在分类数据和检测传统方法无法识别的隐藏模式方面有效。本研究使用支持向量机（SVM）算法根据从学生主要数据中收集的数据集来预测学生的学习成绩。数据集包括各种因素，例如GPA值，出勤，参与和学习资源的使用。在要使用的方法中，将使用调查表收集数据，其中有许多受访者多达193人。已收集的数据将使用SVM处理，以在预测学生的学习成绩中获得结果。分析结果表明，使用的SVM模型的精度为77.59％，在学业表现良好的学生班级中的偏见更加倾向。这项研究的结果有望在开发更有效的学习方法和对三级机构的学术干预的个性化方面做出实际贡献。关键字：机器学习，学业表现和支持向量机
引言和类型的机器学习
为人工智能中学习的基本学习类型提供全面的理解，并在监督和无监督的学习之间划定。本章旨在向读者介绍这些学习范式的核心概念和方法，包括分类概述，并解释不同数据集的重要性，例如培训，测试和验证在AI模型的开发中。此外，本章将解决模型培训中的共同挑战，尤其是过度拟合和不足，并讨论减轻这些问题的策略。目标是为读者提供有效应用这些概念在AI的各种应用中的知识。
密歇根州上诉法院
我尊重不同意。颁布对政府豁免权的例外是立法机关而不是本法院的作用。参见State Fire＆Cas Co诉Corby Energy Services，Inc，271 Mich App 480，485; 711 NW2d 906（2006）。多数错误通过误解了立法机关行动的范围，通过不按要求的范围来解释这些行动，而是通过阅读法律来解释其所描述的“对政府免疫的广泛例外，因为涉嫌违反了违法行为的侵犯[Miss Dig dig dig dig dig dig dig dig dig dig dig dig dig dig dig dig dig dig dig dig dig dig takition损害和安全性，（Miss Dig Act）]，就我的判断而言，大多数人还通过在污水损失 - 系统事件事件中发现可能有可能提出的主张来犯错。
使用机器学习方法在高能量物理学中的数据分析
这个科学启动项目涉及使用机器学习（ML）方法对蒙特卡洛（MC）数据集进行分析。该数据集由实验性Hadronic Physics Group（Hadrex）与Alice实验直接合作，该实验与大型强子对撞机（LHC）直接合作。该研究专门针对多震颤的重子（例如ξ⁻，ξ⁺等）以及随后的衰减，这是一个称为“级联衰变”的过程。主要目的是使用生成机器学习模型通过其次要衰减来重建这些粒子。通过综合与实验观察相吻合的现实数据，该项目旨在优化常规的高能物理学分析并增强数据分析算法，以搜索稀有可观察物。为了应对这一挑战，采用了条件表格生成对抗网络（CTGAN）模型。结果表明，CTGAN在复制可变分布的同时有效地保留了原始数据的物理和内在相关性，从而增强了其改善高能物理学数据驱动研究的潜力。
特朗普的NIH-Chief选秀会谈冻结的赠款...
尽管许多NIH研究赠款持续了更长的时间，但科学家通常一次获得一年的资金，并要求每年向机构提供进度报告。NIH工作人员然后审查此报告，并可以延续资金。 The agency, based in Bethesda, Maryland, has now asked its employees to review new and ongoing projects for any DEI-related activities and to place them in one of four categories: projects that solely support DEI-related activi- ties (category one), that partially support these activities (category two), that do not support these activities but include some DEI-related language (category three) or that do not sup- port any DEI-related activities (category四个）。 根据自然界获得的指导文件，NIH的27个机构和中心不应颁发一类研究奖项。 类别两家研究必须与资助的主要研究人员或机构进行重新研究，以删除与DEI相关的任何活动。 该文件说，如果无法重新谈判这项工作，则该研究人员必须寻求终止该项目。 类别 - 只要从应用程序或进度报告中剥离任何与DEI相关的语言，就可以继续不受阻碍。 类别四类可以照常进行。 尽管指导文件着重于与DEI相关的活动，但它还包括一个附录，其中包含NIH不再支持的其他类型研究的例子。 例如，将终止在中国的项目资助研究以及涉及“跨性别问题”的研究。NIH工作人员然后审查此报告，并可以延续资金。The agency, based in Bethesda, Maryland, has now asked its employees to review new and ongoing projects for any DEI-related activities and to place them in one of four categories: projects that solely support DEI-related activi- ties (category one), that partially support these activities (category two), that do not support these activities but include some DEI-related language (category three) or that do not sup- port any DEI-related activities (category四个）。根据自然界获得的指导文件，NIH的27个机构和中心不应颁发一类研究奖项。类别两家研究必须与资助的主要研究人员或机构进行重新研究，以删除与DEI相关的任何活动。如果无法重新谈判这项工作，则该研究人员必须寻求终止该项目。类别 - 只要从应用程序或进度报告中剥离任何与DEI相关的语言，就可以继续不受阻碍。类别四类可以照常进行。尽管指导文件着重于与DEI相关的活动，但它还包括一个附录，其中包含NIH不再支持的其他类型研究的例子。例如，将终止在中国的项目资助研究以及涉及“跨性别问题”的研究。该指南是由NIH的副校长研究办公室（OER），Liza Bundesen起草的，并由ACTING NIH董事Matthew Memoli批准，该电子邮件已获得自然的电子邮件获得。Bundesen仅几周前就掌管了OER，他于3月7日离开了该机构，因为他们无权向新闻界讲话。该指南没有指定如何确定项目是否是歧视的，这引起了代理工作人员的困惑和焦虑。许多人担心失去工作，这可能导致指导过度解释。“例如，是否为西班牙裔和拉丁裔人群“歧视”提供了专门为文化上适当的护理吗？”