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冠状动脉微血管功能障碍
CLE细胞。内皮功能障碍和血管平滑肌细胞反应性增加的基础[2，3]。冠状动脉痉挛可能发生在心外膜水平上，当观察到症状症状的症状降低≥90％时，可以诊断出疼痛的冠状动脉直径≥90％。另外，痉挛可能会影响典型的心绞痛和缺血性ECG的存在所定义的Mi-Crovascular循环，而没有明显的层次冠状动脉收缩[2]。的确，用冠状动脉内乙酰胆碱给药的侵入性挑衅性测试是诊断冠状动脉血管肌舒张剂疾病的金标准，提供了重要的治疗和预后[6，7]。有趣的是，最近的一项涉及14,427例患者的荟萃分析表明，有23％的INOCA患者同时出现CMD和血管舒缩疾病[8]。没有，这些功能变化也可以与Obstructive CAD共存。这些发现突出了对冠状动脉造成的全面功能评估的重要性，以确定CCS的确切机制，并促进量身定制的医疗疗法的发展[9]。自1970年代以来就已经确认了涉及胸痛的情况，最初被称为“心脏综合征X” [10]；但是，最近引入了CMD一词。这种情况主要与微血管功能障碍有关，EN-
0-2025大纲生物学359 2025 Final
课程概述教授：RéalRoy博士办公室：CUN 048A电子邮件：realoy@uvic.ca与我联系的最佳方法是在演讲室讲座之后。 讲座：w时间：14：30-17：20房间：CLE A127办公时间：星期二：10：00 -12：00 AM CUN 048课程描述。 微生物及其在当今和过去的人类社会中的作用。 在食物发酵（奶酪，酸面包）和饮料（葡萄酒，啤酒）的发酵中的微生物，以及食物出生和非食源性疾病（Listeriosis，Plague）。 微生物的生长，遗传学，进化和生态学方面是食物和疾病的一部分，重点是细菌及其分类。 微生物在贸易和历史上的重要性。 在本课程结束时学习结果：1。 您将能够解释微生物与人类之间的多种相互作用，例如正常的微生物，食物防腐剂和食物传播病原体。 2。 您将了解过去在各种食物中驯化的细菌和酵母菌，并在卑诗省，加拿大和世界上进行重要的经济活动。 3。 您将了解不列颠哥伦比亚省，加拿大和世界的食源性和水源性疾病的流行病学，以及卑诗省，加拿大和世界的机构如何建立安全系统，以防止或解决此类疾病爆发。 4。 您将建立批判性地阅读有关微生物食品和疾病的科学和人文主义文献的能力，以更好地了解细菌在人类社会中的作用。课程概述教授：RéalRoy博士办公室：CUN 048A电子邮件：realoy@uvic.ca与我联系的最佳方法是在演讲室讲座之后。讲座：w时间：14：30-17：20房间：CLE A127办公时间：星期二：10：00 -12：00 AM CUN 048课程描述。微生物及其在当今和过去的人类社会中的作用。在食物发酵（奶酪，酸面包）和饮料（葡萄酒，啤酒）的发酵中的微生物，以及食物出生和非食源性疾病（Listeriosis，Plague）。微生物的生长，遗传学，进化和生态学方面是食物和疾病的一部分，重点是细菌及其分类。微生物在贸易和历史上的重要性。在本课程结束时学习结果：1。您将能够解释微生物与人类之间的多种相互作用，例如正常的微生物，食物防腐剂和食物传播病原体。2。您将了解过去在各种食物中驯化的细菌和酵母菌，并在卑诗省，加拿大和世界上进行重要的经济活动。3。您将了解不列颠哥伦比亚省，加拿大和世界的食源性和水源性疾病的流行病学，以及卑诗省，加拿大和世界的机构如何建立安全系统，以防止或解决此类疾病爆发。4。您将建立批判性地阅读有关微生物食品和疾病的科学和人文主义文献的能力，以更好地了解细菌在人类社会中的作用。
ZKCROSS：跨链隐私的新颖体系结构 -
区块链研究中关注的关注点之一是如何在不牺牲系统的安全性和可信赖性的情况下实现保护隐私的审计。但是，同时实现审计和隐私保护，这是两个看似存在的目标，这是具有挑战性的，因为审计系统将需要透明度和责任制，这可能会造成隐私和安全漏洞。这在跨链场景中变得更糟，其中来自多个链条的信息孤岛进一步使问题变得复杂。在本文中，我们确定了跨链隐私审计的三个重要挑战，即跨链连接性暴露（CLE），隐私和审计（IPA）（IPA）以及完全审计效率低下（FAI）。为了克服这些挑战，我们提出了ZKCROSS，这是一种新型的两层跨链体系结构，配备了三种跨链协议，以实现隐私保护的跨链审核。在这三个协议中，有两个是保存隐私的跨链协议，用于转让和交换；第三个是有效的跨链审核协议。这些协议建立在坚实的跨链方案上，以确保隐私保护和审计效率。我们对本地和云服务器进行了ZKCROSS，并执行全面的测试，以验证Zkcross非常适合处理大规模隐私审计任务。我们根据运行时间，延迟，吞吐量，气体消耗，审核时间和证明规模评估所提出的协议的性能，以证明其实用性。
评估日本在人工智能和机器人伦理方面的转变
摘要。本文批判性地审视了西方学术界最近反复出现的一种模式，即在人工智能/数据/机器人伦理背景下引入日本的伦理体系，而没有深入研究其含义和价值。本文的提纲如下：（1）我们借鉴了一项民族志参与者观察研究的材料，该研究跟踪了西方人和日本人就机器人人工智能宠物 AIBO 进行的辩论。（2）我们划定了有多少日本价值观与人机交互的考察具有实际相关性，以及在全球人工智能炒作和叙事偏见的背景下，这些价值观如何影响现有的隐私和安全问题。（3）最后，我们讨论了西方长期以来对日本价值观的热情和偶尔的误解如何与最近的趋势形成鲜明对比，并得出了一系列开放性问题，这些问题需要更专门的实证研究，以便在未来的技术设计中形成更合适、更实用的价值体系。
人工智能城市挑战赛车辆重新识别实证研究
本文介绍了我们针对 2021 年人工智能城市挑战赛 (AICITY21) 的 Track2 的解决方案。Track2 是一个使用真实世界数据和合成数据的车辆重新识别 (ReID) 任务。在本次挑战中，我们主要关注四个点，即训练数据、无监督领域自适应 (UDA) 训练、后处理、模型集成。（1）裁剪训练数据和使用合成数据都可以帮助模型学习更多判别性特征。（2）由于测试集中有一个在训练集中未出现的新场景，因此 UDA 方法在挑战中表现良好。（3）后处理技术包括重新排名、图像到轨迹检索、摄像头间融合等，可显著提高最终性能。（4）我们集成了基于 CNN 的模型和基于 Transformer 的模型，它们提供了不同的表示多样性。通过上述技巧，我们的方法最终取得了 0.7445 的 mAP 分数，在比赛中获得第一名。代码可在 https://github.com/michuanhaohao/AICITY2021_Track2_DMT 获得。
简化电子和神经系统之间的接口，实现双向电化学通信
集成的神经元和电极可介导与神经元的有效电化学通信。我们的大脑拥有无数的突触，它们是快速信号传输和处理的复杂单元。突触是神经元的一个亚细胞区域，它通过将神经递质从突触前末端扩散到突触后膜，跨越约 20 纳米的窄带，实现有效的神经元间化学信息传递。1 电化学神经接口的一个有前途的研究方向是开发利用大脑内源性机制（如突触传递）传输信号的方法。将突触与外部设备集成的神经接口子类可称为突触接口。尽管突触接口尚处于开发早期阶段，但由于其与生物突触相似，因此有望实现稳健、有效的双向通信。这是电化学神经接口的众多新兴趋势之一，该接口采用生物混合策略来增强与生物系统的接口。2
校准新空间中的知识产权和创新
预计商业航天业很快将爆发式增长，成为一个价值万亿美元的产业，但新太空领域的专利保护却在很大程度上被这个由技术创新和快速发展驱动的行业所忽视。由于大型商业航天公司依赖几乎不可能独立发明或逆向工程的商业秘密，因此发明很少得到披露。发明披露和保密的好处是众所周知的，但尚未有针对航天工业发明的分析。本文通过分析航空航天工业中常见的知识产权实践并运用知识产权理论，填补了文献中的空白。我还回顾了政府过去在航空航天工业知识产权方面的行动。我发现商业航天行业的参与者几乎没有动力披露他们的发明。这种缺乏激励可能会损害或减缓商业航天业的扩张。本文可能对希望通过知识产权政策继续扩张和创新商业航天业的政策制定者有所帮助。
量子技术的社会塑造
摘要“量子技术”一词首先在1990年代中期由澳大利亚伊恩物理学家推广。这些技术利用了量子物理学的特性，并且正在全球范围内开发和投资，但是这种新兴技术在科学技术研究中被研究了。这项艺术调查了“量子技术”的概念的出现，并通过对国家研究资助者资助（2002年至2020年之间的国家研究资助者资助的研究赠款的分析）进行了研究。i研究了“量子技术”和“量子计算”如何占主导地位，围绕量子科学研究的主张和期望。这些期望不仅仅是为该领域的科学目标提供了更多的信息。他们还为单个项目和人员统一了总体的修辞，并塑造了量子技术的想象。此分析表明，这项新兴技术的主张如何取决于“突破性”隐喻来吸引研究人员和元帅投资，并通过强调对量子技术期望的提高需求的需求。
猿类：系统发育和进化分析
描述 用于读取、写入、绘制和操作系统发育树的函数，在系统发育框架中分析比较数据，祖先特征分析，多样化和宏观进化分析，计算 DNA 序列的距离，读取和写入核苷酸序列以及从 BioConductor 导入，以及多种工具，例如 Mantel 检验、广义天际线图、系统发育数据的图形探索（alex、trex、kronoviz）、使用平均路径长度和惩罚可能性估计绝对进化率和时钟树，使用非同时期序列确定树的年代，将 DNA 转化为 AA 序列，以及评估序列比对。系统发育估计可以用 NJ、BIONJ、ME、MVR、SDM 和三角法以及几种处理不完整距离矩阵的方法（NJ*、BIONJ*、MVR* 和相应的三角法）来完成。一些函数调用外部应用程序（PhyML、Clustal、T-Coffee、Muscle），其结果返回到 R 中。
生成情节内存中语义完成的模型
许多研究表明，情节记忆是一种生成性，但是大多数计算模型都采用存储视图。在这一文献中，我们提出了一个情节记忆的生成方面的模型。是基于中心假设，即海马商店和回复发作的方面作为记忆痕迹，这是不完整的。在召回中，新皮层在我们称为半完整的过程中根据一般语义信息合理地填充了缺失的零件。该模型结合了从机器学习，矢量定量的变异自动编码器（VQ-VAE）和像素卷积神经网络（PixelCNN）中知道的两个神经网络体系结构。作为情节，我们使用代表上下文的不同背景的数字和时尚项目（MNIST）的图像。该模型能够以语义上合理的方式完成内存跟踪的丢失部分，直到可以从头开始生成合理的图像，并且可以很好地概括为未经训练的图像。压缩也