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发育性癫痫性脑病 - 癫痫基础
ASM始终是癫痫的第一道治疗方法，但要获得对DEE的癫痫发作控制可能很困难。一个人接受的治疗类型会根据其独特状况而有很大差异。理解并准确诊断基本原因可以更好地帮助治疗方案并改善发展进步。（1）只有一些DEE的人才能实现癫痫发作控制。因此，每个人的癫痫发作管理目标可能不同。至关重要的是，您必须与您的神经科医生讨论ASM选项并找到最适合您的选择。
水质报告
我的水来自哪里？北默特尔比奇（North Myrtle Beach）将水与下水道和下水道管理局（GSW＆SA）的默特尔比奇（Myrtle Beach）地表水处理设施和公牛溪地区处理设施以及位于北默特尔比奇（North Myrtle Beach）的一个井的地下水混合在一起。GSW＆SA的默特尔比奇地面水处理设施从层内水道处理水。几条河流进入沿海地区的水道，例如Waccamaw河和小便迪河。内陆水道不是海水。这是一个淡水源。GSW＆SA的Bull Creek区域治疗设施从Pee Dee River的一个分支中处理水的水。Bull Creek位于Waccamaw和Pee Dee Rivers汇合处以北。赤脚度假胜地的城市西部地区的城市区域仅由公牛溪水提供。所有其他部分均由来自所有来源的混合水提供。
水质报告
我的水从哪里来？北默特尔比奇的水源混合了大斯特兰德水务与下水道管理局 (GSW&SA) 的默特尔比奇地表水处理厂和 Bull Creek 区域处理厂的水，以及位于北默特尔比奇的一口水井的地下水。GSW&SA 的默特尔比奇地表水处理厂处理来自内陆水道的水。有几条河流注入内陆水道，例如瓦卡马河和皮迪河。内陆水道不是海水。它是淡水源。GSW&SA 的 Bull Creek 区域处理厂处理来自皮迪河的一条支流 Bull Creek 的水。Bull Creek 位于瓦卡马河和皮迪河交汇处以北。Barefoot Resort 内陆水道以西的城市区域仅由 Bull Creek 水提供服务。所有其他部分均由来自所有水源的混合水提供服务。
意大利遗传性发育和癫痫性脑病单基因病因流行率全国调查
摘要 背景 我们旨在估计 11 年间意大利人口遗传性发育和癫痫性脑病 (DEE) 患病率的真实证据。 方法 15 家意大利三级儿科和成人癫痫中心参与了一项调查，调查涉及大多数中心的分子诊断工作流程中包含的 98 个基因。我们纳入了临床诊断为 DEE 的患者，这些患者是由选定基因之一中的致病或可能致病的变异引起的，并在 2012 年至 2022 年期间确诊。这些数据被用作估计 DEE 患病率的代理。 结果 我们纳入了 1568 名独特患者，发现每 100,000 名居民中平均有 2.6 名患者（SD=1.13），意大利大多数地区的数值一致。分子诊断的数量呈现持续的积极趋势，在 2012 年至 2022 年间增长了 10 倍以上。分子诊断的平均年龄为 11.2 岁（范围 0-75 岁）。77%（n=1207）的患者出现常染色体显性遗传模式的基因致病或可能致病的变异；17%（n=271）的患者出现 X 连锁基因致病或可能致病的变异，6%（n=90）的患者出现常染色体隐性遗传模式的基因致病或可能致病的变异。调查中报告最多的基因是 SCN1A（16%），其次是 KCNQ2（5.6%）和 SCN2A（5%）。结论我们的研究提供了来自欧洲国家的大量单基因 DEE 患者数据集。这对于让药物开发决策者了解旨在开发精准医疗疗法的举措的适当性至关重要，也有助于实施针对特定疾病的登记和自然史研究。
如何高效训练你的人工智能代理？在异构平台上表征和评估深度强化学习
摘要 — 深度强化学习 (Dee p RL) 是自动驾驶汽车、机器人、监控等多个领域的一项关键技术。在深度强化学习中，使用深度神经网络或 KMO 德尔、ANA温柔地学习如何与环境互动以实现特定目标。深度强化学习算法架构的运行效率取决于若干因素，包括：( 1) 硬件架构对深度强化学习的基础内核和计算模式的适应性；( 2) 硬件架构的内存分层在通信层面的最小化能力； (3)硬件架构能够通过深度嵌套的高度不规则计算特性来隐藏深度强化学习算法中的开销引入。GP Us 一直是加速强化学习算法的流行方法，然而它们并不能最好地满足上述要求。最近的一些工作已经为特定的深度强化学习算法开发了高可定制加速器。然而，它们不能推广到所有可用的深度强化学习算法和 DNN 模型选择。在本文中，我们探索了开发现场框架的可能性，该框架可以加速各种深度强化学习算法，包括训练方法或 DNN 模型结构的变量。我们通过定义一个领域内特定的高级抽象或一类广泛使用的深度强化学习算法——基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 来实现这个目标。此外，我们还对 CP U-GPU 和 CP U-FPGA 平台上最先进的基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 算法的性能进行了系统分析。我们针对机器人和游戏这两个应用领域选择了两个代表性算法——PPO 和 A 2 C。我们展示了基于 FPG 的定制加速器，它们分别实现了高达 2.4 倍（PPO）和 8 倍（A 2 C）的训练速度提升，以及 1.7 倍（PPO）和 2.1 倍（A 2 C）的整体吞吐量提升。索引术语——强化学习、FPGA
2025 年春季科学
伊利诺伊大学农业、消费者和环境科学学院、美国农业部、地方推广委员会合作。如果您需要合理的住宿条件才能参与，请联系 Dee Walls，邮箱：walls1@illinois.edu 强烈建议尽早提出申请，以便有足够的时间满足您的需求。
2022 年亨特县大道规划
• WD “Dee” Hilton Jr.（主席） • Bobby Stovall 法官（亨特县法官） • Randy Tarpley（Tarpley Agencies） • James Grove Sr.（L3 Harris 高级总监） • Summer Spurlock（格林维尔市经理） • Greg Sims（格林维尔市董事会主席
2023 年度报告
今年的亮点是为加州州长商业和经济发展办公室 (GO-Biz) 主任兼州长高级顾问 Dee Dee Myers 举办晚宴和联谊会。Gavin Newsom。除了这些角色之外，Myers 还领导该州新成立的太空产业工作组。The Bridge 是工作组、SpaceWERX 和大洛杉矶太空产业之间的连接。这场亲密的晚宴聚集了来自多个领域的关键利益相关者。出席者包括：NASA 喷气推进实验室主任 Laurie Leshin；洛杉矶县首席执行官 Fesia Davenport；美国电影艺术与科学学院技术总裁 George Joblove；州众议员 Al Muratsuchi；州参议员 Lola Smallwood-Cuevas；其他 12 位公共和私营部门领导人、风险投资家和学者。晚餐后的交流会让 SpaceWERX 团队有机会与新科技公司会面，并充分展示了 The Bridge 作为洛杉矶县和加利福尼亚州主要会议场所和资源中心的未来。
IITB-京都见面发现一种新的机制来控制细胞膜脂质的分布
在这项研究中，铃木教授的研究小组发现，即使没有两个家庭，例如TMEM16家族和XKR家族，脂质也通过钙刺激在细胞膜上扰乱。因此，为了识别此过程中涉及的脂质串联酶，我们使用CRISPR SGRNA库进行了复兴筛选，以识别离子通道TMEM63B和维生素B1 Transporter SLC19A2。令人惊讶的是，这两种蛋白质形成了复合物，我们还发现这种复合物的形成对于诱导脂质扰流至关重要。此外，众所周知，在发育和癫痫性脑病（DEE）的遗传疾病中插入了TMEM63B中的突变，但该突变体显示出组成型的脂质杂乱无章的活性。这表明构成型脂质拼凑活性会导致DEE疾病。 KCNN4是一种通过钙刺激激活的钾通道，还通过核糖筛选鉴定出来，表明钾的细胞外排出对于激活TMEM63B/SLC19A2复合物很重要。
创伤游戏量表的开发：基于观察的
批准：Sue C. Bratton，少校教授 Garry L. Landreth，委员会成员 Dee Ray，委员会成员 Janice Holden，咨询项目协调员 Michael Altekruse，咨询、发展和高等教育系主任 M. Jean Keller，教育学院院长 Sandra L. Terrell，罗伯特·B·图卢兹研究生院院长