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回顾三重负乳房中的长非编码RNA ...
在全球范围内，三阴性乳腺癌（TNBC）是乳腺癌（BC）的无与伦比的变体，死亡率很高，疾病负担很高。然而，诊断标记和重点治疗的不足是有效治疗的主要障碍。这也是TNBC诊断患者预后不良和预后较高的原因和高爆发率的原因。长的非编码RNA（LNCRNA）是一类新的分子，由于它们作为人类疾病（尤其是癌症）的生物标志物的潜力，最近对医疗保健管理产生了兴趣。在临床实践中，人们对lncRNA的兴趣日益增长，已经对开发测定法进行了未满足的需求，以快速，准确地测试lncRNA以进行早期诊断。这些LNCRNA通过控制多个基因和变化的代谢网络来调节肿瘤发育的多个阶段，包括生长，增殖，侵袭，血管生成和转移。高度侵入性的表型和化学抗性是TNBC亚型的突出特征，需要涉及LNCRNA的准确诊断和预后仪器。这篇综述着重于TNBC中LNCRNA的不断发展的目的和联盟，并突出了它们在诊断和治疗癌症方面的强大影响。此外，我们评论的广泛文献分析在转化应用程序中为TNBC LNCRNA提供了一个机会，到目前为止所描述的TNBC lncrnas。对TNBC入学的LNCRNA的描述是全面的，足够的基础研究是需要一小时来验证当前结果并将即将来临的元素研究环境即将到来的临床实践。
埃菲尔（开放式）亚音速风洞建模与风流分析
摘要 - 风洞 (WT) 是一种人工产生相对于静止物体的气流并测量空气动力和压力分布的装置，模拟实际情况，其重要方面是准确模拟流体流动的全部复杂性。本研究的目的是设计一个小型、开路（也称为埃菲尔型）和亚音速（低速）风洞 (WT) 的三维几何形状，能够展示或充当航空力学研究的重要工具。该项目和制造本身是一项繁重的任务，其焦点/中心主题是描绘/描述风洞组件，例如测试部分、收缩锥、扩散器、驱动系统和沉降室。本文还描述了 WT 的历史、类型、重要性和应用，旨在作为解剖/详细分析。引用了大量有关 CFD（计算流体动力学）的信息，这是一门研究如何通过求解数学方程来预测流体流动、传热、化学反应和其他现象的科学，并将其与湍流模型结合使用，以获得正确和理想的 Open WT，并验证流体流动的性能。通过分析风洞中的速度分布模式、压力分布和流体湍流强度来进行 CFD。CFD 可以洞察使用流量台架测试无法捕捉到的微小流动细节。还讨论了所采用的设计、预示流体流动的数学、遵循的指导方针、获得的结果和进一步的范围。
跟踪使用卫星获取电力的进步
获得电力被广泛认为是社会经济发展的主要决定因素。但是，尽管长期以来一直在扩大访问权限，但2018年仍有7.89亿人没有电力（IEA，IRENA，UNSD，世界银行以及2020年WHO）。到2030年，世界有不到十年的时间来实现联合国可持续电力的可持续发展目标（由Indica-7.1.1衡量）。COVID-19危机进一步加强了对可靠且负担得起的通道的需求 - 为公共设施，抽水和促进社区的弹性供电。在撒哈拉以南非洲，超过70％的医疗机构无法获得可靠的电力，四分之一的医疗机构根本没有电力（WHO和World Bank 2015）。缺乏电力阻止了世界上最贫困的人口实现其全部社会经济潜力。截至2018年，有85％的没有通道的人居住在农村地区，有69％的居住在撒哈拉以南非洲，而30％的人位于脆弱和受冲突影响的地区。这些模式反映了访问中的实质空间差异。准确可靠的数据以跟踪电气化工作，必须是实现普遍访问的第一步。用最好的粒度监测访问权限并考虑到当地的社会经济特征，可以对电气化进度进行现实的描述（Mentis等人。2017）。可以使用此类数据
微观结构表征和分析的机器学习
主文本。我们将如何知道社交机器人（或任何其他类型的人工智能）是真正的社会代理人？也就是说，我们将如何知道它是有意识的，感觉到的，并理解听到或说的话？这是其他思想的哲学问题 - 我们如何知道其他人有思想的问题 - 对人类的创造有所了解（Harnad，1991）。目标文章提出了其他思想的新问题。Clark和Fischer建议，与其将社会机器人视为真正的社会代理人，而是将其视为对社会代理人的描绘。根据此描绘，人们在与社交机器人互动时会伪装（另请参见Rueben等，2020）。这个帐户可能是正确的，但是我们建议人们仍然有可能将社会机器人视为真正的社会代理人。这些帐户之间的测试引入了其他思想的新二阶问题：我们如何判断其他人是否认为他们正在与真正的社会代理人打交道或仅仅描绘一个人？其他思想的二阶问题可能很难解决。在处理描绘时，人们通常会退缩 - 他们的行动与他们对真实事物的行为不足。例如，假装吃塑料水果的孩子们避免了实际咬人（例如，莱斯利（Leslie＆Happé），1989年；利拉德（Lillard），1993年），电影观众不会尝试干预电影活动。人们还会阻止社交机器人吗？可能很难说。尽管人们不会像对待同龄人那样准确地对待社交机器人，但这并不多。有许多不同的代理商，人们认为它们的精神能力有所不同（Gray等，2007； Weisman等，2017）和道德地位（Crimston等，2018； Goodwin，2015）。因此，虽然当人们在处理多种描述时退缩时可能很明显（例如，塑料水果），但社交机器人对此不太明显。看起来像退缩的样子可以反映出社会机器人具有有限的能力和道德地位的信念。为了说明这些观点，让我们将提供的证据视为对人们将社会机器人视为描述的想法的支持。一条证据是，人们没有看到社交机器人看到同胞的方式，而是将社会机器人视为一种财产。他们可以肯定社交机器人可以出售，如果一个社会机器人凹陷某人的汽车，汽车的所有者将向机器人的所有者而不是从机器人本身寻求赔偿。将社会机器人视为财产可能会遵循这样的信念，即它们是描述而不是真正的社会代理人。，但这也让人联想到人们如何对待被认为具有有限道德地位或有限的心理能力的真实代理人。例如，宠物和其他动物被购买和出售，其所有者在造成伤害时承担责任（例如Bowman-Smith等，2018； Nadler＆McDonnell，2011）。类似的观点可能适用于如何看待被奴役的人和
测试 TikTok 算法对右翼的贡献
图 1 纽约警察局的激进化过程模型，2007 年 .............................................................................. 15 图 2 Sageman 的 2007 年四阶段（Prongs）半线性模型 .............................................................. 16 图 3 Gill 的自杀式炸弹袭击者路径 ............................................................................................. 16 图 4 Wiktorowicz 的 al-Muhajiroun 模型（2004 年） ............................................................................. 17 图 5 Moghaddam 的恐怖主义阶梯 ............................................................................................. 19 图 6 Taylor 和 Horgan 的恐怖分子参与图解模型 ............................................................. 21 图 7 Taylor 和 Horgan 的参与恐怖主义 ............................................................................. 22 图 8 Rottweiler 等人的结构方程模型（Rottweiler 等人 2021:4） ............................................................................................................. 25 图 9 Bouhana 和Wikstrom 的激进化 IVEE 模型（Bouhana et al. 2020:5）......... 33 图 10 激进化过程的状态转换模型（Bouhana et al. 2020:6) ...................................................................................................... 33 图 11 数字管制目标 (Alava 2021:163) .............................................................................. 39 图 12 数字管制模式 (Alava 2021:165) ...................................................................................... 39 图 13 恐怖分子角色的线性描述 ......................................................................................................... 42 图 14 个人与不同恐怖分子角色之间的关系 ......................................................................................... 42 图 15 参与性质 ............................................................................................................................. 43 图 16 根据表 8 的相关视频百分比 ............................................................................................. 53 图 17 评论部分的示例 ............................................................................................................. 59 图 18 评论部分的第二个示例 ............................................................................................................. 59 图 19 评论部分的第三个示例 ............................................................................................................. 60 图 20 评论部分的第四个示例 ............................................................................................................. 61主题 ................................................................................ 63 图 22 第一次编码图表 ...................................................................................................... 84 图 23 第二次编码图表 ...................................................................................................... 86
增强虚拟设计平台，用于对复杂机舱系统的功能系统架构进行建模
摘要 基于模型的系统工程 (MBSE) 是在复杂系统开发中端到端使用数字模型的基本方法。特别是航空业，其系统复杂性不断增加，需要新的概念和方法来克服生态和社会经济挑战。因此，需要特定领域的模型来设计和评估系统，以支持各种系统调查，例如需求管理、安装空间优化或故障分析。与使用孤立的数字子模型、自然语言文档和纯物理原型相比，这些大多是异构系统的端到端耦合和链接具有许多优势（例如更短的开发时间）。此外，数字化允许多个专家团队在同一虚拟产品上进行全球和跨学科的协作。由于这种方法对于飞机客舱配置特别有前景，德国航空航天中心 (DLR) 开发了一个虚拟开发平台，用于飞机客舱及其系统的概念设计。因此，可以快速生成客舱配置的虚拟原型，以便在早期设计阶段可视化和研究新概念。通过功能系统架构和可执行系统架构模型扩展概念舱系统设计流程，可促进信息可追溯性、早期故障检测
通过量子计算技术评估软件安全性：耐久性视角
摘要：本研究的主要目标是在信息技术 (IT) 领域提高软件的安全性和耐用性。基于量子计算的安全算法产生了相当多的对称方法和程序，以确保最佳的软件撤退。准确评估软件的耐用性和安全性是评估、管理和控制安全性以增强安全性的一个动态方面。本文主要强调从软件安全角度对量子计算的划分和描述。目前，不同的基于对称的加密方法或算法被用于保护不同的政府和非政府部门，如银行、医疗保健部门、国防、交通、汽车、导航、天气预报等，以确保软件的耐用性和安全性。然而，当开发出基于量子比特的大型量子计算机时，许多加密方案可能会崩溃。在这种情况下，有必要关注基于量子计算的安全替代方案。目前，软件耐用性的不同因素包括可用性、可靠性、可信度和人类信任。在本研究中，我们还对第二阶段的耐久性进行了分类。评估量子持续时间对安全性的影响的目的是估计和评估软件的安全耐久性。在本研究中，我们采用了模糊层次分析法 (FAHP) 和模糊技术 (按与理想解的相似性排序) 的对称混合技术 (FTOPSIS)。所获得的结果以及本估计中使用的方法将对未来在量子计算机存在下组织软件安全性和耐久性 (SSD) 的研究做出重大贡献。
纽约州中学科学学习标准
[澄清声明：重点是开发复杂程度各异的分子模型。简单分子的例子包括氨和甲醇。扩展结构的例子包括氯化钠或钻石。颗粒级模型的例子包括图纸、3D 球棒结构或显示不同物质与不同类型原子的计算机表示。][评估范围：评估不包括价电子和键合能、讨论组成复杂结构的各个离子或复杂分子或扩展结构中所有单个原子的完整描述。]MS-PS1-3. 收集并理解信息以描述合成材料来自自然资源并对社会产生影响。[澄清声明：重点是经过化学过程形成合成材料的自然资源。新材料的例子包括新药、食品和替代燃料。][评估范围：评估仅限于对所提供证据的定性解释。]MS-PS1-4开发一个模型来预测和描述当添加或移除热能时物质的粒子运动、温度和相（状态）的变化。[澄清声明：重点是固体、液体和气体的定性颗粒级模型，以表明添加或移除热能会增加或减少粒子的动能，直到发生相变。模型的示例可以包括图纸和图表。粒子的例子可以包括离子、分子或原子。物质的例子可以包括氯化钠、水、二氧化碳和氦气。] MS-PS1-7. 使用证据说明密度是一种可用于识别物质样本的属性。
初步决定ADL 421268 BLM编号FF013752
Attachment A: Vicinity Map Attachment B: Public Notice Attachment C: U.S. Survey 14506 Proposed Action: The primary proposed action of this Preliminary Decision (PD) of the State of Alaska (State), Department of Natural Resources (DNR), Division of Mining, Land and Water (DMLW), Land Conveyance Section (LCS) is to voluntarily reconvey to the United States of America, U.S. Survey No.14506，包含159.99英亩的错误运输的国家土地。 请参阅附件A：附近地图以描绘项目区域。 主题包裹是阿拉斯加本地分配，土地管理局（BLM）序列号 ff013752由朱迪·鲍曼（Judy Bauman）主张。 该索赔正在根据法院批准的命令的规定程序进行解决，以实施Ethel Aguilar诉美国诉美国474 F. Supp的裁决。 840（D.Alaska 1979）（以下称为Aguilar）和阿拉斯加法规（AS）38.05.035（b）（9）董事的权力和职责。 公开提案通知：根据AS 38.05.945通知，在连续30天内，公众将有机会就此提案提交书面评论。 请参阅第XVI节。 在本文档末尾和附件b：公开通知书中提交公众意见，以获取有关如何提交评论的详细信息。 如果在及时考虑书面评论之后，DNR DMLW LCS将提出提案，将发出最终发现和决定（FFD）。 II。14506，包含159.99英亩的错误运输的国家土地。请参阅附件A：附近地图以描绘项目区域。主题包裹是阿拉斯加本地分配，土地管理局（BLM）序列号ff013752由朱迪·鲍曼（Judy Bauman）主张。该索赔正在根据法院批准的命令的规定程序进行解决，以实施Ethel Aguilar诉美国诉美国474 F. Supp的裁决。840（D.Alaska 1979）（以下称为Aguilar）和阿拉斯加法规（AS）38.05.035（b）（9）董事的权力和职责。公开提案通知：根据AS 38.05.945通知，在连续30天内，公众将有机会就此提案提交书面评论。请参阅第XVI节。在本文档末尾和附件b：公开通知书中提交公众意见，以获取有关如何提交评论的详细信息。如果在及时考虑书面评论之后，DNR DMLW LCS将提出提案，将发出最终发现和决定（FFD）。II。II。权威根据38.05.035（b）（9）董事的权力和职责，为38.05.035（b）（b）（b）（b）（9），为38.05.830在无组织的自治市镇的土地处置，以及总检察长的总检察长根据阿吉拉尔（Aguilar）。
玻尔兹曼机与费曼路径积分的类比
摘要：机器学习对科学、技术、健康以及计算机和信息科学等多个领域产生了重大影响。随着量子计算的出现，量子机器学习已成为研究复杂学习问题的一种新的、重要的途径。然而，关于机器学习的基础存在着大量的争论和不确定性。在这里，我们详细阐述了一种称为玻尔兹曼机的通用机器学习方法与费曼对量子和统计力学的描述之间的数学联系。在费曼的描述中，量子现象源于路径的优雅加权和（或叠加）。我们的分析表明，玻尔兹曼机和神经网络具有相似的数学结构。这允许将玻尔兹曼机和神经网络中的隐藏层解释为路径元素的离散版本，并允许对机器学习进行类似于量子和统计力学的路径积分解释。由于费曼路径是对干涉现象和与量子力学密切相关的叠加原理的自然而优雅的描述，这种分析使我们能够将机器学习的目标解释为通过网络找到路径和累积路径权重的适当组合，从而累积地捕获给定数学问题的 x 到 y 映射的正确属性。我们不得不得出结论，神经网络与费曼路径积分有着天然的联系，因此可能提供了一种被视为量子问题的途径。因此，我们提供了适用于玻尔兹曼机和费曼路径积分的通用量子电路模型。