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胎儿脑组织注释和分割挑战赛结果
Kelly Payette a , b , * , Hongwei Bran Li c , d , Priscille de Dumast e , f , Roxane Licandro g , h , Hui Ji a , b , Md Mahfuzur Rahman Siddiquee i , j , Daguang Xu j , Andriy Myronenko j , Liu Kang , Peng Wang , Lichen Ying l , Juanying Xie l , Huiquan Zhang l , Guiming Dong m , Hao Fu m , Guotai Wang m , ZunHyan Rieu n , Donghyeon Kim n , Hyun Gi Kim o , Davood Karimi p , Ali Gholipour p , Helena R. Torres q , r , s , t , Bruno t , Bruno t , L ˜ a t . Vilaça q , Yang Lin u , Netanell Avisdris v , w , Ori Ben-Zvi w , x , Dafna Ben Bashat w , x , y , Lucas Fidon z , Michael Aertsen aa , Tom Vercauteren z , Daniel Sobotka ab , Georg Langs ab , Mireia Aleny ` a acda Maria Inmacula , Oscar Belle a Specktor Fadida v , Leo Joskowicz v , Liao Weibin af , Lv Yi af , Li Xuesong af , Moona Mazher ag , Abdul Qayyum ah , Domenec Puig ag , Hamza Kebiri e , f , Zelin Zhang ai , Xinyi Xu ai , Dan Wu ai , Kuan Wu aj , Jian Jian , Jian Yuz hi Xu ai , Li Zhao ai , Lana Vasung ak , al , Bjoern Menze c , Meritxell Bach Cuadra e , f , Andras Jakab a , b , am
体重管理过程和个体差异
摘要背景：肥胖流行是一个日益增长的公共健康问题，使体重管理成为整体健康和福祉的关键方面。的确，促进行为改变的有效工具对于在管理体重方面取得长期成功至关重要。这项研究旨在通过评估心理准备的特定方面，包括动机，自我调节，情感重新评估（EMR）（EMR）和环境重组（ENR）（ENR）（ENR）来验证S重量和P重量问卷的FARSI版本，以支持个性化的体重管理。方法：使用自我管理调查表进行了一项横断面研究。该研究包括455名17-65岁的成年人，不包括接受侵入性减肥干预措施的成年人。测量的变量包括EMR，体重后果评估（WCE），体重管理动作（WMA）和ENR，这些变量使用结构化的Likert尺度问卷进行了评估。进行了探索性和验证性因素分析，可通过Cronbach的alpha和类内相关系数（ICC）评估可靠性。统计显着性设置为p <0.05。结果：问卷显示出强烈的有效性和可靠性（KMO = 0.91； Bartlett的测试χ²= 3999.75； P <0.001）。超重和肥胖的参与者在变化过程中得分明显高于正常体重参与者（p <0.001）。结论：经过验证的工具提供了一种基于心理准备的体重管理策略的可靠手段，并可能改善了长期结局。伊朗大四。2025; 28（3）：162-170。 doi：10.34172/aim.33513关键字：变更策略，动机，个性化营养，过程，准备就绪，以：Gohari Dezfuli Z，Hasan Rashedi M，Araminejad M，Karimi K，Mansouri ES，Seif Barghi T等。体重管理过程和个体差异：Parsi中P重量和S权重的验证研究。
第1个国际在线空间语法博士会议
首个国际在线空间语法博士会议欢迎参加由西挪威应用科学大学（HVL）主持的太空语法博士会议的特别版。由于目前的大流行迫使我们推迟传统的双年度会议，因此该活动完全在线举行。目前，挪威边界已关闭，国际旅行尚未完全重新启动。但是，我们希望欢迎您到挪威卑尔根，参加2022年6月20日至24日的国际太空语法研讨会（13SSS）。我们的社区需要建立联系，尤其是在这些艰难时期。因此，决定举办在线博士会议上，旨在促进我们社区成员的计划中的第一天，他们可能会在座谈会之间发现三年的成员是在其博士学位研究期间等待反馈的时间太长。太空语法社区正在不断增长，并在世界各地广泛使用。能够在挪威（在线和面对面）举办会议，因为我是挪威的第一个“孤独的狼”，这使我的心感到温暖，他在千年开始时在我的博士学位上使用了太空语法。我的第一次研讨会是2001年亚特兰大的3SSS。自那时以来，我一直始终参加每个研讨会，因为我珍惜这个思想家和创新者社区。我有机会在荷兰代尔夫特（Delft）安排第五次研讨会，在那里我根据自己渴望学习和与社区交流思想的经验开发了平行的博士研讨会。如何向社区以外的听众解释太空语法？那一年，我们与朱利安·汉森（Julienne Hanson）教授和凯文·卡里米（Karimi）教授进行了两个平行的会议，并指导了讨论。一个简短的答案是，空间语法是一种在各种规模上计算构建环境中空间相互关系的方法，从建筑物的内部到区域聚集。太空语法由伦敦大学学院的Bill Hillier教授于1970年代成立。计算机和软件开发中的飞跃使得可以完善计算并将其应用于复杂的系统。随着太空语法的发展，更多的学科范围从建筑，社会学，哲学，感知心理学，运输工程，犯罪学，城市地理，房地产发展等等等。已经开始对我们的方法和研究社区表现出兴趣。我很高兴地说，从那以后，技术发展迅速。现在，我们有更多的机会见面和合作，而不必担心旅行预算或碳排放。在这次会议上，我们总共收到了来自世界各地的50个摘要。我们的许多贡献者在大学甚至在其国家中都是类似的“孤独狼”。这强调了我们的研讨会和博士会议的重要性，这是交流思想和灵感的空间。我很感激这次在线博士会议可以以零预算安排，并受自愿努力的推动。我感谢Laura Vaughan和Meta Berghauser Pont在必须将13SSS推回2022时提出了这个想法。一起，我们设法为
评估和优化基于细胞培养的小鸡胚胎成纤维细胞用于生产禽痘疫苗
，3 m，Ghaderi 2* B，Khalesi 1 M Khalili Gheidariy Taghizadeh M 4，Shahkarami Mk 5，Motamed N 2，Karimi Razakani H 1 1.动物病毒疫苗，Razi疫苗和血清研究所的研究和生产部，农业研究教育与推广组织（AREEO），伊朗卡拉杰。2。禽类病毒疫苗，Razi疫苗和血清研究所，农业研究教育与推广组织（AREEO）的研究和生产部，伊朗。3。伊朗伊斯兰阿扎德大学卡拉杰分公司微生物学系。4。RAZI疫苗和血清研究所研发系，农业研究教育与推广组织（Areeo），伊朗卡拉杰。 5。 人类病毒疫苗，Razi疫苗和血清研究所的研究和生产部，农业研究教育与推广组织（AREEO），伊朗Karaj。 6。 禽类病毒疫苗，Razi疫苗和血清研究所，农业研究教育与推广组织（AREEO）的研究和生产部，伊朗。 7。 动物病毒疫苗，Razi疫苗和血清研究所的研究和生产部，农业研究教育与推广组织（AREEO），伊朗卡拉杰。 禽痘疫苗也是在其他国家使用鸡肉胚细胞（CEF）培养物生产的。 该项目的目的是开发基于CEF的家禽痘疫苗，这至关重要，对Razi Institute的要求至关重要。RAZI疫苗和血清研究所研发系，农业研究教育与推广组织（Areeo），伊朗卡拉杰。5。人类病毒疫苗，Razi疫苗和血清研究所的研究和生产部，农业研究教育与推广组织（AREEO），伊朗Karaj。6。禽类病毒疫苗，Razi疫苗和血清研究所，农业研究教育与推广组织（AREEO）的研究和生产部，伊朗。7。动物病毒疫苗，Razi疫苗和血清研究所的研究和生产部，农业研究教育与推广组织（AREEO），伊朗卡拉杰。禽痘疫苗也是在其他国家使用鸡肉胚细胞（CEF）培养物生产的。该项目的目的是开发基于CEF的家禽痘疫苗，这至关重要，对Razi Institute的要求至关重要。抽象背景和目的：在半个多世纪以来，在Razi疫苗和血清研究所在Razi疫苗和血清研究所生产Fowl Pox疫苗，通过注射方法在Chick Chorioalantoicic膜（CAM）的注射方法进行，并且该疫苗在家禽群中有利且有效，并为家人提供了完全满意的群体。材料和方法：在这项研究中，鸡成纤维细胞被用作补充胎牛血清10％（FBS）的汉克斯或DMEM培养基中的原代细胞培养。首先，培养细胞并确定细胞计数。随后，将病毒添加到细胞中。用于制备疫苗的病毒最初是在成纤维细胞中长大的，其滴度为106.3 TCID50/ml。为了确定病毒载量，使用了两种方法斑块形成单元（PFU）和TCID50，对10只鸡进行了安全性和功效测试，对20只鸡和疫苗接种的鸡的效能测试受到野生禽痘病毒的挑战。结果：测试的结果表明，接种鸡对禽痘病毒的急性形式具有足够的耐药性。结论：根据OIE标准，上述实验总共表明，基于细胞培养的家禽痘疫苗可以产生良好的免疫反应，并且具有很高的功效。关键字：家禽痘疫苗；成纤维细胞培养；小鸡绒毛膜膜（CAM）;拉齐学院
双功能叶酸结合天冬氨酸修饰的 Fe3O4 纳米载体用于高效靶向抗癌药物输送
用叶酸结合壳聚糖功能化的纳米复合材料 (Fe3O4/GO) 将 DOX 的负载效率提高到 0.98 mg mg-1，同时仍保持 10.5 emu g-1 的高磁饱和度。21 研究还表明，由于氢键的减弱和壳聚糖的降解，复合材料能够有效促进 pH 触发药物的释放。在另一项研究中，Karimi 和 Namazi 成功制造并利用了一种多功能 Fe3O4@PEG 涂层树枝状聚合物，并用 GO 修饰以有效地递送 DOX。7 根据体外结果，据报道该纳米复合材料表现出高细胞摄取百分比，并表现出优异的诱导乳腺癌细胞 (MCF-17) 凋亡的能力，同时保持与正常细胞系 (MCF-10A) 的生物相容性。最近，我们还成功合成并利用羧酸盐功能化的 Fe3O4 纳米粒子来有效负载和释放 DOX，用于对 HeLa（宫颈癌）细胞系进行化疗。8 根据研究，我们证明不同的羧酸盐部分在决定 Fe3O4 纳米粒子的 DOX 负载和 pH 控制释放能力方面起着至关重要的作用。结果表明，用柠檬酸功能化的纳米粒子在诱导 HeLa 细胞死亡方面表现出最高的效率，这是由于 DOX 和 Fe3O4 纳米粒子表面的柠檬酸残基之间的强相互作用。此外，载药 Fe3O4 纳米粒子与可选择性识别癌细胞靶标的特定配体的结合也已被广泛研究作为靶向递送载体。在各种类型的配体中，叶酸 (FA) 受到了广泛关注，因为已知叶酸受体在多种癌细胞（如脑、皮肤、乳腺、肾脏和肺部）中选择性过表达。21此外，还因为其分子量小且结合力高（K d = 1 10 10 M）。22,23 因此，引导磁场的外部靶向策略和 FA 结合相结合有望增强 Fe3O4 基纳米载体将负载药物精确递送至靶细胞的能力。例如，Yang 等人成功地将 FA 结合到负载有聚乙二醇 PEG 和聚（3-己内酯）PCL 的二嵌段共聚物的 Fe3O4 纳米粒子上，以有效递送抗癌药物。 24 根据结果，FA 附着在聚合物胶束上，负责药物载体的特定识别，以达到癌细胞靶标，这由高细胞摄取量表明。此外，据报道，FA 共轭铁修饰的多壁碳纳米管也表现出作为靶向 DOX 纳米载体诱导 HeLa 细胞凋亡的优异能力。25 在这里，据报道，纳米载体具有较高的 DOX 负载能力 (32 mg mg 1 ) 和由外部近红外辐射触发的延长释放能力。然而，目前大多数 FA 结合都涉及使用大而笨重的锚定分子，例如聚合物或碳基材料，或除 DOX 之外的单独部分。因此，这些用于 FA 和药物的多个结合和锚定分子的存在会限制最佳药物负载能力并降低 Fe 3 O 4 纳米粒子的磁化强度。因此，本研究报告了利用双功能天冬氨酸
差异私有随机凸的速度更快...
保留培训数据的隐私已成为一个重要的考虑因素，现在对于机器学习算法来说是一项艰巨的任务。要解决隐私问题，依从于密码学的差异隐私（DP）（Dwork等，2006）是一个强大的数学保存计划。它允许进行丰富的统计和机器学习分析，现在正成为私人数据分析的事实上的符号。保证差异隐私的方法已被广泛研究，最近在行业中采用（Tang等，2017； Ding等，2017）。作为机器学习和差异隐私社区中最重要的问题之一，在过去的十年中，DP模型中的经验风险最小化问题（即DP-erm）在（Chaudhuri等人，2011年）开始，已经在过去的十年中进行了很好的研究，例如（Bassily等，2014; Bassily等，2014; Wang et ant; Jin，2016年，Kifer等人，2017年，Wang等人，2018a，2019b；dp-dp-erm，其人口（或预期）版本，即私人的固定式凸优化（DP-SCO），近年来从（Bassily等，2014）开始受到很多关注。特定于（Bassily等，2019）首先提供了DP-SCO的最佳速率，具有（ϵ，δ）-DP的一般凸损耗函数，这与DP-MERM中最佳速率不同。后来（Feldman等，2020）通过提供一般性定位技术，将此问题扩展到强烈凸出和（或）非平滑案例。此外，如果损耗函数平滑，它们的方法具有线性时间复杂性。对于非平滑损失函数，（Kulkarni等，2021）最近提出了一种仅需要亚限级梯度复杂性的新方法。虽然已经有大量有关DP-SCO的研究，但问题仍然远远不够知名度。一个关键的观察结果是，所有以前的作品仅着眼于损失函数是一般凸或强凸的情况。但是，还有许多问题甚至比强凸功能强，或者落在凸功能和强烈凸功能之间。在非私人对应物中，各种研究试图通过对损失函数施加其他假设来获得更快的速度。并且已经表明，实现比一般凸损失函数速率快的速率确实可以（Yang等，2018; Koren and Levy，2015; van Erven等，2015），或者甚至可以达到与强凸的强劲速率相同的速率，即使函数也不强劲，karimi et al al an al al an al al and act al and act al and act an al al an al an al an al al an al al an al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al a al al a al al act 201 v exe et a al and lie et as act 2010 8。 Al。，2017）。以此为动机，我们的问题是，对于具有特殊类别的人口风险功能的DP-SCO问题，是否有可能比一般凸的最佳人口和（或（或）强烈凸出案例的最佳人口风险率更快？在本文中，我们通过研究一些类别的人口风险功能来提供有效的答案。尤其是，我们将主要关注种群风险功能满足Tysbakov噪声条件（TNC）1的情况，其中包括强烈凸功能，SVM，SVM，ℓ1频繁的随机性优化和线性回归为特殊情况
截至 2023 年 6 月 12 日的 SAC 员工名单
员工代码 员工姓名 职位级别 基本薪酬 AC05566 SRI。 KANAIYALAL C PANCHAL ASST ENGR 12 109100 AC05660 SMT。 AMITA A SHAH SCI/ENG-SF 13 147000 AC05669 SMT。 JANKI V HINGORANI SCI/ENG-SF 13 147000 AC05736 SRI。 BABUBHAI S LADVA PROJ COOK 5 45400 AC05746 SRI。 PRAVINBHAI L PARMAR ASST ENGR 12 96900 AC05751 SRI。 DASHRATHBHAI B MAKWANA SR TECHN B 10 71100 AC05766 SRI。 MAKSUDAHMED M KARIMI ASST ENGR 12 105900 AC05792 SRI。 ，靠近火车站，纳西克纳西克...... GORDHANBHAI B GURJAR SR.PRJ.AST 9 61500 AC05873 SRI。 VINODKUMAR CHIMANLAL SOLANKI SR TECHN A 8 58600 AC05878 SRI。 ASHOKKUMAR M SOLANKI SR.PRJ.ATT 5 44100 AC05891 SRI. PRATAP S RANA 主厨 5 45400 AC05939 SMT。 NAYANA R MODI SR.PHARM-B 10 90000 AC05976 DR. YOGDEEP P DESAI SCI/ENG-SF 13 147000 AC05986 SRI。 BHAVAN P PATEL ASST ENGR 12 102800 AC06010 SRI。 HITESH J KOTECHA SCI/ENG-SG 13A 171100 AC06034 SRI。 DHARMENDRA M MAHITKAR SR.PRJ.AST 9 73400 AC06105 SRI。 VIJAYKUMAR B JOSHI ASST ENGR 12 102800 AC06106 SRI。 , ZANISH R PATEL ASST ENGR 12 102800 AC06107 SRI。 SANJAY B BHAVSAR ASST ENGR 12 99800 AC06108 SRI。 KIRITKUMAR F PATEL ASST ENGR 12 102800 AC06115 SRI。 DHARMESINH G VASAVA ASST ENGR 12 96900 AC06117 SRI。穆罕默德·谢里夫 F KHEDAWALA PR.PRS.SEC 9 71300 AC06132 SMT。 MANJULABEN KESHAWBHAI VAGHELA SR.PRJ.ATT 5 44100 AC06138 SRI。 KHODIDAS M VAGHELA SR.PRJ.ATT 5 44100 AC06139 SMT。 PRAVINA J BHATT SCI/ENG-SG 13A 166100 AC06142 SRI。 AMUL R PATEL SCI/ENG-SF 13 142700 AC06148 SRI。 HEMRAJ SINGH SCI/ENG-SF 13 155900 AC06152 SMT。 SEEMA S PANCHAL SCI/ENG-SG 13A 166100 AC06154 SMT。 RAKSHA R HEGDE SCI/ENG-SF 13 151400 AC06156 SRI。 USH RAO SCI/ENG-SF 13 151400 AC06160 SMT。 DIPTI RAJESH PATEL SCI/ENG-SG 13A 166100 AC06161 SMT。 NEETA VIRENKUMAR SHETH SCI/ENG-SG 13A 166100 AC06162 SRI。 AMIT H BHATT SCI/ENG-G 14 199600 AC06163 SRI。 VINODKUMAR D PAREKH SCI/ENG-SG 13A 181500 AC06164 SMT。 ARCHANA D BHATT SCI/ENG-SF 13 142700 AC06166 SMT。 SANDHYA G SARODE SCI/ENG-SF 13 142700 AC06167 SRI。 RAVINDRA K HEGDE SCI/ENG-SG 13A 176200 AC06168 SRI。 SHETHIA RAKESHKUMAR R. SCI/ENG-SG 13A 171100 AC06175 SRI. DEVANAND M PANJWANI SCI/ENG-SE 12 105900 AC06176 SRI。 SHREEKANT A MODH ASST ENGR 12 99800 AC06177 SRI。 PRASHANT CHANDRAKANT SHAH ASST ENGR 12 99800 AC06182 SRI。 MOHAMED ISAK N SHAIKH ASST ENGR 12 102800 AC06184 SRI. BALDEVBHAI B VAGHELA SR.PRJ.ATT 5 45400 AC06187 SRI。 JIGESH B MEHTA ASST ENGR 12 102800 AC06189 SRI。 KANDARPKUMAR J BAROT JR.ENGR. 11 91100 AC06190 斯里兰卡。 MUKESHKUMAR C TRIVEDI SCI/ENG-SE 12 102800