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北海道大学医学研究院免疫学教室 助教 公募
北海道大学医学院免疫学助理教授公共招聘，北海道大学疫苗研发中心助理教授（HU-IVRED）1。Job details: 1 assistant professor The Department of Immunology, Hokkaido University School of Medicine and Medical School, was established in 1922 as a Bacteriology Department and produced Dr. Nagano Yasukazu, the discoverer of interferon, and is a traditional laboratory known for many years in the fields of infectious diseases, infection immunity, etc. Currently, we are focusing on innate immunity, MHC expression control, and new cancer treatment 发展。此外，我们正在开发新的疫苗技术作为北海道大学疫苗开发中心的实验室之一，该中心旨在开发国内疫苗。我们期待着收到充满激情和志向高以及将共同发展研究的人们的公众询问。 2。任期：5年。可以通过检查重新任命。 3.研究和职位描述我们的研究目标是NLR蛋白家族激活所获得的免疫系统的机制，以及在传染病和炎症性疾病中的作用。此外，随着发现癌症的主要免疫逃避机制，我们正在开发癌症治疗和生物标志物。具体而言，我们参与了NOD2基因突变对肠道细菌菌群的影响，使用克隆疾病模型开发新的治疗剂，NLRC5/CITA用于创建MHC I类分子转录机制，逃避癌细胞的免疫系统，并开发新的癌症治疗。作为北海道大学创建与发展研究所新成立的疫苗研发中心的核心实验室，我们正在开发针对冠状病毒，其他感染性疾病和癌症的疫苗平台以及疫苗的研究和开发。有关研究的摘要，请参阅以下内容。 https://hokudaiimmunology.wixsite.com/kobayashi/kobayashi/blank-15从技术上讲，我们使用免疫学方法（FACS，收养转移等），细胞学方法（培养，成像，CRIS/CRISPR/CAS9等），组织学方法，组织学方法，组织学方法，基因修饰的小鼠创建，遗传方法，遗传学分析（统计分析）。实验室会议和研讨会将以英语举行，申请人将被要求积极参加学术会议并赚取外部研究资金。除研究以外的其他任务包括对医学生的实践培训和教育，研究生指导以及实验室操作的帮助。 4。申请资格：具有大约7年或更短时间的研究人员 - 具有国际科学期刊的主要作者 - 具有以下专业知识的研究人员
京都制药大学的教育研究成就记录
Professor Associate Professor Lecturer Assistant Professor Assistant President Goto Naomasa Vice President Akaji Kenichi Pharmaceutical Chemistry Furuta Takumi Kobayashi Yusuke Hamada Shohei Pharmaceutical Manufacturing Yamashita Masayuki Kojima Naoto Iwasaki Hiroki Pharmaceutical Chemistry Oishi Shinya Kobayashi Kazuya Herbal Medicine Nakamura Masahiro Pharmaceutical Analysis Takekami Shigehiko Konishi Atsuko Metabolic Analysis Yasui Hiroyuki Kimura Hiroyuki Naito Yukiyoshi Pharmaceutical Physical Chemistry Saito Hiroyuki Nagao Kojiro Ogita Takashi Takayama Takaya Morito Katsuya Public Health Watanabe Tetsushi Matsumoto Takahiro Microbiology and Infection Control Yahiro Kinnosuke Kamoshida Tsuyoshi Cell Biology Fujimuro Masahiro Sekine Yuichi Biochemistry Nakayama Yuji Saito Yohei Yuki Ryuzaburo Pathophysiology Ashihara Eiji Hosoki Masayuki Toda Yuki Pathobiochemistry Akiba Satoshi Ishihara Keiichi Kawashita Eri Pharmacology Kato Shinichi Matsumoto Kenjiro Yasuda Hiroyuki Clinical pharmacology Nakata Tetsuo Ohara Yuki Toba Yue Pharmacology Tanaka Tomoyuki Fujii Masanori Tamura Yuho Clinical oncology Nakata Shinshin Ii Hiromi山原药理学MASARU KATSUMI EIMASA MORISHITA MASATERU药理学EITA tomoyuki Ito ito Yukako Kawabuchi Kawabuchi Shinji临床药理学Westguchi koji koji tsujimoto Sciences Nagasawa Yoshinori Tanahashi Takaichiro Physics Arimoto Shigeru Mathematics Ueno Yoshio General Education Sato Takeshi Imai Chiju Iwasaki Daisuke Asahina Yuko Mimikawa Mariko Sakamoto Naoshi Kishino Ryoji Nozaki Akiko Pharmaceutical Education Research Center Hosoi Nobuzo Kai Akihiro Yoshimura Noriko临床药物教育研究中心Kusumoto Masaaki Tsushima Miyuki Imanishi takashi takasaki chizaki yugo yugo hashizume tsutomu tsutomu nakamura nakamura nobuhiko nobuhiko yano yano yano yano yano yano yano yano yano yano yano matsumura matsumura chikaka chikako chikako intraption trienlation triping sesight inij issey CENTERIOD教育研究中心。中心（Fujiwara Yoichi）Kimura Toru Kinseong Kaoru Tokuyama Yuki Yuki kono kono kyoko takao takao ikuko tokada tetsuya hirayama hirayama eetsuko图书馆（西exit exit koji koji koji koji） Kawashima Hidekazu生物科学研究中心（Kato Shinichi）Saito Michiko Pharmaceutical Science Frontier Research Center（Yamashita Masayuki）联合设备中心（Furuta Takumi）
有限的证据证明2型糖尿病患者的同情神经过度活化
的人，在动脉高血压或2型糖尿病患者中培养了MSNA，但是当两种疾病合并时，更多的是（Huggett等人，2003年； Kobayashi等。，2010年）。与没有2型糖尿病的人体质量指数匹配的对照组相比，2型糖尿病患者的MSNA也增加了（Huggett等人，2005年）。此外，与葡萄糖耐受性受损的人相比，2型糖尿病患者的交感神经神经术和去甲肾上腺素的溢出都增加了，2012年）。最近的一项荟萃分析得出的结论是，2型糖尿病患者的MSNA增加，但在1型糖尿病患者中没有增加（Grassi等人，2020）。开发介入诸如肾神经消融或颈动脉窦刺激之类的介入疗法（Heusser等人。，2010年）对心脏代谢疾病患者的交感神经系统的靶向重新兴趣。然而，健康人的交感神经活动有很大的间隔（Keir等人，2020）。因此，我们在较大的2型糖尿病患者中使用微功能学评估了交感神经活动，以检验以下假设：相当一部分患者的交感神经活动增加。此外，我们试图确定该人群中交感活动的决定因素。
经典量词网络编码：有关张量的故事
我们在这里研究使用量子操作在Quantum网络上执行纯状态的条件，这些量子操作可以通过非零的概率，随机局部操作和经典通信（SLOCC）操作成功。在他们的2010年开创性工作中，Kobayashi等人。展示了如何将任何经典网络编码协议转换为量子网络编码协议。但是，无论是否存在量子网络编码协议的存在是否可能存在经典的存在。通过此问题提出的动作，我们表征了经典和量子网络的非零概率可实现的一组分配任务。我们开发了一个正式的ISM，该ISM包括将分配任务求解到C或r +中张量的分解来构成两种类型的分配协议。使用这种情况，我们研究了两种类型的分布方案之间的等价和差异，它们在它们之间表现出了几种元素和基本关系，以及收敛和差异的具体示例。我们对先前剩下的问题的负面回答：在量子设置中可以实现某些任务，而在经典设置中则不能实现。我们认为，这种形式主义是研究执行多个分布任务的量子网络能力程度的有用工具。
地理亮点2023
撰稿人塞尔吉奥·阿尔巴尼（Sergio Albani），塞缪尔·阿莫斯（Samuel Amos），乔安娜·巴拉斯·林文森（Joanna Balas-Lvinsen），奥马尔·巴里罗（Omar Barrilero），彼得罗·埃利亚·坎帕纳（Pietro Elia Campana），胡安·塞巴斯蒂安·卡纳斯·席尔瓦（Juan SebastianCañasSilva），朱莉·张伯伦（Julie Chamberlain），朱莉·张伯伦（Julie Chamberlain），朱莉·张伯伦（Julie Chamberlain），杰罗姆·卢西亚（Jerome托马斯·哈维（Thomas Harvey），奥黛丽·哈森（Audrey Hasson），温江·黄（Wenjiang Huang），马里科·科巴亚西（Mariko Kobayashi），鲁伊·科塔尼（Rui Kotani），鲁伊·科塔尼（Rui Kotani），鲁伊·科塔尼（Rui Kotani），鲁伊·科塔尼（Rui Kotani），科什蒂·科兹玛 Makabe, Harada Mariko, Nosiseko MASHIYIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII Budiman Minasny, Mamoru Miyakawa, Charles Mwangi, Maud Nale, Merrie Beth Nely, Jim Nelson, Phoebe Oduor, Nicoleta Panta, Lukas Pokorny, Lukas Pokorny, Gegar Prasetya, Felix, Felix Rembold, Jan Rene Larsen, Jose Miguel Rubio Iglesias, Paula Saaino, Stefano Salvi, Klaus Scipal, Tony Song, LIULIN SONG, Ingrid Teach, Dimosthenis Traganos, Sara Venturini, Huawei Wan, Huawei Wan，Guqin Wan Calvince Wara，Yasuhiro Watanabe，Arlene Young，Xiang Zhao，Jie Zhang，Madison Ziegler
具有光子计数检测器CT的钙化冠状动脉中的虚拟钙去除 - 首先体验体验
在1993年，日本研究人员首先报道了患有临床和生物化学疾病的成年患者，类似于尿素周期酶Argininoscinate合成酶1的缺陷引起的经典柑橘类血症1型，但在相应的ASS1基因中缺乏遗传变异。1同一位作者报道了这种情况，称为Citrullinemia类型2或CTLN2，其特征是肝氨基辛酸核酸酯合成酶1（ASS1）的降低，具有正常的动力学特性和热稳定性，伴随着接近正常水平的Ass1 mRNA肝脏中的肝脏中的肝脏1 mRNA，肝脏中的正常水平，正常的翻译活动，没有正常的翻译结构，没有毛的结构效果。1最后，Kobayashi等。将CTLN2的原则确定为不是源自ASS1基因座的，并成功地克隆了因子基因SLC25A13，为2，它们指定为“ Citrin一词”。”基于这种历史的观点，现在被称为由SLC25A13突变引起的常染色体隐性疾病β-氧化，三羧酸（TCA）周期和尿素周期。The disease is characterized by age- dependent, variable clinical manifestations: neonatal intrahepatic cholestasis caused by citrin deficiency (NICCD; OMIM 605814), failure to thrive and dyslipide- mia caused by citrin deficiency (FTTDCD), and adult- onset type II citrullinemia (CTLN2; OMIM 603471).3 - 5
基本等离子体物理学的大型螺旋装置实验概述，以解决达到燃烧血浆条件的关键问题
K。IDA 1，∗，M。Yushuma1，2，M。Cobayshi1，2，T。Cobayashi1，2，N。Kenmochi1，2A，F。Nespoly 3，，R.M. magee 4，F。温暖5，A。Denclage 5，A。Matsuyama 6，R。Sakamoto 1，2，T。Nasu 2，T。Tocuzawa，T。Tocuzawa，2，T。Kinoasha，T。Kinoasha，T。T. 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1A，K。Nagaoka 1，8，M.Nishura 1，9，Y. Tkemura 1，9，Y。Tkemura 1，2.1，2 Vara 12An，W.H.J。 hayashi 13a，M。Markle14，H。Bouver5，Y。Liang15an，M。Leconte16an，D。Moseev5，V.E。 Moiseenko 17，C.G。 Albert 14，I。Allfrey 4，A。Alonso 18，F.J. Arelono 19，N。Ashiker 1，2，A。Azgamy 8，L。Bardoczi 20，M。VanBeckel 21，M。Beurskind5，M。Beurskind5，M.W. Binderbue 4，A。Bortolon 3，S。Brezensect 15，22，R。Bussiana 5，A。Cappa 18，D。Carrara 18，I.C。 Chan 9，J。Cheng 9，X。DI 9，D.J。 然后Hartog 23，C.P。 Dhard 5，F。Ding24，A。Ejiri9，S。Etmer15，T。Fornal25，K。Fujita8，Y。Fujiwara13，H。Funaba1，L。Garcia26，J。Funaba1，J。Funaba1，L。Garcia26，J.M. Garcia-Regana 18，I。Garcia-Cortés18，即 Garkusha 27，D.A。 Gates 28，Y。Ghai 29，E.P。 吉尔森3，H。Gota 4，M。Goto 1，2，E.M。Green 11，V。Hawk 5，S。Hamaguchi Igami 1，2，K。Ikeda 1，S。Ingaki 34，A。Ishizawa 35，A。Ishizawa 35，S. 38，Y。Kawachimagee 4，F。温暖5，A。Denclage 5，A。Matsuyama 6，R。Sakamoto 1，2，T。Nasu 2，T。Tocuzawa，T。Tocuzawa，2，T。Kinoasha，T。Kinoasha，T。T. 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1A，K。Nagaoka 1，8，M.Nishura 1，9，Y. Tkemura 1，9，Y。Tkemura 1，2.1，2 Vara 12An，W.H.J。 hayashi 13a，M。Markle14，H。Bouver5，Y。Liang15an，M。Leconte16an，D。Moseev5，V.E。 Moiseenko 17，C.G。 Albert 14，I。Allfrey 4，A。Alonso 18，F.J. Arelono 19，N。Ashiker 1，2，A。Azgamy 8，L。Bardoczi 20，M。VanBeckel 21，M。Beurskind5，M。Beurskind5，M.W. 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Garcia-Regana 18，I。Garcia-Cortés18，即 Garkusha 27，D.A。 Gates 28，Y。Ghai 29，E.P。 吉尔森3，H。Gota 4，M。Goto 1，2，E.M。Green 11，V。Hawk 5，S。Hamaguchi Igami 1，2，K。Ikeda 1，S。Ingaki 34，A。Ishizawa 35，A。Ishizawa 35，S. 38，Y。KawachiChan 9，J。Cheng 9，X。DI 9，D.J。 然后Hartog 23，C.P。 Dhard 5，F。Ding24，A。Ejiri9，S。Etmer15，T。Fornal25，K。Fujita8，Y。Fujiwara13，H。Funaba1，L。Garcia26，J。Funaba1，J。Funaba1，L。Garcia26，J.M. Garcia-Regana 18，I。Garcia-Cortés18，即 Garkusha 27，D.A。 Gates 28，Y。Ghai 29，E.P。 吉尔森3，H。Gota 4，M。Goto 1，2，E.M。Green 11，V。Hawk 5，S。Hamaguchi Igami 1，2，K。Ikeda 1，S。Ingaki 34，A。Ishizawa 35，A。Ishizawa 35，S. 38，Y。KawachiChan 9，J。Cheng 9，X。DI 9，D.J。 然后Hartog 23，C.P。 Dhard 5，F。Ding24，A。Ejiri9，S。Etmer15，T。Fornal25，K。Fujita8，Y。Fujiwara13，H。Funaba1，L。Garcia26，J。Funaba1，J。Funaba1，L。Garcia26，J.M. 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Cow 27，M。Kubkowska25，S。Kubo1，41，S.S.S.H. Lam 42，A。Langenberg 5， McCarthy 18，D。Medin-Roque 18，O。Midara45，A。Mollen3，C.，S。Murakami11，T。Murase1，C.M。 Muscatello 20，K。Nagasaki 34，D。Naujaks 5，H。Nakano 1，M。Nakata 1，2，Y。 Nishawa 30，St.Nishimoto 8， 患者3，N。Panadero 18，B。Peterson 1，J. of the Villen代表18，J。Romazanov 15，J。Rosato 46，M。Rud 47，S。 Sacaue 1 , 2 , H. Sakai 7 , I. Sakon 48 , M. Saito 47 , St. Street 49 , St. Sereda 23 , T. Standing 5 , K. Satake 1 , R. Seki 1 , T. Seki 1 , S. Sharapov 50 , A. Shimizu 1 , 2 , T. Shimosum 1 , G. Shivam 1 , M. Shoji 1 , D.A. Spong 29，H。Sugma 1，2，Z。 Sun 3，C。Suzuki1，2，Y。Suzuki51，T。Tajima4，E 主题41，G。Ueno 53，H。Uehara 1，2，J.L。 Vescoe 18，E。Wang15，K.Y。 Zhong 24，Q。Zho。国家16号，圣科巴亚西34号，F。Koike40，Yu.V.Cow 27，M。Kubkowska25，S。Kubo1，41，S.S.S.H. Lam 42，A。Langenberg 5， McCarthy 18，D。Medin-Roque 18，O。Midara45，A。Mollen3，C.，S。Murakami11，T。Murase1，C.M。 Muscatello 20，K。Nagasaki 34，D。Naujaks 5，H。Nakano 1，M。Nakata 1，2，Y。 Nishawa 30，St.Nishimoto 8， 患者3，N。Panadero 18，B。Peterson 1，J. of the Villen代表18，J。Romazanov 15，J。Rosato 46，M。Rud 47，S。 Sacaue 1 , 2 , H. Sakai 7 , I. Sakon 48 , M. Saito 47 , St. Street 49 , St. Sereda 23 , T. Standing 5 , K. Satake 1 , R. Seki 1 , T. Seki 1 , S. Sharapov 50 , A. Shimizu 1 , 2 , T. Shimosum 1 , G. Shivam 1 , M. Shoji 1 , D.A. Spong 29，H。Sugma 1，2，Z。 Sun 3，C。Suzuki1，2，Y。Suzuki51，T。Tajima4，E 主题41，G。Ueno 53，H。Uehara 1，2，J.L。 Vescoe 18，E。Wang15，K.Y。 Zhong 24，Q。Zho。Cow 27，M。Kubkowska25，S。Kubo1，41，S.S.S.H.Lam 42，A。Langenberg 5，McCarthy 18，D。Medin-Roque 18，O。Midara45，A。Mollen3，C.，S。Murakami11，T。Murase1，C.M。Muscatello 20，K。Nagasaki 34，D。Naujaks 5，H。Nakano 1，M。Nakata 1，2，Y。Nishawa 30，St.Nishimoto 8， 患者3，N。Panadero 18，B。Peterson 1，J. of the Villen代表18，J。Romazanov 15，J。Rosato 46，M。Rud 47，S。 Sacaue 1 , 2 , H. 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使用电导方法
手稿于2020年7月26日收到；修订于2020年10月13日和2020年10月19日； 2020年10月22日接受。2020年11月16日出版日期；当前版本的日期，2020年11月24日。This work was supported in part by the Applications and Systems-driven Cen- ter for Energy-Efficient Integrated Nano Technologies (ASCENT), one of six Centers in the Joint University Microelectronics Program (JUMP), a Semiconductor Research Corporation (SRC) Program sponsored by DARPA, and in part by the Air Force Office of Scientific Research.本文最初在2020年VLSI技术的虚拟研讨会上发表。本文的评论由编辑M. Kobayashi安排。（通讯作者：Peide D.ye。）Yiming Qu和Junkang Li与Birck纳米技术中心，电气和计算机工程学院，普渡大学，西拉斐特的普渡大学，美国47907，以及电子工程与信息科学学院，Zhejiang University，Zhejiang University，Hangzhou 310027，中国。Mengwei Si，Xiao Lyu和Peide D. Ye在美国47907的Purdue University，Purdue University，Purdue University，Purdue University，美国47907的Birck Nanotech-Notech-Notech-Notech-Notech-Notech-Notech中心（电子邮件：yep@yep@purdue.edu）。本文中一个或多个数字的颜色版本可在https://doi.org/10.1109/ted.2020.3034564上找到。数字对象识别10.1109/ted.2020.3034564
利用人工智能技术自动进行切割工艺规划*
17, 5 (2020), 861。 5) Nobuhiro Sugimura，“工艺设计支持系统的现状与未来”，日本精密工程学会期刊，72, 2 (2006) 165。 6) E. Ueno 和 K. Nakamoto：多任务机床工艺规划支持系统的加工特征提案，日本机械工程师学会会刊，81，825 (2015) DOI：10.1299/transjsme.15-00108。7) Y. Inoue 和 K. Nakamoto：开发用于处理复杂加工操作的多任务机床 CAPP 系统，J. Adv. Mech. Design Syst. Manuf.，14，1 (2020) DOI：10.1299/jamdsm.2020jamdsm0006。8) S. Kobayashi：基于案例的推理的现状与前景，日本人工智能学会期刊，7，4 (1992) 559。 9）Tatsuya Nagano、Keiichi Shirase、Eiji Wakamatsu、Eiji Arai：基于案例推理的切削条件推理系统，日本精密工程学会期刊，67，9（2001）1485。 10) Tetsuya Asano、Ryo Tsukamoto、Keiichi Nakamoto：基于加工特征的案例推理工作设计支持系统开发研究，日本精密工程学会期刊，待发表。 11）O. Cicek、A. Abdulkadir、SS Lienkamp、T. Brox 和 O. Ronneberger，3d U-Net：从稀疏注释学习密集体积分割，arXiv preprint（2016）arXiv：1606.06650。12）M. Hashimoto 和 K. Nakamoto：基于模式识别和深度学习的模具加工工艺规划，J. Adv. Mech. Design Syst. Manuf.，已接受。
卡尔曼滤波器组在飞机发动机中的应用...
卡尔曼滤波器组在飞机发动机故障诊断中的应用 Takahisa Kobayashi QSS Group, Inc. 俄亥俄州克利夫兰 44135 电子邮件：Takahisa.Kobayashi@grc.nasa.gov Donald L. Simon 美国陆军研究实验室 格伦研究中心 俄亥俄州克利夫兰 44135 电子邮件：Donald.L.Simon@grc.nasa.gov 摘要 本文将卡尔曼滤波器组应用于飞机燃气涡轮发动机传感器和执行器故障检测和隔离 (FDI) 以及组件故障检测。这种方法使用多个卡尔曼滤波器，每个滤波器都用于检测特定的传感器或执行器故障。如果确实发生故障，除使用正确假设的滤波器之外的所有滤波器都会产生较大的估计误差，从而隔离特定故障。同时，估计了一组指示发动机部件性能的参数，以检测突然退化。将所提出的 FDI 方法应用于标称和老化条件下的非线性发动机仿真，并给出了巡航运行条件下各种发动机故障的评估结果。证明了所提出的方法能够可靠地检测和隔离传感器和执行器故障。术语 A16 可变旁通管道面积 A8 喷嘴面积 BST 增压器 CLM 组件级模型 FAN 风扇 FDI 故障检测和隔离 FOD 异物损坏 HPC 高压压缩机 HPT 高压涡轮 LPT 低压涡轮 P27 HPC 入口压力 PS15 旁通管道静压 PS3 燃烧室入口静压 PS56 LPT 出口静压 T27D 增压器入口温度 T56 LPT 出口温度