2025使用结构化矩阵自定义了软磁性注意的电感偏差。Yilun Kuang,Noah Amsel,Sanae Lotfi,Shikai Qiu,Andres Potapczynski,Andrew Gordon Wilson。审查2024年,贝叶斯对抗体的优化是由不断发展的序列生成模型所告知的。Alan Nawzad Amin,Nate Gruver ∗,Yilun Kuang ∗(同等贡献),Yucen Lily Li ∗,Hunter Elliott,Aniruddh Raghu,Calvin McCarter,Peyton Greenside Greenside,Andrew Gordon Wilson。国际学习表征会议(ICLR),2025年,Spotlight 2024解锁令牌作为较大语言模型的泛化界限的数据点。sanae Lotfi ∗,Yilun Kuang ∗(同等贡献),Brandon Amos,Micah Goldblum,Marc Finzi,Andrew Gordon Wilson。神经信息处理系统(Neurips),2024年,Spotlight 2023大型语言模型的非呈现概括范围。sanae Lotfi ∗,Marc Finzi ∗,Yilun Kuang ∗(同等贡献),Tim G. J. Rudner,Micah Goldblum,Andrew Gordon Wilson。国际机器学习会议(ICML),2024 2023具有最大多种能力表示的自然图像的学习有效编码。Thomas Yerxa,Yilun Kuang,Eero Simoncelli,Sueyeon Chung。神经信息处理系统(神经),2023年研讨会论文
•是M.SC或M.N.S.的主席(1)Nejib Smaoui先生(M.N.S. )委员会 )于1990年5月毕业; (2)Samir Hammadi先生(M.N.S. )于1994年5月毕业; (3)Mattew Lyles先生(硕士(硕士)分析了一个比例依赖性的捕食者 - 捕食系统,该系统具有两个斑块,分别于1997年5月; (4)特拉维斯·斯蒂尔(Travis Steele)先生(硕士与论文)分析与比例依赖性的捕食者 - 捕食者系统具有竞争性猎物,并于1997年8月毕业。 (5)Jay Wopperer先生,论文标题:结核病特有,2002年12月。 (6)安德鲁牛仔裤,2006年8月(美国公民)的大师。 (7)罗恩·奥格伯恩(Ron Ogborne),2006年8月(美国公民)的大师。 (8)2008年7月(美国公民)。 (9)Mathew Wienke,2008年8月(美国公民)。 (10)贷款Nyugen,2008年11月。 共同顾问。 (美国公民)。 (11)Aaron Abromowitz(2010)。 (美国公民)。(1)Nejib Smaoui先生(M.N.S.)于1990年5月毕业; (2)Samir Hammadi先生(M.N.S.)于1994年5月毕业; (3)Mattew Lyles先生(硕士(硕士)分析了一个比例依赖性的捕食者 - 捕食系统,该系统具有两个斑块,分别于1997年5月; (4)特拉维斯·斯蒂尔(Travis Steele)先生(硕士与论文)分析与比例依赖性的捕食者 - 捕食者系统具有竞争性猎物,并于1997年8月毕业。 (5)Jay Wopperer先生,论文标题:结核病特有,2002年12月。(6)安德鲁牛仔裤,2006年8月(美国公民)的大师。(7)罗恩·奥格伯恩(Ron Ogborne),2006年8月(美国公民)的大师。(8)2008年7月(美国公民)。(9)Mathew Wienke,2008年8月(美国公民)。(10)贷款Nyugen,2008年11月。共同顾问。(美国公民)。(11)Aaron Abromowitz(2010)。 (美国公民)。(11)Aaron Abromowitz(2010)。(美国公民)。
accomplished under ONR funded Advanced Materials Intelligent Processing Center (University of Delaware), 2000-2003) • Liquid Composite Molding Processes such as RTM, VARTM, SCRIMP, and the variations • Out-Of-Autoclave Vacuum Bag Only (OOA-VBO) process • Void and Defect Characterization and Modeling for Polymer Matrix Composites • Residual Stress and Dimensional Stability of Polymer Matrix合成材料•纳米复合材料和多尺度的微型/纳米纤维增强了制造和特征的复合材料•多孔培养基中的微/纳米流体和悬浮液和悬浮液•功能分级的材料•功能性关节•聚合物复合材料的粘合剂关节收获)
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分化的甲状腺癌(DTC)(1)包括乳头状甲状腺癌(PTC),卵泡甲状腺癌(FTC)及其变异亚型(2),是最常见的内分泌恶性肿瘤,并且最近几年的发病率迅速增加。DTC通常具有良好的预后,碘131治疗和甲状腺抑制剂已被证明对10年生存率的患者有益,范围为80%至95%(3,4)。然而,大约5%-20%的病例可能由于基因突变引起的肿瘤生物学变异,导致不同的亚型和预后不良,这可能与高度浸润性肿瘤的生物学特征有关(5)。因此,甲状腺结节的鉴别诊断仍然很明显。对比增强超声(CEU)可以实时评估组织的微循环灌注(6),提供准确可靠的数据,并且可以避免由个体差异引起的诊断错误(7)。由于甲状腺正常组织中的微容器的丰度,它显示出造影剂后的快速和均匀增强。然而,甲状腺结节具有不同的血管生成模式,并且CEUS上的表现可能不同(8)。先前的研究报道了甲状腺结节的CEUS特征,但是,大多数是基于结节内部(9-11),而CEUS上甲状腺结节的增强模式仍然没有足够的能力来诊断甲状腺癌(12)。到目前为止,只有一项研究重点介绍了结节周围区的CEU特征(13)。这项研究的目的是通过研究甲状腺结节的内部和外围区域的定性和定量参数来评估CEU在DTC的鉴别诊断中的价值。
社会。最重要的是,迄今为止,针对这一系列致残或限制生命的疾病,获得许可的治疗方法极其有限(Chinnery,2015;Viscomi 等人,2023)。线粒体疾病的治疗方法包括对症治疗以改善生活质量或延长寿命,以及基因治疗以减少异质体并治愈细胞生化缺陷。对症治疗包括操纵线粒体的细胞含量、通过雷帕霉素诱导线粒体周转、恢复 NAD + 水平、调节活性氧的产生和氧化应激等(Russell 等人,2020)。基因治疗包括直接编辑线粒体基因组、基因替代疗法(Silva-Pinheiro 等,2020;Ling 等,2021)和线粒体移植疗法(Green field 等,2017)。基因编辑技术作为一种潜在的治疗选择,在过去十年中已在核遗传疾病的治疗中得到广泛研究(Sharma 等,2015;Nelson 等,2016;De Ravin 等,2017;Zheng 等,2022),越来越多的临床试验正在进行中(Arabi 等,2022)。然而,由于缺乏有效的工具来操纵 mtDNA( Silva-Pinheiro 和 Minczuk,2022 年),其在由 mtDNA 突变引起的线粒体疾病中的意义受到阻碍,除非通过锌指融合( Minczuk et al., 2008; Gammage et al., 2014; Gammage et al., 2016a; Gammage et al., 2016b; Gammage et al., 2018b )或 TALE 融合的 fokI 核酸酶( Bacman et al., 2013; Reddy et al., 2015; Bacman et al., 2018; Pereira et al., 2018; Yang et al., 2019)或 TALE 融合的 fokI 核酸酶( Bacman et al., 2013; Reddy et al., 2015; Bacman et al., 2018; Pereira et al., 2018; Yang et al., 2019)切割和消除有害的 mtDNA 拷贝。线粒体DNA碱基编辑技术目前已发展成为生物技术中最常用的编辑技术之一(Pereira et al., 2018),以及基于TALE系统的单体酶(Pereira et al., 2018)。近年来,基于TALE的线粒体DNA碱基编辑工具陆续被引入,第一种是DddA衍生的胞嘧啶碱基编辑器(DdCBE)(Mok et al., 2020),它为按预期操纵线粒体DNA打开了大门。DddA系统来源于伯克霍尔德菌,DdCBE由两半无毒的TALE融合分裂DddA(DddA-N和DddA-C)组成,通过将这两半分裂的DddA重新组装成功能性脱氨酶,催化间隔区域内的胞嘧啶脱氨。目前,DdCBE 已成功应用于植物 (Kang et al., 2021)、哺乳动物细胞 (Mok et al., 2020)、斑马鱼 (Guo et al., 2021)、小鼠 (Lee et al., 2021; Lee et al., 2022a; Guo et al., 2022)、大鼠 (Qi et al., 2021) 甚至人类生殖细胞 (Wei et al., 2022a; Chen et al., 2022) 的线粒体 DNA 编辑。在我们的实验室中,它还已成功用于小鼠早期卵泡阶段的有效生殖系线粒体 DNA 编辑(已提交数据)。不幸的是,它在挽救线粒体疾病方面的应用极其罕见,无论是用于治疗研究(Silva-Pinheiro 等人,2022 年)还是用于临床试验(Chen 和 Yu-Wai-Man,2022 )。众所周知,潜在基因编辑结果的可预测性对于基因编辑技术在临床上用于基因治疗至关重要。为此,已经进行了大量的工作来了解CRISPR系统在核基因组编辑中对不同靶标的编辑规则,并且已经证明对于每个被CRISPR/Cas9编辑的原型间隔物来说,其结果是完全可预测的(van Overbeek et al., 2016 ; Shen et al., 2018 ; Shou et al., 2018 ; Allen et al., 2019 ; Chakrabarti et al., 2019 ; Chen et al., 2019 ; Long, 2019 ; Shi et al., 2019 ),这使我们能够提前知道每种策略在临床上应用的潜在结果。然而,对于线粒体基因组,由于缺乏 DNA 修复,CRISPR/Cas9 尚未参与 mtDNA 编辑
Maria Perepechaenko 和 Randy Kuang Quantropi Inc.,加拿大渥太华 电子邮件:maria.perepechaenko@quantropi.com;randy.kuang@quantropi.com 摘要 — 我们介绍了 Kuang 等人的量子排列垫 (QPP) 的功能实现,使用目前可用的国际商业机器 (IBM) 量子计算机上的 Qiskit 开发套件。对于此实现,我们使用一个带有 28 个 2 量子比特排列门的垫,可提供 128 位熵。在此实现中,我们将明文分成每块 2 位的块。每个这样的块一次加密一个。对于任何给定的明文块,都会创建一个量子电路,其中的量子位根据给定的明文 2 位块初始化。然后使用从 28 排列 QPP 垫中选择的 2 量子比特排列运算符对明文量子位进行操作。由于无法直接发送量子比特,因此密文量子比特通过经典信道进行测量并传输到解密方。解密可以在经典计算机或量子计算机上进行。解密使用逆量子置换垫和用于加密的相应置换门的 Hermitian 共轭。我们目前正在推进 QPP 的实施,以包括额外的安全性和效率步骤。索引术语 — 量子通信、量子加密、量子解密、量子安全、安全通信、QPP、Qiskit、国际商业机器量子 (IBMQ)
作者的完整清单:麦卡锡,艾莉森; SUNY Stony Brook,Karthik材料科学和化学工程Mayilvahanan; Mikaela哥伦比亚大学Dunkin;斯托尼·布鲁克大学国王,史蒂文;加尔文的斯托尼·布鲁克大学quilty;丽莎化学库尔赫尔·布鲁克大学(Stony Brook University);斯托尼·布鲁克大学Kuang,杰森;肯尼斯的Stony Brook University Takeuchi;斯托尼·布鲁克大学(Stony Brook University),化学Takeuchi,以斯帖(Esther);艾伦(Alan)西部布鲁克大学(Stony Brook University); Lei哥伦比亚大学王;布鲁克黑文国家实验室,能源和光子科学Marschilok,艾米;石溪大学
首席技术官兼主任 (环境科技与工业发展部) 信息技术部 Elaine Phang 首席信息官 联合运营部 Vincent Koh 主任 (联合运营部) 转型与标准部 Lee Wee Kuang 主任 (转型与标准部) - Tan Eng Kim 集团主任 (企业服务集团) 财务部 Christine Liang 首席财务官 人力资源与组织发展部 Selena Huynh 主任 (人力资源与组织发展部) 采购与行政服务部 Tang Li Shang 主任 (采购与行政服务部) 新加坡环境研究所 Aw Eng Lim 主任 (新加坡环境研究所) - Andrew Low 集团主任 (小贩中心集团) 运营商管理部 Tan Kian Ann 主任 (运营商管理部)
Finn,Pete Florence,C。Fu,M。Gonzalez Arenas,K。Gopalakrishnan,K。Hausman,A。Herzog,J。Hsu,J。Hsu,B。Irpan,A。莱文(Lu) P. Wohlhart,J。Wu,F。Xia,T。Xia,P。Xu,S。Xu,T。Yu,B。Zitkovich,“ Tkovich,” RT-2:Vision-Language-Action-Action-Action模型将Web知识转移到机器人学习(乡村学习)的机器人会议上Finn,Pete Florence,C。Fu,M。Gonzalez Arenas,K。Gopalakrishnan,K。Hausman,A。Herzog,J。Hsu,J。Hsu,B。Irpan,A。莱文(Lu) P. Wohlhart,J。Wu,F。Xia,T。Xia,P。Xu,S。Xu,T。Yu,B。Zitkovich,“ Tkovich,” RT-2:Vision-Language-Action-Action-Action模型将Web知识转移到机器人学习(乡村学习)的机器人会议上