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量子算法，用于确切的最小ESOP最小化，不完全指定的布尔函数和可逆合成
独家产品总和（ESOP）最小化问题长期以来一直对研究界有所了解，因为它在经典逻辑设计（包括测试的低功率设计和设计），可逆逻辑合成和知识发现等方面具有重要意义。但是，对于任意函数的七个变量，尚无确切的最小化方法。本文介绍了一种新型的量子古典杂化算法，可用于最小化不完全指定的布尔函数的确切最小的ESOP最小化。该算法从约束和利用Grover的算法提供的量子加速度构建或构造，从而找到了这些甲壳的解决方案，从而改善了经典算法。与许多现有算法相比，ESOP表达式的编码可导致的决策变量大大减少。这也扩展了确切的最小ESOP最小化的概念，以最大程度地降低将ESOP表达作为量子电路的成本。在作者知识的范围内，这种方法从未出版过。通过量子模拟对该算法进行了完全且未完全指定的布尔函数测试。
建模合作者：通过LLM工具使用
从内容节制到野生动植物保护，需要模型识别细微或主观的视觉概念的应用数量正在增长。传统上，开发用于此类概念的分类器需要在数小时，天甚至数月内衡量的大量手动努力来识别和注释培训所需的数据。即使最近提出的敏捷建模技术可以快速地进行图像分类器的快速启动，但仍需要用户花费30分钟或更多的单调，重复的数据标签，以训练一个罪恶的分类器。利用了Fiske的认知灾难理论，我们提出了一个新框架，通过用自然语言相互作用代替人类标签，从而减少了由自然语言相互作用，从而减少了通过一个数量级来定义的总体努力所需的总体努力：从将2,000张标记的图像定义为只有2,000张图像到只有100张图像到100次自然语言相互作用。我们的框架利用了大型语言模型和视觉语言模型的基础模型的最新进展，以通过对话和自动标记培训数据点来雕刻概念空间。最重要的是，我们的框架消除了对人群来源注释的需求。此外，我们的框架最终生产出在成本敏感的方案中可部署的轻量级分类模型。在15个主观概念和2个公共图像分类数据集中，我们训练的模型的表现优于传统敏捷建模以及最先进的零拍模型，例如Align，clip，cupl，Cupl和大型视觉问题回答诸如Pali-X之类的模型。
Microsoft Word - USCENTCOM MOD THIRTEEN - TAB A - 扩大部署至 CENTC 的最低适用标准
3.对于可能损害正常功能的状况，鼓励评估功能能力以确定在生理需求条件下的健康状况。这包括完整的心脏评估，包括压力成像（当有冠状动脉疾病时）或官方功能能力检查（FCE）（针对骨科问题）。评估提供者应特别注意可能对个人或他人造成危险和/或妨碍在部署环境中执行功能要求的任何情况。此外，必须将剧院环境中药物的类型、数量、适用性和可用性视为潜在限制。部署前处理中心的医疗检查/筛查程序可能有所不同；个人应联系各自的动员地点以获取处理清单。
下一代抗PD-L1/IL-15免疫细胞因子在冷肿瘤中引起上抗肿瘤的优质抗肿瘤免疫力
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2023年8月5日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.08.02.551593 doi：biorxiv preprint
去除发育调节的微况对幼虫斑马鱼的脑形态和功能的影响很小
FNBP1 PPFIA2 CPEB4A MEAF6 TRAPPC13 PTPPRUB KCNMA1A MED23 PLECA DIP2A ADGRL2A-1 EPRS1 MEF2CA TENM4-1 Pus7 TRRAP CAMTA1A NCKAP1A ADGRL2A-2 CNPRAK1G1 Mon2 VIKIAAK1AAK1AA ADGRL2B CLEC16A NRXN1A FRYA GPC6A EIF4G3B AP1G1 CLASP2 PTPRFA CASKA CASKA PTPRD-2 SYNJ1-2 PTK2AB-2 SCYL2 SCYL2 SCYL2 DOCK4B PPP6R3 ABIFFFFL3 ABIFFFFL L1CAMA PTPRUA TENM2 KCNQ5A NRG1 SUCO PTPRK PTK2AB-1 DOP1A TTC28 ERGIC3 DIP2CB DOCK4 CACN3B DCTN4 SGIP1B FRYB MAPK8IP3 SPTAN1 KIF1B RAPGEF2 CPEGGEF2 CPEF2 CPEBB4B NRG2B CAMTA1B NRG2A PPFIA4
采用深度学习方法分割胎儿脑部 MRI 中发育皮层，并尽量减少手动标记
我们开发了一个基于深度神经网络的自动化系统，用于快速、灵敏地对胎儿脑 MRI 中的皮质灰质进行 3D 图像分割。缺乏广泛/公开可用的注释是一个关键挑战，因为通常需要大量标记数据来训练具有深度学习的敏感模型。为了解决这个问题，我们：(i) 使用 Draw-EM 算法生成初步组织标签，该算法使用期望最大化，最初设计用于新生儿领域的组织分割；(ii) 采用人机交互方法，由专家胎儿成像注释员评估和改进模型的性能。通过使用将自动生成的标签与专家的手动细化相结合的混合方法，我们扩大了基本事实注释的效用，同时大大降低了它们的成本（283 片）。深度学习系统是在从发展人类连接组项目的胎儿队列中获得的 249 个 3D T2 加权扫描中开发的，这些扫描是在 3T 获得的。系统分析表明，该系统不受扫描时的胎龄影响，因为尽管胎儿皮质形态和强度存在差异，但该系统可以很好地推广到很宽的年龄范围（21-38 周）。还发现该系统不受大脑周围区域（羊水）强度的影响，而羊水通常是胎儿领域神经成像数据处理的主要障碍。关键词：胎儿、发育、大脑、皮质、灰质、3D 分割、深度学习。
工程性动物模型的多余jak2 v617f突变体等位基因负担
多性疾病Vera（PV）是一种慢性骨髓增生性新血浆（MPN），其特征是红细胞过量。超过95％的PV患者疾病是由JAK2 V617F突变驱动的。虽然JAK2 V617F突变小鼠模型为PV生物学提供了机械见解，但这些模型中的大多数呈现出比在PV患者中发现的JAK2 V617F的变体等位基因频率（VAF）高得多的突变细胞负担。因此，当前的PV小鼠模型对PV DE Velopment的最早阶段的了解有限，包括疾病表现所需的最小突变细胞负担是什么。为了避免这些局限性，我们开发了一种使用CRISPR/CAS9同源指导修复（HDR）的PV的工程模型，以使JAK2 V6717F突变突变到人类CD34 +细胞的内源性基因座。Xenograftage靶向细胞进入NSGS小鼠，在体内概括了人类PV病理。我们使用此工具来解决两个问题：（i）生成PV病理所需的最小突变体VAF是什么，并且（ii）起源细胞的发育环境会影响MPN的疾病轨迹。该模型提供了一种有价值的临床前工具，可以在体内测试新的PV疗法，并在主要患者样品受到限制或不可用时研究PV的开发和进展。脊髓增生性肿瘤（MPN）是由造血干细胞和祖细胞（HSPC）中获得的体细胞突变驱动的，其特征是一个或多个髓样谱系的异常增殖。JAK2 V617F突变是MPN的反复驱动器。1,2 MPN可以作为多性心血症垂直（PV；过量的红细胞），必需的血小板细胞（ET；多余的血小板）或骨髓纤维化（MF；骨髓纤维化）。3-5然而，JAK2 V617F突变细胞的负担在患者中差异很大，并且可以诱导VAF非常低的临床表型。6,7在PV中，超过95％的患者将JAK2 V617F作为驱动致病性突变，但在某些患者中，突变负担可能低于3％VAF。 8尚不清楚这种低突变细胞负担如何产生MPN病理。 当前的JAK2 V617F小鼠建模策略利用复古病毒转导，9,10个转基因等位基因，11或遗传敲入（KI）模型。 12,13然而，这些模型中的大多数产生了高JAK2 V617F突变频率，这些突变频率不能准确反映PV患者的克隆轨迹。 为了超越小鼠模型的局限性，我们最近开发了从MPN患者移植CD34 +细胞的方法，以产生患者衍生的异种移植物（PDX）。 在MF的情况下，对患者衍生的CD34 +细胞的异型范围能够传播基因型，表型和关键患者病理，例如PDX中的网状纤维化。 14然而，尝试从PV患者产生PDX的尝试不太成功，植入率很差和可获得的CD34 +细胞数量有限6,7在PV中，超过95％的患者将JAK2 V617F作为驱动致病性突变，但在某些患者中，突变负担可能低于3％VAF。8尚不清楚这种低突变细胞负担如何产生MPN病理。当前的JAK2 V617F小鼠建模策略利用复古病毒转导，9,10个转基因等位基因，11或遗传敲入（KI）模型。12,13然而，这些模型中的大多数产生了高JAK2 V617F突变频率，这些突变频率不能准确反映PV患者的克隆轨迹。为了超越小鼠模型的局限性，我们最近开发了从MPN患者移植CD34 +细胞的方法，以产生患者衍生的异种移植物（PDX）。在MF的情况下，对患者衍生的CD34 +细胞的异型范围能够传播基因型，表型和关键患者病理，例如PDX中的网状纤维化。14然而，尝试从PV患者产生PDX的尝试不太成功，植入率很差和可获得的CD34 +细胞数量有限
伊迪丝（Edith）：跨河网络的R-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-Backage都具有最少的先验信息
。cc-by-nc 4.0国际许可（未获得同行评审证明），他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年1月17日。 https://doi.org/10.1101/2024.01.16.575835 doi：biorxiv preprint
改变纳米囊化制剂的潜力和数字化的透皮斑块组合，作为对乳腺癌的最小侵入性治疗
器官和身体组织，例如皮肤，肺，乳房和消化道，具有不同的肿瘤特征。通过快速且不受控制的细胞发育，癌症通常会导致恶性或侵袭性肿瘤肿块，这会损害器官功能，并导致严重的并发症，如果不早及其适当地解决。全球癌症的患病率继续上升，世界卫生组织（WHO）在2020年记录了约1930万例新病例和1000万与癌症有关的死亡。[1]不可否认，癌症已成为全世界死亡的主要原因，根据癌症和地理位置的类型，患病率有所不同。癌症分类系统通常基于癌症外观的组织起源，例如乳腺癌是在乳房中变得恶性肿瘤的肿瘤细胞。妇女子宫颈的子宫颈癌；和淋巴系统中的淋巴结癌。[2]乳腺癌本身的死亡率最高，占所有与癌症相关的死亡的25％的百分比。[3]它不止于此，在慢性阶段的5年生存率下降了30％。[4]该疾病的诊断过程包括具有异常和非典型细胞增生特征的组织病理学评估。此外，恶性肿瘤的其他特征包括高骨质核和细胞发育异常，伴有高蛋白症和大量症状。
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