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学术论文（同行评审）
Orita，A。Mukai，H。Tomita，S。Tomita，K。Bamagishi，H。Ebi，Y。Tamada，K。Kamada，H。Woo，F。Ishida，E。Takada，H。 /div;Orita，A。Mukai，H。Tomita，S。Tomita，K。Bamagishi，H。Ebi，Y。Tamada，K。Kamada，H。Woo，F。Ishida，E。Takada，H。 /div;
M. Cito、R. Baba、D. Childs、BA Harrison、A. Watt、T. Mukai、RA Hogg，“Resona 中结构无序的微光致发光表征
我们研究了宏观 PL 和 μPL（激发和检测面积 ≤ 5µm 2 ）之间的差异。低温微光致发光 (μPL) 用于评估不同长度尺度上高电流密度 InGaAs/AlAs/InP 谐振隧道二极管 (RTD) 结构的结构完整性。薄且高应变的量子阱 (QW) 会受到阱和势垒厚度单层波动的影响，这会导致其能带轮廓发生随机波动。使用常见的光刻掩模减小激光光斑尺寸以达到典型的 RTD 台面尺寸（几平方微米），从而执行 μPL。我们观察到，对于 1μm 2 左右的光斑尺寸，PL 线形在晶圆上的多个点上表现出很大的差异。通过线形拟合研究了 PL 中的这些变化，并根据应变弛豫过程带来的长程无序变化进行了讨论。我们还强调这种 μPL 是一种强大且经济高效的 RTD 结构无损表征方法。
NRI 将于 2025 年推出尖端金融 AI 平台
有关本新闻稿的垂询： 野村综合研究所有限公司企业传播部 Lawrence Hale Sterling 电话：+81-3-5877-7100 电子邮箱：kouhou@nri.co.jp 有关本平台的垂询： 野村综合研究所有限公司金融流程创新规划部 Keiko Mukai、Masakazu Murao 电子邮箱：fin-ai@nri.co.jp
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1。Pigou，L。; Dieleman，s。; Kindermans，P.-J。 ; Schrauwen，B。 使用卷积神经网络的手语识别。 在计算机视觉中 - ECCV 2014研讨会； Agapito，L.，Bronstein，M.M.，Rother，C。，编辑。 ; Springer International Publishing：CHAN，2015年；卷。 8925，pp。 572–578 ISBN 9783319161778。 2。 Zaki，M.M。 ; Shaheen，S.I。 使用基于新视觉的功能组合的手语识别。 模式识别信2011，32，572–577，doi：10.1016/j.patrec.2010.11.013。 3。 Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。 在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。 19–24。 4。 bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。 在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。 1-7。 5。 Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Pigou，L。; Dieleman，s。; Kindermans，P.-J。; Schrauwen，B。使用卷积神经网络的手语识别。在计算机视觉中 - ECCV 2014研讨会； Agapito，L.，Bronstein，M.M.，Rother，C。，编辑。; Springer International Publishing：CHAN，2015年；卷。8925，pp。572–578 ISBN 9783319161778。2。Zaki，M.M。 ; Shaheen，S.I。 使用基于新视觉的功能组合的手语识别。 模式识别信2011，32，572–577，doi：10.1016/j.patrec.2010.11.013。 3。 Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。 在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。 19–24。 4。 bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。 在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。 1-7。 5。 Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Zaki，M.M。; Shaheen，S.I。使用基于新视觉的功能组合的手语识别。模式识别信2011，32，572–577，doi：10.1016/j.patrec.2010.11.013。3。Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。 在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。 19–24。 4。 bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。 在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。 1-7。 5。 Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。19–24。4。bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。1-7。5。Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Gupta，Nikhil。“字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。6。jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。1-6。7。Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。8。1-4。9。3D卷积神经网络，用于动态手语识别。计算机期刊2018，61，1724–1736，doi：10.1093/comjnl/bxy049。Kanavos，A。; Papadimitriou，O。; mylonas，p。; Maragoudakis，M。使用深层卷积神经网络增强手语识别。 在第2023届第14届国际信息，情报，系统与应用程序（IISA）会议录中； IEEE：沃尔斯，希腊，2023年7月10日； pp。 张，p。; Wang，D。; Lu，H。多模式视觉跟踪：审查和实验比较。 comp。 Visual Media 2024，10，193–214，doi：10.1007/s41095-023-0345-5。Kanavos，A。; Papadimitriou，O。; mylonas，p。; Maragoudakis，M。使用深层卷积神经网络增强手语识别。在第2023届第14届国际信息，情报，系统与应用程序（IISA）会议录中； IEEE：沃尔斯，希腊，2023年7月10日； pp。张，p。; Wang，D。; Lu，H。多模式视觉跟踪：审查和实验比较。comp。Visual Media 2024，10，193–214，doi：10.1007/s41095-023-0345-5。
通过免疫细胞特异性转录组的关联研究
Xianyong Yin, 1,2,3,4,5,6 Kwangwoo Kim , 7 Hiroyuki Suetsugu, 8,9,10 So-Young Bang, 11,12 Leilei Wen, 1,2 Masaru Koido, 9,13 Eunji Ha, 7 Lu Liu, 1,2 Yuma Sakamoto, 8,14 Sungsin Jo, 12 Rui-Xue Leng , 15 Nao Otomo, 8,9,16 Young-Chang Kwon, 12 Yujun Sheng, 1,2 Nobuhiko Sugano , 17 Mi Yeong Hwang, 18 Weiran Li, 1,2 Masaya Mukai, 19 Kyungheon Yoon, 18 Minglong Cai, 1,2 Kazuyoshi Ishigaki, 9,20,21,22 Won Tae Chung, 23 He Huang, 1,2 Daisuke Takahashi, 24 Shin-Seok Lee, 25 Mengwei Wang, 1,2 Kohei Karino, 26 Seung-Cheol Shim, 27 Xiaodong Zheng, 1,2 Tomoya Miyamura, 28 Young Mo Kang, 29 Dongqing Ye , 15 Junichi Nakamura , 30 Chang-Hee Suh, 31 Yuanjia Tang, 32 Goro Motomura, 10 Yong-Beom Park, 33 Huihua Ding , 32 Takeshi Kuroda, 34 Jung-Yoon Choe, 35 Chengxu Li, 4 Hiroaki Niiro, 36 Youngho Park, 12 Changbing Shen, 37,38 Takeshi Miyamoto, 39 Ga-Young Ahn, 11 Wenmin Fei, 4 Tsutomu Takeuchi , 40 Jung-Min Shin, 11 Keke Li, 4 Yasushi Kawaguchi, 41 Yeon-Kyung Lee, 11 Yong-Fei Wang , 42 Koichi Amano, 43 Dae Jin Park, 11 Wanling Yang , 42 Yoshifumi Tada, 44 Yu Lung Lau, 42 Ken Yamaji, 45 Zhengwei Zhu, 1,2 Masato Shimizu, 46 Takashi Atsumi, 47 Akari Suzuki, 48 Takayuki Sumida, 49 Yukinori Okada , 50,51,52 Koichi Matsuda, 53,54 Keitaro Matsuo, 55,56 Yuta Kochi , 57 Japanese Research Committee on Idiopathic Osteonecrosis of the Femoral Head, Kazuhiko Yamamoto , 48 Koichiro Ohmura, 58 Tae-Hwan Kim , 11,12 Sen Yang, 1,2 Takuaki Yamamoto, 59 Bong-Jo Kim, 18 Nan Shen , 32,60,61 Shiro Ikegawa, 8 Hye-Soon Lee, 11,12 Xuejun Zhang, 1,2,62 Chikashi Terao , 9,63,64 Yong Cui, 4 Sang-Cheol Bae 11,12
胰腺β单元格：社论
胰腺β细胞通过作为胰岛素的主要来源来维持葡萄糖稳态方面起着关键作用。这些细胞负责胰岛素的合成，储存和释放，该胰岛素的合成，储存和释放是由于身体代谢状态的变化而受到严格调节。由于β细胞在糖尿病病理生理学中的核心作用，其生物学引起了科学界的显着兴趣。更好地了解β细胞生物学的多个方面可能会导致制定新的预防策略和治疗，从而延迟或停止疾病进展。这个特刊“胰腺β细胞”介绍了14篇文章的集合，其中包括五篇原始论文和9篇评论，突出了Beta细胞研究的各个方面。此问题的重点是控制β细胞质量膨胀和存活的分子机制，尤其强调了成熟β细胞功能的显着途径。贡献涵盖了广泛的主题，包括氧化应激对β细胞的影响[1-3]，组织间通信[4-7]，以及β细胞质量和功能的主调节剂[8-10]等。Mukai及其同事[1]回顾了氧化应激和β细胞抗氧化剂机制的作用，总结了β细胞中抗氧化酶的低表达和氧化应激如何损害胰岛素的分泌。作者建议核因子2与2相关因子2（NRF2）是β细胞抗氧化剂反应的主要调节剂。作者建议TMAO可能在糖尿病生成条件下介导一种补偿性的蛋白质作用。Wu及其同事[3]探索了在氧化应激条件下4-辛基伊替酸（4-OI）对胰腺β细胞的影响。研究人员发现，4-OI治疗减少了活性氧的产生，抑制细胞死亡途径激活和炎性细胞因子分泌，并逆转了缺氧诱导的细胞死亡，这表明4-OI可能在氧化应激条件下增强β细胞存活。此外，此问题还包括有关分子和其他组织中产生因素对β细胞功能的影响的文章。Krueger及其同事[4]研究了肠道微生物代谢产物三甲胺N-氧化物（TMAO）对功能性β细胞质量的影响。研究人员发现，尽管据报道患者的2型糖尿病（T2D）水平升高，但TMAO保护了β细胞功能并改善氧化和内质网应激。Fernandez-Millan及其同事[5]讨论了诸如T2D等代谢疾病病理学中的组织间交流的重要性，强调了如何理解Beta细胞与代谢和非代谢组织进行通信的方式提供了新的研究领域。他们强调了来自各种器官和组织对β细胞生物学的分泌因素的影响，这表明血时间交流可以为糖尿病研究提供新的机会。内分泌胰岛与胰腺中外分泌细胞的物理接近允许这些相邻细胞类型之间的旁分泌相互作用。作者强调了在这些情况下对糖尿病进行早期诊断的重要性。外分泌疾病对β细胞的影响是Ciochina and Floeagues的评论[6]，它描述了慢性胰腺炎，急性胰腺炎，囊肿性肿瘤，胰腺癌，胰腺癌，胰腺癌，胰腺切除术以及Autoimmmune Pancreatiation and Autoimmune Pancreatiation如何影响Beta Celle和Diabect。Kryvalap及其同事[7]回顾了在外分泌胰腺中表达的蛋白酶和Serpin蛋白酶抑制剂对胰岛病理生理学的影响。作者探讨了对抑制或增强蛋白酶的反对意见
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. 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。Kawachihayashi 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。KawachiMoiseenko 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。KawachiAlbert 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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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. 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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。Vescoe 18，E。Wang15，K.Y。Zhong 24，Q。Zho。Zhong 24，Q。Zho。Watanabe 1，35，T。Wauter 54，U。Wenzel5，M。Yajima1，I。Yajima1，R。Yanai1，R。Yasuhara1，Y。Yoshimura55，M。Zarnstorff3，M。Zarnstorff3，M。Zhao1，G.Q。M. Zhao 1，G.Q. div>