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散发性和 MEN1 相关 GEP NET 的新治疗方法
胃肠胰神经内分泌肿瘤 (GEP NET) 是一组异质性且多样化的肿瘤，它们源自共同的神经内分泌细胞。这些肿瘤大多数是偶发性的，而约 20% 则表现为遗传综合征。种系 MEN1 突变会导致一种综合征，这种综合征会增加对多灶性原发性 GEP NET 的易感性。此外，体细胞 MEN1 突变也会发生在这些偶发性病变中。MEN1 变异是胰腺神经内分泌肿瘤中最常见的体细胞突变。在这篇综述中，我们探讨了 MEN1 编码蛋白 menin 的缺失作为 GEP NET 亚群中关键致病驱动因素的含义，其下游后果包括致癌受体 c-MET（肝细胞生长因子受体）的上调。此外，本综述将总结与这些肿瘤在散发性和生殖系 MEN1 突变相关情况下的临床表现、治疗标准和结果相关的数据。最后，我们将介绍 GEP NET 中 c-MET 表达的数据、使用 c-MET 抑制剂的临床试验，并概述这些病变中 c-MET 抑制代表潜在精准医疗靶向方法的分子机制。
贝叶斯网络：推理 - CS 383：人工智能
▪ 因果链 A → B → C，其中 B 不可观察（任一方向） ▪ 共同原因 A ← B → C，其中 B 不可观察 ▪ 共同结果（又称 v 结构） A → B ← C，其中 B 或其后代之一可观察到
概率脉冲神经元网络——计算机时代的神经数学
本书介绍并研究了一类生物神经网络的随机模型。生物神经网络是一个具有大量相互作用的组成部分（神经元）的系统。每个神经元的活动都用一个点过程表示，即神经元发出动作电位（也称为脉冲）的连续时间。一般认为，脉冲活动是系统编码和传输信息的方式。我们对大脑皮层工作原理的大部分理解都源于对点过程的实际观察数据。神经生理学家通过平均或聚合来分析这些数据，构建了所谓的刺激周围时间直方图（46）。据我们所知，（50）是第一个估计脉冲时间序列强度的人，即使他没有使用数学框架，顺便说一句，数学框架当时还不存在。 (46) 即使不使用术语，也清楚地将数据以数学形式表示为点过程的实现。点过程形式主义的明确使用将在 (25) 一书中出现。我们认为，脉冲序列系统的现代统计研究始于 70 年代的 Brillinger（例如，参见 (11) 和 (13)）。点过程是时间点的随机序列。确实有生物学证据表明，神经元的脉冲活动本质上是随机的。按照 Brillinger 的说法，在我们的模型中，给定神经元的脉冲概率是其膜电位的函数。膜电位可以粗略地定义为一组相邻神经元（称为突触前神经元）的整体活动之和。当神经元脉冲时，其膜电位被重置为平衡电位。同时，如果受到影响，则神经元集会经历膜电位
轨道2：核裂变功率和推进-Nets 2020
高温燃料的快速发展对于部署核热推进（NTP）系统至关重要。NTP使用核反应堆将流动的氢气流到> 2000 K，提供了高脉冲推进，大约是化学火箭的能力的两倍。但是，两种由美国平民舰队运营的燃料形式，而历史方法的其他燃料与当前的绩效和运营安全要求不相容。一种称为Tristructral各向同性（TRISO）的替代燃料形式可以满足这些要求。Triso颗粒每个都包含一个可裂变的微球（例如uo 2），由热解碳（PYC），SIC和PYC三重涂层。相应的PYC和SIC“壳”为每个制造的Triso颗粒（〜1 mm）提供裂变产物（FP）遏制系统和压力容器。具体而言，已证明了辐照的Triso颗粒中的FP遏制（1，2），代表了“基于材料的”工程控制，以实现操作安全性。从2011年开始，Triso颗粒的合并是通过在烧结的SIC矩阵中随机堆积进行的。SIC矩阵有效地替换了HTGR中发现的典型石墨。SIC表现出次要的FP障碍，以及其他不同的燃料效果。SIC被氧化物添加剂烧结（3）。使用这种类型的方法，也称为纳米浸润瞬态共晶（nite）SIC，在没有损坏Triso颗粒的情况下进行整合。通常，需要低温和施加压力（约1850°C，20 MPa）以防止Triso损坏。这种方法类似于仔细的基质巩固，以防止复合烧结中的纤维损坏。Nite SIC是已知辐射稳定的少数SIC材料之一。（4）此外，使用脉冲电流烧结（PECS）轴承轴轴轴承堆叠的TRISO颗粒阵列验证了零破裂FCM燃料的工业可行性方法。最近，在2000K的热氢条件下，Benensky等人（5）在2000K的热氢条件下进行了氢测试，显示出相对较高的质量损失动力学和氧化物晶界边界相的浸出。目前尚不清楚Nite SIC的其他变体是否具有相同的局限性。其他碳化物（例如ZRC）的稳定性通过数量级和2000k以上的稳定性提高。
Oceanloop净贷款数百万贷款，以建立第一个陆基...
目前，Oceanloop在基尔和慕尼黑经营两个陆基虾农场，测试了生产高质量虾的新方法。通过其姊妹公司诚实的收获，它将新鲜的虾直接提供给餐馆，超市和消费者。该公司为进口虾提供了可持续，可追溯和动物友好的替代品。使用先进的技术，Oceanloop允许农民控制生产的各个方面，从而使过程更加注重并减少自然资源的使用。它还使用计算机视觉和AI等数字工具来实时监测虾健康，从而改善动物福利。
铸造网，取得成功 - 印度的渔业...
•https://dfs.gov.in/sitault/files/01-10/prospl.apl.13&moden = 3&lap=3&lap=3&lap=3&lap=3&lap=3&lap=3&lap=3&lag=gi https://ppib.gov.in/pressingaspage.aspx?prid=2096/pmksp.100.19,100.14/rpports/rpports/aquapkark http：//164.100.192.144/reports/reports/reports/reatefific ports/artific stortalport• https://pib.gov.in/nnewsite/printease.spx?ravt=13884/plv.3/viecen.ap：apid https：//dof.gov.gov.in/marine-fisies•https•https
Petri网络在建模葡萄糖调节过程中
抽象糖尿病是一种慢性病，被认为是一种文明疾病，其特征是持续的高血糖水平。毫无疑问，越来越多的人会患有糖尿病，因此更好地了解其生物学基础是至关重要的。与血液中葡萄糖水平的控制有关的基本过程是：糖酵解（分解葡萄糖的过程）和葡萄糖合成，均发生在肝脏中。糖酵解在喂养过程中发生，并被胰岛素刺激。另一方面，葡萄糖合成发生在禁食期间，并被胰高血糖素刺激。在论文中，我们提出了肝脏中糖酵解和葡萄糖合成的培养皿网模型。该模型是基于医学文献创建的。标准培养皿网的技术用于分析模型的特性：陷阱，可及性图，令牌动力学，僵局分析。论文中描述了结果。我们的分析表明，该模型捕获了不同酶与物质之间的相互作用，这与禁食和喂养过程中发生的生物过程一致。该模型构成了我们长期目标的第一个要素，即在健康的人和患有糖尿病的人中创建葡萄糖调节的整个身体模型。
神经加法模型：利用神经网络进行可解释的机器学习
深度神经网络 (DNN) 是功能强大的黑盒预测器，在各种任务上都取得了令人印象深刻的表现。然而，它们的准确性是以牺牲可理解性为代价的：通常不清楚它们如何做出决策。这阻碍了它们在医疗保健等高风险决策领域的适用性。我们提出了神经加性模型 (NAM)，它将 DNN 的一些表达能力与广义加性模型固有的可理解性相结合。NAM 学习神经网络的线性组合，每个神经网络都关注一个输入特征。这些网络是联合训练的，可以学习输入特征和输出之间任意复杂的关系。我们在回归和分类数据集上的实验表明，NAM 比广泛使用的可理解模型（如逻辑回归和浅层决策树）更准确。它们在准确性方面的表现与现有的最先进的广义加性模型相似，但更灵活，因为它们基于神经网络而不是增强树。为了证明这一点，我们展示了如何利用 NAM 对合成数据和 COMPAS 累犯数据进行多任务学习（由于其可组合性），并证明了 NAM 的可微分性使它们能够为 COVID-19 训练更复杂的可解释模型。源代码可在 neuro-additive-models.github.io 上找到。
第 5 版 SESAR 解决方案 #02 机场管制员安全网
• 在 DS16 中，AERODROME-ATC-23a 被指示为强制性的。但是，根据变更请求 (3115) 中的要求，它应该是可选的，因为里加的 SESAR 1 现场试验并未显示需要改进 CATC 和 CMAC 的监控，但据了解，一些机场将来可能需要它。 • AERODROME-ATC-50 的名称是在 SESAR 1 积压中创建的变更请求 (3165) 中提出的，但尚未在 DS16 中实施。 • 支持 AO-0201 的促成因素未列出。 • 促成因素 AERODROME-ATC-03 位于基线中，尽管它已由项目 12.03.02 解决。由于此促成因素不支持 DS16 中的 OI 步骤 AO-0104-A，因此未在上面的列表中提及。