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RAS-SES 598-空间机器人和AI
本课程为机器人探索以及AI驱动的映射和采样技术提供了全面的介绍，该技术量身定制，用于太空探索和地球观察。学生将在计算机视觉，同时本地化和映射（SLAM），多机器人协调以及使用高级AI工具在极端环境中运营等关键领域获得专业知识。课程强调现实世界的实施，将讲座与动手项目结合使用移动性自主系统，包括自主地面，空中和水生机器人作为数字双胞胎可用的以及在梦境实验室中的物理。该课程最终达到了一个基于小组的最终项目，学生在该项目中设计并展示了端到端的机器人系统，用于未来的空间探索，行星科学和地球观察。
RASSF1A 肿瘤抑制因子 - UCD 研究资料库
摘要：RASSF1A 肿瘤抑制因子是一种参与细胞信号传导的再生蛋白。越来越多的证据表明，这种蛋白质位于复杂信号网络的交叉点，该网络包括细胞稳态的关键调节器，例如 Ras、MST2/Hippo、p53 和死亡受体通路。RASSF1A 表达的丧失是实体肿瘤中最常见的事件之一，通常是由 DNA 甲基化导致的基因沉默引起的。因此，重新表达 RASSF1A 或针对其复杂信号网络的影响模块进行治疗是治疗多种肿瘤类型的一种有希望的途径。在这里，我们回顾了 RASSF1A 信号网络的主要模块以及网络失调对不同癌症类型的影响的证据。具体来说，我们总结了介导 RASSF1A 启动子甲基化的表观遗传机制以及 Hippo 和 RAF1 信号模块。最后，我们讨论了重建 RASSF1A 功能的不同策略，以及如何通过多靶向途径方法选择此网络中的可用药节点来开发新的癌症治疗方法。
案例报告：NRAS Q61R/ BRAF D594N突变对Dabrafenib的三重奏，TRAMETINI div>的NRAS Q61R/ BRAF D594N突变的完全反应
肿瘤甲状腺癌，BRAF非V600，NRA，联合免疫疗法和靶向治疗，病例报告。型甲状腺癌（ATC）是一种罕见的甲状腺癌，死亡率接近100％。BRAF V600和NRAS突变是ATC最常见的驱动因素。虽然可以通过BRAF靶向疗法治疗BRAF V600-Mutated ATC的患者，但没有有效的ATC治疗NRAS或非V600 BRAF突变。对于不可遗憾的驾驶员突变患者，免疫疗法提供了另一种治疗选择。在这里，我们提出了一个肿瘤PD-L1阳性（肿瘤比例评分为60％）和NRAS Q61R/ BRAF D594N突变的转移性ATC患者，该突变在PD-1抗体Sintilimab Plus Sintilimab Plus Sintilimab Plus血管生成抑制剂Anlotinib上进展。3类BRAF突变体D594N对MEK抑制剂Trametinib的抑制敏感，其致癌活性也取决于CRAF，BRAF抑制剂Dabrafenib可以抑制这种CRAF。由于这些原因，患者接受了达布拉尼，曲敏替尼和辛蒂利莫比的打捞治疗方案，这导致了完全的病理反应。据我们最大的了解，这是第一份关于与免疫疗法和靶向治疗结合结合的同时NRAS / BRAF非V600突变的ATC患者成功治疗的报告。需要进一步研究以解读dabrafenib/trametinib与PD-1抗体的结合的机制，克服了可能由并发的BRAF和NRAS突变介导的初始免疫疗法抗性。
振荡，超声和介电材料
或可以确定障碍物。这是回声听起来的基本原理。必须清洁超声波。这些波会使污垢或水颗粒振动。因此，这些粒子松开了它们的深度：超声波的这种应用利用了回声原理。海洋深度或与表面和掉落的附着。可以计算出船以下水的深度，可以计算出使用烟灰的烟灰灰尘rom tne烟囱。使用超声波。由于高频和短波长，超声波是1.9.2的工程应用，被水吸收了如此强大的DS无损测试波。波浪量或大约40 kHz。ney是YSTA张力师的生产，并且是非破坏性测试的特征是使用的声波强度低。在这里，声波针对底部或海洋，定期间隔为botom或不期望引起
CRISPR/CAS9介导的洋葱中植物去饱和酶基因的编辑（Allium Cepa L.）
结果和讨论：在总共617个共培养Calli中，21（3.4％）再生芽表现出三种不同的表型：白化，嵌合和浅绿色；与野生型非转化的再生芽相比。在白化芽中，总叶绿素含量大大降低，并且在嵌合芽中显着降低。在六个CAS9基因确认的再生芽中，两种芽表现出由于插入/缺失（Indels）和ACPDS靶点位置和周围的基于替代的突变而引起的白化表型。深度扩增子测序显示两个SGRNA之间的indel频率显着，范围从1.2％到63.4％，以及53.4％的替代频率。ACPDS基因的突变产生了可检测到的白化病表型，因此确定了ACPDS基因的成功编辑。这是第一次在洋葱中成功建立了CRISPR/CAS9介导的基因组编辑方案，而ACPD基因作为一个例子。这项研究将为研究人员提供进一步的洋葱基础研究和应用研究的必要动力。
哈萨克语的释义模型
本文旨在通过研究两个最先进的生成模型（扩散模型和变压器）的适应来弥合这一差距，以在哈萨克州进行文本生成。扩散模型（例如denoising扩散概率模型）在英语的高质量和多样化的文本生成中显示出令人鼓舞的结果[2]。这项研究为哈萨克语和土耳其语的自然语言处理领域做出了宝贵的贡献，为确定语法类别提供了工具。它的优势在于使用机器学习算法和广泛的数据集，这些算法与语言处理的复杂性以及算法适用性的潜在局限性相平衡[3]。同样，在下游任务上进行了微调的经过验证的变压器在各种NLP基准测试中占主导地位[4]。尽管在释义数据集上进行了一些工作[5]。该研究重点介绍了基于样本的机器翻译的基本方面：确定句子之间的相似程度。这涉及将输入句子与数据库中的相应示例对齐，选择该句子的片段，然后对其进行调整或释义以产生预期的翻译[6]。所审查的文章介绍了搜索系统中信息检索技术的新的语言和算法解决方案的开发，考虑到语法和语义的元素，包括turkic文本[7]。该文档提供了总结哈萨克文文本的方法的详细描述[8]，这些研究并不能解决我们解决的问题。此外，还有一些努力在哈萨克语[9]中定义语义上的单词[9]，以及使用生成的预先训练的预先训练的变压器对哈萨克语文本生成的一些初步工作，THR研究涉及对哈萨克语的文本生成模型的经验评估，其特征在于其有限的资源和复杂的形态[10]。研究研究了哈萨克语的语法特征[11]。然而，这些作品都没有全面解决哈萨克（Hazakh）的文本发电挑战，这是一种低资源，形态上丰富的突厥语。
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KULKE H 47.99 英镑 2016 印度历史 第 6 版 24 TOLLE,E 499.00 卢比 2016 新地球 25 TITCHMARSH 19.99 英镑 2012 对植物的热情 26 PRASAD R 225.00 卢比 0 水稻农学教科书 27 NANDI,S.K 575.00 卢比 2014 兽医外科和放射学教科书 28 RANGANATH,G.K 200.00 卢比 2013 教科书 B.S.C 第 3 学期数学 29 BROADWAY A.C. 395.00 卢比 2014农业商业管理 第 1 版 30 KAUSHISH S.K.450.00 卢比 2010 动物饲养教科书 第 1 版 31 VERMA D.N.425.00 卢比 2014 动物营养教科书 第 3 版 32 SRIVASTAVA,KP 495.00 卢比 2010 应用昆虫学教科书，第 I 卷 33 SHUKLA.R.M.1,995.00 卢比 2021 细胞生物学教科书 34 BHATTACHARYA.T 1,295.00 卢比 2016 经济地理教科书 35 GUPTA,I.C 390.00 卢比 2016 工程计量学教科书 36 RAJPUT,R.K 750.00 卢比 2019 流体力学教科书 37 DUBE,H.C 350.00 卢比 2020 真菌细菌和病毒教科书 38 KUMAR,H.D 140.00 卢比 2001 细胞学遗传学和进化教科书 39 VERMA D.N.550.00 卢比 2012 热带地区畜牧生产管理教科书 第一版 40
克里希纳·普拉萨德 PD
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