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重新思考大脑靶向药物输送的危机程序：循环，血脑屏障识别，细胞内转运，病细胞靶向，内在化和药物释放
过去几十年来，纳米颗粒（NP）基于脑部的药物输送系统取得了巨大进展，而鉴于大多数人在交付过程中丢失了大多数，但其治疗潜力尚未得到充分利用。促进大脑药物输送系统的理性设计需要对整个交付过程以及它们可能遇到的问题有深入的了解。Herein, this review first analyzes the typical delivery process of a systemically administrated NPs-based brain-targeting drug delivery system and proposes a six-step CRITID delivery cascade: circulation in systemic blood, recognizing receptor on blood-brain barrier (BBB), intracellular transport, diseased cell targeting after entering into parenchyma, internalization by diseased cells, and finally intracellular drug release.通过将整个交付过程分为六个步骤，本综述旨在深入了解可能限制涉及大脑靶向药物输送系统的交付效率的问题，以及可以保证每一步最小损失的特定要求。当前开发的用于解决这些问题的故障排除的策略将进行审查，并突出显示一些满足这些要求的最先进的设计功能。危险级别的级联级联可以用作设计更有效和特定的脑部靶向药物输送系统的指南。
2024 年秋季 Innside TPI
TPI 祝贺罗切斯特万怡酒店、罗斯维尔万怡酒店和 Arbor Lakes SpringHill Suites 酒店凭借出色的表现获得万豪酒店的高度认可。罗切斯特万怡酒店团队荣获银圈奖，表彰该酒店在该品牌全球客户服务评分中排名前 20%。罗斯维尔万怡酒店团队荣获奖项，表彰该酒店在推荐意向评分方面进步最大。最后，Arbor Lakes SpringHill Suites 酒店团队荣获钻石圈奖，表彰该酒店在该品牌全球客户服务评分中排名前 3%。从这个角度来看，万豪品牌在全球拥有近 10,000 家酒店，罗切斯特、罗斯维尔和 Arbor Lakes 团队是佼佼者。干得好！
天宁岛第十九届市议会
19TMC - 002：一项决议，表彰黄顺公司对天宁岛人类发展基金会所做的贡献。19TMC - 003：一项决议，表彰 JC 咖啡馆对天宁岛人类发展基金会所做的贡献。19TMC - 004：一项决议，支持天宁岛市长 Edwin P. Aldan 请求州长 Arnold I. Palacios 就北马里亚纳群岛国防部活动发出咨询和/或顾问服务建议书征求意见。19TMC - 005：一项决议，表彰和祝贺天宁岛初级中学 JROTC 计划。19TMC - 006：表彰和感谢 Monika Mae Hofschneider Diaz 女士为天宁岛社区和北马里亚纳群岛联邦所做的广泛而杰出的贡献。
在爱荷华州最高法院
3确切地说，Godfrey确定了14个管辖区认识到其州宪法下的直接损害行动：加利福尼亚，康涅狄格州，伊利诺伊州，路易斯安那州，马里兰州，马里兰州，马萨诸塞州，密歇根州，密西西比州，蒙大拿州，新泽西州，纽约，纽约，纽约，北卡罗来纳州，北卡罗莱纳州，德克萨斯州和威斯康星州。898 N.W. 2d，856 n.2。 同样，它也确定了14个司法管辖区不承认这样的主张：阿拉斯加，科罗拉多州，佛罗里达，乔治亚州，夏威夷，夏威夷，肯塔基州，密苏里州，新罕布什尔州，俄亥俄州，俄勒冈州，俄勒冈州，宾夕法尼亚州，罗德岛，罗德岛，田纳西州，田纳西州，犹他州和犹他州。 id。 在857 n.3。898 N.W. 2d，856 n.2。同样，它也确定了14个司法管辖区不承认这样的主张：阿拉斯加，科罗拉多州，佛罗里达，乔治亚州，夏威夷，夏威夷，肯塔基州，密苏里州，新罕布什尔州，俄亥俄州，俄勒冈州，俄勒冈州，宾夕法尼亚州，罗德岛，罗德岛，田纳西州，田纳西州，犹他州和犹他州。id。在857 n.3。
使用基于注意力的DC-GRU网络在板球中的裁判信号识别
计算机视觉在各种运动领域都有广泛的应用，板球是一种具有不同事件类型的复杂游戏，也不例外。在板球比赛中识别裁判员信号对于游戏玩法中的公平而准确的决策至关重要。本文介绍了板球裁判动作视频数据集（Cuavd），这是一个新颖的数据集，旨在检测板球比赛中的裁判姿势。由于裁判拥有对现场发生的事件做出关键判断的权力，因此该数据集旨在为板球中的自动化系统促进自动化系统的发展做出贡献。提出的基于注意力的深卷积GRU网络准确地检测并在视频序列中对各种裁判信号作用进行了分类。该方法在我们准备好的CUAVD数据集和公开可用的数据集上，即HMDB51，YouTube操作和UCF101获得了显着的结果。DC-GRU注意模型表明了其在捕获时间依赖性和准确识别裁判信号作用方面的有效性。与其他高级模型（如传统的CNN体系结构，CNN-LSTM引起关注）和3DCNN+GRU模型相比，提出的模型始终优于识别裁判信号动作。在正确分类裁判员信号视频时，它实现了94.38％的高验证精度。本文还使用诸如F1测量和混乱矩阵之类的性能指标评估了模型，从而确认了它们在识别裁判信号动作方面的有效性。建议的模型在现实生活中具有实际应用，例如体育分析，裁判培训和自动裁判援助系统，在视频中，精确地识别裁判信号是至关重要的。
