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NGAUS 138 大会决议 ...
B. F-16 综合电子战 (EW) 套件 C. 安全视距 (SLOS) 和超视距 (BLOS) 及 3D 音频通信 D. 先进瞄准吊舱（ATP 升级和采购） E. 昼夜兼容头盔式综合瞄准 (HMIT) F. 附加高分辨率显示器 – 中央显示单元 (CDU) G. 导弹预警系统 H. 为 F-15 飞机 ALR-69A 数字通道化雷达预警接收器提供额外资金 I.使用寿命延长计划 J.天气精确瞄准能力 K. 飞行数据记录器升级 L. 资助和采购 F-16 上的 Link-16 数据链能力，包括 Block 30 型号（2016 年）
通过活动推理在边缘设备上的自适应流处理
当前物联网的情况正在见证数据量的不断增加，该数据量是在恒定流中生成的，呼吁新颖的架构和逻辑解决方案来处理它。将数据处理转移到计算频谱的边缘可确保负载的更好分配，并且在原理中，较低的潜伏期和更好的隐私性。但是，管理这种结构很复杂，尤其是当要求（SLOS）的要求（SLO）（SLO）需要确保由应用程序的所有者和基础架构经理指定时。尽管基于机器学习（ML）的管理解决方案，研究人员和从业人员有大量提案，但仍在努力进行长期预测和控制以及准确的故障排除。因此，我们提出了一种基于主动推理（AIF）的新型ML范式 - 神经科学的概念描述了大脑如何不断预测和评估感觉信息以减少长期惊喜。我们在异质的真实流处理用例中实现并进行评估，其中基于AIF的代理商不断优化了在多个设备上运行的三个自动驾驶服务的三个SLO的实现。代理使用因果知识逐渐了解其行为与要求满足以及哪些配置有偏爱的理解。通过这种方法，我们的代理需要三十次迭代才能收敛到最佳解决方案，
成纤维细胞网状细胞通过MHCII- ...
急性移植与宿主疾病（AGVHD）是同种异体造血细胞移植（Allo-HCT）的一种威胁生命的并发症，该并发症是由同种反应性T细胞造成的二次淋巴机构（SLOS）（SLOS）和随后对AGVHD目标组织损害的同种反应性T细胞的并发症。近年来，Treg转移和/或扩张已成为调节AGVHD的有希望的疗法。然而，尚未探索培养tregs防止AGVHD所必需的细胞壁细分市场。在这里，我们测试了在CCL19 +成纤维细胞网状细胞（FRCS）上表达的MHC II类（MHCII）（MHCII）是否形成了AGVHD期间供体CD4 + T细胞反应。在CCL19 -CRE表达FRC上缺乏MHCII表达的动物（MHCIIδCCL19）在效应阶段显示出异常的CD4 + T细胞激活，从而导致AGVHD恶化，这与Foxp3 + Tregs和Invariant NK nk T（Inkt）细胞的膨胀显着降低了。MHCIIδCCL19小鼠中的TREG维持导致对收养的供体Treg提供的AGVHD的保护丧失。 相反，尽管FRC上调了共刺激表面受体，尽管在骨髓辐射后它们降解并加工了外源性抗原，但FRC可以在2种AGVHD小鼠模型中激活同种反应性CD4 + T细胞。 总而言之，这些数据揭示了Allo-HCT后二次淋巴机构（SLO）中FRC壁ches的免疫保护，MHCII介导的功能，并突出显示了调节CD4 + T细胞的细胞和分子相互作用的框架。导致对收养的供体Treg提供的AGVHD的保护丧失。相反，尽管FRC上调了共刺激表面受体，尽管在骨髓辐射后它们降解并加工了外源性抗原，但FRC可以在2种AGVHD小鼠模型中激活同种反应性CD4 + T细胞。总而言之，这些数据揭示了Allo-HCT后二次淋巴机构（SLO）中FRC壁ches的免疫保护，MHCII介导的功能，并突出显示了调节CD4 + T细胞的细胞和分子相互作用的框架。
站点可靠性工作簿
1. SRE 与 DevOps 的关系. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 DevOps 背景 2 不再孤岛 2 事故是正常的 3 变化应该是渐进的 3 工具和文化是相互关联的 3 测量至关重要 4 SRE 背景 4 操作是软件问题 4 按服务级别目标 (SLO) 进行管理 5 努力减少辛劳 5 自动化今年的工作 6 通过降低失败成本快速行动 6 与开发人员共享所有权 6 使用相同的工具，无论功能或职位如何 7 比较和对比 7 组织背景和促进成功采用 9 狭隘、僵化的激励措施会缩小您的成功 9 最好自己解决问题；不要责怪别人 10 将可靠性工作视为专业角色 10 何时可以替代是否 11 争取平等的尊重：职业和财务 12
在乳腺癌免疫疗法中研究三级淋巴结构的进展
作为女性最常见的恶性肿瘤之一，乳腺癌表现出不同亚型的复杂和异质性病理特征。三阴性乳腺癌（TNBC）和HER2阳性乳腺癌是乳腺癌中的两个常见和高度侵入性的亚型。乳房菌群的稳定性与免疫环境紧密相互交织，免疫疗法是治疗乳腺癌的常见方法。前淋巴结结构（TLSS）最近发现，最近发现的围绕乳腺癌的免疫细胞聚集物，与次生淋巴机构（SLOS）相似，与免疫疗法有关，与一些乳腺癌相关。机器学习是一种人工智能的一种形式，越来越多地用于检测生物标志物和构建肿瘤预后模型。本文系统地回顾了乳腺癌中TLSS的最新研究进度以及机器学习在检测TLSS中的应用以及乳腺癌预后的研究。提供的见解为进一步探索乳腺癌不同亚型的生物学差异并制定个性化治疗策略的生物学差异有助于有价值的观点。
Bioe 485机器学习和成像的计算数学一学期，四个学时的课程在Grainger Engine College
该课程将涵盖实施计算成像和机器学习解决方案所需的基本数学和计算方法。课程将介绍：•与线性代数，向量空间和矩阵分解相关的基本对象和工具； •代表计算成像和机器学习的核心组成部分的数值优化方法。将首先引入向量计算中的基本概念和工具，包括矢量值功能和矩阵的梯度，以及反向传播和自动分化。然后，将涵盖基于优化的计算成像和机器学习问题的公式。之后，将详细介绍数值优化技术，重点是基于一阶确定性和基于随机梯度的方法。 •概率理论中的基本概念以及诸如贝叶斯推论，近似推断以及随机抽样方法等统计推断中的基本技术； •在计算成像和机器学习中的应用，包括分类，回归，降低性降低和密度估计。学生学习目标（SLO）
dynamollm：设计LLM推理群集的性能和能源效率
摘要 - 生成大语言模型（LLM）的快速发展和广泛采用使它们成为各种应用程序中的关键工作量。今天，LLM推理群集会收到大量具有严格服务级别目标（SLO）的查询。为了达到所需的性能，这些模型在渴望的GPU上执行，从而导致Interence簇消耗大量能量，并且因此导致过多的碳发射。幸运的是，我们发现有一个很好的机会来利用推理计算属性和推理工作载荷中的波动的异质性，以显着提高能源效率。但是，如此多样化且动态的环境在不同的系统配置中创建了一个较大的搜索空间（例如，，实例数量，模型并行性和GPU频率）转化为不同的绩效权衡。为了应对这些挑战，我们提出了Dynamollm，这是LLM推理环境的第一个能源管理框架。dynamollm会自动，动态地重新配置推理群集，以优化服务性能SLO下的LLM服务的能量和成本。我们表明，在服务级别，Dynamollm可以保留53％的能源和38％的运营碳排放，并在满足潜伏期SLOS的同时，为客户降低了61％的成本。
研究供应链中的订购策略问题，并在两级价格销售下分配利润分配
患者抗肿瘤免疫反应显着影响临床结果[1]。因此，详细的肿瘤微环境表征将转化为有针对性的治疗方法，并在临床治疗后的临床结局和生活质量方面得到显着改善[1]。从经典上讲，对癌症的免疫反应是在继发性淋巴机械器（SLOS）中产生的[2，3]。在SLO的CD8 + T细胞反应开始期间，包括区域淋巴结（RLN），幼稚的T细胞被树突状细胞（DC）启动，然后再通过血液迁移到肿瘤[4，5]。然而，在转移性淋巴结中，细胞壁ches变得更加免疫抑制，包括抑制性蛋白质对DCS和调节性T细胞（Tregs）的表达升高，以及头部和颈部癌症中的更幼稚和静态的CD4 + T细胞[5]。因此，没有转移的RLN对于产生与抗肿瘤免疫反应相关的CD8 + T细胞反应很重要。palatine扁桃体（位于口咽中的SLO）对于宿主防御上呼吸道病原体非常重要[6]。我们先前的研究表明，口咽癌（OPC）周围扁桃体组织（PTTS），围绕原发性肿瘤的无肿瘤扁桃体组织，淋巴结转移性和转移症阳性的OPC的许多免疫相关基因的差异表达。因此，OPC的PTT的免疫学过程通过为有效的免疫细胞提供原发性肿瘤部位而对有效的免疫反应至关重要。然而，尚未阐明PTT和RLN或非肿瘤炎症性扁桃体之间的免疫学差异。此外，线粒体相关的免疫代谢路径对于免疫学调节淋巴病蔓延至关重要，对于淋巴病疾病扩散，Toll样受体4（TLR4）级联反应最为重要[8]。因此，我们以前的发现高光PTT是研究与OPC淋巴传播相关的免疫机制的重要目标。此外，与无转移RLN相比，研究PTTs的临床意义对于阐明与OPC淋巴传播相关的免疫机械性的临床意义仍然需要评估。在这项研究中，分析了没有OPC交叉的炎症性扁桃体和RLN的转录曲线，并与PTT相比，数据与PTT相比，以进一步阐明PTT免疫学特征。ptts和RLN，以评估它们在预测OPC淋巴传播方面的潜力。通过检查这些方面，本研究试图向OPC淋巴传播的免疫机制提供新的见解。
simppo：无服务器资源管理的可扩展和增量在线学习框架
无服务器功能-AS-A-Service（FAAS）为客户提供了改进的性能性，但它并不是服务器“少”，并且以更复杂的基础架构管理（例如，资源提供和调度）的成本为云提供者。为了维持服务级别的目标（SLO）并提高资源利用效率，最近的研究集中在应用在线学习算法（例如加固学习（RL））来管理资源上。尽管最初的应用RL取得了成功，但我们首先在本文中表明，最先进的单代理RL算法（S-RL）在多租户无服务器FAAS平台上遭受高达4.8×较高的P99功能延迟降低，与在培训过程中无法融合。然后，我们基于近端策略选择（SIMPPO）设计并实施一个可扩展和增量的多代理RL框架。我们的实验表明，在多租户环境中，SIMPPO使每种RL代理在训练过程中有效收敛，并提供在线功能延迟性能，可与S-RL的S-RL隔离培训相当（少量降解（<9.2％））。在多租户情况下，与S-RL相比，SIMPPO将P99功能延迟降低了4.5×。