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印度尼西亚缺血性心脏病干细胞治疗的系统评价：我们现在在哪里？
简介：烟雾烟枪超过7,000种化学剂，从而使吸烟者受到多种毒素的影响。吸烟会诱导生物标志物对蛋白质，DNA和脂质的氧化损伤的增加所指示的氧化应激。全景X射线照相是X射线束穿过Sali不同的腺体的一种类型，这使其与其他器官相比获得最高吸收剂量，因此可能会影响腺泡细胞。材料和方法：未刺激的整个唾液样本被三次：暴露之前（E1），暴露后（E2）和暴露后十天（E3）。用Laquatwin pH-11 Horiba pH计测量唾液pH值。缓冲液的容量，而总蛋白，钠和钾水平是用Kyltec自动分析仪计算的。统计分析。结果：这项研究中测试的唾液成分的结果显示，与非吸烟者相比，吸烟者中所有成分的价值较低。两组唾液pH，p <0.05与吸烟者组的总蛋白水平存在显着差异（p <0.05）（表I）。相反，两组中的其他组件在暴露于全景X光片后没有显着差异。结论：这项研究发现，两组暴露之前和之后的全景X光显着影响唾液pH，以及吸烟者组的总蛋白质水平。但是，其他经过测试的唾液成分在所有时间间隔内没有显着差异。
QDiff：量子软件堆栈的差分测试
摘要 — 过去几年，随着量子计算硬件的快速发展，人们开发了多种量子软件堆栈 (QSS)。QSS 包括量子编程语言、优化编译器（将用高级语言编写的量子算法转换为量子门指令）、量子模拟器（在传统设备上模拟这些指令）以及软件控制器（将模拟信号发送到基于量子电路的非常昂贵的量子硬件）。与传统的编译器和架构模拟器相比，由于结果的概率性质、缺乏明确的硬件规格以及量子编程的复杂性，QSS 难以测试。这项工作设计了一种新颖的 QSS 差分测试方法，称为 QD IFF，具有三大创新：(1) 我们通过保留语义的源到源转换生成要测试的输入程序以探索程序变体。 (2) 我们通过分析电路深度、2 门操作、门错误率和 T1 弛豫时间等静态特性，过滤掉不值得在量子硬件上执行的量子电路，从而加快差分测试速度。（3）我们通过分布比较函数（如 Kolmogorov-Smirnov 检验和交叉熵）设计了一种可扩展的等效性检查机制。我们使用三个广泛使用的开源 QSS 评估 QD IFF：IBM 的 Qiskit、Google 的 Cirq 和 Rigetti 的 Pyquil。通过在真实硬件和量子模拟器上运行 QD IFF，我们发现了几个关键的错误，揭示了这些平台中潜在的不稳定性。QD IFF 的源变换可有效生成语义等价但不相同的电路（即 34% 的试验），其过滤机制可将差分测试速度提高 66%。
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引用：1。Haviv，R.，Moshe，V.，de Benedetti，F.，Prencipe，G.，Rabinowicz，N。和Uziel，Y。 （2019）。 Fibrodysplasia ossificans Progecensiva是白介素-1驱动的自动炎症综合征吗？ 小儿风湿病在线期刊17（1），84。 PMCID：31864380。 2。 Haviv，R.，Zeitlin，L.，Moshe，V.，Ziv，A.，Rabinowicz，N. （2024）。 长期使用白细胞介素-1抑制剂可减少纤维状发育异常的脂肪症患者的耀斑活性。 流变学（牛津）出版社。 3。 Nikishina，I.P.，Arsenyeva，S.V.，Matkava，V.G.，A.N. A.N. Arefieva，Kaleda，M.I.，Smirnov，A.V. （2023）。 在纤维增生症患者中，tofacitinib治疗的成功经验。 Pediatr Rheumatol Online J 21（1），92。 PMCID：37644581。 4。 Kaplan，F.S.，Andolina，J.R.，Adamson，P.C.，Teachey，D.T.，Finklestein，J.Z. （2018）。 早期关于使用伊马替尼在FOP中使用伊马替尼的临床观察结果：七个病例的报告。 骨骼109，276-280。 PMCID：28736245。 5。 Kaplan，F.S.，Teachey，D.T。，Andolina，J.R.，Siegel，D.M.，Mancilla，E.E.，Hsiao，E.C. （2021）。 在三个患有纤维增生的儿童中，伊马替尼的一键率使用imatinib。 骨头150，116016。 PMCID：34022457。Haviv，R.，Moshe，V.，de Benedetti，F.，Prencipe，G.，Rabinowicz，N。和Uziel，Y。（2019）。Fibrodysplasia ossificans Progecensiva是白介素-1驱动的自动炎症综合征吗？小儿风湿病在线期刊17（1），84。PMCID：31864380。2。Haviv，R.，Zeitlin，L.，Moshe，V.，Ziv，A.，Rabinowicz，N.（2024）。长期使用白细胞介素-1抑制剂可减少纤维状发育异常的脂肪症患者的耀斑活性。流变学（牛津）出版社。3。Nikishina，I.P.，Arsenyeva，S.V.，Matkava，V.G.，A.N. A.N. Arefieva，Kaleda，M.I.，Smirnov，A.V.（2023）。在纤维增生症患者中，tofacitinib治疗的成功经验。Pediatr Rheumatol Online J 21（1），92。PMCID：37644581。4。Kaplan，F.S.，Andolina，J.R.，Adamson，P.C.，Teachey，D.T.，Finklestein，J.Z. （2018）。 早期关于使用伊马替尼在FOP中使用伊马替尼的临床观察结果：七个病例的报告。 骨骼109，276-280。 PMCID：28736245。 5。 Kaplan，F.S.，Teachey，D.T。，Andolina，J.R.，Siegel，D.M.，Mancilla，E.E.，Hsiao，E.C. （2021）。 在三个患有纤维增生的儿童中，伊马替尼的一键率使用imatinib。 骨头150，116016。 PMCID：34022457。Kaplan，F.S.，Andolina，J.R.，Adamson，P.C.，Teachey，D.T.，Finklestein，J.Z. （2018）。早期关于使用伊马替尼在FOP中使用伊马替尼的临床观察结果：七个病例的报告。骨骼109，276-280。PMCID：28736245。5。Kaplan，F.S.，Teachey，D.T。，Andolina，J.R.，Siegel，D.M.，Mancilla，E.E.，Hsiao，E.C. （2021）。 在三个患有纤维增生的儿童中，伊马替尼的一键率使用imatinib。 骨头150，116016。 PMCID：34022457。Kaplan，F.S.，Teachey，D.T。，Andolina，J.R.，Siegel，D.M.，Mancilla，E.E.，Hsiao，E.C. （2021）。在三个患有纤维增生的儿童中，伊马替尼的一键率使用imatinib。骨头150，116016。PMCID：34022457。6。Lounev，V.，Groppe，Brewer，N.，N.，Smith，V.，Xu，M.，Schomburg，L.（2024）。MMP-9在我手中的fimbrodydyscreen渐进式骨化中的缺陷会议。J好矿工Res。PMCID：38477818。7。哦，哦，圣S.，Talpaz，M.，Gupta，Gupta，V.，Verstovsek，S.，Mesa，R.（2020）。Acsition/JAK2/JAK2抑制剂Momelinbs恢复过多，并在我的骨髓症中没有第2阶段。Adv Blood 4（18），4282-4291。PMCID：32915978。8。哦，S.T.，Mesa，R.A.，Harrison，C.N.，Bose，P.，Gerds，A.K具有抑制剂的抑制剂是用神话来测量贫血的。Adv Blood 7（19），5835-5842。PMCID：375552106。9。FDA突出显示标签（Sohonos）。pdf>。10。Fire，M.G.，B.，Kim，W.B.，Ten Hove，M。和Beecker，J.（2020）。诱导诱导高血压：PMCID：31741184。AM J Clin Dermatol 21（2），163-172。AM J Clin Dermatol 21（2），163-172。
spatstat：空间点模式分析、模型拟合、模拟、测试
描述 用于分析空间点模式的综合开源工具箱。主要关注任何空间区域中的二维点模式，包括多类型/标记点。还支持三维点模式、任意维度的时空点模式、线性网络上的点模式和其他几何对象的模式。支持空间协变量数据，例如像素图像。包含 3000 多个用于绘制空间数据、探索性数据分析、模型拟合、模拟、空间采样、模型诊断和形式推理的函数。数据类型包括点模式、线段模式、空间窗口、像素图像、镶嵌和线性网络。探索性方法包括样方计数、K 函数及其模拟包络、最近邻距离和空白空间统计、Fry 图、成对相关函数、核平滑强度、交叉验证带宽选择的相对风险估计、标记相关函数、分离指数、标记依赖性诊断和协变量效应的核估计。还支持随机模式的正式假设检验（卡方、Kolmogorov-Smirnov、蒙特卡罗、Diggle-Cressie-Loosmore-Ford、Dao-Genton、两阶段蒙特卡罗）和协变量效应检验（Cox-Berman-Waller-Lawson、Kolmogorov-Smirnov、ANOVA）。可以使用与 glm() 类似的函数 ppm()、kppm()、slrm()、dppm() 将参数模型拟合到点模式数据。模型类型包括泊松、吉布斯和考克斯点过程、奈曼-斯科特聚类过程和行列式点过程。模型可能涉及对协变量的依赖、点间相互作用、聚类形成和对标记的依赖。模型通过最大似然法、逻辑回归法、最小对比度法和复合似然法进行拟合。可以使用函数 mppm() 将模型拟合到点模式列表（重复的点模式数据）。除了上面列出的所有特征外，该模型还可以包括随机效应和固定效应，具体取决于实验设计。
数字化转型战略：从撰写到执行
• 安东·弗拉基米罗维奇·博加诺夫 (Anton Vladimirovich Boganov)，itSMF Russia 主席、Axios Systems 业务发展总监、IIBS NUST MISIS 系统与软件工程系讲师； • 新西伯利亚州数字发展和通信部长阿纳托利·瓦西里耶维奇·久巴诺夫 (Anatoly Vasilyevich Dyubanov)； • 新西伯利亚州数字发展和通信部数字政府技术部数字转型和政府服务部主任奥尔加·谢尔盖耶夫娜·日丹诺娃 (Olga Sergeevna Zhdanova)； • 奥列格·亚历山德罗维奇·克拉夫琴科，别尔哥罗德州数字发展部副部长、数字经济基础设施发展部主任； • 俄罗斯审计院战略发展部战略管理部首席顾问米哈伊尔·罗伯托维奇·派穆尔金（Mikhail Robertovich Paimulkin）; • 俄罗斯审计院战略发展部副主任 Yulia Khalilovna Popkova； • 安东·亚历山德罗维奇·拉杜詹 (Anton Aleksandrovich Raduzhan)，汉特-曼西斯克自治区-尤格拉信息技术和数字发展部数字技术发展部负责人； • 新西伯利亚州数字发展和通信部数字政府技术管理跨部门信息系统部主任尤利娅·维克托罗夫娜·萨尔诺娃（Yulia Viktorovna Sarnova）; • 俄罗斯联邦体育部副部长安德烈·康斯坦丁诺维奇·谢尔斯基（Andrey Konstantinovich Selsky）; • 谢尔盖·弗拉基米罗维奇·斯米尔诺夫 (Sergey Vladimirovich Smirnov)，圣彼得堡国立单一企业“圣彼得堡信息分析中心”信息系统开发部门负责人； • 伊琳娜·维克托罗夫娜·福缅科 (Irina Viktorovna Fomenko)，汉特-曼西斯克自治区-尤格拉信息技术和数字发展部数字技术发展部社会领域数字技术部顾问。
问题与前景 - PGUPS 布良斯克分公司
64.向技术专业学生教授专业外语的特点 (Ivkina A.A.)…………………………………………………………182 65.精确科学、人文科学和经济科学在铁路行业专家培训中的作用（Bitsurina D.I.、Brusilova D.R.、Babayan V.S.）……………………...186 66.精确科学在中等职业教育项目学生专业能力发展中的作用 (Starikov I.A.)……………………………………………….190 67.外语在铁路运输专家培训中的作用 (Klenkina N.V.)……………………………………………………………………………………195 68.物理课上学生认知活动的激活（Plastinina L.I.）……………………………………………………………………………………..196 69.历史培训在专业技术人员培养中的作用（Yashkov V.S.）......199 70.历史教学课程中软技能的发展（Murzina K.B.）…………………………..202 71.在技术学校教授俄语的过程中形成对未来专业的兴趣 (Krupenina Yu.N.)………………………………………………………………………………..205 72.职业教育体系中一体化的作用和地位 (Borovaya V.N.)……..208 73.交通词汇：主题组、来源和出现方法（以汽车和铁路词汇为例）（Semernev V.A.）…………………....212 74.管理层在铁路运输专家培训中的作用 (Kamensky V.Yu.)……………………………………………………………………………………216 75.“铁路”摆线曲线 (Konstantinova D.S.)……………………………....221 76.Роль различных циклов наук в подготовке специалистов железнодорожной отрасли (Крецу В.С., Бореко А.Д.)…………………………………………………………………………………………224 77.Роль точных, гуманитарных и экономических наук в подготовке специалистов железнодорожной отрасли (Манушин А.Э.)………………………………………………………….227 78.利用信息技术在中等职业教育中教授法律学科 (Natalicheva N.M.)…………………………………………………………………………………..229 79.人文学科在铁路运输专家培训中的作用 (Bugaeva E.V.)…………………………………………………………………………………………230 80.人文学科在铁路运输专家培训中的作用（Alexandrov A.A.）…………………………………………………………………………………………233 81.精确科学、人文科学和经济科学在铁路行业专家培训中的作用 (Samuilenko S.A.)………………………………… ......235 82.鲁洛三角形及其显着特性 (Zenyakin O.A.)…………………………….238 83.人文学科在铁路行业专家培训中的作用（Iglovikova L.A.）…………………………………………………………………………………….243 84.铁路行业培训专家系统中的“历史”（Smirnov Y.A.）………………………………………………………………………………………….246 85.布良斯克 (Parkhutin I.A.) 细部设计发展的问题和前景……………..248 86.培训铁路行业专家时外语教学中的性别特征（Lelebina N.A.）………………………………………………………….251 87.经济科学在铁路行业专家培训中的作用 (Vakhonina K.V.)……………………………………………………………………………………253 88.外语在铁路行业专家培训中的作用 (M.F. Vorobyova)…………………………………………………………………………………….256 89.铁路数学 (Abaschenko S.A.)……………………………………………………………….260
圣地亚哥UC
J. Adam 6，L。Adams2，J ER。 Bielcik 14，J。Bielcikova38，L。Bland6，I。G。Borcy 3，J。D。Brandenburg 49，45， J. M. Campbell 39，D。Cebra8，I。Chacaberia29，6，P。Challopka14，B。K。Song 9，F-H。 Chang 37，Chang 6，N。Chankova-Bunzarova 28，A。Chatterjee 11，D。Chen 10，J。H. Chen 18，X。Chen 48，J。Cheng Choudhury 18，W。Christie6，X。Chu6，A. derevchikov 43，L。Didenko6，x O. Evdokimov 12，A。Ewigleben32， 6，A。Francisco 64，L。Fulek 2，C S. S.A. Mazer 46，K。Meehan 8，N。G. Minae 43，St.Michael 55 55，B。Morozov 46，M。Nagy 16，J。D. Nam 54，医学博士。 太阳12，Y。 太阳48，Y。A. Mazer 46，K。Meehan 8，N。G. Minae 43，St.Michael 55 55，B。Morozov 46，M。Nagy 16，J。D. Nam 54，医学博士。太阳12，Y。太阳48，Y。26，St. Heppelmann 8，St。Heppelmann42，N。Herrmann19，E。 ，X。Huang57，T。J。诸法39， Jowsaee 63，X。Ju 48，E。G. Judd 7，St.Kabana 53，M。L. Kabir 10，St.Kagamaster 32，D。Calinkin 25，K。Kang 57， 29，A。Kechechan 28，M。Celes 31，35 35 35，D。P. Kiko The 62，C。Kim 10，CIM 8 8，D。Kiseel 62，M。Kocan 14，L。Kochenda 35，L。K. Elayvalli 63，J。H. Care 25，R。Lacey 52，圣约翰浸信会6，J。Lauret 6，A。 ，W。Li45，x刘64，X。Liu39，Y R. My 6，Y。G. My 50，N。Magdy 12，R。Majka 64，D。 A. P. Suaide 47，M。Schumble 38，B。Summa 42，X。M. Sun 11，X。26，St. Heppelmann 8，St。Heppelmann42，N。Herrmann19，E。 ，X。Huang57，T。J。诸法39， Jowsaee 63，X。Ju 48，E。G. Judd 7，St.Kabana 53，M。L. Kabir 10，St.Kagamaster 32，D。Calinkin 25，K。Kang 57， 29，A。Kechechan 28，M。Celes 31，35 35 35，D。P. Kiko The 62，C。Kim 10，CIM 8 8，D。Kiseel 62，M。Kocan 14，L。Kochenda 35，L。K. Elayvalli 63，J。H. Care 25，R。Lacey 52，圣约翰浸信会6，J。Lauret 6，A。 ，W。Li45，x刘64，X。Liu39，Y R. My 6，Y。G. My 50，N。Magdy 12，R。Majka 64，D。A. P. Suaide 47，M。Schumble 38，B。Summa 42，X。M. Sun 11，X。A. P. Suaide 47，M。Schumble 38，B。Summa 42，X。M. Sun 11，X。我们的22，K。Nayak 11，D。Ne试9，J。M. Nelson 7，D。B. Nemes 64，M。Nie 49，G。Nigmatkululov 35，T。Niid 58，L。V. Nogach 58，L。Nogach 58，L。Nogach 58，A。Nogas 58，A。Nogas 58，A。Nora 58，A。A. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. Nunes 6，G。Odnic 31，A。Ogawa 6，S。OH 31，V。A. Ocorocov 35，B。S. Page 6，R。Pak 6，A。Pandav 36，Y。Panbratsev 28，B。Pawlitsev 28，B。Pawl 40，B。 11，C。Perkins 7，L。Pinsky 20，R。L. Pint´er 16，J。Plut 62，J。Porter 31，M。Possik 54，N。Pruhi 41，M。调整2，J。Puthi 63，J。Putschke 63，H。Qiu 26，A。 Quintero 54，S。K. Radhakrishnan 29，S。Ramachandran 30，R。L. Ray 56，R。Reed 32，H。G. Ritter 31，J.B. Roberts 45，O。V. Rogachevskiy 28，J。L. Romero 8，L。Ruan 6，J。Ruan 38，N。R. Sahoo 49，H。Salur 58，Salur 46，J。Salur 46，J。Salur 46，J。Sandwess 64，J。Sandwess 64，S。Sandweiss 64，S。Sandweiss 64，S.Sato 58，W。B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. Schmidke 6 , N. Schmitz 33 , B. Schweid 52 , F. Seck 15 , J. Seger 13 , M. Sergeeva 9 , R. Seal 10 , P. Seyboth 33 , N. Shah 24 , E. Shahliev 28 , E. Shahalev 28 , P. V. V. Sanganganathan 6 , P. V. V. Shanmunathan 6 , E M. Shao 48，F。Shen 49，W。Q. Shen 50，S。Shi 11，Q. Y. Shu 50，E。P. Sichtermann 31，R。Sikora 2，M。Simko 38，J。Singh 41，S。S. Singh 41，S。Singh 41，S。S. Singh 26，S。Singh 26，S。Singh 26，N。Smirnov 64，N。Smirnov 64， ，W。Solyst25，P。Sensen6，H。Spink4，B。Srivastava44，T。D。D. S. S. S. Stanislaus 60，M。Stefaniak62，D.J.Stewart 64，M。Strikhanov35，B。stringFellow35，B。stringfellow35，B。stringfellow44，A.B. Roberts 45，O。V. Rogachevskiy 28，J。L. Romero 8，L。Ruan 6，J。Ruan 38，N。R. Sahoo 49，H。Salur 58，Salur 46，J。Salur 46，J。Salur 46，J。Sandwess 64，J。Sandwess 64，S。Sandweiss 64，S。Sandweiss 64，S.Sato 58，W。B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. Schmidke 6 , N. Schmitz 33 , B. Schweid 52 , F. Seck 15 , J. Seger 13 , M. Sergeeva 9 , R. Seal 10 , P. Seyboth 33 , N. Shah 24 , E. Shahliev 28 , E. Shahalev 28 , P. V. V. Sanganganathan 6 , P. V. V. Shanmunathan 6 , E M. Shao 48，F。Shen 49，W。Q. Shen 50，S。Shi 11，Q. Y. Shu 50，E。P. Sichtermann 31，R。Sikora 2，M。Simko 38，J。Singh 41，S。S. Singh 41，S。Singh 41，S。S. Singh 26，S。Singh 26，S。Singh 26，N。Smirnov 64，N。Smirnov 64， ，W。Solyst25，P。Sensen6，H。Spink4，B。Srivastava44，T。D。D. S. S. S. Stanislaus 60，M。Stefaniak62，D.J.Stewart 64，M。Strikhanov35，B。stringFellow35，B。stringfellow35，B。stringfellow44，A.Sun 21，B。Surrow 54，D。N. Svirian 3，P。手术62，A。H. Tang 6，Z。Tang 48，A。Tang 35，T。T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. T. , M. Tokared 28 , C. A. Tomkiel 32 , S. Trentalage 9 , R. E. Tribble 55 , P. Tribedy 6 , S. Tribeyy 16 , O. Tsai 9 , Z. Tosai 6 , T. G. U. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. G. Upper 4 ，6，G。VanBuren 6，J。Vank38，A。Vasiliev43，I。Vassyliev17，F。Videbæk6，S。Vokal28，S。A。Vokal 63，F。Wang44，G。Wang9，J。S。Wang 21，J。S。Wang 21，J。S。Wang 21，J。S。Wang 21， P. Wang 48，Y. Wang 11，Y. Wang 57，Z. Wang 49，J.C.C.C. Web 6，P.C。Wedenk19，L。Wen9，G。Wen34，H。Weman31，H。Wemank 31，H。Wemank 31，S。Wissink 31，S。Wissink 25，R。Wit 59，Y。 WU 10，Z. G. Xiao 57，G。Xie 31，W。Xie 44，H。Xu 21，N。Xu 31，N。Xu 31，Y。Xu 50，Y。Xu 50，Y。Xu 50，Y。Xu 49，Y。Xu 6，Y。Xu 6，Z。Xu 9，Z。Xu 9，Z。Xu 9，Z。Xu 9，Z。Xu 9，Q. Yang 49，Q. Yang 49，Q. Q. Yang 49，Q. Yang Yang 49。 ，S。Yang 6，Yang 37，Z. Yang 11，Z.是45，Z.是12，L。Yi 49，K。Yif 6，H。Zbroszczyk 62，W。Zha 48，W。Zha 48，W。Zha 11，D。Zhang 11，D。Zhang 11，S。Zhang 48，S。Zhang 48，S。 x。 31，M。Zyzak 17
比较基于规则和基于LLM的方法来启用主动机器人助手对话
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