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平滑肌 - 衍生的外生祖细胞以KLF4依赖的方式指导动脉粥样硬化斑块组成复杂性
引言动脉粥样硬化是一种复杂的炎症状况，是心血管疾病的主要驱动力，这是一系列疾病，导致大约32％的全球死亡（1，2）。治疗动脉粥样硬化的方法包括降脂和抗炎药。不幸的是，他汀类药物无法完全解决CVD风险，尽管降低了脂质的强烈降低，但许多患者仍有残留的风险。此外，由于成本和长期使用的需求，抗炎治疗具有局限性，这会增加感染和败血症的风险。因此，需要其他治疗方法来直接靶向侵蚀性病变中的血管壁细胞（3-8）。令人惊讶的是，很少有任何疗法将重点放在居民血管细胞的病理机制上，这可以为未来的治疗提供当前护理以外的未来治疗的见解。从历史上看，动脉粥样硬化领域的研究集中在血管最内层的内心层的作用上，在通过内皮功能障碍，脂质降解/氧化和巨噬细胞浸润中推动动脉粥样硬化进展（1，3-5）。最近，鼠模型和人动脉粥样硬化组织中的谱系追踪研究定义了重要作用血管平滑肌细胞
三甲胺 N-氧化物通过 PI3K/A 调节低密度脂蛋白诱导的血管平滑肌细胞自噬，促进动脉粥样硬化
摘要 本研究旨在研究氧化三甲胺(TMAO)调控自噬促进动脉粥样硬化(AS)发生发展的作用机制。以ox-LDL处理血管平滑肌细胞(VSMCs)建立AS体外模型，采用CCK-8试剂盒检测VSMCs吸光度(OD)值，采用透射电子显微镜(TEM)监测自噬体，采用Western印迹法(WB)检测Beclin-1、p62、LC3、α-SMA、SM22-α、OPN、PI3K、AKT、mTOR、p-PI3K、p-AKT、p-mTOR蛋白表达。采用实时荧光定量PCR（RT-qPCR）检测α-SMA、SM22-α、OPN、PI3K、AKT、mTOR、Beclin-1、p62、LC3基因表达；采用Transwell小室实验检测VSMCs迁移能力；采用油红O染色法对VSMCs内脂滴进行染色。TMAO明显促进自噬抑制和AS表型转化，TMAO+ox-LDL组p-PI3K/PI3K、p-AKT/AKT、p-mTOR/mTOR、p62蛋白表达高于ox-LDL组，Beclin-1和LC3低于ox-LDL组。 TMAO+ox-LDL组PI3K、AKT、mTOR、p62基因表达量高于ox-LDL组，而Beclin-1、LC3基因表达量低于ox-LDL组。LY294002的干预可逆转相应蛋白和基因的调控。该研究证实TMAO可通过激活PI3K/AKT/mTOR通路促进AS的自噬抑制，为临床诊断方法的改进和AS靶向药物的研发提供可靠依据。(Int Heart J 2023; 64: 462-469) 关键词：PI3K/AKT/mTOR信号，自噬体
在线自我符合和相对平滑的最小化...
这项工作考虑在线投资组合选择（OPS）和在线学习量子状态，并具有对数损失。在遗憾和效率上设计最佳OPS算法的问题已经开放了30多年（Cover，1991; Cover and Ordentlich，1996; Helmbold等人。，1998; Nesterov，2011年； Orseau等。，2017年； Luo等。，2018年；范·埃文（Van Erven）等。，2020年； Mhammedi和Rakhlin，2022年； Zimmert等。，2022）。在线学习量子状态是对量子设置的OPS的概括（Lin等人，2021; Zimmert等。，2022）。量子状态的维度随量子数的数量而成倍增长，因此相对于维度的可扩展性成为量子设置中的关键问题。我们将这两个问题提出为在线凸优化，其中损失函数是自我一致的障碍，并且相对于凸函数h而平滑。我们用H作为正规器分析了在线镜像的遗憾。然后，根据分析，我们以统一的方式证明了以下内容。用t表示时间范围和d参数维度。
老挝人民民主共和国脱离最不发达国家行列的平稳过渡战略
该决议…… • 注意到经济及社会理事会赞同发展政策委员会的建议，即孟加拉国、老挝人民民主共和国和尼泊尔应脱离最不发达国家类别； • 又注意到委员会认为，在 2021 年三年期审查中建议脱离的三个国家需要五年的筹备期……； • 注意到委员会将在 2024 年三年期审查中进行分析……； • 邀请孟加拉国、老挝人民民主共和国和尼泊尔在联合国系统的支持下，在本决议通过至脱离最不发达国家类别之间的五年期间，制定国家平稳过渡战略……
CropCat：用于平滑EEG信号特征分布的数据增强
摘要 — 脑机接口 (BCI) 是人与计算机之间的通信系统，无需使用物理控制设备即可反映人的意图。由于深度学习在从数据中提取特征方面具有很强的鲁棒性，因此在 BCI 领域应用深度学习解码脑电图的研究已经取得了进展。然而，深度学习在 BCI 领域的应用存在数据不足和过度自信的问题。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的数据增强方法 CropCat。CropCat 包含两个版本，CropCat-spatial 和 CropCat-temporal。我们通过在裁剪数据后连接裁剪后的数据来设计我们的方法，这些数据在空间和时间轴上具有不同的标签。此外，我们根据裁剪长度的比率调整标签。结果，我们提出的方法生成的数据有助于将因数据不足而导致的模糊决策边界修改为明显的。由于所提方法的有效性，与未应用所提方法相比，四个脑电信号解码模型在两个运动想象公共数据集上的性能得到了提高。因此，我们证明了 CropCat 生成的数据在训练模型时平滑了脑电信号的特征分布。关键词–脑机接口，脑电图，数据增强，运动想象；
文章 使用超级电容器和锂离子电池减少可再生能源波动的电力平滑方法的实验研究
介绍了一种将光伏、风能和水力发电能源与超级电容器和锂离子电池组成的混合储能系统相结合的功率平滑方法（斜坡率和移动平均值）。然后，通过研究混合可再生能源与电网之间的能量流，分析了工业负载的自耗。本文的主要新颖之处在于超级电容器的可操作性。实验结果表明，当应用功率平滑斜坡率方法时，超级电容器的运行周期数少于移动平均法。通过改变可再生能源的容量可以保持这一结果。此外，通过增加光伏和风能可再生能源的容量，混合储能系统只需要更大的超级电容器容量，而通过增加水力涡轮机的容量，电池需求量会大大增加。最后，通过增加水力涡轮机和电池的容量，能源成本和自耗达到最大值。
新型波浪能转换器原型的功率平滑系统的非线性建模与控制
摘要：本文介绍了 SINN Power 开发的波浪能转换器 (WEC) 原型的电气系统控制。由于波浪的运动，产生的电力波动非常大，周期为几秒钟。为了能够使用这种电力，必须对其进行平滑处理。所使用的储能系统 (ESS) 是一个超级电容器组，它直接连接到直流链路。因此，直流链路电压必须根据产生的电力波动，以对电容器进行充电和放电。平滑后的电力用于通过 DC/DC 转换器为电池充电，这通常用于光伏应用。直流链路电压可以通过流过 DC/DC 转换器的电流进行控制，从而产生一个非线性控制系统，并进行稳定性分析以证明该系统安全稳定地运行。给出了在典型海况下对原型的测量结果，结果与模拟结果相符。采用所提出的控制系统，可以保证平稳的功率输出。
水果颜色学习冰沙
创建和开发LeapFrog®产品伴随着我们在LeapFrog®非常重视的责任。我们竭尽全力确保信息的准确性，这是我们产品的价值。但是，有时会发生错误。对您来说，重要的是要知道我们站在产品后面，并鼓励您给我们的消费者服务部门致电您可能遇到的任何问题和/或建议。服务代表将很乐意为您提供帮助。UK Customers: Phone: 01702 200244 (from UK) or +44 1702 200244 (outside UK) Website: www.leapfrog.co.uk/support Australian Customers: Phone: 1800 862 155 Website: support.leapfrog.com.au NZ Customers: Phone: 0800 400 785 Website: support.leapfrog.com.au
使用基于边距的标签平滑校准分割网络
尽管深度神经网络推动了视觉识别任务的进步，但最近的证据表明，这些模型校准不佳，导致预测过于自信。在训练期间最小化交叉熵损失的标准做法促使预测的 softmax 概率与独热标签分配相匹配。然而，这会产生正确类别的预 softmax 激活，该激活明显大于其余激活，从而加剧了校准错误问题。最近从分类文献中观察到，嵌入隐式或显式最大化预测熵的损失函数可产生最先进的校准性能。尽管有这些发现，但这些损失在校准医学图像分割网络的相关任务中的影响仍未得到探索。在这项工作中，我们提供了当前最先进的校准损失的统一约束优化视角。具体来说，这些损失可以看作是线性惩罚（或拉格朗日项）的近似值，对 logit 距离施加了等式约束。这指出了这种底层等式约束的一个重要限制，其随后的梯度不断推向无信息解决方案，这可能会阻止在基于梯度的优化过程中在判别性能和模型校准之间达到最佳折衷。根据我们的观察，我们提出了一种基于不等式约束的简单而灵活的泛化方法，它对 logit 距离施加了一个可控的边际。在各种公共医学图像分割基准上进行的全面实验表明，我们的方法在网络校准方面为这些任务设定了新的最先进的结果，同时判别性能也得到了改善。代码可在 https://github.com/Bala93/MarginLoss 获得