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功能细胞因子主要由活化的T淋巴细胞以及肥大细胞和成骨细胞分泌，这些细胞和成骨细胞控制造血祖细胞的产生和分化为谱系受限细胞。还刺激成熟的嗜碱性粒细胞，嗜酸性粒细胞和单核细胞在功能上激活。此外，在神经细胞增殖和存活中起着重要作用。也参与了骨稳态，并通过防止NF-kappa-b核易位和激活抑制破骨细胞的分化（PubMed： 341841841834475从机械上讲，通过由IL3RA亚基和转导亚基IL3RB的信号（通过相似性）组成的受体发挥其生物学作用。受体刺激导致JAK2激酶活性的快速激活导致STAT5介导的转录程序。另外，通过激活由PI3K/AKT和ERK介导的途径（通过相似性）介导的途径，从而有助于细胞存活。
引用发布版本（APA）：Zheng，Y.，Che，Y.，Hu，X.，Sui，X。，＆Teodorescu，R。（2024）。锂离子B
摘要 - 锂离子电池在电动汽车中的大规模应用需要细致的电池管理，以确保车辆的安全性和性能。温度在锂离子电池的安全性，性能和寿命中起着重要作用。因此，电池管理系统应及时监控电池的温度（SOT）。由于电动汽车的机载温度传感器有限，大多数电池的SOT必须通过其他测量的信号（例如电流和电压）估算。为此，本文通过用机器学习将基于物理的热模型梳理，开发了一种准确的方法来估计电池的表面温度。使用集团的质量热模型来提供机器学习的电池温度的先验知识。与温度相关的特征（例如内部电阻）实时提取，并将其作为补充输入中馈入机器学习框架，以提高估计的准确性。将卷积神经网络与长期短期记忆神经网络相结合的机器学习模型已与热模型依次集成，以了解模型输出与实际温度值之间的不匹配。已针对实验结果进行了验证，与常规的基于纯热模型和纯数据驱动的方法相比，准确性提高了79.37％和86.24％。
使用机器的自杀尝试分析和预测...
科学，哥印拜陀。抽象的自杀是，以造成死亡的意图对自己造成损害的行为。自杀通常源于许多原因，例如抑郁症，货币地位，精神地位，法律地位，涵盖条件等自杀企图是一个重大的全球公共卫生问题，需要紧急干预和有效的预防措施。机器学习（ML）已成为分析复杂模式和预测心理健康危机的强大工具，包括自杀企图。本文探讨了ML算法在分析和预测使用多种数据源（例如人口统计学，心理，行为和社会因素）进行自杀尝试的应用。我们回顾了现有的方法，包括受监督和无监督的学习技术，并讨论它们在识别危险因素，预测高风险个人并实现早期干预方面的有效性。该研究还研究了与数据隐私，道德问题和模型解释性有关的挑战。提出了对不同ML模型的比较分析，例如决策树，支持向量机和深度学习，以突出其预测性准确性，可伸缩性和概括性。还讨论了将这些ML模型整合到心理健康支持系统中进行及时，准确干预的潜在好处。最后，未来的研究方向，包括提高数据质量和解决模型中的偏见，以进一步增强预测能力并减少全球自杀尝试。这种方法是在悲剧罢工之前寻求这些危险的意图或行为。该项目的范围是研究自杀案件的模式，并通过剥削机器学习算法预测未来自杀的原因。这项研究强调了机器学习在应对公共卫生挑战方面的潜力，为与自杀相关的人口，社会和心理因素提供了见解。通过利用这些模型，利益相关者可以实施及时的干预措施，降低自杀率并挽救生命。这项研究还强调了多学科合作的重要性，以提高预测系统在现实世界应用中的有效性。对三种机器学习算法的比较评估 - 道路回归，随机森林和幼稚的贝叶斯 - 是为确定这项关键任务的最有效方法而进行的。所提出的系统集成了数据预处理，特征选择和模型培训，以确保预测中的精度。随机森林的整体学习能力，逻辑回归的解释性以及幼稚的贝叶斯的概率框架，以探索它们在自杀预测中的优势和局限性。通过将预测精度与可扩展和适应性解决方案相结合，该项目旨在改善高风险个体的识别。本研究旨在开发出强大的机器学习模型来预先
边缘性人格障碍患者的自杀风险
摘要。边缘型人格障碍 (BPD) 是一种复杂的精神疾病。BPD 患者一生中平均有三次自杀企图，其中 10% 死于自杀。了解与自杀行为相关的风险因素对于制定有效的干预策略至关重要。近年来，用于预测精神障碍患者自杀风险的机器学习 (ML) 方法已经得到开发，但缺乏可靠的 BPD 专用工具。在这项工作中，我们开发了 DRAMA-BPD（使用机器学习方法检测边缘型人格障碍患者自杀企图的风险因素），这是一种评估 BPD 患者自杀风险的第二意见工具。DRAMA-BPD 建立在支持向量机 (SVM) 分类器之上，在 CLIMAMITHE (CLM) 数据集上进行训练，该数据集包含社会人口统计、临床、情绪评估和 MRI 数据。特征选择显示，7 个最重要的特征中有 6 个来自 MRI，并进行了全面审查以确保与现有科学文献的一致性。该分类器实现了总体曲线下面积 (AUC) 为 0.73、准确率 (P) 为 0.75、召回率 (R) 为 0.70 和 F1 得分为 0.72。在独立的 SUDMEX_CONN 数据集上进行了测试，结果为 AUC 为 0.59、P 为 0.46、R 为 0.92 和 F1 为 0.62。虽然准确率和召回率之间存在显著的不平衡，但这些结果证明了所提模型的潜在效用。
SAP Signavio Process Transformation Suite 的功能范围描述
指标库 从 500 多个内置指标中进行选择，指定每个流程中可用的指标、根据源系统和流程类型分类和推荐的指标、创建自定义指标以及通过导出和导入跨工作区共享指标。使用 SAP Signavio Process Intelligence 指标库中的指标来监控主要绩效指标。SAP Signavio Process Intelligence 附带一组标准指标，可快速启动分析。可以使用 SAP Signavio 分析语言 (SIGNAL) 自定义指标。
自杀中的痛苦体验与内感受
世纪，描绘了卢克丽霞的自杀。这件艺术品的共情视角让观众感受到一种独特的现象，即心理痛苦转化为自我攻击。要理解为什么身体会成为攻击的对象，研究内感受和自我意识在自杀过程中的作用很重要。本文讨论了身体表征对于有效安全地与外界互动以及建立自我意识的重要性。它提供了一些现有证据，表明身体表征和身体感知到的感觉的改变会导致自杀。事实上，神经影像学研究表明，社会环境因素及其对身体的生物学影响（例如，神经炎症增加）可以通过增加对心理痛苦的敏感性和与自我意识的脱节来改变自杀行为的神经网络。因此，应该研究身体形象、感觉和意识以及心理痛苦，以加深对自杀行为背后的身体、大脑和心灵之间动态相互作用的理解。这种概念化为迫切需要的领域带来了临床和治疗观点。
监测抗原特异性记忆 B 细胞的重要性以及 ImmunoSpot 检测如何适合这项任务
摘要：确定个体对病原体、自身抗原或环境因子的体液免疫反应性传统上是通过评估血液中的特定抗体水平来实现的。然而，在许多情况下，特异性抗体的滴度会随着时间的推移而下降，因此不能如实地反映先前的抗原暴露或免疫记忆的建立。因此，为了评估个体的体液免疫能力，有必要评估功能性 B 细胞记忆。在这里，我们描述了新的 B 细胞 ELISPOT 和 FluoroSpot 检测（统称为 ImmunoSpot），这些检测可以快速开发和验证，以在体外和单细胞分辨率下表征对任何所需抗原特异的记忆 B 细胞 (B mem ) 库。此外，B 细胞 FluoroSpot 检测的多重变体能够以最少的细胞材料要求对分泌不同抗体类别和/或 IgG 亚类的抗原特异性 B 细胞进行高通量测试。 B 细胞 ImmunoSpot 检测还可以测量抗原特异性 B mem 区室内的亲和力分布，并允许进行交叉反应测量，从而可以深入了解针对未来病原体变体建立的 B mem。总的来说，这里介绍的 ImmunoSpot ® 系统具有高度可重复性，并且可以轻松验证是否适用于受监管的测试。新获得的监测抗原特异性 B mem 区室的能力应该会促进对健康和疾病中的体液免疫的更全面了解。