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适用于脑撞击建模的有效粘塑性软化模型
摘要：本文讨论了脑组织机械行为的非线性粘塑性模型的数值方面和实现，以模拟与可能导致创伤的冲击载荷相关的动态响应。在现有的各种粘弹性模型中，我们特意考虑修改诺顿-霍夫模型，以引入非典型的粘塑性软化行为，模拟快速撞击后仅几毫秒的大脑反应。我们描述了模型的离散化和三维实现，目的是在合理的计算时间内获得准确的数值结果。由于问题的规模大、复杂性，采用了时空有限元法的并行计算技术来提高计算效率。事实证明，经过校准后，引入的粘塑性软化模型比常用的粘弹性模型更适合模拟快速冲击载荷特定情况下的脑组织行为。
适合研究树木的安全 DNA 提取协议......
请引用本文：Keriö et. al. ，（2020）。适用于研究树木与真菌相互作用的安全 DNA 提取方案，Bio-protocol 10 (11): e3634。DOI：10.21769/BioProtoc.3634。
HLA I 类基因敲除可将同种异体原代 NK 细胞转化为适合“现成”免疫疗法的效应细胞
到目前为止，使用嵌合抗原受体 (CAR) 的细胞免疫疗法几乎只使用自体外周血来源的 T 细胞作为免疫效应细胞。然而，对于患有恶性肿瘤和造血功能紊乱且接受过大量预先治疗的患者，收集足够数量的 T 细胞通常具有挑战性。此外，这种 CAR 产品始终针对单个患者。相反，由于这些先天免疫细胞缺乏同种反应，因此可以在非 HLA 匹配环境中进行 NK 细胞输注。尽管如此，输注的 NK 细胞仍会被患者的免疫系统识别和排斥，从而限制了它们在体内的寿命并破坏了多次输注的可能性。在这里，我们设计了基因组编辑和先进的慢病毒转导方案，使原代人类 NK 细胞对受体 CD8 + T 细胞的同种异体反应不敏感/有抵抗力。通过 CRISPR/Cas9 靶向 B2M 基因敲除 HLA I 类分子的表面表达后，我们还共表达了单链 HLA-E 分子，从而通过“缺失自我”诱导的裂解防止 NK 细胞与 B2M 敲除 (KO) 细胞自相残杀。重要的是，这些基因工程 NK 细胞在表型和对不同 AML 细胞系的天然细胞毒性方面与未改造的 NK 细胞在功能上没有区别。在共培养试验中，B2M-KO NK 细胞既不会诱导同种异体 T 细胞的免疫反应，也不会重新激活使用相应 NK 细胞供体的辐照 PBMNC 扩增/引发的同种异体 T 细胞。我们的研究证明了在原代同种异体 NK 细胞中进行基因组编辑的可行性，可以减少不匹配的 T 细胞对其的识别和杀伤，并且是使用非 HLA 匹配的原代人类 NK 细胞作为现成的“现成的”免疫效应物用于人类癌症的各种免疫治疗适应症的重要先决条件。
测量 CRM 能力：NOTECHS 是否是适合飞行员选拔的工具？
是任何航空系统中最复杂且最易受攻击的组件。例如，Harris (2011) 认为，对人为表现的分析和优化是未来航空研究的主要挑战，而 Langer 和 Braithwaite (2012) 认为航空安全在很大程度上取决于“复杂系统各个部分的人为错误管理”(第 1 页)。鉴于这些考虑，航空人为因素确实被认为是航空事故原因统计中的主要因素也就不足为奇了 (Martinussen & Hunter, 2010)。然而，虽然关注现有飞行员队伍是考虑的一部分，但未来飞行员的选拔和培训也应得到审查。事实上，有人认为，随着国际民航组织最近推出多机组飞行员执照 (MPL)，航空公司飞行员的主要驾驶技能已正式从传统的操纵杆和方向舵技能转变为更多的非技术性，所谓的“软”技能，如机组资源管理 (CRM) 和冲突解决策略 (Skybrary, 2016)。早在 2004 年，美国联邦航空管理局 (FAA) 就讨论了
资本主义经济中的失业
摘要： - 本文介绍了隐藏的马尔可夫模型在波兰语言中的文本生成中的应用。开发了一个生成文本的程序，利用隐藏的马尔可夫模型。该程序使用参考文本来学习可能的字母序列。还讨论了文本处理的结果。提出的方法也可以在语音识别过程中有所帮助。键字： - 自然语言处理，文本生成，隐藏的马尔可夫1简介言语综合和识别的领域在过去30年中，由于蜂窝电话的开发，它被广泛使用。在最流行的语音综合方法和分析方法中，采用了隐藏的马尔可夫模型（HMM）[2,6]。隐藏的马尔可夫模型也可以在其他领域中使用，仅命名遗传学，复制DNA代码或经济学，以预测未来的经济结果[3,4]。hmm of str k的估计在学习过程中构成的k前值的序列基于给定位置中发生值的可能性。 计算学习载体中长度k +1单词的出现数量。 序列以相同的k字符开始构成上下文。 它们的计数可用于估计K +1位置中值发生的可能性[8]。 2跃迁矩阵过渡矩阵M定义了所有可能的先前序列功能中值x n+1的发生数量。 它还可能包含出现值x n+1而不是出现数量的可能性。估计在学习过程中构成的k前值的序列基于给定位置中发生值的可能性。计算学习载体中长度k +1单词的出现数量。序列以相同的k字符开始构成上下文。它们的计数可用于估计K +1位置中值发生的可能性[8]。2跃迁矩阵过渡矩阵M定义了所有可能的先前序列功能中值x n+1的发生数量。它还可能包含出现值x n+1而不是出现数量的可能性。然后从公式1计算出可能性，其中p ij是条件下元素x i的概率，前面的符号为x j。[8] p ij（x i /x j）= p（xi∩xj） /p（x j）（1）如果给定序列中n元素的值S n取决于元素n-1的值，则可以应用HMM的值来预测连续值。条件下元素x n+1发生的概率是：p（x n+1 /x n）给出：p（x n+1 /x n）（2）
一种数据驱动的方法来识别适合...的飞行测试数据
摘要：数字航空电子解决方案使小型飞机也能使用先进的飞行控制系统。安全关键部分之一是空中数据系统。创新架构允许使用合成传感器，从而带来重大的技术和安全进步。空气动力学角度的应用似乎是最有希望获得认证的应用。在这个领域，有关合成传感器设计的最佳程序仍然是该领域的一个悬而未决的问题。在 Clean Sky 2 框架内资助的 MIDAS 项目给出了一个例子。本文提出了两种数据驱动方法，可以提高整个飞行包线的性能，特别关注稳定状态飞行条件。获得的训练集相当小，从而降低了计算成本。这些方法通过真实案例进行了验证，它们将用作 MIDAS 生命周期的一部分。第一种方法称为数据驱动的准稳定状态识别和生成 (DIGS)，它基于 (i) 识别飞机的升力曲线；(ii) 使用人工飞行数据点扩充训练集。DIGS 的主要目的是减少训练集不平衡的问题。第二种方法称为相似飞行测试数据修剪 (SFDP)，它基于准唯一点的隔离来处理数据缩减。结果证明了该方法对 MIDAS 项目的有效性，可以用于实际应用。