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摘要xviii圣诞节生物物理学...
Georg Pabst Graz金属离子是蛋白质功能和稳定性的众所周知的辅助因子。在整合膜酶Ompla（外膜磷脂酶A）的情况下，活性二聚体被钙离子稳定。我们研究了OMPLA中的脂质水解动力学，并用对称或不对称的跨贝贝脂质分布进行电荷中性和带电的膜。在电荷中性膜中，由于膜小叶之间的较低差异曲率应力，OMPLA在对称双层中更为活跃。令人惊讶的是，这种行为在带电的双层中完全逆转。测量结果表明，加入钙后，带电脂质的内在分子形状变化。这有效地减少了带电不对称膜的差异曲率应力，导致蛋白质活性增加。在添加钠离子时观察到的类似效应进一步支持了这一结论，这也改变了脂质的形状，但与蛋白质没有特别相互作用。其他脂质 - 蛋白质相互作用可能会导致这种现象。我们的发现表明，离子辅助因子不仅与膜蛋白直接相互作用，而且还通过改变带电脂质物质的有效分子形状而间接调节蛋白活性。星期一16/12/2024 10:50-11:10
电子平台中人工智能算法实现客户体验个性化效果研究
电子商务行业的增长使个性化成为为客户创造更具吸引力和更相关购物体验的关键策略。随着竞争加剧，电子商务公司竞相利用人工智能等技术来提升客户体验。电子商务中基于人工智能的个性化具有显着优势，包括能够通过深入分析用户数据提供更相关的产品推荐，最终提高用户体验和转化率。此外，这种个性化形式对转化率和销售率有积极影响，一些研究表明销售额增长高达 30%。客户忠诚度也得到加强，因为人工智能会根据个人喜好定制内容和推荐，让客户感到被重视。然而，实施人工智能的一个主要挑战是对隐私和数据安全的担忧。收集的大量数据可能会引发隐私问题，因为许多消费者对未经明确同意使用他们的个人数据感到不舒服。此外，人工智能系统收集的数据量不断增长，这增加了确保这些数据安全以防止隐私泄露的复杂性。因此，虽然人工智能可以显著提高电子商务绩效，但公司必须确保对隐私和数据安全的充分保护，以确保基于人工智能的个性化的长期成功。本研究旨在为电子商务公司提供见解，以优化基于人工智能的个性化的使用，并为管理和技术文献做出贡献。需要进一步研究以探索基于人工智能的个性化实施的成功因素。
加密算法AES-256和SHA3-512的组合以改善文档安全
数字文档成为当今生活各个方面的重要组成部分之一，从存储个人数据到交换敏感业务信息。拦截的威胁或拦截法律信息的努力，包括未经所有者许可未经许可访问或检索数据的情况。，因此需要采取适当的行动来保护数字文件免受犯罪威胁。应用加密技术提供的解决方案之一。通过将AE与其他算法相结合，已经开发了一些先前的研究。其中之一是使用加密哈希函数，例如SHA-256和SHA-512。到目前为止，SHA（安全哈希算法）仍然具有更新的开发，SHA-3是SHA的最新版本，可提高安全性和效率。本研究旨在评估AES-256与SHA3-512合并在保护数字文档方面的有效性，尤其是在Web应用程序的背景下。研究人员希望使用SHA3-512的AES-256提供更好的安全级解决方案。通过这种组合，文档不仅使用AES-256来保护其内容，还可以使用SHA-3来确保完整性和身份验证。，这项研究可以帮助提供替代方案，以加强数字文档的安全性并保护其免受日益复杂的数字环境中的各种犯罪威胁。
介绍Amy Gutmann Hall
Harlan及其对宾夕法尼亚州的愿景，尤其是为了纪念宾夕法尼亚州总统Emerita Amy Gutmann的领导和奉献精神，以命名建筑物。最终，在10月17日，宾夕法尼亚工程公司在佩里世界大厦（Perry World House）共同举办的活动中启动了最新的倡议，负责任的创新，并在宾夕法尼亚州华盛顿中心举行。与理查德·佩里（Richard Perry）教授兼佩里·霍洛维茨（Richard Perry World House）的主持人迈克尔·霍洛维茨（Michael Horowitz）以及宾夕法尼亚州受托人兼工程委员会成员泰德·施莱因（Ted Schlein）（C'86），这项活动的关键主题包括考虑技术创新的长期影响，将创新与调节与调节之间的平衡以及对Etheric和社会影响力的先进和机构教育的融合。通过我们的全球校友和朋友社区的奉献，这些进步都成为可能。对你们每个人，我都感谢您坚定不移的承诺和持续的支持，我特别期待我们共同的乐观感将给我们的学生，我们的社区和世界带来什么。
使用算法对糖尿病疾病进行分类
印度尼西亚是世界上糖尿病患者最多的国家之一。糖尿病会引起严重的并发症，对患者来说具有潜在危险。本研究旨在通过考虑糖尿病的各种风险，使用分类增强 (CatBoost) 算法开发一个准确的预测模型来对糖尿病进行分类。 CatBoost 因其良好处理分类数据的能力而闻名。这项研究的初始阶段是数据处理或预处理，包括数据清理以处理不干净数据的问题、处理具有极端值的数据以及纠正不适当的数据类型。接下来，使用 CatBoost 算法进行创建预测模型的阶段，这是一种有效的决策梯度增强方法。使用混淆矩阵进行模型评估以评估分类性能。研究结果显示，糖尿病分类的准确率相当高，根据数据中使用的属性，准确率为 98.63%。希望这项研究能够有助于增进人们对糖尿病风险及其导致的死亡率的了解和控制。关键词：算法，CatBoost，糖尿病，分类，预测 1.介绍 糖尿病（DM）是一种由遗传因素、环境、饮食和其他因素引起的自身免疫性疾病[1]。糖尿病是一种与胰腺健康相关的疾病，胰腺产生胰岛素激素的异常会导致血糖水平升高。人体内血糖水平升高会扰乱肾脏、心脏和大脑等重要器官的功能 [2]。 2019 年，世界卫生组织 (WHO) 指出，至少有 200 万人的死亡可归因于糖尿病 [3]。根据2018年印尼卫生部在抗击糖尿病世界大会上的官方报告，印尼是世界上糖尿病患者最多的国家，位列第六。数据显示，印度尼西亚 20-79 岁年龄段的糖尿病患者数量达到约 1030 万人 [4]。
NTMA 2023 年年度报告和财务报表
我们将采取同样严谨、专业和勤勉的态度来对待我们最新的一系列授权，就像我们过去对待爱尔兰战略投资基金（ISIF）、国家索赔机构（SCA）、NewERA 和国家发展金融机构（NDFA）等授权以及我们对附属组织 NAMA、爱尔兰战略银行公司（SBCI）和爱尔兰住宅建筑金融（HBFI）的责任一样。
T细胞中的基因工程糖酵解增加了其抗肿瘤功能
通讯作者：Ang Li，Baylor医学院，One Baylor Plaza，011DF，休斯敦，德克萨斯州77030，电话：713-798-3667;传真：713-798-3750，ang.li2@bcm.edu。*具有同等贡献的同等贡献作者的联合第一作者具有同等贡献作者身份的贡献：ZZ执行了统计分析，解释了数据并编写了手稿。WH进行了生物信息学分析，解释了数据并严格修订了手稿。QW进行了统计分析。st和JL进行了生物信息学分析。PB和RSM创建了遗传途径，并严格修订了手稿。CIA，CC，SS，VAK，JD和PJM解释了数据，并严格修订了手稿。 PKB设计了研究并严格修订了手稿。 al设计了研究，进行了统计分析，解释了数据并撰写了手稿。CIA，CC，SS，VAK，JD和PJM解释了数据，并严格修订了手稿。PKB设计了研究并严格修订了手稿。al设计了研究，进行了统计分析，解释了数据并撰写了手稿。
与技术机构的圣雄（...
空间和无连字符）输入IFS代码ICICO000104（注意：将出现的帐户名是ICICI银行，CMS孟买或CMS New Delhi，因为这是一种集中付款解决方案）v。单击下一页VI。确认收款人（受益人/学生帐号）详细信息，您将收到注册手机的URN号码。输入URN号码并提交。然后将成功添加收款人（受益人/学生帐号）。vii。将30分钟后的金额通过NEFT仅通过L步入式模式转移到添加的收款人：1。步行到您有帐户的银行