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脑肿瘤和炎症标记：迷你审查
人体组织和细胞的炎症被描述为人体对其中任何异常活性的免疫反应。炎症过程涉及肿胀，体温升高以及向周围细胞的细胞毒性物质释放，从而导致身体组织的损伤或变性。6种炎性物质，例如活化的免疫细胞产生的物质，可能是细胞毒性的，并导致神经变性。头骨充当物理障碍，防止炎症引起的大脑肿胀影响大脑功能。7然而，在慢性损害的情况下，肿瘤浸润的免疫细胞会产生炎症介质，而不是从事肿瘤作用。8随着炎症过程，细胞受伤，炎症标记被释放到血浆中，如图1所示。慢性炎症是由持续性炎症引起的，脑组织内控制机制的失败将促进癌细胞的发展。
通过聚合物3D打印来调整建筑物外墙的太阳能：朝向定制的热特性
立面是控制建筑物太阳能流并影响其能量平衡和环境影响的主要接口。最近，已经探索了半透明聚合物的大规模3D打印（3DP），作为一种制造具有定制特性和功能的立面组件的技术。透射率对于建筑外墙至关重要，因为对太阳辐射的响应对于获得舒适感至关重要，并且会极大地影响电力和冷却需求。但是，仍不清楚3DP参数如何影响半透明聚合物的光学性质。本研究建立了一个实验程序，将PETG组件的光学特性与设计和3DP参数相关联。观察到打印参数控制层沉积，该沉积控制层中的内部光散射和整体光传输。此外，层分辨率决定角度依赖性属性。表明，可以调整打印参数以获得量身定制的光学特性，从高正常透明度（≈90％）到透明度（≈60％），并且具有一定范围的雾霾水平（≈55-97％）。这些发现为大规模3DP的定制立面提供了机会，可以有选择地接纳或阻止太阳辐射，并提供空间的均匀日光。在建筑部门脱碳的背景下，这种组件具有减少排放的巨大潜力，同时确保乘员舒适。
引用Choi，Il-Kyu，Zhe Wang，Qiang Ke，Min Hong，Dereck W. Paul，Stacey M. Fernandes，Zhuting Hu等。 “ EBV诱导抗肿瘤IMM
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
讲座教程：太阳帆和其他航天器推进
太阳能航行是一种革命性的驱动航天器的方式。太阳帆（图3）使用大型，轻巧的镜面表面，以捕获从阳光下的动量，以将航天器向前推动。光由称为光子的无质量颗粒组成。光子在撞击其反射表面时将其动量（复数）转移到航天器中。就像在离子推进器中一样，每一个击中帆的光子都可以产生一个小的推力。Starshot Mission将使用太阳能航行前往我们太阳系Alpha Centauri最近的星系。
宏观经济政策管理和日本经济达到转折点
在公司领域，计划大幅度增加资本投资，尤其是在半导体和其他制造业中。自1980年代以来，销售价格首次上涨。预计将来对日本的利息将急剧恢复，包括内在直接投资和入站旅行的增加。人们，从海外到日本的人，商品和金钱的流动将进一步扩大。
免费实时在线SAT准备辅导
在为期六周的课程中，每个星期六将参加一个60分钟的会议，学生将以高达4人的身份工作。在卡内基学习认证的老师的支持下，学生将审查和练习考试中涉及的概念，例如：代数的心脏解决问题，解决问题和数据分析，提前数学以及数学的其他主题，包括地球和三角学。
AI转向道德文学批评
摘要：人工智能（AI）工具，利用先进的语言模型，获取和模仿人类文学创作。这些工具具有迅速产生大量多种多模式文学作品的能力，符合个性化的读者偏好，并与读者进行互动交流，从而促进了人类与AI之间的协作创造范式。在AI时代，作者，文学作品，读者和批评家的角色将经历重大的转变。AI文学对定义文学中传统概念的现有文学理论提出了挑战，因此需要重新建立和进步文学批评。及其跨学科属性的道德文学批评（ELC）致力于使用科学的理论方法研究文学创造的机制及其道德意义。在其原始理论框架上建立了，ELC积极解决了AI文献研究引起的问题和需求。 nie Zhenzhao对语言和文本的定义有助于研究未来的文学类型及其意义。 AI文献的叙述，美学和教育方面也将成为ELC进一步创新和发展的焦点和领域。 科学选择阶段代表了AI时代，并且随着AI转弯，ELC经历了重大的转换。 关键字：AI转；道德文学批评；科学选择； AI文献作者：Lyu Hongbo是江南大学外国研究学院讲师（中国Wuxi 214122）。，ELC积极解决了AI文献研究引起的问题和需求。nie Zhenzhao对语言和文本的定义有助于研究未来的文学类型及其意义。AI文献的叙述，美学和教育方面也将成为ELC进一步创新和发展的焦点和领域。科学选择阶段代表了AI时代，并且随着AI转弯，ELC经历了重大的转换。关键字：AI转；道德文学批评；科学选择； AI文献作者：Lyu Hongbo是江南大学外国研究学院讲师（中国Wuxi 214122）。她目前的研究兴趣是儿童图画书和道德文学批评（电子邮件：lyuhongbo@qq.com）。Fang Wenkai（通讯作者）是江南大学外国研究学院教授（中国Wuxi 214122）。 他的学术兴趣是道德的文学批评和美国CLI-FI批评（电子邮件：fangwenkai@jiangnan.edu.cn）。Fang Wenkai（通讯作者）是江南大学外国研究学院教授（中国Wuxi 214122）。他的学术兴趣是道德的文学批评和美国CLI-FI批评（电子邮件：fangwenkai@jiangnan.edu.cn）。
互相抓挠：通过类别意识群体自我支持学习
尽管磁共振成像（MRI）对脑肿瘤分割和发现非常有帮助，但它在临床实践中缺乏某些方式。作为一种态度，预测绩效的退化是不可避免的。根据当前的实现，在模态特征的训练过程中，不同的模式被认为是独立的，彼此之间是独立的，但是它们是互补的。在本文中，考虑到不同方式对各种肿瘤区域的敏感性，我们提出了一种意识到类别的G组大量学习框架（称为GSS），以弥补本性模态模态提取阶段的信息。确切地说，在每个预测类别中，所有模态的预测构成了一个组，其中选择了最出色的灵敏度的预测作为组领导者。小组领导者与成员之间的合作努力以高的一致性和确定性为基础。作为我们的次要贡献，我们引入了一个随机面具，以减少可能的偏见。GSS采用标准培训策略而无需具体的建筑选择，因此可以轻松地插入现有的全模式内脑肿瘤分段中。在BRATS2020，BRATS2018和BRATS2015数据集上进行了明显的，广泛的实验表明，GSS可以平均证明现有的SOTA算法的性能平均为1.27-3.20％。该代码在https://github.com/qysgithubopen/gss上发布。
使用分层组合进行脑肿瘤分割...
摘要背景：磁共振（MR）图像是脑肿瘤检测最重要的诊断工具之一。在医学图像处理问题中，脑 MR 图像中胶质瘤肿瘤区域的分割具有挑战性。精确可靠的分割算法对诊断和治疗计划有很大帮助。方法：本文介绍了一种新颖的脑肿瘤分割方法作为后分割模块，该方法使用主要分割方法的输出作为输入，并使分割性能值更好。该方法是模糊逻辑和细胞自动机（CA）的组合。结果：BraTS 在线数据集已用于实现所提出的方法。在第一步中，将每个像素的强度输入模糊系统以标记每个像素，在第二步中，将每个像素的标签输入模糊 CA 以使分割性能更好。在性能饱和时重复此步骤。第一步的准确率为 85.8%，但使用模糊 CA 后的分割准确率达到 99.8%。结论：实际结果表明，与其他方法相比，我们提出的方法可以显著改善 MRI 图像中的脑肿瘤分割。