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诺如病毒研究显示了母乳中的胆汁酸如何影响新生儿肠道健康
“我们知道从诺如病毒感染中受到微生物群保护的成年小鼠，我们知道新生儿很容易受到严重的诺罗维斯病毒的攻击，” UF新兴病原体研究所的成员，在UF医学学院的教授，UF医学学院的一名近期对Norovelus的Microb the Mrob the Mrob的研究。“因此，这使我们提出了一个问题：新生儿很容易受到诺如病毒的影响，因为他们的肠道菌群不成熟？”
Semaphorin3a/Plexina3与CGMP涂鸦支架的关联是顶端树突开发
从双极锥体神经元的主要过程中开发了根尖树突的发展，可以由作用于局部内在决定因素的空间组织的外部线索指导。调节顶端树突极化的细胞外提示仍然难以捉摸。我们表明，领先的过程和顶端树突的发育是由III类信号素指导的，并由局部CGMP合成综合介导。与CGMP合成的酶可溶性鸟苷酸环化酶（SGC）相关的脚手架蛋白质涂鸦也将其与Semaphorin3a（Sema3a）共受体plexor Plexin的Plexine 3相关联。缺失或敲除plexina3和sema3a或plexina3-Scribble关联的破坏可防止SEMA3A介导的CGMP增加，并导致根尖树突发展中的缺陷。这些操作还损害了双极极性和领先的过程。局部CGMP高程或SGC表达挽救了Plexina3敲低或Plexina3-Scribble复合物破坏的影响。在神经元极化期间，前导过程和顶端树突的发育是由将信号素提示与CGMP增加联系起来的脚手架的。
原始研究纸机学习基于4G LTE网络中的流量预测。喀麦隆移动运营商的案例研究
摘要：移动订户越来越多地要求宽带服务的可用性，而无线电资源允许连接它们的无线电资源是有限的。了解移动互联网消费趋势和订户流量需求对于实现现有无线电资源的管理至关重要。但是，由于移动网络的复杂性，可能很难理解和描述移动用户的数据使用模式。在这项研究中，我们研究和表征移动网络中的数据使用模式和用户行为以执行流量需求预测。我们利用了通过历史电信运营商（HTO）网络的移动网络测量和计费平台收集的数据集，称为U2020/MAE。我们阐明了不同的网络因素，并通过将HTO的移动用户作为用例来研究它们如何影响数据使用模式。然后，我们将移动用户的数据使用模式进行比较，考虑到总数据消耗，网络访问，每个用户创建的会话数，吞吐量和用户满意度级别与服务。最后，我们提出了一个使用机器学习模型来使用HTO数据来预测流量需求的应用程序。关键字：LTE核心网络，流量，机器学习，预测简介
研究KIF18B影响胶质母细胞瘤细胞恶性进展的机理
方法：通过访问TCGA，CGGA和GEPIA数据库获得KIF18B的表达数据，并通过Western Blot测定法和免疫组织化学进行了验证。从TCGA和CGGA数据库下载了神经胶质瘤RNA测序数据和临床信息，并进行了Kaplan-Plotter的生存分析和多变量COX回归分析，以在1、3和5年的CBIOPOPORTAL和METHSURV下绘制ROC存活曲线，用于仔细地检查Kifotostic of kif18b的预测值。CBIOPORTAL数据库和UALCAN数据库用于获得KIF18B共表达基因进行GO和KEGG富集分析，并使用基因集富集分析（GSEA）软件来探索GBM的KIF18B调节的信号通路。最后，通过使用计时器数据库和TCGA数据集研究了KIF18B和GBM Inftration之间的相关性。
一项有关加密方法的调查，以确保无人机流量管理的通信
2022年最常见的民用无人机应用程序是娱乐使用。但是，事实证明，它们对人类无法以安全且效率的方式进行的操作至关重要[1]。世界上无人机的数量每年增长13％，许多研究重点是提高其运营能力。他们的性能正在不断提高，它们是越来越多的应用程序的最佳解决方案。他们目前是基础架构监控，区域扫描，紧急交付服务和其他应用程序的最相关和成本效益的解决方案。它们也可以通过监视和喷洒田野，进行运输，以帮助限制城市中心的拥塞，以监视安全摄像机无法使用或更昂贵的地区，用于电信目的，以及将媒体和娱乐作为便宜的航空摄像机或创建新节目的地区，以帮助限制城市中心的交通，以帮助限制田野，以帮助限制田野的交通，以帮助限制。 他们还可以在智能城市中发挥重要作用，并在物联网（IoT）系统或无线传感器网络（WSN）中使用[2]。 uas由用于操作无人机及其通讯方式的所有组件组成。 以最简单的形式，一个UAS包括一个无人机和GC，但是高级系统可以包括其他参与者，例如UTM系统和中间地面站，用于管理不同无人机和最终用户之间的通信。 由于UAS的特征，大多数通信链接都是无线的。 如图2所示，UAS具有三个主要通信轴。 第二轴是在受控领空飞行时在UAS和UTM系统之间。。他们还可以在智能城市中发挥重要作用，并在物联网（IoT）系统或无线传感器网络（WSN）中使用[2]。uas由用于操作无人机及其通讯方式的所有组件组成。以最简单的形式，一个UAS包括一个无人机和GC，但是高级系统可以包括其他参与者，例如UTM系统和中间地面站，用于管理不同无人机和最终用户之间的通信。由于UAS的特征，大多数通信链接都是无线的。如图2所示，UAS具有三个主要通信轴。第二轴是在受控领空飞行时在UAS和UTM系统之间。首先，任何无人机和地面控制站（GCS）之间都有链接，命令，遥测，视频和其他特定于任务的数据都会传输。这些链接可以在物理或逻辑上分离，因为这些不同类型的数据并非总是在同一通道上发送。遥测信息从UAV或GCS发送到UTM系统，以监视流量和组织空间。反过来，UTM系统广播紧急地理围区，并根据其权威水平，向特定的无人机或GC发送传达建议或直接轨迹修改。最后，第三种通信发生在两个无人机之间。他们可以交换环境信息或用作路由器，以将数据传输到远程GCS或UTM。安全目标将根据传输信息的敏感性而有所不同。本文档审查了文献，以通过不同的加密技术来保护运输层以实现这些安全目标。
避免情感接近的元脑意识
1日本京都2临床心理学，大阪大学，日本苏亚大学3号临床心理学，日本，日本健康与医学研究小组，智力坦克研究小组，日本智能研究小组，KDDI Research，Inc.，Kddi Research，Inc.，Kddi Research，Inc。
新的主要阴性IL6ST变体扩展了依赖GP130的Hyper-Ige综合征的免疫学和临床光谱
摘要 - 对网络入侵检测系统的评估需要足够数量的混合网络流量，即由恶意和合法流动组成。特别是获得现实的合法流量很难。合成网络流量是响应不足或不完整的现实数据集的工具之一。在本文中，我们仅着重于合成产生高质量的合法流量，而我们不会深入研究恶意交通。对于这项特定任务，最近的贡献利用了高级机器学习驱动的方法，特别是通过生成对抗网络（GAN）。但是，对GAN生成的数据的评估通常会忽略关键属性，例如协议依从性。我们的研究通过提出一组全面的指标来解决差距，以评估合成合法网络流量的质量。为了说明这些指标的价值，我们通过简单但有效的概率生成模型Bayesian Network（BN）将面向网络的gans进行了经验比较。根据我们提出的评估指标，基于BN的网络流量产生的表现优于基于ART GAN的对手。在我们的研究中，BN产生了更现实和有用的合成良性流量，并同时最大程度地减少了计算成本。
脚手架生物材料在培养肉的发展中
这项工作得到了韩国粮食，农业和林业技术技术研究所（IPET）的支持，该研究由农业，食品和农村事务部（MAFRA）（MAFRA）（322006-05-02-CG000）和韩国国家研究基金会（NRF）（Nrf Fiff）（MSER FIFF）（MSER FIFF）的高价值的食品技术开发计划（MAS）（322006-05-02-CG0002022R1A2C1008327）。作者贡献（可以发布此字段。）