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订阅价格SEK 0.38的认股权证为6的DICOT Pharma确定；对应于SEK每股0.19
以这些进步作为基础，DICOT Pharma现在期待着下一个发展的阶段。即将举行的关键活动包括最终确定和报告2A期研究的结果，该研究预计将于2025年中期完成。2B期研究的准备工作正在进行并行，预期在2026年开始。为了加强公司在市场上的长期立场，国际化的工作和未来商业化的准备工作也得到了加强。对扩大产品组合的新指示的评估和开发也是重点的。
Takens 定理用于评估脑电图轨迹：脑动力学的区域变化 Arturo Tozzi（通讯作者） 非线性科学中心，系
使用 Takens 定理评估 EEG 轨迹：大脑动力学的区域变化 Arturo Tozzi（通讯作者） 美国德克萨斯州登顿市北德克萨斯大学物理系非线性科学中心 1155 Union Circle, #311427 Denton, TX 76203-5017 USA tozziarturo@libero.it Ksenija Jaušovec 马里博尔大学心理学系 ksenijamarijausovec@gmail.com 摘要 Takens 定理 (TT) 证明动态系统的行为可以在多维相空间内有效重建。这为检查时间序列数据的时间依赖性、维度复杂性和可预测性提供了一个全面的框架。我们应用 TT 来研究健康受试者 EEG 大脑动力学的生理区域差异，重点关注三个关键通道：FP1（额叶区域）、C3（感觉运动区域）和 O1（枕叶区域）。我们使用时间延迟嵌入为每个 EEG 通道提供了详细的相空间重建。重建的轨迹通过测量轨迹扩展和平均距离进行量化，从而深入了解传统线性方法难以捕捉的大脑活动的时间结构。发现三个区域的变异性和复杂性不同，显示出明显的区域差异。FP1 轨迹表现出更广泛的扩展，反映了与高级认知功能相关的额叶大脑活动的动态复杂性。参与感觉运动整合的 C3 表现出中等变异性，反映了其在协调感觉输入和运动输出方面的功能作用。负责视觉处理的 O1 显示出受限且稳定的轨迹，与重复和结构化的视觉动态一致。这些发现与不同皮质区域的功能特化相一致，表明额叶、感觉运动和枕叶区域具有自主的时间结构和非线性特性。这种区别可能对增进我们对正常大脑功能的理解和促进脑机接口的发展具有重要意义。总之，我们证明了 TT 在揭示脑电图轨迹区域变化方面的实用性，强调了非线性动力学的价值。关键词：脑电图分析；脑动力学；相空间重建；区域变化。引言人类大脑是一个复杂的非线性系统，善于通过动态交互处理大量信息（Khoshnoud 等人，2018 年；Zhao 等人，2020 年；Dai 等人，2022 年；Biloborodova 等人，2024 年）。脑电图 (EEG) 是一种非侵入性、高分辨率的脑活动研究方法。尽管如此，传统的线性分析技术往往无法表示脑电图信号复杂的非线性特征（Alturki 等人，2020 年）。为了解决这一限制，非线性动力学和混沌理论已成为理解大脑活动的有力框架，其中 Takens 定理（以下简称 TT）奠定了基础。TT 确定了动态系统的行为可以在多维相空间中使用来自观测数据的单个时间序列的时间延迟版本重建（Takens 1981）。在 EEG 分析中，TT 提供了一种强大的数学工具来研究时间演变，揭示了线性方法无法发现的特性（Rohrbacker 2009）。通过重建相空间，研究人员可以分析关键的 EEG 动态特性，例如时间依赖性、维度复杂性和可预测性（Kwessi 和 Edwards，2021）。这种方法已被证明可用于识别与各种认知和病理状况相关的神经动力学变化（Fell 等人，2000 年）。先前的研究强调了 TT 在分析脑电信号方面的有效性，尤其是在识别癫痫、阿尔茨海默病和精神分裂症等病理状况方面（Kannathal 等人，2005 年；Altındi ş 等人，2021 年；Cai 等人，2024 年；Al Fahoum 和 Zyout，2024 年）。然而，人们较少关注这种方法在正常条件下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域 (FP1) 与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层 (C3) 控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域 (O1) 处理视觉信息。尽管这些区域的作用独特，但它们之间的相互作用有助于大脑的整体动态。2024)。然而，人们较少关注这种方法在正常情况下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域（FP1）与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层（C3）控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域（O1）处理视觉信息。尽管它们的作用独特，但这些区域之间的相互作用有助于大脑的整体动态。2024)。然而，人们较少关注这种方法在正常情况下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域（FP1）与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层（C3）控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域（O1）处理视觉信息。尽管它们的作用独特，但这些区域之间的相互作用有助于大脑的整体动态。
基于人工智能的结构健康监测的专利计量分析 Pradnya DESAI 1,*、Sayali SANDBHOR 2,*、Amit Kant KAUSHIK 3、Ajit PATIL 4、Vaishnavi DABIR 5 1 研究学者，土木工程系，共生技术学院，共生国际（同等大学），印度浦那。 2 副教授兼土木工程系主任，共生技术学院，共生国际（同等大学），印度浦那。 3 助理教授，建筑与建筑环境系，诺森比亚大学纽卡斯尔，英国 4 助理教授兼土木工程系主任，DYPU，印度浦那。 5 美国佐治亚州 Green Cube Consulting LLC 首席顾问 * 通讯作者：sayali.sandbhor@sitpune.edu.in , pradnya.desai.phd2022@sitpune.edu.in
基于人工智能的结构健康监测的专利计量分析 Pradnya DESAI 1,*、Sayali SANDBHOR 2,*、Amit Kant KAUSHIK 3、Ajit PATIL 4、Vaishnavi DABIR 5 1 研究学者，土木工程系，共生技术学院，共生国际（同等大学），印度浦那。 2 副教授兼土木工程系主任，共生技术学院，共生国际（同等大学），印度浦那。 3 助理教授，建筑与建筑环境系，诺森比亚大学纽卡斯尔，英国 4 助理教授兼土木工程系主任，DYPU，印度浦那。 5 美国佐治亚州 Green Cube Consulting LLC 首席顾问 * 通讯作者：sayali.sandbhor@sitpune.edu.in , pradnya.desai.phd2022@sitpune.edu.in
将人工智能与云计算集成，实现企业系统中的可扩展业务分析 Vedaprada Raghunath 1、Mohan Kunkulagunta 2、Geeta Sandeep Nadella 3 1 Visvesvaraya 科技大学 2 BEST 创新大学 3 坎伯兰大学 IT 系，威廉斯堡，40769，肯塔基州，美国 * vedapradaphd@gmail.com * 通讯作者 期刊信息
人工智能 (AI) 与云计算的融合正在通过实现可扩展、高效和实时的数据处理来改变业务分析。本文探讨了人工智能算法与基于云的基础设施之间的协同作用，以提高企业系统的决策和运营效率。本文解决了数据安全性、集成复杂性和资源优化等关键挑战，并提出了利用人工智能驱动的预测分析和云原生技术的解决方案。案例研究说明了这种融合在不同行业中的应用，展示了可扩展性、成本效率和分析精度的提高。研究结果强调了将人工智能与云计算相结合以重新定义企业分析的潜力，使其在不断变化的业务需求面前更加灵活和有影响力。
建议向男士宿舍B.Tech Freesher学生报告的B.Tech新生学生向相应的旅馆街区报告
·，为了确保仅使用指定的日期和时间插槽来报告所有选择旅馆的学生。您的合作非常感谢。·您可以在VTOP/FRESHER的门户网站中查看室详细信息。·以获取有关民用和时尚计划的信息，请联系各自部门。·如何识别您的地板数？o如果您的房间号为541，那么您属于5楼
从携带编码 Miro1 的 RHOT1 基因杂合突变 c.815G>A (p.R272Q) 或 c.1348C>T (p.R450C) 的帕金森病患者中产生两种诱导性多能干细胞系和相应的同源对照
a 转化神经科学，卢森堡大学系统生物医学中心 (LCSB)，卢森堡，卢森堡 b 牛津大学生理学、解剖学和遗传学系，英国 c 牛津大学 Kavli 纳米科学发现研究所，英国 d 土耳其巴勒克埃西尔大学医学院医学生物学系 e 发育和细胞生物学，卢森堡大学系统生物医学中心 (LCSB)，卢森堡，卢森堡 f 转化神经变性科“Albrecht-Kossel”，罗斯托克大学医学中心神经病学系，罗斯托克，德国 g 分子和功能神经生物学，卢森堡大学系统生物医学中心 (LCSB)，卢森堡，卢森堡 h 吕贝克大学神经遗传学研究所，吕贝克，德国 i 卢森堡医院中心，卢森堡 j 横向转化医学，卢森堡健康研究所 (LIH)，卢森堡
第 40 卷 | 第 1 期 文献综述 #2 2022 年 5 月 10 日 探索自然语言处理 (NLP) 在航空中的应用 Nadine Amin Tracy L. Yother 普渡大学 普渡大学 Mary E. Johnson Julia Rayz 普渡大学 普渡大学 由于计算能力的极大提升、当前大量数据的盛行以及数据驱动算法日益强大的能力，自然语言处理 (NLP) 最近在众多领域经历了快速发展，其中之一就是航空。在这项研究中，我们从研究和行业的角度探讨了 NLP 在航空领域的当前地位。我们将安全报告分析、航空维护和空中交通管制确定为航空领域 NLP 研究的三个主要重点领域。我们还列出了当前可用的 NLP 软件以及它们在航空业中的应用。最后，我们重点介绍了航空领域对标准 NLP 技术提出的一些现有挑战，讨论了当前相应的研究工作，并提出了我们推荐的研究方向。推荐引用：Amin, N., Yother, T. L., Johnson, M. E. & Rayz, J. (2022)。自然语言处理 (NLP) 探索
第 40 卷 | 第 1 期 文献综述 #2 2022 年 10 月 5 日 探索航空领域的自然语言处理 (NLP) 应用 Nadine Amin Tracy L. Yother 普渡大学 普渡大学 Mary E. Johnson Julia Rayz 普渡大学 普渡大学 由于计算能力的巨大提升、大量数据的普遍存在以及数据驱动算法的不断增长的力量，自然语言处理 (NLP) 最近在众多领域经历了快速发展，其中之一就是航空业。在本研究中，我们从研究和行业的角度探讨了 NLP 在航空领域的现状。我们将安全报告分析、航空维护和空中交通管制确定为航空领域 NLP 研究的三个主要重点领域。我们还列出了当前可用的 NLP 软件以及它们在航空业中的使用方式。最后，我们重点介绍了航空领域对标准 NLP 技术提出的一些现有挑战，讨论了当前相应的研究工作，并提出了我们建议的研究方向。推荐引用：Amin, N., Yother, T. L., Johnson, M. E. & Rayz, J.(2022)。自然语言处理 (NLP) 的探索
将不同偶联产品合成的不同概念和计算相应应变设计的单一框架系统化
图1用于生长耦合应变设计的不同计算方法的特征生产信封或产量空间。（a）典型的生产信封（双重）优化技术。在最坏的情况下，原始方法OptKnock（Orange）可能包含磁通量向量，而没有产物合成的最大生长速率，这是由OptKnock（蓝色）的继任者避免的。（b）用MCS计算的应变设计的典型产量空间，要求所有通量状态的产物产量最低。（c）具有固定最小产品合成和生长速率比率的应变设计的生产包膜。r BM：增长率； R P：产品合成率； Y P / S：产品产量； Y BM / S：生物质产量< / div>
![b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数容量的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边的连接，这是第一个在\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）绑定在密集图高连续性方向上的时间上改进的算法。我们的结果取决于采样的简单组合以及稀疏性的稀疏性，这似乎是新的，并且可能导致有向图连接问题的进一步折衷。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们在\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中获得了一个（1 + \ xcf \ xb5）-AppRoximation，其中w是总顶点的重量（假设Integral vertex weivertex weivertex weivertex weivertex）;特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础，以获得全局顶点连接的类似界限。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连通性以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果补充了。 [23]和Forster等。 [6]对于顶点连接。](/simg/8/8e7675640f7d11b8c01f2da32483c44d53994a39.webp)
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b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数功能的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边连接性，这是第一个在密度高图高连续性方向上绑定的\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）时间上改进的算法。我们的结果依赖于采样的简单组合以及显得新颖的稀疏性，并且可能导致有向图连接问题的进一步权衡。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们获得了\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中的根顶点连接的（1 + \ xcf \ xb5） - approximation，其中w是w是总顶点的重量的时间（假设Integral verterx werges flovex wevertex weivers apteral vertex weivers witteral wittex weivers w we特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础为全局顶点连接获得类似的范围。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连接性工作以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果。[23]和Forster等。[6]用于顶点连接。
方便合成与大肠杆菌 O4 细胞壁 O 抗原相对应的五糖重复单元
和α-连接的ʟ-鼠李糖部分。近年来，已开发出几种候选疫苗来通过将细胞壁多糖与合适的蛋白质结合来控制细菌感染，其中包括针对b型流感血友病(Hib) [12,13]、脑膜炎[14]、肺炎球菌感染[15,16]和肠道疾病如霍乱[17]、腹泻[18]和尿路感染[19]的疫苗。尽管可以通过发酵技术分离多糖，但是很难从天然来源中获得大量具有足够纯度的多糖片段。因此，开发化学合成策略对于获得具有足够纯度的所需数量寡糖片段非常重要。在这个方向上，本文介绍了使用顺序糖基化策略对对应于E. albertii O4菌株细胞壁O抗原多糖的五糖重复单元进行全合成（图1）。