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用于肝癌研究的类器官
肝癌是全球第二大致命恶性肿瘤。细胞系和小鼠模型是模拟人类肝癌发生的最常用工具。最近，具有源自原发组织或细胞的三维结构的类器官已应用于肝癌研究。类器官可由诱导性多能干细胞、胚胎或成体、健康或患病组织产生。特别是，肝脏类器官已广泛用于旨在描述导致肝癌发生的分子途径的机制研究。将成簇的规则间隔回文重复序列 (CRISPR) 相关蛋白 9 (Cas9) 和微工程微型类器官技术引入用于癌症研究的肝脏类器官大大加速了这些研究。利用肝脏肿瘤类器官进行抗癌药物筛选、生物银行、组学分析和生物标志物发现，已经取得了转化进展。本综述总结了使用类器官模型研究肝癌的最新进展和剩余挑战。
使用...进行脑肿瘤分割和分类
I. 简介 脑肿瘤是医学上的一大难题，需要精确的分割和分类来优化诊断和治疗。从历史上看，这些关键问题在很大程度上依赖于医务人员的手动决策，充满时间限制、观察者之间的差异以及越来越大的人类疲劳影响准确性的风险。尽管如此，机器学习的乐观声音，更具体地说是深度学习技术的出现，似乎将脑肿瘤分析引向了辉煌的前景。本研究旨在了解 U-Net 架构在脑分割和肿瘤分类中的作用，同时通过准确、高效和可重复的解决方案彻底改变该领域。借助深度学习，该研究希望克服与手动分析方法和响应式自动化流程相关的不足，这些流程可以持续训练以提供正确的结果。选择 U-Net 架构是一个明智的决定，因为它在生物医学图像分割任务中取得了成功，并且在描绘高级语义特征和细粒度空间映射方面具有固有优势
数字经济对劳动力资源配置影响研究——基于中国的证据
本文建立了一个连贯的框架来描述数字经济与劳动力资源配置主观效率之间的关系。它阐明了数字经济对劳动力配置效率的影响及其渠道效应的理论基础。在数字经济领域，幸存者偏差、数字鸿沟和算法霸权现象对劳动力市场配置效率产生了重大影响。通过横截面数据模型进行的实证分析验证了该理论框架。研究结果表明，数字经济显著降低了劳动力配置的主观效率。值得注意的是，这种抑制效应在女性劳动者、多户家庭、非未婚人群和40岁以上的人群中更为明显，而60岁以上的人群影响最为明显。在对因果机制的考察中，我们发现数字经济通过三个渠道降低了劳动者劳动配置的主观效率：社会经济地位的改变、生活水平的提高和工作场所舒适度的改变。
一种决策模型，用于优先考虑缓解气候变化中的低碳政策
摘要：气候变化（CC）代表了最重要的环境挑战，需要部署可持续的低碳策略，尤其是在非洲等发展中。这项研究引入了一个新的决策框架，旨在增强政策的优先级，以应对CC的不利影响。拟议的两阶段模型采用了在球形模糊条件下（SF）条件下的渐进权重评估比分析（SWARA）和加权汇总的总和产品评估（WASPA）的整合，以解决可持续政策的战略测序。最初，SF-SWARA用于确定不同标准的相对意义。随后，SF-WASPAS方法对这些政策进行了排名，从而促进了明智的决策。所确定的主要障碍包括有限的机构能力，不足的财务资源和技术限制，提出了战略替代方案。此外，严格的灵敏度和比较分析肯定了该模型的适用性。通过系统地划定和优先确定必要的政策，本研究在非洲背景下对气候缓解（CM）的学术论述做出了重大贡献。
碳捕获和存储中的最佳实践和创新（CCS）
抽象的碳捕获和存储（CCS）已成为抵抗气候变化的关键技术，为减轻工业流程和发电的可行途径提供了可行的途径。本评论探讨了CCS中有效二氧化碳存储的最佳实践和创新，突出了关键策略和进步，以优化存储容量，增强存储安全性并最大程度地降低环境风险。审查首先描述了CC在减少温室气体排放和满足全球气候目标方面的重要性。它强调了按大规模部署CCS技术的紧迫性，以应对脱碳能力系统的双重挑战并确保能源安全。借鉴了最新的研究和行业发展，该评论阐明了CO2捕获，运输和存储中的最佳实践，强调了综合和整体方法的重要性。它讨论了二氧化碳捕获技术的进步，包括燃烧后捕获，燃烧前捕获和氧气燃料燃烧，突出了提高效率和降低成本策略。此外，评论研究了二氧化碳存储技术的创新，
探索脑肿瘤分割和患者生存
摘要 使用人工智能从 MRI 图像中检测和描绘脑肿瘤是医学 AI 面临的一项复杂挑战。最近的进展见证了各种技术被用于协助医疗专业人员完成这项任务。尽管机器学习算法在分割肿瘤方面很有效，但它们在决策过程中缺乏透明度，阻碍了信任和验证。在我们的项目中，我们构建了一个可解释的 U-Net 模型，专门用于脑肿瘤分割，利用梯度加权类激活映射 (Grad-CAM) 算法和 SHapley 加法解释 (SHAP) 库。我们依靠 BraTS2020 基准数据集进行训练和评估。我们采用的 U-Net 模型产生了有希望的结果。然后，我们利用 Grad-CAM 在图像中可视化模型关注的关键特征。此外，我们利用 SHAP 库来阐明用于预测患者生存天数的各种模型（包括随机森林、KNN、SVC 和 MLP）的预测，从而增强了可解释性。
实施有效的基于角色的访问控制策略...
这项研究研究了基于角色的访问控制（RBAC）系统在减轻内部人士对各种组织环境中数据库安全的威胁方面的有效性。内部人士威胁代表了数据库安全性的重大挑战，需要强大和适应性的安全措施。通过根据组织在组织中的角色划定访问权限，RBAC成为针对此类威胁的关键工具。采用定量研究方法，这项工作通过针对直接参与技术，金融，医疗保健和政府行业的组织数据库的专业人员的调查来收集数据。这项研究利用了验证性因素分析（CFA）和结构方程建模（SEM）来验证测量模型并分析RBAC效力，实施挑战，增强RBAC的增强及其对内幕威胁减少的集体影响之间的关系。的发现表明，RBAC有效地减少了未经授权的访问和数据泄露，从而大大减轻了内幕威胁。然而，实施挑战，例如角色定义复杂性和适应动态访问的挑战，需要出现作为著名的障碍。
P_SAPEA_2023的免费问题
可持续的商业模型帆布方法评估新的商业模式，尤其是对于预算较小的较小农场，首先要了解根据小型农场所有者需求量身定制的独特价值主张。这对于创建与目标市场的需求和约束良好共鸣的效果至关重要。之后，详细说明客户关系和渠道对于建立和保持与市场细分市场的牢固联系至关重要，从而确保交付机制符合其偏好和能力。下一步涉及确定在价值主张有效交付所需的关键活动，资源和伙伴关系，这对于运营执行和可持续性至关重要。随后，定义收入流和成本结构至关重要，以确保与目标市场的预算限制相吻合的财务生存能力和战略定价。最后，描述生态社会的利益和成本融合了业务模型的更广泛影响，与可持续和道德的商业实践保持一致，这对现代企业来说越来越重要。参考=此
靶向内部脱甲基化引发染色质重新布线以进行基因激活
抽象的单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）改变了我们对发育系统中细胞命运的理解。但是，识别效力的分子标志 - 细胞分化为其他细胞类型的能力 - 仍然具有挑战性。在这里，我们介绍了Cytotrace 2，这是一个可解释的深度学习框架，用于从SCRNA-SEQ数据中绝对规模地表征效能和分化状态。在31种人体和小鼠scrna-seq数据集中，涵盖了28种组织类型，细胞环节2优于恢复实验确定的效能水平和分化状态的现有方法，涵盖了整个细胞个体的范围。此外，它重建了62个时间点的小鼠胚胎发生的时间层次结构；确定了区分主要效力水平的Pan-Tissue表达程序；并促进了与生存和免疫疗法抗性有关的癌症中细胞表型的发现。我们的结果阐明了细胞生物学的基本特征，并为描述健康和疾病中的单细胞分化景观提供了广泛适用的平台。
2013 年电视和广播竞争问题
新技术和融合的动态效应正在改变消费者获取视听内容的方式。这给业务规划增加了相当大的不确定性，特别是关于未来需求的不确定性，并意味着需要在制定法规和应用竞争法时确保采取谨慎、技术中立的方法。与此同时，由于技术的快速变化和对三重和四重播放服务的需求不断增加，使划定相关市场的过程变得复杂，并增加了监管管辖权重叠的风险，法规和竞争法的应用变得更加复杂。虽然融合促进了新产品和服务的出现，降低了进入门槛，使市场更具竞争力，但论坛的参与者提供了许多限制进入市场的例子。辩论还表明，竞争管理机构越来越意识到该行业出现的新竞争挑战，因此在推出政策干预方面变得更加积极。在某些情况下，这些还涉及考虑除竞争问题之外的公共利益标准，从而引发有关 NCA 和行业主管部门之间的权限划分以及合作模式的问题。