癌症免疫疗法已通过刺激宿主免疫系统识别和攻击癌细胞来治疗多种恶性肿瘤。免疫原性细胞死亡(ICD)可以扩增抗肿瘤免疫反应并逆转免疫抑制性肿瘤微环境,从而提高癌症免疫疗法的敏感性。近年来,非编码RNA(NCRNA)已成为ICD和肿瘤免疫的关键调节因素。因此,与ICD相关的NCRNA有望成为优化癌症免疫疗法有效性的新型治疗靶标。然而,尚未全面总结与ICD相关的NCRNA的免疫调节特性。因此,我们总结了有关ICD涉及的NCRNA的当前知识及其在癌症免疫疗法中的潜在作用。它加深了我们对与ICD相关的NCRNA的理解,并通过特定针对ICD相关的NCRNA提供了一种新的策略来增强癌症免疫疗法。
解决电子结构问题代表了量子计算机的一个有前途的应用领域。目前,人们投入了大量精力设计和优化近期量子处理器的量子算法,目的是使用有限的量子资源在选定的问题实例上超越经典算法。这些方法仍有望具有防止大规模和批量系统量子模拟的运行时间。在这项工作中,我们提出了一种策略,使用在量子模拟数据上训练的机器学习潜能将量子计算方法的范围扩展到大规模模拟。在当今的量子环境中应用机器学习潜能的挑战来自于影响电子能量和力的量子计算的几种噪声源。我们研究了选择各种噪声源的机器学习潜能的可训练性:统计、优化和硬件噪声。最后,我们从实际 IBM Quantum 处理器上计算的氢分子数据构建了第一个机器学习潜能。这已经使我们能够执行任意长且稳定的分子动力学模拟,优于所有当前分子动力学和结构优化的量子方法。
2024看到NIST的里程碑发布了第一个经认证的PQC算法。随着2025年开始,量子准备就绪比以往任何时候都更加紧迫。我们将讨论这些当前和未来的风险,并概述如何在PQC准备计划中以战略和战术步骤有效地抵抗不断发展的威胁。本届会议还将确定影响当今PKI,IoT,TLS和代码签名的一些行业挑战。总而言之,将以现实世界中的示例(包括PQC代码签名)的形式提出策略,这些示例在关键企业应用程序和基础架构中专门描述了生态系统协作和测试。
简介:目前,北极海洋生态系统正在目睹全球最快的身体变化,导致全球和底栖群落和食品网络结构发生转变,这与引入北方物种有关。凝胶状浮游生物或果冻鱼代表了一个特定的一组,其中几种北方物种容易经历显着的极点范围的扩张,并且在持续变化的过程中,北极的种群增加。从历史上看,果冻被认为是一种营养的死胡同,但是使用现代工具的越来越多的研究强调了它们作为海洋食品网中主要猎物的作用。在这项研究中,我们旨在验证果冻和其他后生动物作为北极夜间食品网络中的食物来源的作用,而骨髓资源有限。
一个国家声誉在一个国家的经济发展中的影响评估它。这些国家的政府了解建立良好声誉的好处,并正在为国家品牌的发展做准备。通过这些策略,他们期望提高其国家竞争力并在全球市场上获得竞争优势。用于概述这些策略的方法和工具相似,有时甚至与传统上在业务管理中使用的方法相同。本文是一项文献综述,旨在通过它为未来的研究建立基础,作者将研究该国日益增长的影响对企业家环境的影响。关键词国家声誉,国家品牌,经济发展,罗马尼亚。引入全球化以及吸引游客,人才,投资者并开放新市场的竞争力量的提高,导致国家将声誉管理作为竞争和经济,社会和文化发展的关键因素。我们对一个地方的形象直接影响了我们对其行为和态度,其产品和人口。各国相互竞争,并与国际观众交流他们的表现如何(Fan,2010年)。从这个意义上讲,所有国家都试图通过在国内和国际市场上促进其形象的行动或多或少的战略,结构化和组织方式发展。这些策略旨在改变或加强潜在投资者,游客和其他利益相关者的看法。本文是对当前文献的简要回顾,旨在为未来的研究建立基础,通过该研究,作者将研究该国日益增长的对企业家环境的影响。还包含作者与不同利益相关者和工作年份进行的观察的非正式讨论的数据。考虑到品牌为产品和服务增加价值的事实,强大的,著名的国家品牌可以在全球市场上为国家提供竞争优势(Anholt,2007年)。因此,开发民族品牌的目的是提高该国的声誉。因此,它可以定义为国际利益相关者对一个国家的看法的总和(Fan,2010年)。国家品牌策略并不以口号和徽标来代表。国家品牌涉及一个系统的行动,行为,投资,创新和
摘要本文重点介绍了自动驾驶车辆的控制问题之后的路径。旨在增强鲁棒性和衰减现象,基于Lyapunov理论开发了一种超级扭转的滑动模式控制算法(STA),其中通过应用倒退技术来提供控制系统稳定性的证明。此外,进行MATLAB/SIMULINK和CARSIM之间的共模拟以验证控制性能后的路径。在这项研究中,Stanley控制器,常规滑动模式控制(SMC)和模型预测控制(MPC)用作评估提出的STA性能的基准控制器。在模拟中考虑了两种驾驶场景,包括正常驾驶和猛烈驾驶。全面评估控制绩效和控制工作(即转向的大小),新颖地提供了一个集成和加权性能评估指数。仿真结果表明,在正常驾驶情况下,所提出的STA的𝐼𝑊𝑃𝐸𝐼可以减少40.5%,25.8%,10.9%;与斯坦利控制器,常规SMC和MPC相比,在激烈的驾驶情况下,在激烈的驾驶情况下有62.5%,24%,6.8%。结果还表明,所提出的STA在颤动的衰减方面优于常规SMC,从而导致前方向盘角度输入更平滑,并且更平滑。与MPC相比,所提出的STA的优点在于其计算复杂性较低。此外,通过更改车辆质量和轮胎参数来验证控制器的鲁棒性。与基准方法相比,所提出的STA可以将𝐼𝑊𝑃𝐸𝐼的波动减少22.6%,22.3%和5.9%。这些结果表明,对系统扰动的考虑对于超级扭转滑动模式控制器的设计至关重要,这可以改善系统后自动驾驶汽车路径的鲁棒性。
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4 生物系统信息学研究组,Rene' Rachou 研究所,Oswaldo Cruz 基金会,贝洛奥里藏特,米纳斯吉拉斯州,巴西,5 公共卫生和老龄化研究中心,Rene' Rachou 研究所,Oswaldo Cruz 基金会,贝洛奥里藏特,米纳斯吉拉斯州,巴西,6 定量方法培训服务 - SAMeQ,Rene' Rachou 研究所,Oswaldo Cruz 基金会,贝洛奥里藏特,米纳斯吉拉斯州,巴西,7 蠕虫学和医学软体动物学研究组,Rene' Rachou 研究所,Oswaldo Cruz 基金会,贝洛奥里藏特,米纳斯吉拉斯州,巴西,8 健康监测和患者安全中心,Hospital Metropolitano Doutor Célio de巴西米纳斯吉拉斯州贝洛奥里藏特市卡斯特罗,9 巴西米纳斯吉拉斯州贝洛奥里藏特市 Célio de Castro 大都会医生医院,提供安全与职业医学专业服务
本文通过利用大型预训练模型来探讨合成数据的潜力,尤其是在面对分布变化时。al-尽管生成模型的最新进展已经阐明了跨分布数据发生的几项先前的作品,但它们需要模型调整和复杂的设置。为了绕过这些缺点,我们介绍了主要的g a a a a a a a a embeddings(doge),这是一个跨分布的插件语义数据augpection框架,几乎没有射击设置。我们的方法以潜在形式提取源和所需数据分布之间的差异,然后引导生成过程,以补充无数多种合成样本的训练集。我们的评估是在几个射击范式下进行亚种群偏移和三个领域适应方案进行的,表明我们的多功能方法改善了各个任务的性能,需要进行动手干预或复杂的调整。Doge铺平了毫不费力地生成遵循测试分布的现实,可转让的合成数据集的道路,从而加强了下游任务模型的现实世界效率。
●确定机器人的各个部分。●确定机器人的目的。●讨论不同类型的机器人控制系统。●定义术语“自主”和“远程处理”机器人。●在设计过程中考虑机器人的目标。●确定并考虑设计机器人(例如功能成本,安全性和道德)所涉及的不同因素。●使用CAD软件设计和模拟机器人机制。●安全操作机器人。●确定用于构建机器人的物理零件。●安装使机器人起作用所需的物理和电气组件。●组装机器人。●故障排除和维修机器人。●编写一个简单的程序供机器人执行任务。●编程机器人使用传感器的信息来控制其物理输出。●调试和完善机器人程序。●确定无人机和其他非驾驶飞机的用途。●解释AI和ML在机器人技术中的一些关键应用。●识别AI在机器人技术中的用途。