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Biontech Mrna 疫苗 - 病例报告
控制与铁吸收、释放和储存有关的蛋白质表达的系统。众所周知，IRP（铁调节蛋白）通过 IREBP（铁反应元件结合蛋白）与位于其 UTR（5' 非翻译重复序列）中的铁蛋白 mRNA IRE（铁反应元件）结合发挥其生理作用，其中一种可能的结果是激活 NFR2（核因子 [红细胞衍生 2] 样 2）。 NFR2 是一种转录因子，其靶标包括：(1) 参与 β 和 γ 珠蛋白基因转录的基因；(2) 编码两种基因的转录因子的基因，这两种基因又编码两种参与血红蛋白血红素生成的蛋白质：(a) ABCB6 (ATP 结合盒亚家族 B 成员 6)（将卟啉从细胞质运送到线粒体）和 (b) 亚铁螯合酶（将亚铁插入原卟啉 IX）[4,5]。
![arxiv：2108.03387v1 [q -bio.nc] 2021年8月7日-CCNLAB](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9336be82b802285e34d8add77ddc788c6cb27bce.webp)
arxiv：2108.03387v1 [q -bio.nc] 2021年8月7日-CCNLAB
人类智能的标志是通过将学习的规则应用于新内容（系统性），从而能够适应新情况，从而实现开放式数量的推论和动作（Generativity）。在这里，我们建议人的大脑通过对顶层皮层中的途径来完成这些壮举，该途径编码了空间，事件和任务的抽象结构，以及临时皮层中编码有关特定人员，地点和事物（内容）的信息的临时皮层中的壮举。最近的神经网络模型表明，结构和内容的分离如何通过建筑偏见和学习的结合来出现，这些网络在捕获系统的，生成的行为的能力方面表现出巨大的改进。我们通过考虑海马形成如何形成综合记忆来结束，从而可以快速学习新的结构和内容表示。
大多数：运动预测的多模式场景象征化
许多现有的运动预测方法都依赖于符号感知输出来生成代理轨迹，例如边界框，路图信息和traf-fight。这种符号表示是现实世界的高级表现，它可能会使运动预测模型容易受到感知错误的影响（例如，在检测开放式录音障碍时失败），而缺少场景中的显着信息（例如，糟糕的道路条件）。另一种范式是从原始传感器中端到端学习。但是，这种方法缺乏解释性，需要大量的培训资源。在这项工作中，我们提出将视觉世界的标记化为一组紧凑的场景元素，然后利用预先训练的图像基础模型和LiDAR神经网络以开放式播音方式进行编码所有场景元素。图像基础模型使我们的场景令牌可以编码开放世界的一般知识，而LiDAR神经网络编码几何信息。我们提出的表示形式可以有效地用几百个令牌编码多帧多模式观察，并且与大多数基于变压器的体系结构兼容。为了评估我们的方法，我们使用了带有凸轮嵌入的Waymo开放运动数据集。通过Waymo开放运动数据集进行的实验表明，我们的方法会导致对最先进的表现的显着改善。
Karim Joharikhatoonabad（Johari），博士学位。 curriculum vitae ivan agullo LSU战略计划2023-2024至2027-2028 摘要计划说明LSU系统第403（b）节... 研究策略
核神经元在帕金森氏病中差异地编码语音和肢体运动。神经科学中的前沿（正在审查）。3。Johari K Berger J.高清经颅直流电流刺激在右侧外侧
![arxiv：2209.00915v3 [CS.CV] 2024年3月24日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c0761a6693346385fec35d9c2df34b28d9f3166c.webp)
arxiv：2209.00915v3 [CS.CV] 2024年3月24日
摘要。纵向成像能够捕获静态解剖结构和疾病进展的动态变化，并且患者特异性的病理学治疗更好。但是，检测糖尿病性视网膜病（DR）的常规方法很少利用纵向信息来改善DR分析。在这项工作中，我们研究了利用纵向性质的自我监督学习的好处，以诊断。我们比较了不同的纵向自我监督学习（LSSL）方法，以模拟疾病从纵向视网膜色眼底照片（CFP）进行疾病的进展，以使用一对连续考试来检测早期的DR严重性变化。实验是在有或没有那些经过训练的编码器（LSSL）的纵向DR筛选数据集上进行的，该数据集（LSSL）充当了持久的借口任务。Results achieve an AUC of 0.875 for the baseline (model trained from scratch) and an AUC of 0.96 (95% CI: 0.9593-0.9655 DeLong test) with a p-value < 2.2e-16 on early fusion using a simple ResNet alike architecture with frozen LSSL weights, suggesting that the LSSL latent space enables to encode the dynamic of DR progression.
readme.annotsv_latest.pdf -annotsv手册
Lexique 1000G：1000基因组项目（第3阶段）2G：二分法遗传ACMG：美国医学遗传学与基因组学院AD：自染色体占主导地位AFR：非洲/非裔美国人AMR：Ambixed Amerry：Ambixed Amer AR：Autosomal recssessive ADM：与自动构成adp的自动质体占主导地位：自动构成的Autosals Admanal Aldnalal Allsalal Armanal Armanal alnalalal Alend of tosal alnalalal alnalalal alnalalal solidal： base pair CDS: CoDing Sequence CNV: Copy Number Variation DDD: Deciphering Developmental Disorders DECIPHER: DatabasE of genomic varIation and Phenotype in Humans using Ensembl Resources DEL: Deletion DGV: Database of Genomic Variants DNA: DesoxyriboNucleic Acid DUP: Duplication ENCODE: Encyclopedia of DNA Elements EUR : Europe ExAC: Exome Aggregation Consortium GenCC: Gene Curation Coalition GH: GeneHancer GRCh37: Genome Reference Consortium Human Build 37 GRCh38: Genome Reference Consortium Human Build 38 HI: Haploinsufficiency hom: homozygous htz: heterozygous ID: Identifier
机器学习是实现量子比特可扩展性的推动因素
机器学习作为量子比特可扩展性的推动者 人们正在努力生产集成技术上相关数量的量子比特的电路。 虽然大多数材料系统中的量子比特控制现已成熟，但设备变异性是量子比特可扩展性的主要瓶颈之一。 我们如何表征和调整数百万个量子比特？ 机器学习可能可以给出答案。 不久前，编码和控制单个量子比特所需的掌握还只属于少数专家。 他们为自己的精湛技艺感到自豪。 攻读博士学位的学生或以《自然》杂志上的一封信为目标的早期职业研究人员愿意坚持不懈，直到他们获得实验所需的一个可运行的设备。 要作为量子比特运行，量子设备必须首先进行调整，研究人员必须找到一组可以编码量子比特并优化其性能的参数。 但是这种单一设备的方法不适用于工业量子技术。
2025年2月6日，星期四08:30注册打开...
Corticothalamic cellular ensembles distinctly encode choice under motivational conflict 10:15 Zane Andrews (Monash University) Neural hunger sensing: the interaction between appetite, motivation and learning Data blitz 10:30 Bryony Winters (The University of Sydney) Using optogenetics tools to dissect opioid and cannabinoid regulation of descending pain pathways 10:35 Roger Wang (The University of悉尼）阿片类药物通过抑制中脑多巴胺发行10:40泰勒·布朗（Tyler Browne）（纽卡斯尔大学）使用光遗传学来调查投影神经元的脊柱侧角中的投影神经元轴突围角10:45早上茶和小组照片的应用2 - 哺乳动物braim yearn y yau am y ya an ya ya ana ynemann y yau， 11:35 Guosong Hong（美国斯坦福大学）一种实现具有纳米光学原则的活动物的可逆光学透明度的方法，短邀请会谈12:15 Sam Merlin（西悉尼大学）
使用人工智能和区块链技术的算法监管
使用人工智能实现监管手册的自动化 在本次调查中，我们建议使用推理系统将金融监管编码为机器可读和可执行的规则。我们认为，需要基于规则的白盒方法，而不是黑盒机器学习方法，因为监管机构需要可解释性，并概述了将 FCA 手册中的监管编码为机器可读语义所需的理论基础。然后，我们介绍基于 Java 专家系统 Shell (JESS) 构建的生产级监管推理系统的设计和实施，并使用它来对 FCA 手册中的部分监管（消费者信贷监管）进行编码。然后，我们与监管机构一起对系统进行实证评估，评估基于系统在处理 600 个真实世界查询时的性能和准确性，并将其与人类系统进行比较。研究结果表明，使用推理系统所提出的方法不仅可以提供更快的响应，而且还可以对可解释查询的答案提供更准确的结果。
WAPL充当控制神经接线的原钙粘蛋白同工型多样性
简介：建立神经连通性模式需要单个神经元将自我与非自然区分开的能力。In mammals, clustered Protocadherin (Pcdh) genes encode cell surface molecular “ identifiers ” (i.e., barcodes) that allow neural “ self/nonself ” discrimination: Neurites from the same cell carrying identical Pcdh barcodes recognize and repel each other, whereas neu- rites from different cells carrying distinct Pcdh barcodes do not.在小鼠中，两个同源性杂种的基因有116个PCDH基因，有组织的intothreetotheThemellanged簇（a，b和g）。不同的神经类型 - pressDistInctrepertoiresofpcdhgeneStoinstoinstoints Instruct is接线过程。这种行为的最值得注意的例子是血清素能神经元（5-HT）中单个PCDH基因的确定性表达，以及在嗅觉感觉神经元（OSN）中一些PCDH基因的随机表达。PCDH A C2的确定性表达式提供了一个5-HT，并具有单个共享条形码。使用这种机制，来自同一细胞的神经突识别和排斥自我，而且还来自其他5-HT的神经突，从而有利于其整个大脑中其轴突的非重叠瓷砖投影。相比之下，随机