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应用数学和非线性科学
基于评估指数构建的原则以及区域经济可持续发展的当前状况，确定了区域经济可持续发展水平的评估指数体系。距离空间重量矩阵用于定义评估指标的重量系数，然后将其重量系数取代为计算MORAN指数的公式，以衡量区域经济可持续发展水平的MORAN指数。在对区域经济可持续发展的空间自相关分析后，具有固定效果的空间面板模型由Hausman测试确定，并将模型应用于经验分析区域经济可持续发展。数据表明，行业增加的价值会显着影响5％水平的积极方向的区域经济的可持续发展。此外，所有指标的值都通过鲁棒性测试。最后，我们提出了相应的优化建议，以改善区域经济的可持续发展路径。
通过胎儿肝细胞移植和血液学参数分析
在临床上，α-丘陵症分为轻度，中间和严重的形式，分为贫血严重程度。具体来说，严重的α-丘脑贫血在纯合个体中表现出来，其特征是α球蛋白不足。存在两个α0等位基因，导致完整的四基因缺陷（α - / - - ），在被称为血红蛋白（HB）的子宫疾病中构成致命的杀伤力。这是由于缺乏α链缺乏的血红蛋白而引起的，以充分运输氧气。因此，这种严重的变体通常在胎儿发育过程中吞噬，通常在妊娠结束时在宫内死亡或由于严重贫血的复杂作用和导致的缺氧而导致妊娠结束或产后死亡。这项研究努力通过移植具有双α等位基因敲除的胚胎肝细胞来建立α-thal症小鼠模型，随后侧重于全面表征其血液学参数和相关的表型指标。为了生成α-珠链链缺陷的小鼠模型，我们将胎儿肝细胞移植（胚胎天第13.5天收获，从纯合C57BL/6J-CD45.2-HBA-DKO小鼠中）中，将其转移到C57BL/6野生型受体中，并具有800 CGY Iradadiation。随后进行多个血液常规指标，血液涂片评估和脾脏重量测量值以表征模型。最初，模型小鼠相对于对照表现出升高的白细胞和淋巴细胞计数，尽管这种反应随着时间的推移而减弱，但可能表明可能是可能的免疫反应。疾病的特征，这些小鼠表现出显着降低的平均肌肉血红蛋白含量和浓度，以及HBH夹杂物数量增加和脾脏重量。此外，在模型小鼠中，红细胞计数，血细胞计数，红细胞分布宽度（变异的发音和红细胞分布宽度）的范围都显着增加。值得注意的是，模型小鼠的平均血小板体积，血小板分布宽度和血小板大细胞比例的值显着升高，反映了异常的血小板特征。同时，嗜碱性粒细胞百分比的时间依赖性增加，血小板计数，血小板批判和血小板较大的细胞计数降低，集体暗示逐渐严重的贫血状态。此外，从低水平到高水平的网状细胞百分比和绝对网状细胞计数的进展进一步证实了溶血的不断升级趋势。模型小鼠的体重也大幅下降，强调了疾病进展对健康的深远影响。
人造血干细胞的体内编辑治疗蛋白的红细胞表达
有针对性的基因组编辑具有治疗需要蛋白质替代疗法的疾病的巨大治疗潜力。为了开发独立于特定患者变形的平台，可以将治疗转基因插入安全且高度转录的基因座，以最大程度地提高蛋白质表达。在这里，我们描述了一种实现人类造血干/祖细胞（HSPCS）中有效基因靶向有效基因的方法，并通过红细胞动力学谱系对临床相关蛋白质的鲁棒表达。使用CRISPR-CAS9，我们在内源性α-珠蛋白启动子的转录控制下整合了不同的转基因，从而概括了其高和红细胞的特异性表达。源自靶向HSPC的促成的细胞分泌不同的治疗蛋白，该蛋白保留了酶活性和交叉校正患者细胞。此外，修饰的HSPC在移植小鼠中保持长期重生和多系分化潜力。总的来说，我们为不同的治疗应用（包括血友病和遗传的代谢疾病）建立了一个安全且通用的基于CRISPR-CAS9的HSPC平台。
数学教学中的计算思维与蒸汽教育的整合：系统评价和荟萃分析
摘要 - 在2000年代初期，计算思维（CT）已成为一项基本技能，将数学教学与Steam教育相结合被视为提高CT能力的有效策略。在过去的几十年中，对这种教育策略的研究大大增加了。这项研究评估了基于蒸汽的数学教学对学生CT技能的影响，并研究了有助于其CT开发的主要因素。进行了荟萃分析综述，其中包括Scopus中列出的43项经验研究，并在2017年至2023年之间发表。这些研究包括来自7,807名学生的数据，并产生了80个效果大小估计来进行分析。通过使用CMA V.4软件应用Q Cochrane和Z测试，结果表明对学生的CT技能产生了重大的积极影响。此外，发现诸如干预持续时间，ICT利用和数学内容的类型等变量显着影响CT结果，而教育水平和学习设置等因素则没有。对数学教育的影响进行了深入探讨。
小儿同种异体造血细胞移植后的补体激活和血管并发症
与治疗相关的毒性仍然是小儿造血干细胞移植（HSCT）的挑战。在这项前瞻性单中心研究中，我们研究了通过等离子体C3A和SC5B-9的补体系统和移植后的激活。我们还研究了急性不良事件和关键的血管并发症，并分析了它们与补体激活的可能关系。在42例患者中，39例（92.9％）在移植后的头100天中至少发生了一个不良事件（2-4级），而23例（54.8％）至少发生了一次严重（3级或4级）。我们确定了毛细血管泄漏综合征（CLS），静脉易裂/正弦障碍综合征（VOD/SOS）或血栓微型血管病（TMA）的4/42（9.5％）患者。50％的内皮病患者死于毒性。补体激活。hsct伴随着血液C3a的增加，移植周期C3A在30分钟和24小时峰值达到峰值。在移植后的头六个月中，十名患者在SC5B-9中至少显示高度50％，但这与临床不良事件没有明显相关。一名患有严重TMA的患者的SC5B-9在移植后1个月的峰值峰值显着增加，接近移植前水平的40倍。末端补体激活似乎仅与临床上显着的HSCT-TMA相关。
应用数学和非线性科学
随着社交互联网技术的持续发展，机器学习在不同行业中起着重要作用，当前的教育领域也正在体验从传统教学模式到数据驱动的智能教学模式的转变。在本文中，我们概述了机器学习和教育大数据分析在教育中应用的现状，讨论通用的机器学习算法和教育数据分析的关键技术，同时，分析了课程改革的问题和挑战，并阐明了机器学习和教育大量数据的潜力。此外，本文使用机器学习模型来分析学生的学习行为，还使用模型来进行个性化学习路径建议，智能的教学资源建议和其他方面。模型在实际教学活动中的应用效果通过实验研究部分证明了模型，并且通过数据分析验证了模型的有效性。最后，本文总结了研究结果，并强调了基于机器学习的大数据分析在促进教育个性化和提高教学质量方面的关键作用。本文的研究不仅为教育者提供了有关课程改革的新观点，而且还为教育决策者提供了有关数据驱动决策的参考，这有望促进更智能和个性化教育的方向发展教育的发展。
应用数学和非线性科学
一位在唐朝的女士的照片对于以其精致的绘画技巧和丰富的文化价值研究古老的服装艺术已经至关重要。但是，由于时间的流逝，绘画中的服装细节受到严重损害，这给研究带来了挑战。本研究使用计算机辅助的数字恢复技术来重现女士服装的原始外观，并带有粉丝的女士。这项研究通过高精度扫描和图像处理，结合了历史文档和物理材料，通过高精度扫描和图像处理来实现唐朝女士服装的数字重建。在研究过程中，我们首先使用40百万像素的高分辨率扫描了“女士”，以确保图像细节的清晰度。之后，采用了基于深度学习的图像修复算法来处理绘画的损坏部分，并恢复了95％的服装区域。通过对唐纳（Tang Dynasty）的服装颜色进行统计分析，我们构建了一个包含120种典型颜色的数据库，该数据库中有120种典型的颜色，并基于此，我们对服装进行了颜色匹配和渲染。实验结果表明，修复的衣服的颜色饱和度增加了30％，模式清晰度达到98％。与唐朝的现有服装相比，恢复服装的样式准确率达到了90％。此外，我们还使用了三维建模技术在三个维度上恢复服装，其结构为85％，类似于文献中记录的Tang Dynasty服装。
应用数学和非线性科学
随着人工智能技术，经济和人工智能的快速发展，已经实现了深入的整合。大数据，云技术和数据图形等信息技术的发展为金融领域的消费变化奠定了基础。商业金融资产分配的智能结构提供了基于人工智能算法的金融服务，该算法降低了传统金融投资服务的门槛，并且是全面和方便的。目前，中国商业资产分配的用户采用率和利用率相对较低。本文使用结构方程模型来分析商业金融资产分配结构中人工智能的影响因素。首先，描述了受访者的基本信息，然后检查了可靠性和共线性。潜在变量CA大于0.7，Cr值高于临界值0.5，并且高于0.8，VIF值小于临界值5。也就是说，潜在变量具有良好的一致性，所有通过可靠性测试，模型具有很高的可靠性，并且没有严重的截线问题，并且结构模型的路径估计不会受到不利影响；最后，测试了该模型，发现该模型具有很强的解释力，创新和隐私对使用意图的重大影响，而年龄，性别和风险偏好对使用意图没有重大影响。了解AI在分配由大数据驱动的商业金融资产中的影响因素可以更相关地促进AI技术的技术服务。
应用数学和非线性科学
本研究解决了当前的体育培训方法在实时监控，数据传输和智能分析方面面临的挑战。我们引入了一种数值模拟和优化方法，用于体育培训，利用嵌入式无线通信网络。通过结合现实的空间金字塔池（ASPP）和长期记忆（LSTM）网络，我们的方法有效地处理并分析了运动员的多规模空间特征和时间序列数据。在PAMAP2和MHealth数据集上进行的实验表明，我们的方法超过了关键指标中的其他主流方法，例如最大F量，平均绝对误差（MAE），加权F-量度和结构相似性度量，并且具有显着的优势在增强的比对度量方面具有显着优势。消融研究进一步验证了ASPP和LSTM模块的贡献。此方法增强了培训成果的准确性和实时预测，为智能体育培训系统的发展提供了宝贵的见解。
衡量休息活动模式的碎片化：基于加速度计现实生活数据
©作者2024，更正的出版物2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。