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学习通过尖峰神经元网络进行预测
5参考：https：//www.the-scientist.com/infographics/infographic-undercanding-ounderding-our-diverse-brain-30678图来源：Shen，G.，G.，Zhao，D.，Dong，Dong，Y.潜入神经元异质性的力量。ARXIV预印ARXIV：2305.11484。
预测和预防狼疮研究计划
背景研究结果表明，全身性红斑狼疮（SLE）的发生率和流行率正在增加。可能有很多原因包括环境因素，改变肠道微生物组，吸烟，环境中的化学物质，使用规定的药物和反药物，生活方式选择，具有不断发展的病原体的感染以及心理社会压力。随着SLE的患病率的提高，由于医疗，社会和财务成本很高，因此对预防自身免疫性疾病的预防产生了相应的兴趣。在过去的十年中，SLE一直存在积极的治疗发展，但是专注于预测和预防狼疮的研究落后于其他自身免疫性疾病。狼疮在人群中相对罕见，这是筛查和预防努力的主要挑战。缺乏基于国际上一致的分子或细胞表型以及疾病临床可识别的表现的狼疮的精确定义。当前的分类标准旨在使临床研究队列均质化，但尚未对检测可能，可能，可能或不完整的SLE的人群进行彻底评估，或者预测哪些人可能面临着更大的发展疾病风险。狼疮的早期症状是可变的，模仿了许多其他疾病，因此通常不认识狼疮，从而导致诊断和治疗的延迟。在美国狼疮基金会（LFA）进行的最新调查中，调查结果得出结论，患者需要超过五年的时间接受对狼疮的明确诊断。新技术研究，生物标志物和新技术的开发方面的新型狼疮研究，我们可能已经在狼疮的预测，治疗和管理中进入了一个新时代。研究表明，血清学和临床评估都可以帮助预测高危患者何时将从狼疮的临床前阶段转变为症状的开始到临床上可识别的疾病，这最终将使我们防止狼疮的发展。此处定义的临床前狼疮范围从具有遗传风险增强的个体，没有当前的临床症状，到具有自身抗体的个体和SLE的某些临床特征，而SLE的某些临床特征不符合分类标准或诊断。LFA有兴趣通过支持研究的研究来增加知识体系，这些研究更准确地允许选择可以从参与预防治疗试验中受益的高危患者。
386 N-聚糖和胶原蛋白的分析以预测...
乳腺癌（BC），但约有30％的人无反应。由于ICI的效力取决于癌细胞对肿瘤特性抗原的有效表现，因此增加了这种预定的化合物可以提高ICIS的疗效。方法/研究人群：多醚离子载体抗生素，monensin（mon）的酯和尿电衍生物的文库已被合成。MTT细胞活力测定，以确定MON及其衍生物的IC50值。选择性索引，以识别癌症与非癌细胞的最选择性化合物。主要的组织相容性复合物（MHC）I类和II类表现以及编程的死亡凸式1（PD-L1）表达已使用流式细胞仪确定。蛋白质。为每个实验进行了至少三个生物学重复。结果/预期的结果：MON及其几个衍生物在纳摩尔范围内与MDA-MB-231人类BC细胞系的活性。mon及其最有效的衍生物显着增加了MHC I类和II类表现，并下调了BC细胞系中PD-L1的表达。讨论/意义：目前的发现将导致新的治疗方法的发展，这些方法可以用作单一药物或与现有ICI结合使用，以治疗转移性BC。通过突破我们的理解和发展新疗法的界限，这项研究可以影响改善BC转移性患者的预后。
Piso.AI 使用机器学习框架来预测/...
Piso.AI 使用机器学习框架，使用可用且定期更新的网格气候数据产品和位置变量来预测/重建过去特定月份和年份降水的氢和氧同位素组成。该模型使用全球降水同位素网络 (GNIP) 提供的降水同位素数据进行训练。该方法的详细信息在原始出版物中概述。如果您将 Piso.AI 用于您的工作（出版物、口头/海报演示等），我们要求您引用：Nelson, D.B., Basler, D., Kahmen, A.(2021)。“机器学习在欧洲应用的降水同位素时间序列预测。”美国国家科学院院刊，第 12 卷。118 号26 e2024107118。Piso.AI 旨在定期更新，因为所使用的输入气候数据每年都会更新。年度更新不会改变输入变量的选择或用于重建氧和氢同位素值的模型结构。如果输入气候变量发生变化（例如，由于原始数据提供者使用的插值方案更新），则对过去时间点的预测将仅在每年更新与下一次更新之间有所不同。Piso.AI 的年度更新以版本号后的更新年份表示。原始出版物使用了截至 2019 年底的数据，称为 Piso.AI v.1.01。第一个包含对新一年 2020 年预测的更新名为 Piso.AI v.1.2020。未来可能实施的模型结构的任何更改（例如纳入新的预测变量或使用新输入数据重新训练模型）都将以新版本号 (即 Piso.AI v.X) 标记。早于原始出版物的 Piso.AI 版本现在追溯重命名为 Piso.AI v.0.9（之前在 2020 年 9 月之前在 Piso.AI 网站上提供）和 Piso.AI v.0.01（之前在 2021 年 3 月之前在 Piso.AI 网站上提供）。还可能引入使用 Piso.AI 框架的其他模型，但这些模型将使用新名称标识。第一个这样的扩展是 Piso.AI.eur1900。该模型使用与原始 Piso.AI 类似的空间域，但使用更有限的预测变量选择，允许重建更早的沉淀氧和氢同位素值。但准确性会略有降低，Piso.AI.eur1900 v.1.2020 目前涵盖的是 1901 年至 2020 年的时间段。有关此应用程序的更多信息，请参阅：https://isotope.bot.unibas.ch/PisoAI-eur1900-v1-2020/ 模型版本和数据更新：Piso.AI v.1.2020（2021 年 12 月发布）预测变量：- 气候研究单位 (CRU) 时间序列数据 v.4.05 - 欧洲观测网格数据集 (E-OBS) v.23.1e - 国家环境预测中心 (NCEP/NCAR) 再分析 1 项目数据（包括 2020 年）- 从气候预测中心获得的遥相关指数时间序列数据（包括 2020 年）Piso.AI v.1.01（原始出版物中的版本）预测变量：- 气候研究单位 (CRU) 时间序列数据 v.4.04
预测控制器实际工作负载的方法综述...
实时安全监控 (RTSM) 方法允许评估和预测国家空域系统 (NAS) 中的安全裕度，以帮助预防事件和事故，而不是被动缓解它们。在 RTSM 中，NAS 使用状态变量建模，安全指标根据这些状态变量定义。安全指标已分为天气相关、空域相关和人为相关。许多制定的人为相关安全指标需要估计控制器工作量才能计算。但是，这种计算并不简单。因此，在本报告中，我们进行了文献调查，以确定能够计算控制器工作量的不同因素并对这些因素进行分类。接下来，我们将描述为确定一组最小因素而进行的研究，这些因素可以正确评估控制器工作量。最后，我们调查了评估所选因素与管制员对其工作量的主观评估之间的相关性的方法。根据此调查，我们提出了有利于实时计算和预测管制员工作量的因素，并讨论了这些计算所需的数据源的状态。
风险评分可以预测长期肝有关的
山脉 - 海湾博士，医学博士Maja Thiele，医学博士Isabel Graupera，Elisa Pose，医学博士，威廉·皮尔医学博士Kleef，Mathias Reichert，医学博士，教授医学博士Dominique Roulot，医学博士John M Peric，教授医学博士JörnMSchattenberg教授伊曼纽尔（Emmanuel）至医学博士Tsochatztis教授医学博士Indra Neil Guha，马里诺医学博士，医学博士Nier，Anne Llorca，医学博士，Anita。 Harry J by Koning博士，Fernando Cucccietti博士，教授迈克尔·曼斯（Michael Manns），医学博士，教授医学博士Philip N Newsome，医学博士RubénHernaez，教授Align M Allen，医学博士，教授保罗·安吉利（Paolo Angeli），医学博士肯尼亚医学博士的罗伯特·J（Robert J），教授医学博士汤姆·H·卡尔森（Tom H Karlsen）教授医学博士彼得·威尔士（Peter Wales）教授医学博士Vincent Wai-Sung Wong教授NúriaFabrellas博士，教授洛朗城堡医学博士亚历山大·克拉格（Alexander Krag）医学博士弗兰克·拉默特（Frank Lammert）医学博士，教授医学博士Patrick S Kamath和教授Liverscreen
在空间隔离的巨噬细胞种群中预测了不同的...
6美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学发展生物学系7 Stanford University，Stanford University，Stanford，加利福尼亚州斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学8史坦福大学，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学。 #correspondence应解决：Magdalena Matusiak，Ph.D.。 300 Pasteur DR，RM L209，94305 Stanford，美国加利福尼亚州，美国病理学系，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州，美国加利福尼亚州，美国，美国，美国，美国，美国，美国病理学。 300 Pasteur DR，RM L235，94305，美国加利福尼亚州斯坦福大学，美国病理学系，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国加利福尼亚州，MRIJN@Stanford.Edu +1 +1（650）723-5252 723-5252宣言，所有作者都没有宣布任何潜在的冲突。 运行标题人类巨噬细胞的空间图6美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学发展生物学系7 Stanford University，Stanford University，Stanford，加利福尼亚州斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学8史坦福大学，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学。#correspondence应解决：Magdalena Matusiak，Ph.D.。 300 Pasteur DR，RM L209，94305 Stanford，美国加利福尼亚州，美国病理学系，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州，美国加利福尼亚州，美国，美国，美国，美国，美国，美国病理学。 300 Pasteur DR，RM L235，94305，美国加利福尼亚州斯坦福大学，美国病理学系，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国加利福尼亚州，MRIJN@Stanford.Edu +1 +1（650）723-5252 723-5252宣言，所有作者都没有宣布任何潜在的冲突。运行标题人类巨噬细胞的空间图
使用POSSE的效果（预测，组织，搜索
摘要该研究的目的是找出使用POSSE（预测，组织，搜索，总结和评估）策略对学生阅读理解的效果。这项研究是在Jalan Bromo Gang Aman No.38 Medan的SMP Muhammadiyah 05 Medan进行的。这项研究的人口是2019/2020学年的七年级学生，其中有64名学生。研究人员使用总抽样来根据Arikunto进行样本。在VII-A中，有32名学生为实验组，VII-B组成了32名学生作为对照组。这项研究的研究设计是定量实验研究。通过多项选择测试测试收集数据的仪器由20个项目组成。两组都有预测试，治疗和后测试。t检验为2.96，t台式为1.67，使用0.05作为这项研究的显着水平。t检验值高于t台式（2.96> 1.67）。这意味着接受替代假设（HA）。基于这项研究，可以得出结论，在描述性文本中使用POSSE策略对学生阅读理解成就产生了重大影响。关键字：POSSE策略，阅读理解，描述性文本。
一种分子胶的方法来控制基于CRISPR的技术的半衰期
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