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年轻的中国用户对小苏平台上信息茧的敏感性
摘要。Xiaohongshu平台是一个最近开发的强大在线媒体平台。其使用算法推动信息的主要方法鼓励形成信息茧的形成。基于选择性暴露和回声室的类似研究，本研究开发了信息的暴露和接受机理。使用该平台的年轻用户作为代表，该研究旨在使用新的信息茧易感量表来测试用户的敏感性。量表分为六个维度，包括信息内容，信息渠道，信息态度稳定，信息干预，社交网络和算法素养。通过恢复和分析问卷，这项研究发现，中国年轻用户对小苏平台的敏感性通常很重要。特定的表现可能包括接触信息含量均质的信息内容，缺乏信息渠道的多样性，倾向于受到信息和与固定群体的长期沟通的影响以及个人算法较低的素养。结果可能表明，小熊用户对信息茧的抵抗力较低，并且受到它的影响。
靶向α突触核蛋白聚集体的脑刺抗体，用于治疗突触核核酸的Sungwon AN 1，John J. McInnis 2，Dongin Kim 1
1，John J. 1，1月1日，西蒙1，西蒙，CIM 1，克里山2，罗伯特·瑞斯4*，桑德胡5 5 **，丹妮卡·B·斯坦尼莫维奇5 ***，塞尔吉奥·帕勃罗·萨迪2，ABL Bio，Inc。2。赛诺菲3。南加州大学4。加利福尼亚大学圣地亚哥大学5。******各自的公司和页面的年龄。他们有股权。赛诺菲和赛诺菲。摘要。病人。这种方法不仅必须证明对α -Syn聚集体的靶向选择性，而且还必须实现适当的大脑暴露以具有所需的治疗作用。在这里，我们提供了用于治疗突触核苷的下一代抗体的临床前数据。SAR446159（ABL301）是由α-Syn结合免疫球蛋白（IgG）和工程胰岛素类似生长因子受体1（IGF1R）结合单链变量片段（SCFV）组成的双特异性抗体（IGG），可作为Blbb构成抗血小板。SAR446159与α -Syn聚集体紧密结合，并在体外和体内防止其播种能力。与SAR446159孵育降低了神经元中的α -Syn预纤维（PFF）摄取，并促进了小胶质细胞的吸收和清除率。在纹状体中注射α -Syn PFF的野生型小鼠中，用SAR446159处理
Daniel Joshua Drucker B. CV修订于2024年10月6日C.
课程A.名称：Daniel Joshua Drucker B. CV修订于2024年10月6日C.传记信息出生日期：1956年6月23日出生地点：魁北克蒙特利尔教育：1974- 1976年，渥太华大学科学，渥太华大学1980年M.D.安大略省多伦多大学地址：伦森菲尔德 - 塔尼鲍姆研究所，西奈山医院，600大学AVE邮箱39多伦多，安大略省多伦多M5G 1x5引用指标http:///scholar.google.ca/citations？ 1980 - 1981年，巴尔的摩约翰·霍普金斯医院，1981 - 1982年，多伦多综合医院医学居民，1982- 1983年，多伦多综合医院，1983 - 1984年，多伦多综合医院居民，多伦多总医疗居民，多伦多综合医院居民多伦多总医院研究奖波士顿许可和专业认证1980 LMCC考试1980年国家医学检查员委员会许可检查1984年皇家加拿大皇家医师与外科医生学院研究员（FRCPC）1984年美国内科医学委员会1981年美国内科医学委员会外交官安大略省医师学院一般许可医院医院医学院医院医学研究员1987 - 21年多伦多总医院的工作人员1991 - 92年西奈山/多伦多医院内分泌学院副主任，1991年 - 交叉任命西奈山医院副业员工，2006年 - 伦嫩菲尔德 - 塔尼鲍姆研究所高级科学家，西奈医院的学术和大学任命
Kitakyushu City脱碳的努力
通过环境与经济之间的良性循环旨在实现绿色增长； ■进一步引入可再生能源，包括形成与风力发电相关的行业的综合枢纽■氢的供应和利用，氢是一种新的能源，是实现碳中立性的关键。■循环经济以可持续的方式使用资源来创建新的回收业务
1989年5月25日博士性爱
结核病研究与预防中心，亚美尼亚埃里万，相关研究经验的简要摘要：拥有八年多的全球和国家研究，临床实践和教学经验，我撰写了> 30份出版物。研究兴趣包括预防和管理糖尿病和心血管疾病，传染病（结核病和流感）与非传染性疾病之间的相互作用以及公共卫生能力的发展。出版物：35+，H索引：9，引用：2000+ https：//scholar.google.com/citations?user = txdi_ruaaaaaj&hl = en Research Project/s在过去2年中处理：
在随机MPC中使用深层生成干扰模型的贝叶斯预测，用于构建能量系统 /作者= Sorouifar，Farshud；鲍尔森（Joel A。）；王，你们； Quirynen，Rien； Laughman，Christopher R。； Chakrabarty，Ankush /creationDate = 2024年8月22日 /受试者=控制，机器学习，优化< /div < /div>
抽象预测控制在很大程度上取决于干扰预测的质量。虽然重新干扰建模效果已经采用了概率的观点来防止不可靠的确定性预测，但这种概率模型通常仅适用于数据丰富的设置或涉及对基本分布的简化假设。生成模型，例如条件变异自动编码器（CVAE），为从数据中学习分布提供了一种表达和自动化的方法。通过对学习的潜在空间进行采样，可以产生看不见的干扰实现。在本文中，我们开发了利用这些生成模型的方法来设计经济随机模型预测控制（SMPC），该模型利用CVAE产生的干扰信号进行在线适应。CVAE产生的方案可以转换为对学到的潜在矢量的条件概率，其中条件与影响干扰信号形状本身的因素（例如，工作日/周末在内部热载荷上的影响）以及观察到的数据（即，基于观测的数据）。因此，我们可以生成最相关的干扰信号，以在基于情况的SMPC方法中使用，以减少控制策略的保守性，同时满足约束。
普利司通在Kitakyushu工厂宣布250亿日元的战略投资用于采矿和建筑车辆轮胎
关于普利司通公司：普利司通是其专业知识的轮胎和橡胶建筑领域的全球领导者，以提供安全和可持续的移动性解决方案。总部位于东京，该公司在全球拥有大约13万名员工，并在全球150多个国家和地区开展业务。普利司通提供了多样化的产品组合，包括创新技术支持的高级轮胎和高级解决方案，改善了世界各地的人们的移动，生活，工作和游戏的方式。
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