摘要 囊性纤维化是一种致命的遗传性疾病,由 cftr 基因的不同突变引起,该基因编码位于大多数上皮细胞中的氯离子通道。这种蛋白质的异常功能会导致浓稠粘液的形成,从而阻塞相关器官,其中受影响最严重的是肺和胰腺。以前,这种疾病的治疗主要集中于改善症状。由于对这种疾病的分子基础认识的进步,目前已经有了旨在改善蛋白质缺陷或纠正潜在突变的治疗方法。然而,目前尚未找到彻底治愈的方法,为此,人们正在研究应用 CRISPR/Cas9 系统的基因组编辑潜力。然而,在将任何研究应用于临床目的之前,必须就规范人类基因编辑的伦理标准达成国际共识。摘要 囊性纤维化是一种由不同的非xen cftr突变引起的致命遗传性疾病,它编码位于大多数上皮细胞中的氯离子通道。这种蛋白质的异常功能会导致浓稠粘液的形成,从而阻塞相关器官,其中受影响最严重的是肺和胰腺。以前,这种疾病的治疗主要集中于改善症状。由于对这种疾病的分子基础认识的进步,目前已经有了旨在改善蛋白质缺陷或纠正潜在突变的治疗方法。然而,目前尚未找到彻底治愈的方法,为此,人们正在研究利用 CRISPR/Cas9 系统的基因编辑潜力。然而,在将任何研究用于临床目的之前,必须就规范人体细胞使用的道德标准达成国际共识。摘要 囊性纤维化是一种致命的遗传性疾病,由 cftr 基因的不同突变引起,该基因编码位于大多数上皮细胞中的氯离子通道。这种蛋白质的异常功能会导致浓稠粘液的形成,从而阻塞相关器官,其中受影响最严重的是肺和胰腺。以前,这种疾病的治疗主要集中于改善症状。由于对这种疾病的分子基础认识的进步,目前已经有针对性的治疗方法来改善蛋白质缺陷或纠正潜在的突变。然而,目前尚未找到彻底治愈的方法,为此,正在研究应用 CRISPR / Cas9 系统的基因组编辑潜力。然而,在将任何研究应用于临床之前,必须达成一项有关规范人类基因编辑的伦理规范的国际协议。关键词:囊性纤维化、CFTR 蛋白、CRISPR/Cas9、基因编辑。
人工智能基础设施是信息处理、学习算法和模型训练的组织,主要功能包括建立高质量的数据库,以满足分析来自各种来源的数据并以定义的格式使用数据的要求。它还提供有效和快速的模型教学的基本计算能力,无论是传统方式还是并行方式。人工智能基础设施包括基于预算和需求的各种平台和服务。云解决方案、基于云和本地实施之间的选择有助于组织提供方便快捷的解决方案以满足其基础设施需求。人工智能基础设施为用户提供了分析数据、为专业人员训练模型和优化运营绩效所需的所有工具
摘要:在之前的文章中,我们提出了一种新的量子引力 (QGR) 和宇宙学模型,称为 SU ( ∞ ) -QGR。该模型的公理之一是宇宙及其子系统的希尔伯特空间表示 SU ( ∞ ) 对称群。在这个框架中,经典时空被解释为表征代表希尔伯特空间的 SU ( ∞ ) 状态的参数空间。利用量子不确定性关系,可以证明参数空间(即时空)具有 3+1 维洛伦兹几何。本文在回顾了 SU ( ∞ ) -QGR(包括证明其经典极限是爱因斯坦引力)之后,将其与几个 QGR 提案进行了比较,包括:弦理论和 M 理论、圈量子引力和相关模型以及受全息原理和量子纠缠启发的 QGR 提案。目的是找到它们的共同和类似特征,即使它们似乎具有不同的作用和解释。希望这项练习能让人们更好地理解引力作为一种普遍的量子力,并阐明时空的物理性质。我们在所研究的模型中发现了几个共同的特征:二维结构的重要性;张量积的代数分解;SU ( 2 ) 群在其公式中的特殊作用;量子时间作为关系可观测量的必要性。我们讨论了如何在不同的模型中将这些特征视为类似。我们还表明它们在 SU ( ∞ ) -QGR 中出现,无需微调、额外假设或限制。
区分表现为皮层基底节综合征 (CBD-CBS) 的皮层基底节变性与伴有理查森综合征的进行性核上性麻痹 (PSP-RS),尤其是在早期阶段,通常很困难,因为这两种神经退行性疾病在临床表现和病理方面非常相似。尽管已经对 CBS 和 PSP-RS 患者的脑磁共振成像 (MRI) 体积测定进行了研究,但评估脑萎缩进展的研究有限。因此,我们旨在纯粹基于横断面数据,使用亚型和阶段推断 (SuStaIn)——一种集成了聚类和疾病进展模型的新型无监督机器学习技术,揭示 CBS 患者和 PSP-RS 患者脑萎缩时间进展模式的差异。我们将 SuStaIn 应用于 25 名 CBS 患者、39 名典型 PSP-RS 患者和 50 名健康对照者的横断面区域脑体积,以估计 CBS 和 PSP-RS 两种疾病亚型和轨迹,它们具有不同的萎缩模式。将 CBS 和 PSP-RS 的进展模型和分类准确度与之前的研究进行比较,以评估 SuStaIn 的性能。SuStaIn 确定了 CBS 和 PSP-RS 脑萎缩的不同时间进展模式,这与之前的证据基本一致,在交叉验证下具有高可重复性(99.7%)。我们基于横断面结构性脑 MRI 数据对这些疾病进行了高精度(0.875)和高精度(分别为 0.680 和 1.000)分类,其精度高于之前研究的报告值。此外,SuStaIn 分期正确反映了疾病的严重程度,而无需疾病分期标签,例如疾病持续时间。此外,SuStaIn还表现出了分化能力
这个为期 4 周的计划旨在帮助您满足 SURT 和最终 Ranger School 的要求。您的 Ranger 体能评估将推动该计划的部分内容,因此需要在开始之前完成。该计划还假设您已经通过利用力量和调节方法来进行一般的身体准备。
RQ-11B 大渡鸦小型无人机 (SUAS) 是步兵连指挥官的有机空中情报收集平台。大渡鸦的射程约为 10 公里,并具有红外和日间传感器功能,这为其增添了价值。即使具备这些功能,许多指挥官仍然对大渡鸦不感兴趣,因为它的尺寸、用户界面、可靠性以及对两人机组人员的要求,与最新的商用现货 (COTS) 技术相比,所有这些要求都有些笨重。除了这些因素之外,在整个全球反恐战争期间,步兵营和连队都经常拥有专用的有人或无人情报、监视和侦察 (ISR) 平台,从 AH-64 空中武器小组 (AWT) 到 MQ-1 或 MQ-9 捕食者/收割者,甚至是多层组合。
在各个领域,人体位置的准确估计至关重要,并且通常涉及使用运动捕获系统。最近,由于艺术家愿景的进展,我们目睹了这项技术的强劲发展,尤其是在基于相机的系统中,但是,尽管这些技术在安装的估计中提供了准确的结果,但涉及高成本并需要计算含义。作为一种经济替代方案,如Aruco之类的发现标记以其简单性,低计算需求和适应性而获得了知名度,但是,在文献中,基于它们的运动捕获系统的精确性有限。因此,本研究旨在收集突出的差距,对基于标记的运动捕获系统的性能进行实验分析,并将其与Optitrack开发的现代商业系统进行比较。这项研究中的基于Aruco的设备是最初使用ELP网络摄像头和具有立体视觉ZED 2 I的相机制成的。研究评估了估计静态和动态场景的错误,分析了相机工作区域的区域,还探索了估计铺设铺设的错误与使用越来越多的标记Aruca之间的关系。
详细记录已接种疫苗的鸡群的身份和目的地、每栋鸡舍的鸡只数量、接种疫苗的日期和时间、接种过程的持续时间、疫苗类型(名称)、序列号、有效期、购买地点以及执行接种疫苗的操作员姓名。记录观察到的任何反应。
收到:06-02-2022修订:07-19-2022接受:07-30-2022引用:L,Chen和S. Su,“基于区块链加上供应链网络上的信托传播的优化”,J。IntellManag。decis。,卷。1,否。1,pp。17-27,2022。https://doi.org/10.56578/jimd010103。©2022作者。香港许可证学院出版服务有限公司。可以免费下载本文,并用4.0许可证的CC使用引用原始发布版本的引用和引用。摘要:区块链技术的权力下放大大改善了供应链网络中的信任关系。鉴于供应链网络中缺乏信任,不确定性和不对称性,本文集成了区块链技术,以构建信任表示,计算和传播的网络动态模型,并探讨区块链如何影响供应链网络。 结果表明,在区块链信任框架被部署在农业供应链中后,网络量表增加了115.89%,网络连接增加了60.31%,最短路径的平均路径减少了4.95%。 同时,网络拓扑性能(例如学位分布和平均聚类系数)在不同程度上进行了优化。 以农业供应链为例,拓扑变化的实际意义得到了解释。 总体而言,区块链信任机制通过影响节点之间的信任关系来改善供应链网络的拓扑。 简介鉴于供应链网络中缺乏信任,不确定性和不对称性,本文集成了区块链技术,以构建信任表示,计算和传播的网络动态模型,并探讨区块链如何影响供应链网络。结果表明,在区块链信任框架被部署在农业供应链中后,网络量表增加了115.89%,网络连接增加了60.31%,最短路径的平均路径减少了4.95%。同时,网络拓扑性能(例如学位分布和平均聚类系数)在不同程度上进行了优化。以农业供应链为例,拓扑变化的实际意义得到了解释。总体而言,区块链信任机制通过影响节点之间的信任关系来改善供应链网络的拓扑。简介关键字:信任;区块链;供应链网络;复杂网络1。
人们认识到,移植后10至30年的HCT幸存者的预期寿命低于预期:次要癌症,感染和器官功能障碍是该人群晚期死亡的常见原因。认识到需要指导HCT幸存者,国际血液和骨髓移植研究中心(CIBMTR),欧洲血液和骨髓移植(EBMT)(EBMT)以及美国血液和割草协会的全部练习(ASBMT)的练习,并召集了2006年的专业练习(ASBMT), HCT幸存者。这些准则在2012年进行了修订。苏格兰血液肿瘤托管临床网络(MCN)的建议是根据这些准则进行了改编的。这些建议并非针对所有患者强制性。良好的医疗实践和判断表明某些建议可能不适用。
