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AI网络白皮书
AI Network 的目标是服务数百万个开源项目。因此，AI Network 旨在在最合适的运行时环境中运行不同类型的软件。如果项目涉及深度学习，则可能需要高性能 GPU；如果项目涉及传感器网络，则可能需要数百万台小型计算机。以太坊仅支持一种名为 Solidity 的语言，其运行时环境称为 EVM。AI Network 在异构类型的运行时环境上运行多种语言。我们将这些环境称为安全运行时环境，简称 SRE。AI Network 没有 Solidity 等原生智能合约语言。相反，资源提供者池中的工作人员正在监听区块链事件以参与执行。因此，区块链的职责缩小到传播实时事件和记录执行的生命周期。
引用Niemela L，Lamoury G，Carroll S，Morgia M，Yeung A和OH B（2024）探索肠道微生物组之间关系中的性别差异
严重抑郁症，也称为重度抑郁症（MDD），是一种普遍的心理和情感疾病，影响了全球估计有1.85亿人（1）。世界卫生组织将抑郁症分类为2008年全球疾病的第四个领先负担，预测表明，到2030年，它可能成为第二个领先的原因（2）。妇女受到不成比例的影响，与男性相比，患病率几乎翻了一番（1），这是发达国家和发展中国家都观察到的趋势（3）。各种理论（例如生物心理社会模型）试图阐明这种性别差异的根本原因，指出激素的差异（4、5），神经递质（5、6）和大脑结构（7，8）。最近的研究还探索了肠道微生物组和抑郁症之间的复杂关系，从而通过肠脑轴揭示了潜在的联系（9 - 31）。尽管已经取得了显着的进步，但仍然缺乏证据，以精确地阐明了驱动这些差异的机制或性别特定生物标志物的潜力。“肠道营养不良”的概念 - 肠道微生物组组成和功能的异常变化 - 作为MDD和其他精神疾病发病机理的潜在参与者的吸引力（9 - 31）。通过各种途径，包括神经，免疫和代谢机制，肠道微生物组与大脑之间的复杂通信为进一步探索提供了有希望的途径。最近的研究强调了MDD和对照组的个体之间肠道菌群组成的差异，这表明潜在的性别差异需要进一步研究（19，32 - 35）。此范围审查旨在探讨有关严重抑郁症与肠道微生物组之间关系的现有证据，尤其是在女性的背景下，同时总结了肠道微生物组的性别特定于男性和女性受试者的性别差异。
FAS 军事分析网络 美国导弹
AIM-7 麻雀 AIM-7 麻雀是一种雷达制导空对空导弹，具有高爆炸弹头。多功能麻雀导弹具有全天候、全高度作战能力，可以从任何方向攻击高性能飞机和导弹。AIM/RIM-7 系列是一种半主动、空对空、助推滑翔导弹，设计为轨道发射或弹射发射。半主动、连续波、自导雷达和液压控制面引导和稳定导弹，使其按比例导航至目标。导弹的推进力由固体推进剂火箭发动机提供。它是美国和北大西洋公约组织 (NATO) 部队广泛使用的导弹。在海湾战争中，雷达制导的 AIM-7 麻雀导弹被证明是一种强大的空对空武器，由空军战斗机使用飞行员。 22 架伊拉克固定翼飞机和 3 架伊拉克直升机被雷达制导的 AIM-7 麻雀导弹击落。麻雀导弹的局限性在于，发射它的飞机必须持续用雷达跟踪目标，这限制了飞机的飞行速度。 /div>
策略网络堆栈概述
社会住房战略论坛 参加这次会议非常重要。你知道，我们经常参加一些非常集中的会议，这些会议纯粹围绕我们的团队经理展开，或者只是讨论一些狭隘的主题。我们发现，这次会议的战略讨论范围要广得多，而且有很多人我们平时在会议上不会遇到。就我个人而言，这次会议的真正优势在于它有真正的目的，我不得不说这是我参加过的最好的会议之一。我们与人们举行了各种不同的商务会议，讨论某些主题。在快速交流中，我们有机会快速地与许多代表交谈，讨论我们作为一个组织可以做什么，同时也快速地谈论他们真正想要我们做什么。这个应用程序非常易于使用，所以你可以在一天开始时非常快速轻松地登录，这真的很好，我认为对我来说，最大的好处是人们可以在活动期间要求你开会。
引用Li L，Guo Y，Gong B，Wang S，Wang MM，Sun P，Jiang S和Yang L（2024）三级淋巴结构与临床结果之间的关联
最近，癌症免疫疗法的令人兴奋的进展已引入了癌症治疗的新时代，尤其是在许多实体瘤的治疗领域中（1）。免疫检查点抑制剂（ICI）主要包括抗胞毒性T-淋巴细胞相关蛋白4（CTLA-4）和反编程的细胞死亡1/编程死亡死亡配体（PD-1/PD-L1）（2）（2）。ICI改善了在实体瘤中的患者存活率，例如黑色素瘤，非小细胞肺癌，转移性尿路癌，肝细胞癌，胃癌（3-6）。但是，并非所有癌症患者都受到免疫疗法的好处。例如，只有大约5％的转移性三阴性乳腺癌患者获得了对PD-1/PD-L1阻断的阳性反应（7，8）。因此，对预测免疫疗法反应的相应生物标志物的研究对癌症患者具有很大的意义。 第三级淋巴结构（TLSS）是在慢性炎症和肿瘤发生过程中在非淋巴组织中形成的异位淋巴器官，其中包括B细胞和T细胞（9）。 TLSS中存在的免疫细胞增强了肿瘤抗原的表现，通过细胞因子扩增信号，并激活CD8+ T细胞以靶向和破坏肿瘤细胞（10，11）。 tlss是触发和维持对肿瘤的局部和全身T和B细胞反应的焦点的关键作用。 已经证明了从几种实体瘤鉴定出的 TLSS与ICIS治疗的癌症患者的结局相关（11-19）。 但是，缺乏用于TLSS评估的统一标准。因此，对预测免疫疗法反应的相应生物标志物的研究对癌症患者具有很大的意义。第三级淋巴结构（TLSS）是在慢性炎症和肿瘤发生过程中在非淋巴组织中形成的异位淋巴器官，其中包括B细胞和T细胞（9）。TLSS中存在的免疫细胞增强了肿瘤抗原的表现，通过细胞因子扩增信号，并激活CD8+ T细胞以靶向和破坏肿瘤细胞（10，11）。tlss是触发和维持对肿瘤的局部和全身T和B细胞反应的焦点的关键作用。TLSS与ICIS治疗的癌症患者的结局相关（11-19）。但是，缺乏用于TLSS评估的统一标准。通常，TLSS的存在或较高的密度表明接受ICIS治疗的癌症患者的预后有利（11-16，18）。值得注意的是，一些研究还报告说，在接受ICIS治疗的癌症患者中，例如头部和颈部鳞状细胞癌和结肠直肠癌的TLSS存在与PFS或OS的存在显着相关（20，21）。各种研究都采用了不同的标准，有些研究将TLSS归类为高密度或低密度（22-24），而其他研究则仅使用TLSS的存在或不存在作为评估的基准（23，25）。此外，TLSS成熟度的程度是某些研究中考虑的因素（26）。这些分类方法中的多样性可能会影响与TLSS相关的预后预测能力。因此，有必要进行更新，更全面的荟萃分析，以探讨用ICIS治疗的癌症患者中三级淋巴结构（TLSS）和临床结果之间的关联。这项研究的主要目的是通过分析通过ICIS治疗的癌症患者的第三纪淋巴样结构（TLS）和临床结果之间的关联来探索与免疫疗法相关患者中的预后生物标志物，以研究接受ICIS治疗的癌症患者的预后价值。
在 5G 及 5G 之后的网络中发挥 AI/ML 的力量.docx
本文介绍了目前在 5G 和 B5G 网络中研究和利用的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的主要相关机制。该研究解释了 AI/ML 在电信行业的各种应用。介绍了一类神经网络，一般来说，它们是非线性统计数据建模和决策工具。它们通常用于对系统的输入和输出参数之间的复杂关系进行建模或在数据中查找模式。前馈神经网络、深度神经网络、循环神经网络和卷积神经网络属于这一类。强化学习关注智能代理必须如何采取行动才能最大化集体奖励，例如改善系统的属性。深度强化学习结合了深度神经网络，具有可以对非结构化数据进行操作的优势。提出了混合解决方案，例如组合分析和机器学习建模以及专家知识辅助机器学习。最后，介绍了其他具体方法，例如生成对抗网络 (GAN) 和无监督学习和聚类。
癌症干细胞与上皮...
癌症干细胞（CSC）与上皮 - 间质转变（EMT）之间的联系对于癌症的起步，进展，转移和耐药性至关重要，这使其成为癌症治疗的焦点。本综述提供了CSC和EMT之间关联和调节途径的全景，强调了它们在癌症中的重要性。彻底探索了下划线EMT的分子机制，包括关键转录因子和信号通路的参与。此外，在本综述中进一步研究了CSC和EMT在肿瘤生物学和耐药性中的作用。探索了CSCS-EMT相互作用的临床意义，包括使用先进的研究方法鉴定间充质状态CSC亚群，并开发了靶向疗法，例如抑制剂和组合治疗。总的来说，了解EMT与CSC之间的相互关系具有巨大的潜力，可以告知个性化疗法的发展并最终改善患者的结果。
依赖于踝关节肌肉的任务依赖性募集以及机械需求之间的肌肉驱动驱动于肌肉收缩的代谢成本
引用Lai，Adrian K M，Dick，Taylor J M，Biewener，Andrew A和Wakeling，JamesM。皇家学会界面杂志18，第1期。174（2021）：20200765。
不同固体之间的纠缠和非局域性......
通过光子交换使具有不同特性的量子系统纠缠是构建未来量子网络的先决条件。证明在不同波长下工作的光的量子存储器之间存在纠缠进一步推动了这一目标的实现。在这里，我们报告了一系列实验，其中铥掺杂晶体用作 794 nm 光子的量子存储器，铒掺杂光纤用作 1535 nm 电信波长光子的量子存储器，以及通过自发参量下转换产生的光子对源。通过对从两个存储器重新发射后的光子进行表征，我们发现非经典相关性，其互相关系数为 g (2) 12 = 53 ± 8；纠缠保持存储的输入输出保真度为 F IO ≈ 93 ± 2%；和非局域性，违反了 Clauser-Horne-Shimony-Holt Bell 不等式，其中 S = 2 . 6 ± 0 . 2。我们的原理验证实验表明，纠缠在通过以不同波长工作的不同固态量子存储器传播时仍然存在。