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利拉鲁肽用于治疗 6 至 12 岁以下肥胖儿童
来自明尼阿波利斯明尼苏达大学医学院儿科系儿童肥胖医学中心（CKF，EMB）和内分泌学分部（EMB）；墨西哥普埃布拉市安赫莱斯普埃布拉医院儿科内分泌学（MB-P.）；印度班加罗尔诺和诺德全球商业服务公司（JD，KS）；布鲁塞尔大学儿童医院儿科系儿科内分泌学分部（IG）；丹麦索堡诺和诺德公司（NMH-L.，PW）；马来西亚吉隆坡马来亚大学医学院儿科系（MYJ）；奥尔滕州立医院内分泌、糖尿病和代谢疾病科，伯尔尼大学医院糖尿病、内分泌、营养医学和代谢科，伯尔尼大学医院，伯尔尼 — 均位于瑞士 (TZ)；匹兹堡大学医学中心匹兹堡儿童医院儿科内分泌、代谢和糖尿病科儿科肥胖和代谢研究中心，匹兹堡大学医学院，匹兹堡 (SA)。可通过 lusc0001@umn.edu 或明尼苏达大学医学院儿科系儿科肥胖医学中心联系 Fox 博士，地址：717 Delaware St. SE, Rm. 370 G，明尼阿波利斯，MN 55414。
非裔美国人和白人前列腺癌的定量MRI种族差异
摘要前列腺癌（PCA）的风险受种族和种族的强烈影响。这项研究的目的是研究非裔美国人（AA）和白人（W）男性中多参数MRI（MPMRI）诊断性能的差异。从研究年龄，前列腺特异性抗原和前列腺量的研究中，从研究初始同类中选择了111例患者（37名AA和74 W男性）。使用检测率（DRS）和正预测值（PPV）评估MPMRI的诊断性能，而没有前列腺区域分层的K trans（体积转移常数）为AA和W子霍群岛分层。在AA和W sub-ohort中，临床显着的PCA（CSPCA）病变的MPMRI DR≥3为67.3％。在过渡区（TZ; P = 0.026）和81.2％的80.3％。在外围区域中的76.1％（PZ; P> 0.9）。 AA男性中CSPCA的K反式显着高于W男性（0.23±0.08 min -1 -1 vs. 0.19±0.07 min -1 -1; p = 0.022）。 这强调，MPMRI的性能和定量MRI度量在年龄，PSA和前列腺体积中没有反映的定量MRI度量存在差异。在外围区域中的76.1％（PZ; P> 0.9）。AA男性中CSPCA的K反式显着高于W男性（0.23±0.08 min -1 -1 vs. 0.19±0.07 min -1 -1; p = 0.022）。这强调，MPMRI的性能和定量MRI度量在年龄，PSA和前列腺体积中没有反映的定量MRI度量存在差异。
序列号 ssc - 19 - 船舶结构委员会
副本编号8- CaptainC.I!J1。图克，.USN，Syreauof Ships - 主席 Capy No.9 - 指挥官R。H. Lambert,~SN, Emr?auof 船舶副本编号10 - 指挥官R。D. Schmidtmen，lJSCG，U。S. CoastGuard 总部 副本编号11 - w，GO Frederick，U。S.W&iti.MeCC~ssiO?l 副本 1?0。12 - L.C. 主机，AmerioanBuraauof，发货副本 1，！0。13 - HubertKempel，MilitarySea Tz%neportService 复制 Ho。u - 1.R. Kramer，海军研究办公室 副本编号15 - ]Jat.hew Letich，美国航运局 副本编号。16 - E.M.MacCutcheon,Jr.，船舶局副本 EC。17 - JamesWIntosh，美国 CoaetGuard 副本编号。18 - 见：L. Russo，U。S. MaritimeCommission 副本 Nc。19 - Finn Jonassen，联络代表，NRC 副本编号。20 - E. H. Davidson，联络代表，AISI 副本编号。21 - W，Paul Gerhart，联络代表，AISI 副本编号。22 - ?im.Spraragen，联络代表，WRC Copies23 thm 47 - Chss.Wright 爵士，联络代表，BJS1!I（海军参谋）
通过在多轴疲劳标准中实施与寿命相关的材料参数来计算疲劳寿命
热载荷或机械载荷引起的应力状态非单调变化可能导致材料微观结构的永久性变化，并导致疲劳裂纹的产生。自19世纪的先驱工作以来的研究表明，疲劳现象是一个非常复杂且多尺度的问题，正如Schütz [1] 等人所评论的那样。为了在机械结构设计过程中克服这一问题，所提出的疲劳损伤模型的适用性通常限于给定的材料类型、载荷条件、温度、疲劳寿命范围等，这些条件接近于模型验证的条件。据观察，工程实践特别广泛地使用最不复杂的模型。人们倾向于修改这些模型并扩展其操作范围。因此，近几十年来已经开发了大量多轴疲劳损伤模型[2 – 8]。处理多轴应力状态问题的损伤模型包括一个将空间应变/应力状态降低为等效损伤标量值的功能。在疲劳寿命计算算法中，将此标量值与适当的参考疲劳特性进行比较，从而估算出疲劳寿命。这种相对简单的方法已经获得了相当大的普及，并且在过去几年中已经提出了几种新模型[9 – 23]。Apar
Yen-Ling KuoYen-Ling Kuo
Gang-Mu Liu，UVA数学＆CS 2024年3月 - 现在得到了Ingrassia家庭研究的支持，Echols Scholars Yuyan Wang，UVA CS＆Stats 2024年2月 - 现在Luke Kaplan，现在是Luke Kaplan，UVA CS＆Stats，UVA CS＆Stats 2024年2月2日 - 现在Eric Li，Eric Li，Eric Li，Uva f e fea fea te t t t tz uva caps up 20224-2024-2024-2024-2024-2024-2024-2024 - 8月2024年2月24日，8月202日。 2024年至2024年5月，UVA CPE，2024年1月 - 2024年7月，在Dean的本科工程夏季工程奖学金中支持Mehrshad Mirmohammadi，本科生实习生，EthZéurich，EthZéurich（与XI Wang）的20222222 PARHAM SAREMI，ETH ZS Z. MET，MIT（与Lucia Schiatti共同咨询）的Audrey Douglas 2022 Daniel Sun，Urop，MIT，2019 Victor Turviner，本科生实习生，然后在Stanford 2019夏季夏季Michael Michael Satherson，MIT夏季研究计划，纽约市纽约大学，纽约大学，2018
线性代数的变分算法
量子算法已经发展成为高效解决线性代数任务的算法。然而，它们通常需要深度电路，因此需要通用容错量子计算机。在这项工作中，我们提出了适用于有噪声的中型量子设备的线性代数任务变分算法。我们表明，线性方程组和矩阵向量乘法的解可以转化为构造的汉密尔顿量的基态。基于变分量子算法，我们引入了汉密尔顿量变形和自适应分析，以高效地找到基态，并展示了解决方案的验证。我们的算法特别适用于具有稀疏矩阵的线性代数问题，并在机器学习和优化问题中有着广泛的应用。矩阵乘法算法也可用于汉密尔顿量模拟和开放系统模拟。我们通过求解线性方程组的数值模拟来评估算法的成本和有效性。我们在 IBM 量子云设备上实现了该算法，解决方案保真度高达 99.95%。2021 中国科学出版社。由 Elsevier BV 和中国科学出版社出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
2022 年更新
Marc Thill ADianaLüftnerB Cornelia Kolberg-Liedtke C Ute-Susann Albert D Maggie Banys-Paluchowski E Ingo bauerfeind EckpJörgheil Q Jens Huober R Christian Jackisch S Hans-Heinrich Kreipe T David Krug UThorstenKühnvSherkoKümmelWSibylle w Sibylle X Michael Lux Y Nicolai Maass Z，Christoph Mundhenke bulrike nitz o tjoung won park-simon ch e e e n er n er k r n Eas Schneeweiss FFlorianSchützG Hans-Peter Sinn H Christine Solbach I Erich-Franz Solomayer J Elmar Stickeler K Christoph Thomssen L Michael untch Michael untch M Isabell n achim witzel n achimwöckeld volkmar d volkmarMüllern wolfggang nina wolfggang janni ditch ditch janni ditch ditch ditch ditch ditch
博茨瓦纳农业与自然资源大学的本科生和研究生讲课时间表：学期1，2024/2025
开发块308-考厅Mokgwathi d; Torimiro教授星期三09:00 10:00 AEB333级Agric中的青年和性别问题。开发块308-考厅Mokgwathi d; Torimiro教授星期四14:00 16:00 AEB411;年龄302教育社会学301A RM 1 Bulala T; Rammolai-Segokgo ML ML星期三08:00 10:00 AEB412农业政策块301A RM 3 MALOPE P星期一09:00 10:00 10:00 AEB414级; AGEC304农业和食品政策区块306房间1 Mokumako T星期二08:00 09:00 AEB414级; AGEC304农业和食品政策街区306室2 Mokumako T星期三11:00 12:00 AEB414级; AGEC304农业和食品政策街区306室1 Mokumako T星期二14:00 16:00 AEB415农业金融区301A RM 3 ABEL S星期三10:00 11:00 11:00 AEB415 AEB415农业金融融资Block Block Block 301A RM 3 ABEL S
拟南芥 CDF3 转录因子增加嫁接番茄植株的碳和氮同化和产量
番茄 (Solanum lycopersicum L.) 嫁接主要用于防止土传病原体的危害和非生物胁迫的负面影响，不过使用高活力砧木也可以提高产量和果实品质。在低养分投入农业的背景下，将优良品种嫁接到具有更高氮利用效率 (NUE) 的砧木上可支持直接的产量最大化策略。在本研究中，我们评估了使用过量表达拟南芥 (AtCDF3) 或番茄 (SlCDF3) CDF3 基因的植物作为砧木来提高低氮投入下嫁接接穗的产量，此前有报道称这些基因可提高番茄的 NUE。我们发现 AtCDF3 基因可诱导更多的糖和氨基酸产生，从而使生物量和果实产量在充足和有限的氮供应下都更高。相反，SlCDF3 基因没有发现积极影响。激素分析表明，赤霉素 (GA 4 )、生长素和细胞分裂素 (tZ) 可能参与 AtCDF3 对 N 的反应。这两个基因引发的不同反应可能至少部分与 AtCDF3 转录本通过韧皮部到枝条的移动性有关。在该嫁接组合的叶片中，我们持续观察到转录因子靶基因（如谷氨酰胺合酶 2 (SlGS2) 和 GA 氧化酶 3 (SlGA3ox)）的表达较高，这些基因分别参与氨基酸和赤霉素的生物合成。总之，我们的研究结果进一步深入了解了 CDF3 基因的作用方式及其在嫁接方法中的生物技术潜力。
机器学习在区分胶质瘤与脑转移瘤中的应用——系统综述
1 耶鲁大学医学院放射学和生物医学成像系，333 Cedar Street，PO Box 208042，纽黑文，CT 06510，美国；leon.jekel@yale.edu（LJ）；waverly.brim@yale.edu（WRB）；marc.vonreppert@yale.edu（MvR）；lawrence.staib@yale.edu（LS）；gabriel.cassinellipetersen@yale.edu（GCP）；sara.merkaj@yale.edu（SM）；harry.subramanian@yale.edu（HS）；tal.zeevi@yale.edu（TZ）；sam.payabvash@yale.edu（SP）；mingde.lin@yale.edu（ML）；jcui527@gmail.com（JC）；amit.mahajan@yale.edu（AM）； michele.h.johnson@yale.edu (MHJ)；ajay.malhotra@yale.edu (AM) 2 DKFZ 德国癌症联盟 WTZ 转化神经肿瘤学部，DKTK 合作站点，埃森大学医院，45147 埃森，德国；b.scheffr@dkfz-heidelberg.de 3 德国癌症研究中心，69120 海德堡，德国 4 约翰霍普金斯大学惠廷工程学院计算机科学系，3400 North Charles Street，巴尔的摩，马里兰州 21218，美国 5 Visage Imaging GmbH，Lepsiusstraße 70，12163 柏林，德国； kbousabarah@visageimaging.com 6 Visage Imaging Inc.，12625 High Bluff Dr，San Diego，CA 92130，美国 7 耶鲁大学医学院 Harvey Cushing/John Hay Whitney 医学图书馆，333 Cedar Street，New Haven，CT 06510，美国；alexandria.brackett@yale.edu 8 耶鲁大学医学院神经内科，15 York St Ste LCI702，New Haven，CT 06510，美国；antonio.omuro@yale.edu 9 耶鲁大学医学院神经外科系，New Haven，CT 06510，美国；veronica.chiang@yale.edu 10 耶鲁大学医学院治疗放射学系，New Haven，CT 06510，美国 * 通信地址：mariam.aboian@yale.edu