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World File Search System不稳定
以循环不稳定血红素为目标作为对抗疟疾的防御策略
当疟原虫 (P.) spp. 寄生虫侵入并溶解红细胞 (RBC) 时，就会出现重症疟疾，从而产生细胞外血红蛋白 (HB)，并从中释放出不稳定血红素。在这里，我们测试了通过结合珠蛋白 (HP) 和/或血红素结合蛋白 (HPX) 分别清除细胞外 HB 和/或不稳定血红素是否会对抗重症疟疾的发病机制。我们发现，循环不稳定血红素是儿童重症恶性疟原虫疟疾大脑和非大脑表现的独立危险因素。不稳定血红素与循环 HP 和 HPX 呈负相关，但后者不是重症恶性疟原虫疟疾的危险因素。小鼠基因性 Hp 和/或 Hpx 缺失导致疟原虫感染后不稳定血红素在血浆和肾脏中积聚。这与老年小鼠死亡率和急性肾损伤 (AKI) 发生率较高有关，但与成年感染疟原虫的小鼠无关，血红素和 HPX 与恶性疟原虫疟疾 AKI 血清学标志物呈负相关，证实了这一点。总之，HP 和 HPX 以年龄依赖的方式发挥作用，防止小鼠和人类出现严重的疟疾症状。
败血症中T细胞依赖性体液免疫的不稳定
败血症是一种异质性疾病，被定义为威胁生命的器官功能障碍，这是由于宿主对感染的失调反应引起的。对于某些人来说，败血症呈现为一种主要抑制性疾病，而另一些败血症则经历了促炎症状况，可以在“细胞因子风暴”中达到顶峰。经常，患者经历了同时进行过度炎症和免疫抑制的迹象，这是指导有效治疗的困难。尽管近年来重症监护病房的死亡率有所提高，但在接下来的一年中，有三分之一的出院患者死亡。一半的盐后死亡是由于预先存在的疾病加剧而导致的，而一半是由于免疫系统恶化引起的并发症。已经提出，对感染的强烈和失调的反应可能引起免疫细胞中不可逆的代谢重编程。作为脊椎动物免疫保护的关键部门，对适应性免疫系统的改变可能会带来毁灭性的影响。的确，在败血症中观察到淋巴细胞的明显耗竭，与死亡率的增加相关。这种败血症诱导的淋巴细胞减少对T细胞的反应方式产生了深远的影响，但同样对B细胞引起并由不同CD4 + T卵泡助手（T FH）细胞支持的体液免疫反应。通过功能障碍对剩余的淋巴细胞的功能障碍进一步加剧了免疫抑制状态，包括表达功能障碍或耗尽表型的细胞的存在。本综述将特别关注脓毒症如何破坏适应性免疫系统，并仔细研究B细胞和CD4 + T FH细胞如何受脓毒症的影响以及对体液免疫的相应影响。
脆弱的新经济：无形资本、企业储蓄过剩和金融不稳定
金融市场和机构的发展对产业结构有着深远的影响（Rajan and Zingales，1998）。反过来呢？产业结构的演变能否塑造金融体系？本文探讨了向无形资产密集型经济的转型。在美国，无形资产投资已超过实物投资，成为经济增长的最大来源（Corrado and Hulten，2010）。通过将无形资产的一个决定性特征——有限的可质押性——纳入一个包含金融市场和中介机构的宏观经济动态模型中，我表明，无形资产的崛起促成了美国经济的几个长期趋势，如企业储蓄的积累、利率的下降趋势、金融中介部门的增长以及资产市场估值的上升。重要的是，通过
政治不稳定对经济增长、汇率和失业的影响：马来西亚的证据
PI 政治不稳定，用作由以下指数组成的代理：政府稳定、腐败、法律和秩序、民主问责、官僚质量 EX 官方汇率（LCU/美元，期间平均值） UE 失业率，总计（占劳动力总数的百分比）（模拟国际劳工组织估计） GDP 国内生产总值（以美元计算），用作经济增长的代理
北京燕东微电子股份有限公司首次公开发行股票并在科创 ...
本次股票发行后拟在科创板市场上市，该市场具有较高的投资风险。科创板 公司具有研发投入大、经营风险高、业绩不稳定、退市风险高等特点，投资者面 临较大的市场风险。投资者应充分了解科创板市场的投资风险及本公司所披露的 风险因素，审慎作出投资决定。
人工智能自主武器可能引发地缘政治不稳定并威胁人工智能研究
最近，机器学习 (ML) 在自主武器系统 (AWS) 开发中的应用给地缘政治稳定和人工智能研究领域的思想自由交流带来了严重风险。与超级人工智能 (AGI) 带来的风险相比，这一主题最近受到的关注较少，但对技术发展进程的假设较少，因此是一个近期问题。机器学习已经使 AWS 能够在许多战场角色中取代人类士兵，从而降低发动进攻性战争的前期人力成本，从而降低政治成本。在同等对手的情况下，这增加了“低强度”冲突的可能性，而这种冲突有升级为更大范围战争的风险。在非同等对手的情况下，它减少了侵略战争对国内的反击。无论使用军事人工智能的其他道德问题（例如平民伤亡风险）如何，这种影响都可以发生，并且不需要任何超人的人工智能能力。此外，AWS 的军事价值引发了人们对人工智能军备竞赛的担忧，以及对人工智能研究实施国家安全限制的错误做法。我们在本文中的目标是提高公众和机器学习研究人员对军事技术完全或接近完全自主所带来的近期风险的认识，并提供监管建议以减轻这些风险。我们呼吁人工智能政策专家，尤其是国防人工智能社区在开发和部署 AWS 时保持透明度和谨慎，以避免我们在此强调的对全球稳定和人工智能研究的负面影响。
微卫星不稳定癌细胞中细胞命运的全面映射支持WRN和ATR
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证未通过同行评审获得证明）是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本的版权持有人（该版本发布于2023年7月30日。; https：//doi.org/10.1101/2023.07.28.550976 doi：biorxiv Preprint
使用脑电图信号和机器学习算法对不稳定和稳定的步行模式进行分类
摘要：分析脑电图（EEG）信号的不稳定步态模式对于开发实时脑部计算机界面（BCI）系统至关重要，以防止跌倒和相关的伤害。本研究研究了分类算法利用EEG信号检测步行不稳定的可行性。使用64通道的大脑视觉脑电图系统从13位健康成年人中获取脑电图信号。参与者对四个不同稳定和不稳定的条件进行了步行试验：（i）正常步行，（ii）正常步行，内侧 - 外侧扰动（MLP），（iii）正常行走双重任务（stroop），（iv）正常步行，正常步行与质量视觉反馈中心。使用小波能量和EEG信号的熵提取数字生物标志物。算法，例如Chrononet，SVM，随机森林，梯度增强和复发性神经网络（LSTM），可以以67％至82％的精度分类。分类结果表明，使用基于EEG的数字生物标志物可以准确地对不同的步态模式（从稳定到不稳定）进行分类。本研究使用具有潜在应用的EEG数据集开发了各种基于机器的分类模型，该模型在检测不稳定的步态神经信号方面，并通过防止跌倒和伤害进行干预。
导航不稳定：东南亚的零工经济粮食交付行业的健康与安全挑战
本文研究了零工经济中东南亚食品交付快递员的健康与安全挑战，重点关注第三方平台的角色，例如Grabfood，Foodpanda和Gofood。它严格评估了这些平台如何在算法管理和不稳定的就业中浏览信使安全性，并采用框架来评估公司承诺，运营实践和工人SUP港口。该研究仔细检查了公共公司报告，以揭示公司安全索赔与实际做法之间的差距，并提倡以更真实的以工人为中心的安全措施。通过强调健康与安全标准的运营差异，该研究为零工经济劳动条件的讨论做出了贡献，强调了平台需要优先考虑与运营效率同行的工人福利。这项工作要求转向不损害快递健康和安全的可持续模型，填补了关于算法的算法影响和不稳定工作的现实影响文献的空白。