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b-cell级转换在智能中智能中的免疫力 -
摘要胃肠道是由数万亿个共同微生物殖民的，这些微生物共同形成了微生物组，并对OR-GANISM稳态做出了基本贡献。肠道免疫系统必须忍受这些受益的共生，同时防止致病生物从系统性扩散中。体液免疫在此过程中起着关键作用，每天都有大量的Im-munoglobulin（Ig）A分泌到管腔中，调节Mi-Crobiome，并防止细菌侵蚀上皮细胞。然而，人们对IgG抗体在肠道中的作用有所增加，包括对新生儿免疫发育，病原体和肿瘤耐药性的有益作用，以及病理在驱动炎症性肠道疾病（IBD）中慢性炎症（IBD）中的病理作用。这些抗体同型在效应函数上有所不同，IgG表现出与IgA相对的促炎能力。因此，导致产生不同抗体同种型的过程，类别转换重组（CSR），需要仔细调节，并由普遍的局部挑战产生的免疫学提示进行了策划。通常，诸如CD40在B细胞上的启动信号导致激活诱导的胞苷脱氨酶（AID）的诱导，但是第二个细胞因子介导的信号决定了哪种Ig重链的表达。虽然驱动肠道IgA反应的细胞因子是对肠道如何产生的IgG反应的清晰度，以及这些提示如何在IBD中发挥功能障碍。在这里，我们回顾了调节肠道中切换到IgA vs IgG的关键机制，这些过程可以在感染和IBD中进行治疗。
基于中智认知图的健康状况恶化因素探究
摘要：近年来，中智学在研究人员和学者中声名鹊起，尤其是在需要处理各种困难情况时。在几个与中智学相关的概念中，研究人员使用中智认知图来识别可能影响特定情况或可能显著影响任何涉及决策的问题的隐藏和不确定因素。在我们的研究中，我们使用中智认知图来探索可能导致健康恶化的因素。本方法不仅说明了中智认知图的使用方式，还提出了帮助大众找出影响健康的因素并控制它的方法。人们相信，所提出的方法有助于分析许多此类情况，并为在医疗保健中使用软计算树立标杆。
个人防护设备中智能温度调节的高级功能材料
摘要：工作场所中极端温度的暴露涉及工人的身体危害。一个不受欢迎的工人的表现和警惕性可能较低，因此可能更容易受到事故和伤害。由于某些工作场所实施的现有标准的不兼容，并且在许多类型的保护设备中缺乏热管调节，这些保护设备通常使用各种聚合物材料制造，因此在许多工作领域中，热应力仍然是最常见的物理危害之一。但是，使用智能纺织技术可以克服这些问题中的许多问题，这些技术能够在个人保护设备中启用智能温度调节。基于导电和功能性聚合物材料，智能纺织品可以检测许多外部刺激并对其做出反应。相互联系的传感器和执行器与现有风险相互作用并反应可为佩戴者提供更高的安全性，保护和舒适性。因此，智能保护设备的技能可以促进工作场所中的错误和事故的数量和严重性，从而提高绩效，效率和生产力。本评论通过审查和讨论市售系统的艺术状态以及以前的研究工作中的进步，提供了作者对这些类型技术知识状态的概述和意见。
探索车辆内外连续交互空间中智能车辆的应用机会
摘要。我们描述了在连续的交互空间中以与车辆的物理距离以及实现这些交互的智能设备为特征的驾驶员及其智能车辆之间实现交互的应用程序。特别是，我们展示了智能车辆近距离技术的原理，智能戒指，智能手表，智能手机和其他用于与车辆内置信息娱乐系统进行交互的设备，而驾驶员则越过五个明显可识别的可识别的可识别的可识别的可识别的区域，从车内到个人，近端，靠近距离，距离，距离，距离，距离车辆和封面区域。我们介绍了我们的工程详细信息，这些详细信息将资本利用标准化的Web技术（HTML，CSS，JavaScript），通信协议（WebSocket）和数据格式（JSON）（JSON），从而启用直接扩展以适应其他智能设备与智能车辆的新交互。我们还指出了从驾驶员及其车辆之间距离的距离和功能设计相互作用的未来机会。
研究论文中智指数分布
指数分布由于其广泛的应用而在各个学科中一直占有重要地位。本文很少介绍中智环境下经典指数分布的推广。详细描述了中智指数模型的数学性质。讨论了用最大似然法估计中智参数的方法，并举例说明了这一点。建议的中智指数分布（NED）模型涉及某些特定事件发生所需的间隔时间。因此，所提出的模型可能是可靠性问题中使用最广泛的统计分布。为了概念上的理解，给出了NED在可靠性工程中的广泛应用，这表明了该分布适用的情况。此外，还进行了模拟研究以评估估计的中智参数的性能。模拟结果表明，具有较大样本量的不精确数据可以有效地估计未知的中智参数。最后，分析了癌症患者缓解期的复杂数据集，以确定所提出的模型对于现实案例研究的重要性。
研究论文基于复合中智-斜波变换域的统计文本脑肿瘤诊断智能系统
离散小波变换 (DWT) 通常由迭代滤波器组实现；因此，对于恒定个数的零矩，在时间局部化方面可以观察到离散时间基的优化缺失。本文讨论并介绍了一种用于特征提取的改进形式的 DWT，称为斜波变换 (SLT)，以及中智学（模糊逻辑的概括，是一种相对较新的逻辑）。因此，一种新的复合 NS-SLT 模型已被提出作为获取统计纹理特征的来源，用于识别脑肿瘤的恶性程度。使用三个成员集（真 (T)、假 (F) 和不确定 (I)）来定义中智域中的 MRI 图像；然后，将 SLT 应用于每个成员集。使用三种基于统计测量的方法从脑部 MRI 图像中提取纹理特征。单因素方差分析已被用于减少分类器提取特征的数量；然后，将提取的特征提供给四种神经网络分类技术，支持向量机神经网络（SVM-NN）、决策树神经网络（DT-NN）、K最近邻神经网络（KNN-NN）和朴素贝叶斯神经网络（NB-NN），以预测脑肿瘤的类型。同时，通过计算平均准确度、精确度、灵敏度、特异度和接收者操作特性（ROC）曲线的曲线下面积（AUC）来评估所提出模型的性能。实验结果表明，当使用从复合 NS-SLT 技术得出的灰度运行长度矩阵 (GLRLM) 特征时，所提出的方法对于诊断脑肿瘤非常准确和有效。