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World File Search System优越性
胚胎干细胞的优越性
从各种细胞来源得出的抽象小细胞囊泡（SEV）已被阐明，以增强心肌梗塞临床前模型（MI）的心脏功能。这项研究的目的是比较心脏修复的不同SEV来源，并确定最有效的SEV，如今仍然有限。We compre- hensively assessed the efficacy of sEV obtained from human primary bone marrow mesenchymal stromal cells (BM-MSC), human immortalized MSC (hTERT-MSC), human embryonic stem cells (ESC), ESC-derived cardiac progenitor cells (CPC), human ESC-derived cardiomyocytes (CM), and human primary ventricular cardiac fibroblasts （VCF），在心脏修复的体外模型中。ESC衍生的SEV（ESC-SEV）在体外表现出最佳的促血管生成和抗纤维化作用。然后，我们在Mi-Replusion损伤的鼠模型（IRI）模型中评估了SEV的功能，并分析了其RNA和蛋白蛋白组成。在体内，ESC-SEV提供了最有利的结果
早期蒽环类左心变形的优越性
摘要目的本研究旨在评估早期癌症治疗相关的心脏功能障碍（CTRCD）的发生率以及在蒽环类化疗期间左右心脏变形的特征。方法，我们前瞻性地招募了351名没有化学疗法的乳腺癌和心血管危险因素的队列，这些妇女计划接受蒽环类药物。左心室射血分数（LVEF），左心室全局纵向应变（LV-GLS）和右心室和右心室和左心房纵向菌株在基线时使用超声心动图，然后在后续的周期和最终的Anthracycline dose后3周之前使用超声心动图评估。ctrCD被定义为新的LVEF降低，降低了10个百分点，至LVEF <50％和/或GLS的新相对下降距基线值> 15％。结果18岁（5.1％）患者在蒽环类药物治疗期间有无症状CTRCD的证据，在完成化学疗法方案之前，有50％的患者患有CTRCD。在CTRCD组中，第一次剂量的蒽环类药物后LV-GLS显着降低，但在第二剂剂量后观察到右心室游离壁纵向应变的还原并左心房储层菌株。其他应变指数不能用于识别早期CTRCD。结论心脏毒性在开始蒽环类化疗后不久就会出现。在左心和右心脏力学中，LV-GLS仍然是检测早期CTRCD的最佳变形指标。
探索高优越性自传体记忆 (HSAM) 中的抑制控制过程：单个案例研究
拥有超强自传体记忆 (HSAM) 的人可以非常详细地记住自己的生活，根据日期（例如，1995 年 4 月 15 日）检索特定的自传体事件。这种现象仍然极为罕见，而且人们很少知道为什么这些人能够记住比一般人多得多的事情，而不会被过去的记忆不断淹没。根据认知抑制依赖假说，抑制过程通过确定哪些记忆会（和不会）进入一个人的意识来调节一般的自传体记忆。我们假设这些控制过程在 HSAM 中被放大，保护他们不被大量的记忆所淹没。为了探索认知抑制在 HSAM 中是否是例外，一名患有 HSAM (DT) 的病例和 20 名匹配的对照者完成了一组 6 项任务，评估抑制的各个方面（例如，记忆、优势运动反应）。参与者还完成了强迫症和自闭症的筛查。结果表明，DT 的抑制功能与典型人群相当，因此并不例外。我们得出结论，抑制不太可能是超常记忆的最佳解释，并补充了越来越多的文献，即 HSAM 可以在没有临床症状的情况下发生。结果与 HSAM 研究的未来方向有关。
基准测试揭示了深度学习变体呼叫者对细菌纳米孔序列数据的优越性
摘要14变体调用在细菌基因组学中至关重要，鉴定了疾病的识别15传播簇，系统发育树的构造以及抗菌耐药性养育16。本研究使用牛津纳米孔技术（ONT）和Illumina 18测序对14种不同细菌种类的SNP和INDEL变体进行了全面的基准测试。我们生成金标准参考基因组和项目变化，从密切的19个相关菌株上产生了它们，从而创建了SNP和Indels的生物学现实分布。20我们的结果表明，与传统方法和Illumina相比，基于深度学习的工具的Ont变体调用提供了更高的21 SNP和Indel精度，而Clair3总体上提供了最多的AC-22策展结果。我们研究了错过和错误呼叫的原因，突出了简短读取中固有的限制23，发现Ont的传统限制与均聚物 - 24诱导的Indel错误无关，而高准确的基本模型和深度学习的基于深度学习的25个变体呼叫。此外，我们对读取深度对变体的影响的发现提供了价值26个能力的洞察力，用于对资源有限的测序项目进行测序，这表明10倍深度足够27，以实现匹配或超过Illumina的变体呼叫。28总而言之，我们的研究强调了SNP和Indel 29检测中的深度学习工具的卓越准确性，从而挑战了短阅读测序的至高无上。32系统错误的减少30及在较低的读取深度达到高精度的能力增强了31次通过在临床和公共卫生细菌基因组学中广泛使用的ONT的能力。
H.72 2024通过的第10页，共10页无形的战场：美国电磁频谱优越性的技术策略
哈德逊研究所的国防概念与技术中心研究了军事竞争的不断发展的领域以及新兴技术对国防战略，军事行动，能力发展和收购的影响。该中心重点介绍一个全面的观点：将策略与新的操作概念联系起来；评估实施新概念所需的武器和系统；并评估必要的资源承诺。
Aquila和Predator：美国无人机技术的失败和动力，1970- 2015年
将军应该做很多事情。，但是他们必须做一件事：部署力量，以便在防御上，他们在决策时和时间的人数永远不会超过3：1，因此在攻击中，他们将战斗力集中在6：1优越性上。11当人们考虑苏联红
数值积分的通用量子算法
量子算法已在诸多应用领域展现出优越性，然而数值积分这一处理复杂科学与工程问题不可或缺的工具，却一直缺乏通用的量子算法。本文，我们首次提出了一种适用于任意能用多项式近似的连续函数的量子积分算法，该算法通过多项式近似实现对任意可积函数的量子编码，然后构造量子预言机标记积分区域内的点数，最后将统计结果转化为叠加态振幅中的相角。本文提出的量子算法比经典积分算法具有二次加速效果，计算复杂度从O(N)降低到O(√N)。我们的工作解决了提高量子积分算法通用性的关键障碍，为拓展量子计算的优越性提供了有意义的指导。
将经济指标和市场情绪效应纳入美国国库债券收益率预测
摘要：对美国国库债券产量的准确预测对于投资策略和经济决策至关重要。本文探讨了高级机器学习技术的应用，特别是经常性神经网络（RNN）和长期记忆（LSTM）模型，在预测这些产量中。通过整合主要的经济指标和政策变化，我们的方法旨在提高收益预测的精度。我们的研究表明，LSTM模型比传统RNN的优越性在捕获财务数据中固有的时间依赖性和复杂性方面具有优越性。包含宏观经济和策略变量可显着提高模型的预测准确性。这项研究强调了传统银行业在金融市场预测中采用人工智能（AI）的开创性运动。除了考虑驱动债券市场波动的常规经济指标外，本文还优化了LSTM，以应对在市场情绪已经定价的加息期望时处理情况。