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P001 肠道微生物组-前列腺肿瘤串扰是……
P001 肠道微生物组-前列腺肿瘤串扰受膳食多不饱和脂肪酸的调节。Jalal Laaraj，加拿大魁北克省魁北克大学拉瓦尔分校肿瘤轴研究中心泌尿肿瘤实验实验室，加拿大魁北克省。P002，PR03 免疫反应性癌症类器官模型用于检查微生物组代谢物对免疫检查点阻断功效的影响。Ethan Shelkey，美国北卡罗来纳州温斯顿塞勒姆维克森林艺术与科学研究生院。P003 一种由刺激和半抗原化肿瘤细胞组成的新型疫苗在移植了小鼠结肠腺癌 CT26 细胞的 Balbc 小鼠中的疗效结果。Céline Gongora，法国蒙彼利埃癌症研究所。 P004，PR04 CRISPR 介导的 CAR T 细胞中 PTPN2 缺失可增强抗肿瘤功效。Xin Du，Peter MacCallum 癌症中心，澳大利亚维多利亚州墨尔本。P005 GEN-011：一种针对新抗原的外周血衍生 T 细胞疗法，具有广泛的新抗原特异性和高 T 细胞纯度，同时避免了促肿瘤 T 细胞。Jessica B. Flechtner，Genocea Biosciences，美国马萨诸塞州剑桥。P006 IL-12 和 SARS-Cov-2 刺突质粒的肿瘤内电穿孔可驱动协调的疫苗反应并引发强大的抗肿瘤免疫力。Mia Han，OncoSec Medical Incorporated，美国加利福尼亚州圣地亚哥。P007，PR07 静止的癌细胞通过形成免疫抑制微环境形成免疫疗法抗性储存库。Judith Agudo，Dana-Farber 癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿。 P008 卡介苗给药途径对非肌层浸润性膀胱癌小鼠模型中肿瘤免疫微环境的影响。Aline Atallah，加拿大安大略省金斯顿皇后大学。P009 结直肠癌皮下小鼠模型中巨噬细胞募集与新血管形成的免疫调节之间的相关性。Shelby N. Bess，美国阿肯色州费耶特维尔阿肯色大学。P010 抗原优势等级塑造肿瘤中的 CD8 T 细胞表型和免疫治疗反应。Megan L. Burger，美国马萨诸塞州剑桥 David H. Koch 综合癌症研究所。P011 HPV+ 口咽癌临床前模型中与抗 PD-1 耐药性相关的 B 细胞亚群。 Stephanie M. Dorta-Estremera，波多黎各大学医学科学院，波多黎各圣胡安。P012 研究白细胞介素 34 依赖性调节肾癌肿瘤微环境。Andrea Emanuelli，波尔多大学 - INSERM U1029，法国波尔多。
喂养引起的肝动力油和多器官的串扰
高血糖可能是由胰岛素降低和/或胰岛素抵抗引起的，是2型糖尿病的主要症状，这是一种显着的内分泌代谢疾病。常规药物，包括胰岛素和口服抗糖尿病药物，可以减轻糖尿病的迹象，但不能以生理正常的糖尿病恢复胰岛素释放。肝脏检测并反应在多种代谢情况下发生的营养状况下的转移，使其成为维持能量稳态的必不可少的器官。它还通过分泌肝动力油在葡萄糖代谢中发挥关键功能。新兴的研究表明，喂养诱导肝素释放，从而调节葡萄糖和脂质代谢。值得注意的是，这些喂养引起的肝动力石作用于多个器官，以调节糖脂肪毒性，从而影响T2DM的发展。在这篇评论中，我们专注于描述喂养诱导的肝素，包括adropin，manf，leap2和pcsk9，以及代谢器官（例如，脑，心脏，胰腺和脂肪组织）如何影响代谢性疾病，从而揭示了一种新型的控制和管理2型疾病的方法。
流量、液位、温度和压力传感器
为了支持客户的传感解决方案，FCI 提供全面的工程和技术支持，以满足飞机制造商的最高标准。文档、飞行测试资格、制造、使用特定管道或管线模拟车辆条件和安装均属于任何 FCI 项目的范围。FCI 还运营着一个世界一流的流量校准实验室，在 19 个不同的流量台上进行校准，使用可追溯到 NIST（美国国家标准与技术研究所）和 ISO/IEC 17025（测试实验室质量体系国际标准）的设备，并满足 ANSI/NCSL Z540 要求。FCI 不断投资于工程工具和开发系统，为您带来最有效的测量产品解决方案，同时最大限度地减少您的投资。通过应用计算机设计、建模和分析，FCI 能够大幅缩短开发时间、提供更完善的诊断并消除过多的原型设计，从而为您生产出更好的产品并节省大量成本。
524288 8 位可编程只读存储器 (Rev. F)
电源电压范围，V CC （参见注 1）−0.6 V 至 7 V。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。电源电压范围，V PP （参见注 1）-0.6 V 至 14 V。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。输入电压范围（见注 1），除 A9 外的所有输入 -0.6 V 至 V CC + 1 V。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。A9 -0.6V 至 13V。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。输出电压范围，相对于 V SS （见注 1） -0.6 V 至 V CC + 1 V 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。自然通风工作温度范围（'27C040-_ _JL 和 '27PC040-_ _FML）0 °C 至 70 °C。。。。。。。。。。。。。。自然通风工作温度范围（’27C040-_ _JE 和’27PC040 _ _ FME）− 40 °C 至 85 °C。。..........存储温度范围，T stg −65 ° C 至 125 ° C ............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。............‡ 超出“绝对最大额定值”所列的应力可能会对设备造成永久性损坏。这些只是应力额定值，并不暗示设备在这些或“建议工作条件”所列以外的任何其他条件下能够正常运行。长时间暴露于绝对最大额定条件可能会影响设备的可靠性。注 1：所有电压值均相对于 GND。
FM25Q16A 16M 位串行闪存
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建立信息学，技术与科学（位）
摘要 - 图像分割是数字图像识别的分析过程之一，在该过程中，此过程将数字图像分为基于均匀像素的几个唯一区域。均匀分组图像的过程基于几种颜色，纹理和形状特征。数字图像处理中的颜色非常重要，因为颜色具有许多人类可以轻松理解的信息。颜色具有各种特征，结合了颜色强度和灰色（灰度）和二进制（黑白）值。但是，颜色特征提取过程具有许多弱点。如果所使用的对象的尺寸和范围很小，则需要将颜色特征的使用与提取相结合，并且可以最大化分割过程。本研究在提取过程中使用颜色和纹理特征。它使用水中的细菌对象（微生物），图像质量和往往难以识别的物体。将颜色空间特征提取过程与Gabor滤波器结合使用，以使分割过程产生高质量的精度。好。本研究中使用的Gabor滤波器与L*A*B空间向量相结合，以提高分割过程中的精度。结果表明，纹理特征的使用通过测试1.2的群集值而导致精度提高17.5％。
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课程讲义（位F464：机器学习）
本课程是机器学习的本科课程。ml是人工智能的子场。它可以帮助工程师构建自动化系统，从经验中学习。它可以帮助机器做出数据驱动的决策。例如，用于导航的Google地图使用路线网络，实时流量特征，旅行时间等。使用ML算法预测适合您的路径。ml是一个弱学科领域，根源在计算机科学和数学上。ml方法，最好使用概率和统计工具来理解其行为。通过整合数学原则，您将学会有效地应对机器学习挑战，并发展与专业数据科学家相似的深刻理解。根据最新的估计，每天创建3.28亿TB的数据。随着数据越来越多的数据，对数据分析的自动化方法的需求继续增长。本课程的目标是开发可以自动检测数据模式的方法，然后使用未覆盖的模式来预测未来感兴趣的结果。本课程将涵盖许多ML和Gen AI模型和算法，包括线性回归，多层神经网络，支持向量机，贝叶斯网络，Gaussian Mixture模型，聚类算法，生成的对抗性对抗（GANS），RNNS，RNNS和RENFORSSICTION学习技术。课程目标如下：实践经验，使您可以选择最佳模型并掌握对他们成功至关重要的基本实现细节。实用会话（编码任务）将涉及使用现实世界数据，从而通过各种ML技术提高您在调试和完善模型方面的熟练程度。