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实体瘤的TCR工程T细胞疗法Terahertz低损坏的介电特征...
抽象的常见热塑料，即聚体（PC），聚（PC），聚（甲基丙烯酸甲酯）（PMMA）和丙烯腈丁二烯苯乙烯苯乙烯（ABS）是在新兴的6G连方系统中的潜在应用，可用于微型填充物和汇总fillectronics andastos，并具有潜在的应用。还需要进行更多的脚步应用，例如整个手持设备的包装，子组件和高频温度，而低成本是关键，而长寿命可能不是要求。在这项工作中，我们利用Terahertz时域光谱从500 GHz到2 THz来表征上述每个热塑性的介电特性和损耗切线。所研究的塑料具有低分散体的6G带中的折射率（〜1.6-1.7）。但是，吸收在高频上增加，因为在无序材料中通常会增加，这突出了6G的关键挑战。尽管如此，与（较高索引）玻璃杯和整个频率范围内（较高的）玻璃杯和陶瓷相比，所研究的所有热塑性塑料表现出低损失的性能，这表明它们是未来6G系统所选应用的有希望的候选者。
EU资助的项目实际实施了城市的可再生能源。分析他们对美学影响的关注
摘要：将固定存储系统引入意大利电网是必要的，以适应不可编程的可再生能源的能源份额的增加并达到渐进的脱碳目标。在此框架中，生命周期评估是评估固定存储系统整个生命周期（即其可持续性）期间环境影响的合适工具。进行了基于原发性和文献数据的整个生命周期评估（NMC）532（NMC）532和NMC 622）的锂离子电池（锂 - 铁磷酸（LFP），镍 - 山基 - 磷酸盐（NMC）532和NMC 622）。LCA结果表明，能源消耗（主要是在细胞生产过程中），电池设计（尤其是粘合剂选择），库存准确性和数据质量是可以强烈影响结果的关键方面。关于电池构建阶段，LFP电池的性能要比NMC电池更好，但是当包括寿命末期（EOL）阶段时，NMC细胞性能与LFP的性能非常接近。敏感性和不确定性分析证实，结果（除淡水富营养化指标除外）的特征是低分散体，并且在不同的电池寿命阶段的能量混合选择能够极大地影响整体影响。使用与电池电池生产相关的主要和更新的数据，例如本文中使用的数据，对于获得可靠的结果是必要的，而对欧洲生产线的应用是本文的新颖性。
2024年5月28日 - 医学分钟 - 新的综合假计划| Burstein到主席DHMI研究部分|心理健康监测工具揭示了令人惊讶的结果
随着心理健康意识月的临近，现在是检查福利燃油表的有效性的好时机，福利燃料量表是Shannon Scielzo，Ph.D。的简单评估工具。 ，教育管理副教授兼教育副主任。“居民福祉是医学教育中日益相关的问题，但是如何最好地衡量它，” Scielzo博士说。“我们将近10年前开发了燃油表，以便居民可以直接与计划的政府进行沟通，并且计划负责人可以监视和确定在福祉方面挣扎的居民。”该工具要求居民使用1到5个Likert型比例（1，空； 3，一半的水箱；和5，全油箱）报告其“燃料水平”。计划领导者与提供低分（1或2）的居民联系，该计划主管每周发送电子邮件更新，以解决居民对其福祉燃油表的评论。“从我的角度来看，对我们的学员的福祉通常是基于上下文的 - 环境或情况是主要原因，而不是个人或个性，” Scielzo博士说。“因此，我们努力在可能的情况下解决临床学习环境，并帮助受训者寻求支持和资源来解决其余的问题。”她说，多年来，该工具强调了居民之间的相似之处。“如果他们睡眠不足，生病，饥饿或与某人的互动不良，我们可能会期望福祉较低，并且可能的负面结果可能会产生。”她补充说。“同样，我们已经检查了各种旋转（从同一环境中的同龄人到其他人）的分数的对应关系，并且环境似乎占了福祉分数的差异的很大一部分。因此，如果实习生对幸福感低，他们的同龄人，教师监督他们，甚至团队中的护士也可能很低。”
2025年度研究日海报摘要Tyler Lu M.S. ...
NeuroInsight：根据疾病预防控制中心，AI驱动的脑损伤分类，2020年大约有214,110个创伤性脑损伤（TBI）相关住院。随着年度脑震荡的如此范围，有必要以客观的方式适当诊断脑震荡。我们研究的目的是构建一种AI算法来对扩散张量成像（DTI）数据进行建模，以将其与晚期脑震荡调查表（RPQ）的严重程度相关联，其次是确定与高晚RPQ症状相关的关键区域。数据集包含36个DTI数据点，代表脑部描述性指标以及相应的DTI图像。将晚期RPQ分数分为高和低分，得分为27，数据库中的平均得分。该模型接受了65％的数据训练，而其他35％用于测试。使用的机器学习模型是梯度提升回归，并且使用特征的重要性来确定最重要的DTI区域在确定患者是否具有较高还是低的RPQ分数。最佳模型的精度为84.62％。灵敏度和特异性分别为77.78％和100％。此外，生成的ROC曲线下的面积为0.85。此外，特征重要性函数的结果表明，识别TBI严重程度的最重要的DTI区域是右额叶垂直区域的平均扩散率（MD），其次是左侧和右侧fasticalus的分数各向异性（FA）。我们已经确定了某些与从PCS分数得出的TBI严重程度相关的DTI指标。这可能有助于作为研究TBI严重性分类的大量研究的客观基础。
7 教育中的算法公平性
教育技术越来越多地使用数据和预测模型为学生、教师和管理人员提供支持和分析见解（Baker & Inventado，2014；Luckin & Cukurova，2019）。认知导师等自适应系统根据对学生已掌握内容的预测，为学生提供不同的学习材料，从而帮助学生掌握内容（Pane 等人，2010）。自动评分系统根据对人类评分员给出的分数和评论的预测，对开放式评估提供即时反馈（Yan 等人，2020）。学生支持系统可以识别学习困难的学生，自动为他们提供帮助，或根据对哪些学生可能会退出学习平台、在即将到来的评估中获得低分或感到困惑、无聊和沮丧的预测，将他们标记给教师或管理员 (Hutt、Grafsgaard 等人，2019 年；Prenkaj 等人，2020 年)。一些教育技术使用数据驱动的预测来直接改变学习体验，例如跳过学生预计已经掌握的模块。这可以在有或没有明确通知学生的情况下发生，从而使系统的“智能”变得公开或隐藏。其他教育技术向学生、教师或管理员展示模型预测，以支持他们的解释和决策过程。此类预测的呈现格式因学习环境、目标受众和期望的反应而有很大差异；它可以采用专用仪表板的形式，让教师跟踪学生或让学生监控自己的进度，也可以采用嵌入学习活动中的指标来即时反馈，或者采用数字学习环境中的细微变化来影响学生的注意力和行为。随着使用教育大数据开发的预测模型的算法系统的日益普及，人工智能在 K-12、高等教育和继续教育中的影响力正在不断扩大。
Astyanax Mexicanus Mao淘汰线发现了单胺稳态在鱼脑脑中的发育作用
神经性厌食症（AN）是一种精神病，特别影响着青少年，主要是女性。这种麻烦的特征是对体重增加和畸形恐惧症的强烈恐惧，这导致了严重的饮食修复和极端的体重减轻行为，例如清除和不适当的体育活动。这种麻烦也涉及认知和情感障碍（美国精神病学协会，2013年）。在当前的病理生理假设中，微生物群和低分率炎症会影响微生物群 - 核脑轴的饮食行为（Gorwood等，2016）。审查了微生物数据，并证明了丁酸酯产生物种的减少，有利于粘蛋白降解细菌（Di Lodovico等，2020； Prochazkkova等，2021）。甲烷摩托杆菌史密斯（Smithii）似乎与体重不足和营养不良的患者有关，并且与An相关。在最近的一项评论中显示了门的显着下降和介绍：与健康对照组相比，富公司的丰富性，尤其是罗斯伯里亚，乳酸菌，链球菌和闭合膜的丰度较低（Carbone等人，2021年）。微生物组中细菌丰度的差异出现在限制性和暴饮暴食的亚型之间（Montexone等，2021）。这种微生物状态可能会干扰原位营养代谢，并诱导较少的保护性粘液层。所有这些都会影响肠道屏障的生理，其次，低级有害系统性炎症（Seitz等，2020）。在An中的渗漏肠综合症上未显示共识数据。基于活性的动物模型表现出肠道通透性（Achamrah等，2016;Jésus等，2014），而人类的研究尚未揭示出肠道通透性标记的增加（Kleppe等，2022； Monteleone等，2004）。在疾病的早期阶段，免疫状态似乎是炎症性的。与健康的
RE：支持Elpida Therapeutics对Crim应用的上诉CLN2-15607
审查委员会的科学成员指出的一个主要批评，似乎是驾驶得分，围绕怀疑主义，临床前数据由于中枢神经系统内传输的细胞数量有限，因此临床前数据对患者有所帮助。例如，针对解决基本原理的标准，响应包括：“小鼠，大鼠和NHP的矢量生物分布表明，10,000中的1个中的1000元中有100个单元中的1个中的1个可能会表达矫正的转基因。so，将未校正99％至99.99％的中枢神经系统神经元。”该结论是基于量化rnascope数据的图（原位杂交以可视化表达的转基因mRNA），其中定量指标为“％正面”，而不是根据Y轴标签正确解释这些数据为“％正区域”，而是错误地将数据解释为转导的细胞的百分比。在组织切片中RNA的原位染色（RNASCOPOPOPO）似乎是细胞内定位的点状焦点，并且不填充细胞体积，因此即使总细胞的很大一部分总细胞表达了转基因，“％阳性面积”的原始定量始终是一个较低的数量。此RNASCOPE数据旨在确认转基因的表达，并提供转导空间分布的一般定性可视化，不应用作转导的细胞数量的度量。从大鼠和NHP提供的生物分布数据显示约10％的接收矢量DNA的细胞是对靶向细胞数量的更准确和定量的度量。CIRM应用中的所有临床前数据都从我们的同行评审出版物中获取（Chen X等，JCI，2023）。我的总体意义是，对临床前数据的这种误解使审稿人对整个计划的看法蒙蔽了致命的缺陷，从而导致了低分和拒绝的决定。如果对临床前数据的正确理解对应用程序进行了审查，我相信可以给予该程序的强大优点，从而更加考虑，从而导致不同的审查结果。
通过人群分析评估发现，葡萄糖依赖性胰高血糖素和促肾上腺皮质激素分泌改变与胰岛素抵抗有关
本研究旨在描述反调节激素失调如何导致胰岛素抵抗并可能导致糖尿病。因此，我们使用群体模型分析研究了非糖尿病个体的胰岛素敏感性与葡萄糖和胰岛素依赖性胰高血糖素、促肾上腺皮质激素 (ACTH) 和皮质醇分泌之间的关联。我们汇总了高胰岛素-低血糖钳夹数据进行分析，其中包括 52 名胰岛素抵抗范围广泛的个体（反映在 20-60 分钟的葡萄糖输注率；20-60 分钟的 GIR）。胰高血糖素分泌受葡萄糖抑制，胰岛素抑制程度较小。20-60 分钟的 GIR 和 BMI 被确定为胰岛素对胰高血糖素影响的预测因子。在血糖正常（5 mmol/L）时，在胰岛素敏感性最高和最低分位数的个体中，当胰岛素浓度为 16.3 和 43.4 µU/mL 时，胰高血糖素被抑制了 90%。胰高血糖素分泌的胰岛素抵抗解释了 GIR 20-60 分钟低个体空腹胰高血糖素升高的原因。ACTH 分泌受葡萄糖抑制，而不受胰岛素影响。20-60 分钟 GIR 作为葡萄糖依赖性 ACTH 分泌的预测指标优于其他指标，对于胰岛素敏感和胰岛素抵抗个体，当葡萄糖浓度分别为 3.1 和 3.5 mmol/L 时，ACTH 分泌被抑制了 90%。这种差异可能看起来很小，但对于胰岛素抵抗的个体，抑制范围会转移到血糖正常，因此，当血糖下降时，ACTH/皮质醇反应会更早出现，而且更强烈。根据汇总葡萄糖钳数据建模，胰岛素抵抗与胰高血糖素普遍升高和皮质醇轴对低血糖的反应增强有关，因此随着时间的推移，这两种激素途径都可能导致血糖紊乱，甚至可能导致 2 型糖尿病。
MSS/PMMR转移性结直肠癌的反应反应对组合免疫疗法的反应的多组分分子表征
抽象背景免疫检查点抑制剂已被批准，目前用于复发和转移性头颈部鳞状细胞癌（R/M HNSCC）患者的临床管理。临床试验中报告的益处是可变且异质性的。我们的研究旨在探索和比较在多中心IIIB试验中，基因表达特征与经典生物标志物与经典生物标志物用于免疫治疗治疗的R/M HNSCC患者。方法在Nivactor Tiral（单臂，开放标签，多中心，IIIB期临床试验中，用Nivolumab治疗的铂 - 难治性HNSCC中）前瞻性地收集了临床数据。的发现在免疫治疗的HNSCC患者的外部独立队列中得到了验证，该患者分为长期和短期幸存者（分别自免疫疗法开始以来的总生存率> 18和<6个月）。来自免疫治疗治疗的R/M HNSCC患者的预处理肿瘤组织标本用于PD-L1（肿瘤比例得分；联合阳性评分（CPS））和肿瘤突变负担（Oncopanel TSO500）评估和基因表达分析；在Nivactor数据集中挑战了经典的生物标志物和免疫特征（从文献中检索）。结果集群-6（CL6）在高分（n = 16，20％）和低分（n = 64，80％）中对Nivactor病例的分层表明，在高分中，总体存活率具有统计学意义和临床意义，在高分中的总生存率有所改善（P = 0.00028; HR = 0.00028; hr = 4.34，95％ci 1.84至10.22）= 0.2.2.22 cy toction nucde cy decter and ci ci 1.84至10.22）均可及时范围。 （95％CI 0.603至0.967）。在多元COX回归分析中，Cl6是独立的高得分CL6与更好结果的关联也在：（1）Nivactor无进展生存期（p = 4.93e-05； HR = 3.71，95％CI 1.92至7.18）和目标反应率（AUC = 0.785; 95％CI 0.603至0.9603至0.967）; （2）长期幸存者与短期幸存者（p = 0.00544）。
人工智能概念（07-180）
课堂时间：周二和周四下午 3:00-4:20，2315 Doherty Hall 教师办公时间：周一下午 2-3 点，3213 Newell-Simon Hall 助教：Angela Yang (主任)、Jimin Byun、Sean Chang、Adejuwon Fasanya、Mikayla Gawarecki、Fern Limprayoon、Gabriel Rasskin、Amanda Steiner、Audrey Tzeng、Emily Zheng 助教办公时间：周二，6:30-8:30（GHC5，Carrel 2）；周三，4:30-6:30（GHC5 表 3），周四 4:30-6:30（GHC5 表 3），6:30-8:30（GHC5，Carrel 2） 沟通：首选通过 Piazza 与讲师和助教沟通 课程材料：可选：Stuart Russell 和 Peter Norvig，“人工智能：一种现代方法（第三版）” 课程描述 本课程将向学生介绍人工智能 (AI) 中使用的主要基础概念和技术，包括表示、启发式搜索、自动化问题解决和决策以及机器学习。学生将了解 AI 的历史，以及目前使用 AI 的一系列实际应用。基于编程的作业将使学生能够了解 AI 技术。这门课程是希望申请 AI 专业的学生的必修课。 学习目标 AI 是一个庞大且快速发展的领域，结合了计算机科学、统计学、心理学、哲学和神经科学等各个领域的见解。到课程结束时，学生应该： 了解该领域的广度和历史； 熟悉人工智能中使用的一些基本符号和数字技术； 了解人工智能如何融入各种商业应用；以及 了解该领域的一些伦理和社会影响。 课程要求/作业 60%：4 项家庭作业（每项 15%） 30%：期末考试 10%：6 个多项选择题检查点（每项 2%；最低分将被删除） 作业：所有家庭作业的截止日期均在课程表上（见下文，但可能会更改）。作业需要在截止日期当天的晚上 11:59 之前上传到 Canvas。每逾期 24 小时，作业将被扣除 10%，最多扣除 3 天。例如，如果作业在截止日期后 12 小时提交，且得分为 87%，则其成绩将记录为 77%。唯一的例外是