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World File Search System依赖性
PI3Kα的Ras结合结构域的共价抑制剂损害了RAS驱动的肿瘤生长和HER2 Senset，一种新型的人类肺衰老细胞基因特征，确定细胞特异性衰老机制 ORSAY病毒对秀丽隐杆线虫的慢性感染诱导年龄依赖性免疫和超级感染排除 尖峰排序AI代理 多型 iobr2
根据与C242结合的化合物的确切性质抑制或促进结合。这让人联想到以前的工作报告，在P110的RBD中，单个残基的不同突变可以抑制（K227A）或激活（K227E）PI3K活性（6，27）。虽然抑制剂及其在癌症治疗中的可能作用是当前工作的主要重点，但RAS/PI3K相互作用的诱导者也可能具有激活PI3K 45
通过密度比的正交分解来学习皮质肌肉依赖性
皮质脊髓神经途径对于运动控制和移动执行至关重要，在人类中，通常使用并发的电解质学（EEG）和肌电图（EMG）录音来研究它。但是，当前捕获这些记录之间高级和上下文连接性的方法具有重要的局限性。在这里，我们基于密度比的正交分解来介绍统计依赖估计量的新应用，以模拟皮质和肌肉振荡之间的关系。我们的方法通过学习特征值，特征函数和密度比的投影空间从信号实现的实现，解决皮质 - 肌肉连接性皮质的可解释性，可伸缩性和局部时间依赖性来扩展。我们通过实验证明，从皮质肌肉连通性中学到的本征函数可以准确地对运动和受试者进行分类。此外，它们揭示了确认运动过程中特定脑电图通道激活的通道和时间依赖性。我们的代码可在https://github.com/bohu615/corticomuscular-eigen-coder上找到。
先前治疗对输血依赖性促红细胞生成素患者伊美司他临床活性的影响，复发或
1 德国莱比锡莱比锡大学医院；2 意大利佛罗伦萨大学 AOUC 血液学 MDS 中心；3 美国康涅狄格州纽黑文耶鲁大学耶鲁医学院和耶鲁癌症中心；4 美国佛罗里达州迈阿密大学西尔维斯特综合癌症中心；5 法国巴黎巴黎第七大学圣路易斯医院；6 美国纽约州纽约哥伦比亚大学医学中心；7 以色列特拉维夫特拉维夫大学特拉维夫索拉斯基医学中心；8 法国昂热昂热大学医院；9 加拿大安大略省多伦多 Sunnybrook 健康科学中心 Odette 癌症中心；10 德国杜塞尔多夫海因里希海涅大学杜塞尔多夫大学医院血液学、肿瘤学和临床免疫学诊所； 11 美国德克萨斯州达拉斯德克萨斯大学西南医学中心哈罗德·C·西蒙斯综合癌症中心；12 西班牙萨拉曼卡萨拉曼卡大学医院；13 西班牙巴塞罗那大学瓦尔德赫布隆医院；14 捷克共和国布拉格综合医院第一医疗部 - 血液科；15 美国加利福尼亚州福斯特城 Geron 公司；16 美国田纳西州纳什维尔范德堡大学医学中心范德堡-英格拉姆癌症中心；17 美国佛罗里达州坦帕莫菲特癌症中心
依赖性的依赖计算的一致性
没有可区分性（DCOI）的依赖性计算使用依赖性跟踪来识别类型转换期间的无关参数，并使用没有可区分的参数，以实现与相同统一机制的运行时间和编译时间无关。dCOI还通过使用由观察者级别索引的命题平等类型来内部化有关无法区分性的推理。作为DCOI是一种纯类型系统，先前的工作仅建立了其句法类型的安全性，证明其用作具有依赖类型的编程语言的基础。但是，尚不清楚该系统的任何实例是否适合用作定理的类型理论。在这里，我们确定了一个合适的实例DCOI 𝜔，该实例具有无限的谓词宇宙层次结构。我们表明DCOI 𝜔在逻辑上是一致的，正常的，并且该类型的转换是可决定的。我们使用COQ证明助手机械化了所有结果。
直接测量频带级联激光器中电流依赖性光损耗
频带级联激光器（ICL）由于低功耗和与硅光子整合的兼容性，尤其是对于痕量气体传感，因此在中红外应用中变得越来越有价值。ICL已在3 - 6 L m范围内证明了室温连续波动，其性能在3.3 L m左右。在更长波长下ICL性能的关键因素是光损失，即是由间隔带过渡引起的。这些损失随着活性区域的孔浓度而增加，从而导致ICL中光损耗的电流依赖性明显。传统方法从参数（例如斜率效率或阈值电流）中从长度依赖性变化中推断出光损失需要恒定光损耗。在这项研究中，我们提出了一种直接的光学传输测量技术，以确定波导损耗。我们的实验证实，随着电流密度，大大增加了波导损失，直接影响ICL的量子效率。与传统方法相比，这种方法提供了对光损失的精确评估，并具有功能替代性，可以解决假设恒定损失的局限性，并为各种波长提供了对ICL性能的洞察力。
中子星形外壳的时间依赖性核能密度的功能理论工具包：中子超氟中心核的动力学
我们提出了一种新的数值工具，旨在探测中子星形地壳的致密层。它基于时间依赖性的Hartree-fock-Bogoliubov理论，该理论具有Brussels-Montreal家族的广义Skyrme核能密度功能。我们使用它来研究中子恒星内皮中通过超流体中子培养基加速的核的时间演变。我们提取低速限制的有效质量。我们观察到阈值速度并指定耗散的机制：声子发射，库珀对破裂和创建涡流环。这些微观效应对于理解各种中子星现象至关重要。此外，我们描述的机制是一般的，也适用于其他速度超级流体，与液体氦气或超速气体等障碍物相互作用。
功能依赖性的前瞻性分类：机器学习的见解和加拿大的衰老纵向研究
摘要目的：func9onal依赖性是一种mul9factorial health condi9on a效果的幸福感和预期寿命。be3er了解这种condi9on的机制，我们的目的是iDen9fy变量，这些变量最好在日常生活的基本和仪器AC9VI9中对成年人进行最佳分类。方法：使用过滤方法从39,927名PAR9CIPANT收集的4,248个候选预测因子中选择最佳的func9onal状态预测指标，该预测因素在基线时为44至88岁。使用选定的基线变量（2010-2015）进行了几种机器学习模型，以在随访（2018-2021）（2018-2021）对训练数据集（n = 31,941）对加拿大加拿大加拿大对衰老的训练数据集（n = 31,941）进行随访（n = 31,941）对PAR9ONAL状态（依赖与独立）进行分类的能力进行了比较。然后在测试数据集（n = 7,986）上检查了最佳性能模型，以确保Sensi9Vity，Speciifity和精度。结果：将十八个候选基线变量偶然地成为随访时Func9onal状态的最佳预测指标。logis9c回归是通过func9onal状态对Par9cipant进行分类的最佳性能模型，并且在测试数据集中达到了81.9％的平衡精度。在基线上没有func9onal limita9ons，更强的抓地力，没有疼痛和慢性调节器，是女性，拥有驾驶员许可证和良好的记忆力与随访时的利用率更大。相比之下，年龄较大，心理困扰，缓慢行走，被重新进行，拥有一个或多个慢性疾病，并且从不去散步与随访时的func9onal依赖性更大。结论：func9onal身份可以最好地由健康状况，年龄，肌肉力量，短期记忆，身体AC9VITY，心理困扰和性别来表达。这些预测因子可以以高准确性在6年以前的构成状态。这是有依赖依赖风险的人们的早期IDEN9FIF CA9ON，允许9ME为Interaven9on的实现，旨在延迟Func9Onal的下降。关键字：衰老，运动，脆弱，记忆，疼痛，肌肉力量，物理Ac9vity，视力
Litao3折射率的温度依赖性
tantalate（Litao 3）具有独特的电气 - 光学，上将和压电特性，结合了良好的机械和化学稳定性，高光损伤阈值[1] [1]，高耐光电效果，对光线性效果的高电阻，较高的非耐线范围[2]，以及频率较高的跨度范围[2]，以及280的频率范围2800 n00 n000 n000 n00 n000 n00 n000 n000 n00 n00 n00 n00 n00 n000从紫外线到红外[3，4]。这些特征非常适合众多应用，特别是在非线性光学范围内，它使其成为实现非线性周期性极化组件的非常有趣的材料[5] [5][6，7]。litao 3是一种非线性正晶体，双轴晶体较低，属于3 m（c 3V）三角晶体晶状体[8]。其二阶张量V（2）的元素允许另外三种类型的非线性相互作用：O-OO（D 22，D 21，D 16），E-OO（D 31，D 32）和O-EO（D 24，D 15）[8]。由于最高的非线性敏感性张量元件D 33〜16 pm/v，最常用的非线性相互作用是E-EE，其中非凡的波浪产生了另外两个非凡的波浪。此外，对于这些相互作用，仅需要非凡的索引[9]。准确地了解特殊折射率的分散体对于设计频率连接设备以及解释非线性相互作用的实验结果至关重要。通常，需要超过折射率的10 4的精度来正确预测频率转换过程的相位匹配术语[8]。
接触依赖性生长抑制 (CDI) 系统部署了一大批多态离子载体毒素，用于细菌间竞争
接触依赖性生长抑制 (CDI) 是一种由 CdiA 效应蛋白介导的广泛存在的细菌间竞争形式。CdiA 存在于抑制剂细胞表面，并在接触时将其有毒的 C 末端区域 (CdiA-CT) 传递到邻近的细菌中。抑制剂细胞还会产生 CdiI 免疫蛋白，这些蛋白可中和 CdiA-CT 毒素以防止自我抑制。在这里，我们描述了一组不同的 CDI 离子载体毒素，它们会消散目标细菌中的跨膜电位。这些 CdiA-CT 毒素由基于 AlphaFold2 建模的两个不同域组成。C 末端离子载体域都预测会形成能够跨越细胞膜的五螺旋束。N 末端“进入”域的结构各不相同，似乎劫持了不同的整合膜蛋白，以促进毒素组装到脂质双层中。大肠杆菌分离株部署的 CDI 离子载体根据其进入域结构分为六大类。比较序列分析鉴定出第 1 组和第 3 组（AcrB）、第 2 组（SecY）和第 4 组（YciB）的离子载体毒素受体蛋白。利用正向遗传学方法，我们鉴定出第 5 组和第 6 组离子载体的新受体。第 5 组利用由 puuP 和 plaP 编码的同源腐胺输入蛋白，第 6 组毒素识别由旁系同源 dtpA 和 dtpB 基因编码的二肽/三肽转运蛋白。最后，我们发现离子载体结构域表现出显著的组内序列变异，特别是在预测与 CdiI 相互作用的位置。因此，相应的免疫蛋白也具有高度多态性，通常与同一组的成员仅共享约 30% 的序列同一性。竞争实验证实，免疫蛋白对其同源离子载体具有特异性，无法抵御来自同一组的其他毒素。这种蛋白质相互作用网络的特异性为大肠杆菌分离株之间的自体/非自体识别提供了一种机制。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'