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干细胞及其医学应用综述
摘要 — 干细胞是未分化细胞，能够自我复制并分化成各种特殊细胞类型，在医学上具有巨大潜力。这些细胞被归类为胚胎干细胞或成体干细胞，其能力各不相同，从全能（形成所有细胞类型）到多能（产生特殊类别）。干细胞具有多种医学应用，包括治疗糖尿病、艾滋病毒、多发性硬化症和促进伤口愈合。它们是再生医学、抗衰老治疗和器官工程的核心。此外，干细胞有助于了解遗传疾病和测试新药，减少对动物模型的依赖。然而，免疫排斥、大规模分化困难和细胞生长不受控制的风险等挑战仍然存在。干细胞可以从骨髓、外周血和脐带等来源获取，而 CRISPR 和诱导多能干细胞 (iPSC) 等新兴技术增强了它们的治疗潜力。尽管面临挑战，但正在进行的研究仍在继续推进它们在治疗慢性疾病、遗传疾病和损伤方面的应用。索引术语 - 干细胞、细胞分化、未分化细胞、医学应用、干细胞疗法
Spin Chern insulator in a phononic fractal lattice
旋转的Chern拓扑阶段在固态系统中更为自然，被认为存在于两个或三个维度。迄今为止，尚无证据表明在非全能维度中存在旋转的Chern拓扑阶段。分形提供了一个平台，用于探索非企业维度中新颖的拓扑阶段和现象。在这里，基于语音分形晶格，我们在非智能尺寸中实验证明了旋转阶段的存在。我们发现，与晶体晶格相比，旋转的Chern相在分形晶格中被压缩。我们还强调了自旋极化拓扑保护边缘状态的鲁棒性和单向性，即使动量空间不明显也是如此。有趣的是，声音在分形晶格的边界上的传播速度比晶格晶格的传播速度快。丰富的自旋偏边状态和增加的速度不仅可以激发其他非智能尺寸系统的进一步研究，而且还为设计多通道片上通信设备的设计提供了机会。
阵风 - 达索航空
简介 在过去的几十年里，空军一直是所有危机或冲突中的第一军事力量，从福克兰群岛到海湾，从波斯尼亚到科索沃，从阿富汗到利比亚，以及最近的马里、中非共和国和伊拉克。军事航空无疑是当今最具战略意义的武器，无论是从战斗力还是从关键技术的角度来看都是如此。在现代战争中，空中优势从第一天起就必不可少，这样才能安全有效地进行空对地和空对海作战。在非对称和反叛乱冲突中，空军也始终处于军事行动的最前线，其灵活性和火力有助于确保盟军获胜。9·11事件表明，在和平时期，必须使用易于部署的控制和防空资产来确保国家领空的安全。空军在现代战争中的决定性地位体现在那些希望在世界舞台上保持领先地位的国家所制定的防御战略中。阵风战机具备“全能”能力，是越来越多政府选择的能力方法的正确答案。它完全符合以最少的飞机执行最广泛任务的要求。阵风战机参与永久性“快速反应警报”（QRA）/防空/空中主权任务、力量投射和部署
用《点球成金》中的场景讲授经济学
在纽约洋基队、波士顿红袜队和洛杉矶道奇队等大手笔球队主导的运动中，奥克兰运动家队能够以低薪发掘技术娴熟的球员，并与薪水更高的球队竞争。奥克兰运动家队的成功归功于总经理比利·比恩和他的助手保罗·德波德斯塔（电影中称为彼得·布兰德）。比恩高中毕业时是一名备受推崇的球员，但从未达到大联盟球探的期望。比恩是纽约大都会队的第一轮选秀球员，被球探吹捧为五项全能球员，这些球探主要受雇于职业球队，作为业余球员的初步评估员。在平庸的职业生涯结束后，比恩成为了奥克兰运动家队的总经理。比恩和德波德斯塔识别球员的策略严重依赖于统计表现指标，尽管球队球探和经理们提出了建议，但这些指标被发现与球队成功高度相关。
V2X切片网络的基于Q学习的增强资源共享机制
摘要。网络切片已成为一种变革性技术，它提供了与在同一基础中具有不同服务质量（QOS）要求的多种服务共存的可能性。车辆到全能（V2X）网络的主要挑战在于开发有效的资源管理方法。此操作应在优化资源的使用和在切片之间保持隔离之间提供足够的平衡。网络切片环境中使用的基准方法之一是严格的切片，这将整个资源池的固定比例分配给每个切片的整个寿命。但是，这种限制之一是资源利用效率低下，因为每个切片在其一生中可能不会100％利用其资源。在本文中，我们提出了一种基于深入增强Q-学习（基于QDRL的资源共享）的灵活资源共享机制。当系统中有一个超载切片时，在保持高隔离的同时，这种机制会触发切片之间的分享。实验结果表明，我们的解决方案在改善资源利用率和最小化新调用的阻塞概率和移交掉落概率方面有效。
bardic：强大的峰要求RNA-DNA相互作用数据
染色质相关的非编码RNA通过靶向基因组基因座在各种细胞过程中起重要作用。存在两种类型的全基因组NGS实验来检测此类靶标：“一到全部”，该目标的重点是单个RNA的靶标和“全能”，该目标捕获了样本中所有RNA的靶标。与许多NGS实验一样，它们容易出现偏见和噪声，因此检测“峰” - RNA与基因组靶标的特定相互作用至关重要。在这里，我们提出了Bardic - 二项式RNA-DNA相互作用调用器 - 一种量身定制的方法，可检测两种类型的RNA-DNA相互作用数据中的峰值。Bardic是同时考虑数据中两个最突出的偏见的第一个工具：染色质异质性和相互作用频率的距离衰减。由于RNA的相互作用偏好不同，因此根据单个RNA的丰度和接触模式，Bardic适应了峰值大小。这些功能使Bardic能够比当前应用的峰值呼叫算法做出更强大的预测，并更好地处理全部数据的特征性稀疏性。Bardic软件包可以在https://github.com/dmitrymyl/bardic上免费获得。
人类大脑：寻找自然智能
我们都生活在数字时代，其特点是可获得知识的内容和数量不断变化，现在是时候反思和思考铺天盖地的多学科知识和特定领域知识了。是时候寻找自然智慧了。知识获取的节奏无法跟上蘑菇式的知识爆炸。通过解释人类大脑在记忆容量方面的强大，教育工作者可以培养这种特权，并最大限度地利用它来为特定领域或多学科领域构建虚拟存在，这样初学者就可以从零开始，从基础水平逐渐成为指定领域的全能专家。直观地说，这还需要一个功能齐全、准备充分的教师来传播至少骨架知识，以便学习者以后可以用额外的知识来包裹骨架，最终获得健康的身体。关键词：人脑、神经元、数字时代、自然智能、PB、记忆多样性、跨学科、多学科、骨架知识引言我首先强调大脑的重要性，以及它作为知识/信息获取、处理、存储和传播的工具和容器的奇妙之处，以帮助读者和研究人员接受培养一名在其领域知识范围内拥有多才多艺、跨学科和骨架知识的教师的想法。
四月 – 五月 - 澳大利亚巡航游艇俱乐部
由成功的美洲杯和 IMS 赛艇设计团队 Iain Mur- ray、Ian "Fresh" Burns 和 Andy Dovell 设计的 Sydney 40 One Design 已由 Bashford International 在新南威尔士州南海岸的诺拉生产。第一艘船将于 6 月或 7 月下水。Sydney 40 将与 Bruce Farr 设计的 Mumm 36 One Design 和一艘 40 英尺至 50 英尺长的 IMS 级游艇一起组成海军上将杯的三艘船队，该比赛将于明年 7 月从英国考斯启航。除了参加海军上将杯的资格之外，悉尼 40 号显然有潜力成为俱乐部、单一设计和 IMS 赛事中的全能离岸赛艇，并有望在今年的 Telstra 杯和 Telstra 悉尼至霍巴特赛中大大提升其国际竞争力。对于海军上将杯来说，真正重要的是 Bashford International 和皇家海洋赛艇俱乐部将为海军上将杯赛队提供多达 15 艘悉尼 40 号供他们在考斯租用，费用为 1 英镑。这将涵盖大约三周的练习期，在此期间~1998 年 4 月•5 月
2019年兴业银行注册文件
1987 年 6 月，法国兴业银行成功私有化，股票市场成功上市，集团员工获得股份。集团制定了全能银行战略，特别是通过企业银行和投资银行，支持客户在全球范围内的发展。在法国，集团于 1995 年成立 Fimatex（后来成为 Boursorama，现在是一家领先的网上银行），并于 1997 年收购了 Crédit du Nord，从而扩大了网络。在国际上，集团通过捷克共和国的 Komerční Banka 和罗马尼亚的 BRD 以及俄罗斯的 Rosbank 在中欧和东欧建立了业务，同时巩固了其在摩洛哥、科特迪瓦和喀麦隆等非洲国家的增长。集团拥有超过 149,000 名员工 (1)，活跃于 67 个国家。该银行继续其转型过程，采用可持续增长战略，以团队精神、创新、责任和承诺为核心价值观。法国兴业银行坚定地着眼于未来，帮助客户实现他们的项目，并坚定地抓住数字时代的机遇，以最好地预测客户和员工的需求，并体现 21 世纪的银行形象。法国兴业银行集团凭借 150 多年为客户服务和发展实体经济的专业知识，致力于成为值得信赖的合作伙伴，致力于世界的积极变革。
v2x-real：用于车辆到所有合作感的大规模数据集
摘要。车辆到全能（V2X）技术的最新进步使自动驾驶汽车能够共享感应信息以通过遮挡来查看，从而极大地提高了感知能力。但是，没有现实世界中的数据集来促进真正的V2X合作感知研究 - 现有数据集仅支持车辆到基础设施合作或车辆到车辆的合作。在本文中，我们提出了V2X-Real，这是一个大规模数据集，其中包括多种车辆和智能基础设施的混合物，以促进V2X合作感知的发展，并具有多模式感测数据。我们的V2X-Real是使用两个连接的自动化车辆和两个智能基础架构收集的，它们都配备了包括LIDAR传感器和多视图摄像头在内的多模态传感器。整个数据集包含33K激光镜框架和171K摄像机数据，在非常挑战的城市场景中，有10个类别的注释框架超过120万。根据协作模式和自我观点，我们为以车辆为中心，以基础设施为中心，车辆到车辆和基础设施到基础结构的合作社来得出四种类型的数据集。提供了SOTA合作感知方法的综合多级多级多代理基准。V2X-REAL数据集和代码库可在https://mobility-lab.seas.ucla.edu/ v2x-real上找到。