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II7神经肿瘤学进步•2021年7月 开发共识驱动的精神和配偶扩展，用于早期剂量调查试验：定义研究 热还原氧化石墨烯钢筋丙烯腈... 广泛的遗传研究确定了几个SARS-COV-2 实体药物筛查知情的靶向治疗用于转移性腮腺鳞状细胞癌 量子限制的范围和速度估计
血管异常，包括血栓形成，是Glio Blastoma（GBM）的标志，是癌细胞基因组和表观基因组失调的后果。癌细胞对podoplanin（PDPN）的上调最近与胶质母细胞瘤患者静脉血栓栓塞的风险增加有关。因此，通过将事件转化并从癌细胞转化为循环的该血小板激活跨膜蛋白的调节引起了很大的关注。我们利用了单细胞和批量GBM转录组数据集挖掘，并在几个数据库中提出了PDPN表达的模式。我们的分析表明，PDPN通过不同的（间充质）胶质母细胞瘤细胞亚群来表达，并通过EGFR和IDH1基因的致癌突变通过染色质修饰（EZH2）和DNA甲基化的变化而下调。此外，我们还利用了同基因和茎GBM细胞系，小鼠的异种移植模型，ELISA的PDPN分析，组织因子（TF），血小板因子4（PF4）（PF4）和凝结激活标记（D-Dimer），以及纳米 - 流动的细胞均和TF的extpn和tf extpn extpn extpn and/e extpn extpn extry and/tf。像凝结的细胞外囊泡EV。我们还记录了分别具有相应的PDPN或TF表达胶质瘤异种移植物的小鼠中血小板激活（PF4）或凝结标记物（D-二聚体）的折痕。虽然PDPN是Sys Temic血小板激活的主要调节剂，但PDPN和TF的共表达影响了局部微型骨骼。我们的工作表明，不同的细胞子集驱动了与GBM相关的血栓形成的多个方面，并且可能代表诊断和干预的目标。
最新的NDE建模和仿真工具。使用此类工具可以实现几个好处。第一个
最新的NDE建模和仿真工具。使用此类工具可以实现几个好处。首先，制定物理参考标准以证明NDE功能所需的时间缩短，相关成本降低。这是通过使用工具在承诺昂贵制造之前优化物理参考标准的设计来实现的。第二，使用昂贵的NDE设备优化NDE数据采集参数的潜在漫长的步道和错误方法将被完全缩短或完全消除。最后，所使用的工具可以克服遇到新的材料和组件所遇到的新检查挑战，例如加上制造的零件（例如，由激光粉末床融合制造的裂缝关键金属太空飞行硬件）和先进的复合组件（例如，辐射剂，辐射剂，复合压力结构，复合材料覆盖压力容器）。
为了验证地球方向矩阵计算器的结果，我们进行了多项测试。首先，以下参考资料中记录了几个验证测试用例（也列在 http://ren.usno.navy.mil/refs/generalrefs.txt 中）：
下图 1 显示，当不使用地球方向参数 (EOP) 信息时，与巴黎天文台的一致性非常好 —— 均方根约为 26 微弧度，1 西格玛。为了获得这一结果，选择了 2009 年的数百个随机时期，并获取并比较了 USNO 和 PO 变换矩阵。我们在巴黎天文台的同事怀疑差异是由于 PO 使用的软件对进动率有不同的结果，而 PO 正计划更新其软件。一旦获得这些变化和其他可能的信息，将重新进行比较。
b'摘要。我们提出了用于解决随机子集和实例的新型经典和量子算法。首先，我们改进了 Becker-Coron-Joux 算法 (EUROCRYPT 2011)，将 e O 2 0 . 291 n 降低到 e O 2 0 . 283 n，使用更一般的表示，其值在 {\xe2\x88\x92 1 , 0 , 1 , 2 } 中。接下来，我们从几个方向改进了该问题的量子算法的最新技术。通过结合 Howgrave-Graham-Joux 算法 (EUROCRYPT 2010) 和量子搜索，我们设计了一种渐近运行时间为 e O 2 0 的算法。 236 n ，低于 Bernstein、Je\xef\xac\x80ery、Lange 和 Meurer (PQCRYPTO 2013) 提出的基于相同经典算法的量子行走成本。该算法的优势在于使用带有量子随机存取的经典存储器，而之前已知的算法使用量子行走框架，需要带有量子随机存取的量子存储器。我们还提出了用于子集和的新量子行走，其表现优于 Helm 和 May (TQC 2018) 给出的先前最佳时间复杂度 e O 2 0 . 226 n 。我们结合新技术达到时间 e O 2 0 . 216 n 。这个时间取决于 Helm 和 May 形式化的量子行走更新启发式方法，这也是之前的算法所必需的。我们展示了如何部分克服这种启发式方法，并获得了一个量子时间为 e O 2 0 的算法。 218 n 只需要标准的经典子集和启发式方法。'
b'摘要。我们提出了用于解决随机子集和实例的新型经典和量子算法。首先，我们改进了 Becker-Coron-Joux 算法 (EUROCRYPT 2011)，将 e O 2 0 . 291 n 降低到 e O 2 0 . 283 n，使用更一般的表示，其值在 {\xe2\x88\x92 1 , 0 , 1 , 2 } 中。接下来，我们从几个方向改进了该问题的量子算法的最新技术。通过结合 Howgrave-Graham-Joux 算法 (EUROCRYPT 2010) 和量子搜索，我们设计了一种渐近运行时间为 e O 2 0 的算法。 236 n ，低于 Bernstein、Je\xef\xac\x80ery、Lange 和 Meurer (PQCRYPTO 2013) 提出的基于相同经典算法的量子行走成本。该算法的优势在于使用带有量子随机存取的经典存储器，而之前已知的算法使用量子行走框架，需要带有量子随机存取的量子存储器。我们还提出了用于子集和的新量子行走，其表现优于 Helm 和 May (TQC 2018) 给出的先前最佳时间复杂度 e O 2 0 . 226 n 。我们结合新技术达到时间 e O 2 0 . 216 n 。这个时间取决于 Helm 和 May 形式化的量子行走更新启发式方法，这也是之前的算法所必需的。我们展示了如何部分克服这种启发式方法，并获得了一个量子时间为 e O 2 0 的算法。 218 n 只需要标准的经典子集和启发式方法。'
适应性注意力网络，用于几个知识图
几乎没有图形（kg）的完成是当前研究的重点，在该研究中，每个任务都旨在查询相互关系的事实，鉴于其几乎没有射击的参考实体对。最近的尝试通过了解实体和参考的静态表示，忽略其动态属性，即实体可能在任务关系中表现出不同的作用，并且参考可能对查询做出不同的贡献，从而解决了这一问题。这项工作通过学习自适应实体和参考表示，提出了一个自适应注意网络，以完成几次kg的完成。特定地，通过自适应邻居编码器来建模，以辨别其面向任务的角色，而参考文献则由自适应查询感知的聚合器建模，以区分其贡献。通过注意力学，实体和参考都可以捕获其细粒度的语义含义，从而使表达更具表现力。这将在几次镜头中对知识获取更具预测性。在两个公共数据集上的链接预测中的评估表明，我们的方法实现了不同少量大小的新最先进的结果。源代码可在https：// github上找到。com/jiaweisheng/faan。
自由空间的几个模式纤维耦合效率...
摘要 - FEW模式纤维是接收器自由空间光学通信的重要组成部分，以获得可实现的高耦合效率。根据自由空间光学通信链接到几种模式纤维的理论耦合模型是基于一组尺度适应的Laguerre-Gaussian模式提出的。发现各种模式的效率在存在大气湍流或随机抖动的情况下的行为不同。基于此模型，获得了最佳耦合几何参数，以最大程度地提高少数模式纤维所选模式的耦合效率。研究了随机抖动的沟通性能。表明，少数模式纤维比单模纤维具有更好的位率率性能，尤其是在高信噪比的比率方面。
EEG控制的假肢 分析印度城市的开放公共空间 使用重力发电的研究论文 sub 中几个高级软件的概述 获取，预处理和EEG信号的特征提取到 Hall-Effect推进器（HET） 空间殖民化：原因，目标和方法。 双输出向前转换器，带有空间的馈电前控制器 电池中电池冷却系统的设计和开发 航空航天材料的演变：评论 使用IBM-Qiskit 的RSA加密货币实现量子 EV电池监控系统使用GSM 概述和详细的中小企业存储系统＆ 自动充电电动CA R 的制造和分析 “无线充电站的项目报告
根据思想或大脑信号为这些人开发新的假肢界面的机会[3]。BCI的基本思想是将用户产生的大脑活动模式转化为相应的命令[1]。bcis系统避免了传统的通信渠道，即肌肉和言语，它们通过将大脑活动实时转化为命令，提供人脑和物理设备之间的直接通信和控制。BCI使用非侵入性的脑电图传感器从大脑中获取信号，这是一种相对较低的成本解决方案，并且还避免了危险的侵入性手术，其中将电极放置在大脑内，称为植入物。EEG技术假设由受试者头皮上的电极记录脑波[3]。该系统包括四个不同的阶段。正在提取原始的脑电波，处理信号，将其分类为不同的命令信号，并将其连接到假肢。基于EEG的BCI系统可以实施以克服假肢问题。 基于EEG的大脑控制的假肢是一个BCI系统，它使用脑电波作为命令信号来控制假肢的动作。 实施的这个BCI系统与定期的人类控制的动作相同。 该系统将检测可用作命令信号的脑电波，以控制屈曲和伸展的假肢运动。 屈曲和延伸取决于受试者的浓度水平和眼睛眨眼。 假体的控制取决于一个人的思想集中和集中精力的能力。基于EEG的BCI系统可以实施以克服假肢问题。基于EEG的大脑控制的假肢是一个BCI系统，它使用脑电波作为命令信号来控制假肢的动作。实施的这个BCI系统与定期的人类控制的动作相同。该系统将检测可用作命令信号的脑电波，以控制屈曲和伸展的假肢运动。屈曲和延伸取决于受试者的浓度水平和眼睛眨眼。假体的控制取决于一个人的思想集中和集中精力的能力。这可以通过几天的培训来实现。本文介绍的项目旨在使用EEG Neuro-Feedback技术通过大脑活动来开发可控制的低成本和多功能人类的假肢。
发展可持续发展的几个关键人为因素......
摘要：本研究的目的是开发一个框架，以识别可能导致人为错误并进而导致 3 级自动驾驶事故的关键人为因素 (HF)。尽管人们非常重视开发自动驾驶汽车的硬件和软件组件，但尚未研究人类驾驶员与自动驾驶汽车之间的交互。由于用户的接受度和信任度对于自动驾驶技术的进一步可持续发展至关重要，因此考虑会影响用户满意度的因素至关重要。由于自动驾驶是一个新的研究领域，因此对其他成熟领域的文献进行了回顾，以找出这些可能的 HF。在此，部署了相互关系矩阵来识别关键 HF，并分析这些 HF 之间的关联及其对性能的影响。年龄、注意力、多任务处理能力、智力和学习速度被选为自动驾驶技术中最关键的 HF。在设计驾驶员与自动驾驶系统之间的交互时考虑这些因素将通过确保良好的可用性和用户体验来提高用户对该技术的接受度及其可持续性。
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
SWATH 合理结构设计的几个方面...
第 1 章概述了快速海上运输市场的现状和未来前景，强调了应用此类先进海洋概念的局限性和优势。在这些概念得到乘客、运营商和政府的更广泛接受之前，必须克服战略和技术方面的挑战，这些挑战构成了本文所述工作开展的背景。不可避免地，必须涵盖大量主题，以便向读者全面介绍这种新型运输方式中预期的结构设计问题及其解决方案。因此，本文并不声称内容完整，而是认为对该主题进行“深度”研究最适合确定结构设计各个方面的相互关联和相互作用程度，因此一直在积极开展研究。