机械微环境(例如细胞拥挤)的动态变化调节谱系命运以及细胞增殖。尽管已经对增殖接触抑制的调节机制进行了广泛的研究,但尚不清楚细胞拥挤如何引起谱系规范。在这里,我们发现众所周知的癌基因ETS变体转录因子4(ETV4)是将机械微环境和基因表达联系起来的分子传感器。在人类胚胎干细胞不断增长的上皮中,细胞拥挤动力学被转化为ETV4表达,是未来谱系命运的预案例。通过细胞拥挤的灭活开关的ETV4灭活,使人胚胎干细胞上皮细胞中神经外胚层分化的潜力。从机械上讲,细胞拥挤会使整联蛋白 - 肌球蛋白途径失活,并阻止成纤维细胞生长因子受体(FGFRS)的内吞作用。中断的FGFR内吞作用可通过ERK失活引起ETV4蛋白稳定性的明显降低。数学建模表明,人类胚胎干细胞上皮细胞密度的动力学精确地决定了时空ETV4表达模式,因此,谱系发育的时机和几何形状。我们的发现表明,干细胞上皮中的细胞拥挤动力学使用ETV4作为关键机械传感器驱动时空谱系规范。
本文提出了一种针对GPT-Neo量身定制的逐步知识丰富的新方法,解决了在不进行全面培训的情况下使用最新信息进行更新的大型语言模型(LLMS)的挑战。我们引入了一种动态链接机制,该机制可以实时整合不同的数据源,从而增强了模型的准确性,及时性和相关性。通过严格的评估,我们的方法证明了几个指标的模型性能的显着改善。该研究为AI中最紧迫的问题之一贡献了可扩展且有效的解决方案,这可能会彻底改变LLM的维护和适用性。发现强调了创建更自适应,响应和可持续的生成模型的可行性,为该领域的未来进步开辟了新的途径。
产品生命周期是复杂的异构系统。将控制方法应用于生命周期需要大量人力资本。此外,生命周期的测量主要依赖于领域专业知识和估计。本论文提出了一种将产品生命周期语义地表示为信息物理系统的方法,以便将控制方法应用于生命周期。控制需要一个模型,目前还没有整合生命周期每个阶段的模型。贡献是一个将生命周期的所有阶段和系统整合在一起的集成框架。首先介绍的是概念框架和技术创新。接下来,描述了动态链接产品生命周期数据,然后描述了如何认证和跟踪链接数据的可信度。之后,重点讨论了如何将可信链接数据与机器学习相结合,以推动整个产品生命周期的应用。最后,提供了一个集成框架和技术的案例研究。集成所有这些将能够高效、有效地测量生命周期,以支持对该生命周期和相关决策的预测和诊断控制。
i. 开展活动,促进国家和国际层面统计和地理空间界的合作,包括确定和解决与统计和地理空间信息整合有关的共同问题,特别是 GSGF 的实施; ii. 支持制定、推广和共享与 GSGF 有关的指导材料和良好实践文件,并支持通过发展 GSGF(尤其是在地理编码、通用地理和互操作性等领域)来加强 GSGF; iii. 确定国家统计局(NSO)、国家地理空间信息机构(NGIA)、国家测绘机构(NMA)和其他地理空间组织中可以利用的现有能力发展计划;包括推广和标准化地理编码流程、方法和框架的能力(例如:动态链接技术); iv.促进、培养和鼓励国家统计局、国家级综合机构、国家管理机构和其他相关机构之间的密切合作,以实现统计和地理空间信息的整合,同时根据现行的准则和做法确保其隐私和保密性;v. 鼓励使用现有数据、数据和元数据标准以及其他标准,并支持开发新形式的数据、数据和元数据标准以及其他标准,以增强来自多个来源的基于位置的数据集的接口,确保数据的可互操作和可用;vi. 通过能力建设和推广良好做法,鼓励国家统计局、国家级综合机构和国家管理机构内部统计和地理空间能力的发展和现代化;
摘要 - 非事物网络(NTN)对于无处不在的连通性至关重要,可在遥远和非层面区域提供覆盖范围。但是,由于目前NTN是独立运作的,因此他们面临诸如隔离,可扩展性有限和高运营成本等挑战。与地面网络集成卫星的明显,提供了一种解决这些局限性的方法,同时通过应用人工智能(AI)模型实现自适应和成本效益的连接。本文介绍了Space-O-Ran,该框架将开放式无线接入网络(RAN)原理扩展到NTN。它使用分布式空间运行智能控制器(Space-rics)的层次结构闭环控制,以动态管理和优化两个域之间的操作。为了启用自适应资源分配和网络编排,所提出的体系结构将实时卫星优化和控制与AI驱动的管理和数字双(DT)建模集成在一起。它结合了分布式空间应用程序(SAPP)和分离的应用程序(DAPP),以确保在高度动态的轨道环境中的稳健性能。核心功能是动态链接接口映射,它允许使用卫星上的所有物理链接适应特定的应用程序要求并更改链接条件。仿真结果通过分析不同NTN链接类型的LAS限制来评估其可行性,表明群集内协调在可行的信号延迟范围内运行,而将非实时时间任务降低到地面基础架构对地面基础设施的降低可以增强对第六代(6G)网络的可扩展性。