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乳腺癌治疗耐药性的表观遗传-代谢调控轴的棱镜视图
在发育过程中建立的表观遗传调控可维持代谢和其他基本细胞过程的转录表达和沉默模式，这些调控可在癌症中重新编程，为表型的持续改变提供分子机制。因此，代谢失调和重新编程是癌症的一个新兴特征，分子分类有机会成为精准治疗干预的关键初步步骤。然而，对大多数传统治疗方案产生治疗耐药性以及肿瘤复发，仍然是精准医疗的未解决问题，例如乳腺癌，现有数据可同时告知癌症基因型和表型。此外，癌细胞代谢环境的表观遗传重编程是治疗耐药性和癌症复发的最重要决定因素之一。重要的是，亚型特异性表观遗传-代谢相互作用深刻影响恶性转化、化疗耐药性和靶向治疗反应。因此，在本综述中，我们全面剖析了相互关联的表观遗传和代谢调控途径，然后将它们整合到可观察的癌症代谢-治疗-耐药轴中，从而为临床干预提供参考。将全基因组分析与对代谢元素、表观遗传重编程及其通过代谢分析整合的理解最佳地结合起来，可能会在单个肿瘤水平上解码缺失的分子机制。因此，尽管肿瘤代谢存在异质性，但将代谢生物化学与特定肿瘤及其微环境的基因型、表观遗传学和表型联系起来的提议方法可能能够成功地对表观遗传修饰物和致癌代谢物进行机制靶向。
试点选择中的最佳实践 - 图书馆藏品
随着世界航空系统的扩展，对新民用飞行员的需求不断增长。美国的主线和区域航空公司每年需要约1,900至4,500名新飞行员（美国政府问责局，2014年）。选择新飞行员是对运营商的关键人力资源管理挑战。我们审查了相对于一组七种最佳实践的平民试点选拔程序：1）进行工作分析； 2）定义可衡量的可观察的工作绩效指标； 3）识别和使用可靠且有效的预测因子； 4）进行适当的验证研究； 5）根据预测的工作绩效确定测试中的裁切得分（通过/失败）； 6）评估测试和切得分的公平性； 7）记录分析。，我们根据公开信息审查了15个美国和多个外国航空公司的试点测试电池和选择过程。总体而言，遵守相关法律和专业指南，标准，原则和实践的最佳实践是不一致的。相对较少的测试电池基于最近或当前的工作分析。有证据表明测试电池具有心理测量可靠性和有用的有效性。但是，没有证据表明试点选择中使用的访谈的可靠性或有效性。主要的工作绩效标准是成功或培训失败。在测试电池上，人群组的比较选择率（通过）没有数据。在欧洲，有关试点测试电池的技术报告和文档比美国更好总的来说，我们同意国际航空运输协会（IATA）在2012年的结论中，在全球范围内和美国的试点选择计划似乎没有强大的科学基础。我们提出了两项建议，以改善平民飞行员选择的最新建议。
使用大型语言模型进行部分可观察的机器人任务 /作者= Sun，Lingfeng的互动计划； Jha，Devesh K。； Hori，Chiori； Jain，Siddarth； corcodel，radu;朱，Xinghao; tomizuka，masayoshi；罗梅雷斯，迭戈 /creationdate = 5月14日，2024年 /object = robotics < /div>
抽象设计机器人代理执行开放词汇任务一直是机器人技术和AI的长期目标。最近，大型语言模型（LLM）在创建用于执行开放词汇任务的机器人代理方面取得了令人印象深刻的结果。但是，在不确定性的存在下为这些任务进行规划是具有挑战性的，因为它需要“经过思考链”推理，从环境中汇总信息，更新状态估计以及基于更新的状态估计来生成操作。在本文中，我们提出了一种使用LLM的部分可观察到的任务的交互式计划技术。在拟议的方法中，LLM用于使用机器人从环境中收集丢失的信息，并从收集的观测值中推断出基本问题的状态，同时指导机器人执行所需的操作。我们还通过自我教学使用了精致的Llama 2模型，并将其性能与像GPT-4这样的预训练的LLM进行比较。在仿真和现实环境中的几个任务上都证明了结果。
量子顺序采样器.pdf - 城市研究在线
决策理论中最重要的挑战之一是如何将贝叶斯理论的规范预期与概率推理中常见的明显谬误相协调。最近，贝叶斯模型受到这样的见解的推动，即明显的谬误是由于估计（贝叶斯）概率的抽样误差或偏差造成的。解释明显谬误的另一种方法是调用不同的概率规则，特别是量子理论中的概率规则。可以说，量子认知模型为大量发现提供了更统一的解释，从基线经典视角来看，这些发现是有问题的。这项工作解决了两个主要的相应理论挑战：首先，需要一个结合贝叶斯和量子影响的框架，认识到人类行为中存在两者的证据。其次，有经验证据超越了任何当前的贝叶斯和量子模型。我们开发了一个概率推理模型，无缝集成了贝叶斯和量子推理模型，并通过顺序采样过程进行了增强，将主观概率估计映射到可观察的反应。我们的模型称为量子顺序采样器，它与目前领先的贝叶斯模型贝叶斯采样器 (Zhu、Sanborn 和 Chater，2020) 进行了比较，使用了一项新实验，产生了迄今为止概率推理中最大的数据集之一。量子顺序采样器包含几个新组件，我们认为这些组件为概率推理提供了一种理论上更准确的方法。此外，我们的实证测试揭示了一种新的、令人惊讶的系统性概率高估。
迪戈人的经济和蛋白质营养不良
引言：蛋白质营养不良症，通常称为 Kwashiorkor，是非洲一种常见疾病，尤其常见于儿童。（患有恶性营养不良症的人会逐渐变得虚弱和消瘦；他的长发先变红，然后变白；他的胃部会严重膨胀，并且无法有效控制四肢。）西方观察家认为，非洲许多地区的这种营养不良主要是由于恶劣的物质环境和不适当的食品生产和/或分配方法造成的。也就是说，普通非洲人无法获得足够的蛋白质。在这种情况下，人们认为西方技术可以帮助消除蛋白质营养不良。例如，西方药物和杀虫剂可以成功对抗动物昏睡病和其他牲畜疾病，从而使非洲人在目前禁止此类畜牧业的地区能够饲养牛、羊和山羊。此外，西方技术可以通过增加水源或牧场为畜牧业开辟新领域，通过精心饲养提高家畜的质量和生产力。可以向非洲人介绍新的蛋白质食品，并增加他们目前生产的此类食品。最后，可以改善交通运输，以便将所需的食品销往有需要的地区。如果没有其他办法，可以将奶粉等蛋白质来源作为医疗和福利计划的一部分分发给有需要的非洲人。上述对抗蛋白质营养不良的方法在非洲大部分地区已经实施了相当长的时间，而且肯定会继续使用。由于非洲的文化模式，无论是公开的（可观察的行为）还是隐蔽的（态度、价值观），这些方法往往无法实现他们所期望的一切，或者造成了其他问题。首先，非洲人由于他们传统的食物制备和消费模式，经常没有充分利用可用的蛋白质。他们仍然喜欢传统的蛋白质含量低但能带来更多满足感的食物，比如玉米、木薯或山药。另一方面，新地区畜牧业的开放往往
动态系统和混乱理论
动态系统。（v）通过使用软件模拟非线性系统和混乱系统，为参与者提供动手体验，以观察不同混沌系统及其吸引子的行为。（vi）探索蝴蝶效应的概念，并增强参与者了解小变化如何导致结果的显着差异。（vii）通过使用算法生成分形的实践练习来增强对参与者的理解，并探索产生的分形的自相似特性。（viii）通过基于混乱的加密或数据安全机制，提供实用问题及其解决方案的暴露。（ix）提供了设计和建模混乱系统的练习，并培训参与者创建自己的混乱模型并分析其行为。（x）探讨混乱理论在物联网和密码域中的含义和应用。课程目录L1：动力学系统简介：逻辑图。l2：时间逆转不变性，可观察的数量，不断发展和不变概率度量。t1：logistic图和其他一维离散动态系统的发展和不变概率的模拟。l3：liouville方程。l4：求解liouville方程式和使用fokker-planck方程。t2：简单连续的一维动力系统的发展和不变概率的模拟以及概率的数值计算。l5：牙齿和混合。l10：玻尔兹曼方程。L6：混乱理论和非线性系统简介。蝴蝶效应和对初始条件的敏感依赖性。T3：混沌系统的模拟。产生分形并理解自相似性。l7：混沌系统中的分形和自相似性。l8：混乱和奇怪吸引者的动态。t4：物联网设备和网络中的混乱应用程序。设计混乱的系统模型。l9：混乱及其在物联网和密码学中的应用。L11：简单动力学系统的线性和精确响应的比较。L12：耗散函数和一般反应理论。 T5：简单分子动力学系统中的响应。L12：耗散函数和一般反应理论。T5：简单分子动力学系统中的响应。
Pepper Construction 的领导力发展
每位参会者都将收到一本《领导力挑战》第七版（2023 年）：1981 年至 1982 年间，吉姆和巴里开始探索这个问题：“领导者在发挥个人最佳水平时会做什么？”这个问题的提出引发了一系列开创性的研究，这些研究成果发表在他们于 1987 年首次出版的书中。1988 年，他们推出了第一版 LPI®：领导力实践清单® 评估。在回顾个人最佳领导经历时，很明显每个案例都涉及某种挑战。从那时起，吉姆和巴里改变了组织和个人讨论和处理领导力的方式。通过收集的 500 万份调查问卷和数百项研究，吉姆和巴里证明了领导力是每个人的事——它是一套每个人都可以教授、学习和实践的技能和行为。领导力与个性无关；它与行为有关——一套可观察的技能和能力。当 Jim 和 Barry 首次着手发现有效领导者在个人最佳状态时会做什么时，他们收集了数千个普通人的故事——当被要求回忆起领导力巅峰经历时，他们回忆起的那些时刻。尽管文化、性别、年龄和其他变量存在差异，但这些“个人最佳”故事揭示了类似的行为模式。Jim 和 Barry 发现，当领导者体验到个人最佳状态时，他们会表现出五种核心实践，即“模范领导力的五种实践®”。这些实践共同构成了《领导力挑战®》的基础。最新版本包括过去几年的以下重大挑战：COVID-19 大流行、乔治·弗洛伊德之死的后果、2021 年 1 月 6 日在美国首都发生的暴力示威、大辞职、乌克兰冲突和气候变化辩论。出现的一个重要教训是“挑战是实现伟大的机会”。要了解更多信息，请访问 https://www.leadershipchallenge.com/
计算机辅助自动检测疼痛相关行为：前景、进展、风险
疼痛通常被描述为一种主观现象；然而，所有的疼痛评估都将体验简化为可观察的事物，具有优点和局限性。大多数关于疼痛的证据都来自对疼痛相关行为的观察。在阐明疼痛行为指数的属性方面已经取得了相当大的进展；尤其是基于面部表情的行为指数，但并非仅限于此。大量文献表明，有限的面部动作子集（在几种非人类物种中都有同源物）编码了整个生命周期的疼痛强度。不幸的是，在许多情况下，获取此类指标仍然非常不切实际，因为它需要训练有素的人类观察员，而且很费力。情感计算领域的出现将计算机视觉和机器学习 (CVML) 技术应用于行为识别，这带来了一种前景，即先进技术可能会克服限制临床和研究环境中行为疼痛评估的一些限制。研究表明，通过 CVML，确实有可能开发跟踪疼痛面部表情的系统。从那时起，大量研究测试了自动疼痛评估的模型。最近，研究人员探索了多模态疼痛相关行为测量的可行性。一些商业产品声称能够自动、实时地测量疼痛表达。尽管取得了一些进展，但该领域仍处于起步阶段，存在过度承诺其所能实现的目标的风险。如果在制定有效测量方法和对可识别人群进行适当概括时没有充分遵循传统原则，则可能导致科学上可疑和临床上有风险的主张。特别需要开发包含可能发生或不发生疼痛的各种环境中的样本的数据库，这些样本应根据允许共享的标准进行细致注释，并遵守国际隐私标准。研究人员和用户需要对技术的局限性（例如，可能具体化与疼痛评估无关的偏见）及其潜在的社会影响保持敏感。
降低状态？许多关于量子的文章...
许多关于量子测量值的文章都以普遍的状态降低：每个量子测量都伴随着降低状态。补充材料提供了许多示例（下一页）。但是，有没有降低状态的测量值。因此，作者和教师应该避免说明降低是普遍的。要讨论这一点，我们需要两个定义：测量和降低状态。，它们在补充材料中的所有作者都隐含，有时是明确的，但有一个启发性的例外 - 爱因斯坦。测量。令Q为具有有限维状态空间的量子系统。让A代表Q的可观察a的H。算子a分别具有特征向量{a i}的正常基础，分别具有特征值{a i}。A的测量值在宏观测量设备上创建一个数字。这个数字是A a的特征值A J，其概率是Born的规则给出的A i。Q的测量状态是这封信中感兴趣的问题。状态减少。测量s的状态a。假设结果为j。，如果Q的立即测量状态是s投射到j的特征空间（归一化）（luders ul uders ula）的情况下，则会减少状态。在特殊情况下，j是非等级的，与其他所有i不同，这简直就是j。可重复性等效于状态的降低：立即对同一可观察的A的测量给出了相同的结果A j。经常使用这种状态减少的表述。有一些琐碎的反示例对普遍的状态减少。一个例子是测量光子极性，其中光子在检测器中被破坏。这是一个测量值，但是光子在任何状态均未留下。Q在测量中被破坏并不罕见。仅此一项就足以拒绝普遍的国家减少。即使Q幸存，也不需要减少状态。约翰·贝尔（John Bell）是著名的贝尔（Bell）不平等和专家加速器设计师的作者。他和Michael Nauenberg举了一个例子：他和Michael Nauenberg举了一个例子：
迈向新的心灵物理学
实证主义可能已正式消亡，但它在当代心理学和心灵哲学中却继续蓬勃发展。其主要表现是持续倾向于行为主义的心灵观：心理现象被认为本质上涉及身体运动或对这种运动的倾向。这一学说的根本原因是形而上学原则，即所有现实都是公开可观察的现实。因此，比如说，疼痛，通常被认为是一种仅由其现象特征定义的私人内心体验，通过将其简化为扭动、呻吟和报告，被推向公共领域。通常被认为是疼痛的影响被引入其本质。这样，疼痛就变得易于感知审查，从而易于科学处理。盖伦·斯特劳森抨击了实证主义的这一遗产，提出了一种完全非行为主义的心灵观。他最生动的技巧是描述一种外星物种“天气观察者”，他们一动不动，完全没有意志力。他们等待和观察，看到和听到，希望和恐惧——但他们从不做任何事情。他们也不愿意做任何事情，除非在平凡的意义上，如果允许人们充分改变事物的性质，任何东西都愿意做任何事情。正如斯特劳森所说的那样，如果我们可以说，如果桌子的各个部分被重新排列以复制人类的大脑，它就会做数学，那么它就倾向于成为数学家。关于天气观察者的关键在于，他们有可识别的精神生活，尽管他们缺乏行动能力。如果是这样——也就是说，这样的一个种族在逻辑上是可能的——那么它就不可能是包含行为指称的精神状态概念的一部分。我们在想象这种情况时真正做的就是从我们自己所体现的精神状态中减去一种偶然效应；我们并没有消除国家的本质。但如果这是正确的，那么当代关于心灵的大量思想——从维特根斯坦主义者到功能主义者——对心理现象的本质的理解都是错误的。实证主义的幽灵必须最终被消灭：它已经行为不端太久了。但如果心理现象不是由行为构成的，那它们又是什么呢？斯特劳森回答说，它们是物理现象，是大脑中发生的事情。这