XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System同叶
多叶速酶抑制剂z ...
多酶抑制剂Z-VAD-FMK充当肽的抑制剂：N-糖酶（NGLY1），一种内糖苷酶，一种内吞糖苷酶，从渗透性降级（ERAD）（ERAD）（ERAD）中裂解N-连接的糖蛋白从糖蛋白（ER）中导出的糖蛋白。NGLY1的Z-VAD-FMK和siRNA介导的敲低（KD）抑制NGLY1的药理学N-聚会酶均诱导HEK 293个细胞中的GFP-LC3阳性点。在任何一种情况下都不观察到ER应力标记物的激活或活性氧（ROS）的诱导。此外，当观察细胞内存储释放时，CA 2 +处理不受影响。在小含量NGLY1抑制或NGLY1 KD的条件下，观察到自噬体形成的上调而不会观察到自噬型伏特的损害。富集自噬体揭示了可比的自噬体蛋白含量。基因本体分析 - 某些IPS表明涉及蛋白质翻译，定位和靶向，RNA降解和蛋白质复合物拆卸的因子的代表过多。自噬的上调代表了对NGLY1抑制或KD的细胞适应，并且在这些条件下，ATG13抑制作用的小鼠胚胎爆炸（MEFS）显示出降低的生存能力。相比之下，用pan-caspase抑制剂Q-VD-OPH处理不会诱导细胞自噬。因此，Z-VAD-FMK的实验因NGLY1抑制作用（包括诱导自噬）而变得复杂，而Q-VD-OPH则代表了一种替代性caspase抑制剂，而没有这种限制。
菠萝叶用于多草绷带
与基于合成的不可降解纤维相比，菠萝叶纤维（PALF）的聚合物复合材料的抽象开发引起了人们的兴趣。然而，亲水性PALF与疏水性的热固体和热塑性聚合物的界面粘合不良。此外，PLAF的这种亲水性质会导致更多的水分吸收率，从而导致整体性质降解。可以通过修改纤维表面来解决此问题。因此，对纤维表面修饰对各种特性的影响以及与聚合物的粘附的影响是改善PALF及其复合材料关键词的关键：菠萝叶纤维纤维土壤覆盖物 - 菠萝叶子机制的组成部分绷带 - 适应性和bordage todive toperage toseal to norder seaste kite intery seaste sisea intery sisea intery sisea interae sisea interae sisea interae sisea interaipe nestea intery sisea interaipe nestea intery sisea interaipe nestea是一个巨大的销售。菠萝叶纤维的提取正在为商业和小型生产商开辟一个市场。正在研究许多其他可能性，例如可能来自菠萝的不同纤维。[1]菠萝是一种未鉴定的果实，是热带地区原生的。可用于市场机会的新兴行业是有价值的饮食纤维。水果的纤维是多种食物的有益补充。可见在其他区域中使用的水果的微晶纤维素。泰国，菲律宾，哥斯达黎加，中国和印度是世界上增长最快的国家，以及巴西[2]。*信函的作者纤维繁荣，除了其在东北和阿萨姆地区的强大基础。可用于生产力量表的菠萝农作物种植的最大区域是阿萨姆邦。印度在这种作物的产量中领先世界，这为纤维生产带来了更多的机会。近90-95％的产品是有机的，该地区产生了全国菠萝的40％以上[3]。创建纤维和纺织品，重点是绿色环境，这是消费和生活水平的增加。从利用叶子和茎的创意项目中获得知识，最近引发了对可持续发展的关注
贝叶斯强化学习
我们和其他动物学习，因为我们不确定世界上存在一些方面。这种确定性是由于最初的无知而产生的，以及我们不完全了解的世界的变化。当发现我们对世界的预测是错误的时，通常可以明显看出。Rescorla-Wagner学习规则指定了一种预测错误会导致学习的方式，它具有极大的影响力，作为Pavlovian调节的特征，并通过与Delta规则相等的方式，在更广泛的学习问题中。在这里，我们在贝叶斯环境中回顾了撤销瓦格纳规则的嵌入，这是关于不确定性与学习之间的联系的精确联系，从而讨论了诸如Kalman过滤器，结构学习及其他等建议的扩展，这些建议集体涵盖了更广泛的不确定性范围，并适应了条件的范围。
自然后网络：深贝叶斯...
不确定性意识对于开发可靠的机器学习模型至关重要。在这项工作中，我们建议对目标分布属于指数族的任何任务的快速和高质量不确定性估计进行自然后网络（NATPN）。因此，NATPN发现用于分类和常规回归设置的应用。与以前的许多方法不同，NATPN在培训时不需要分发（OOD）数据。取而代之的是，它利用标准化流量将单个密度拟合在学习的低维和依赖性潜在空间上。对于任何输入样本，NATPN使用预测的可能性对目标分布进行贝叶斯更新。从理论上讲，NATPN分配了远离培训数据的高不确定性。从经验上讲，我们对校准和OOD检测的广泛实验表明，NATPN为分类，回归和计数预测任务提供了高度竞争性的绩效。
加拿大schweinfurthii叶和纸浆提取物对...
Canarium Schweinfurthii是一种常见的药用植物，用作乌干达中部社区的食品和医学。当地社区和草药家通常在糖尿病2型糖尿病的管理中使用它，其有效性有限。研究评估了schweinfurthii水和总粗叶和果肉提取物对Wistar白化大鼠血糖水平的降血糖作用。对基于实验的基于实验的研究进行了18组，每组6个Wistar白化大鼠。使用2.5 mg/kg BWT的口服葡萄糖负荷诱导生理高血糖。第1组得到2毫升蒸馏水；第2组获得了10 mg/kg BWT的Glibenclamide，第3-18组分别接受了不同剂量的水性和总原油提取物。使用自动血糖葡萄糖葡萄糖的时间间隔（禁食，时间为0、30、60、90、180和240分钟）确定血糖水平。研究已由相关IRB批准。两种提取物都表现出降血糖活性，尽管曲线远小于glibenclamide药物，因为曲线是对照药物和蒸馏水的。所有提取物的schweinfurthii提取物具有降血糖作用，尽管它比Glibenclamide较低，因此它在乌干达中部的当地社区继续使用。关键词：schweinfurthii，血糖水平，降血糖作用，高血糖。引言糖尿病型糖尿病2型（T2DM）由于慢性高血糖症而一直是乌干达在内的全球一个严重的公共卫生问题（Chiwanga等人，2016年）。糖尿病是一种严重的慢性疾病，其特征是持续的空腹血糖水平（≥7mmol/l或126 mg/dl），或服用75 g葡萄糖后2-H血浆葡萄糖水平
多渠道贝叶斯说服
著名的贝叶斯说服模型考虑了知情人物（发送者）和未知的决策者（接收者）之间的战略沟通。当前快速增长的文献假定二分法：发件人的功能足够强大，可以与每个接收器分开通信（又称A.私人说服力），或者她根本无法分开交流（又称公开说服）。我们提出了一个模型，该模型通过引入自然的多渠道通信结构来平滑两者之间的插值，每个接收器都会观察到Senderšs通信通道的子集。此捕获，例如网络上的接收器，在该网络上，信息溢出几乎是不可避免的。我们的主要结果是一个完整的表征，指定何时在一个通信结构比另一个通信结构更好的情况下，在所有先前的分布和实用程序功能上都产生更高的最佳预期实用性。表征是基于接收器之间的简单成对关系ű一个接收器信息至少观察到相同的通道，则将其范围为另一个。我们证明，当且仅当M 1中的每个信息对接收器中的每对接收器中，M 1也比M 2更好。此结果是贝叶斯说服的最通用模型，在该模型中，接收者可能具有外部性ű即，接收者的行动相互影响。证明是受密码启发的，它与秘密共享协议有密切的概念连接。作为主要结果的令人惊讶的结果，发件人可以仅使用O（log k）通信渠道而不是幼稚实施中的k渠道来实现k接收器的私人贝叶斯说服（这是发件人的最佳通信结构）。我们提供了一种实现，该实现与通道数量的信息理论下界匹配ű不仅是渐近，而且完全是恰好。此外，主要结果立即暗示了在网络中排列的说服接收器的一些结果，以使每个接收器都观察到发送给他的信号和网络中的邻居。，当自然状态的数量恒定时，发件人具有添加剂函数时，我们还为最佳的Senderšs信号传导方案提供了添加剂fptas，并且接收器的信息为式效用是一个有向森林。我们专注于恒定数量的状态，即使是公众说服力和添加剂senderšs实用程序，[2]表明，人们既不能实现添加剂PTA，也不能实现多项式的恒定时间恒定量子器最佳senderšs实用性近似（除非p = np）。我们离开了未来的研究，研究森林交流结构的确切障碍，并将我们的结果推广到更多的senderšs实用功能和通信结构。请注意，可以轻松地从[3]和[1]中推导出，对于公共和私人说服力，可以为这种实用功能提供最佳信号传导方案。这种差异说明了一般多通道说服力的概念和计算硬度。最后，我们证明，在多渠道说服下使用最佳信号方案对于一个senderšs实用程序功能的一般家族在计算上很难ű可分离的超级乔治函数，这是通过选择接收器集的一组分区并列为多个元素的群众，而不是群体的构成，这些功能是通过选择一组接收器的分区来分配的。
premna粘液蛋白原roxb叶对...
引言阿尔茨海默氏病（AD）可以导致认知功能的广泛且永久降低，并伴随着海马中老年斑块的形成。1是痴呆症的主要种类，占所有病例的60％至80％。2,3在65年之前开始痴呆症的开始，这是由于几个皮质效用问题的快速发展和存在。然而，痴呆症在以后的生活中大部分会影响记忆特征，并且随着时间的流逝而趋于恶化。4由于体细胞死亡增强，疾病的进展较慢，并且恶化。5痴呆是一种进行性神经退行性疾病，其特征是特定位置的神经细胞丧失。6基于医学调查，已经发现痴呆症或精神障碍可能对印度人群是一个实质性的意外结果。7,8随着人的年龄增长，痴呆症的发生率会迅速增加，并且在动物模型中的这种衰老过程与大脑常规时间点的感觉和运动能力逐渐下降有关。降低感觉和运动功能仍然归因于氧化应激对蛋白质，脂质和核酸的氧化损伤。9