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使用数据约束的复发神经网络模型推断大脑互动
4加利福尼亚州帕萨迪纳市加州理工学院 *通信：kanaka.rrajan@mssm.edu抽象行为来自许多解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动。现代的实验工具允许空前访问跨越许多相互作用区域的大型神经种群。然而，了解这样的大规模数据集需要两个可扩展的计算模型来提取区域通信的有意义的特征和原则性理论来解释这些特征。在这里，我们引入了基于电流的分解（CurbD），这是一种使用数据约束的复发性神经网络模型来推断大脑相互作用的方法，该模型直接重现实验性的神经数据。Curbd利用了此类模型推断出的功能相互作用，以揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明Curbd准确地隔离了具有已知动力学的模拟网络中的区域间电流。然后，我们将路缘应用于跑步过程中从小鼠获得的多区域神经记录，在帕夫洛维亚调节过程中的猕猴以及记忆回收期间的人类，以证明Curbd在各种神经数据集中脱离了Curbd对脑部互动的广泛适用性。在发育过程中引入，即使是小生物的神经系统也会组织成非常复杂的结构。大脑具有结构模块性（例如，脑区域，层状组织，细胞类型），具有系统发育跨模块的专业化。大脑区域具有惊人的专业化和独特的功能特征。但是，单个大脑区域也经常与整个大脑中的许多其他区域相互作用2。这些宏观电路通过直接投影，多节日回路和更广泛的间接效应（例如神经调节剂释放3）反复连接。因此，在理论上，大脑甚至在简单的行为中都处于活跃状态，从理论上讲，只有一个较小的区域4-6介导的大脑。得出对行为神经基础的理解需要考虑大脑活动的分布性质。，尽管现代实验技术提供了大规模的多区域数据集，但研究人员仍缺乏一种全面的，统一的方法来推断全脑部相互作用和信息流。在这里，我们引入了基于电流的分解（CURBD），这是一个计算框架，利用多区域神经记录的复发性神经网络（RNN）模型来推断
使用复发神经网络的光子晶体独家或门的设计
1伊斯兰阿扎德大学克尔曼沙分公司电气工程系，伊朗6718997551； pouyakarami2000@gmail.com（p.k.）; s_roshany@yahoo.com（S.R.）; fparandin@yahoo.com（f.p。）2传播和计算机工程系，西汉大学 - 欧比尔，埃尔比尔44001，伊拉克； salah.ismaeel@koyauniversity.org 3 3软件工程系，伊拉克科亚大学科亚大学工程学院，伊拉克45号，第4次，伊拉克4电气和计算机工程系，工程与信息技术学院，阿吉曼大学，阿伊曼大学346，阿拉伯联合酋长国，阿伊曼大学； m.akmal@ajman.ac.ae（M.A.C.）; m.assaad@ajman.ac.ae（M.A。）5萨塔姆·本·阿卜杜勒齐兹（Sattam bin Abdulaziz University）的工程学院电气工程系，沙特阿拉伯Al-Kharj 11492； fhazza1@lsu.edu *通信：s.roshani@aut.ac.ir
转化的卵泡淋巴瘤患者的移植后早期复发 - 病例报告
A 46-year-old male diagnosed with Stage IV NHL, FL Grade IIIA, Follicular Lymphoma International Prognostic Index (FLIPI) score-3, received two cycles of Rituximab, Cyclophosphamide, Hydroxydaunorubicin, Oncovin and Prednisolone (R-CHOP) and four cycles of CHOP (rituximab omitted due to hypersensitivity)然后进行放射疗法对残留的寄生虫结块。他达到了完全的代谢反应（CMR），六年后疾病复发了左侧咽孔区域和鼻咽的笨重寄生虫，肠系膜，骨盆淋巴结和肿块。活检暗示了NHL-DLBCL，双重表达式（DE）IIIA，国际预后指数（IPI）得分2。在三个循环化疗（冰状）之后，他获得了第二次CMR，并与ASCT（粒细胞菌落刺激因子（GCSF）动员和（BCNU，Etoposide，Cytarabine and Melphalan）束作为条件状态）。
COVID-19的伴大助理建模：减弱免疫确定复发频率
在COVID-19大流行的当前阶段有许多因素，这表明需要新建模思想。实际上，大多数传统的传统疾病模型并不能充分解决逐渐减弱的免疫力，因为新出现的变种已经能够通过先前的不同菌株的病毒感染或通过接种疫苗对当前变体无效。此外，在报告后不再是违约的大流行景观中，不可能在人群层面拥有可靠的定量数据。我们对COVID-19的贡献是沿年龄分配的人口框架的一个简单的数学预测模型，可以考虑以透明且易于控制的方式考虑下降的免疫力。数值模拟表明，在静态条件下，该模型产生的周期性解决方案在质量上与报道的数据相似，而免疫力逐渐减弱。来自数学模型的证据表明，免疫力动力学是感染峰值复发的主要因素，但是，由于病原体或人类行为的突变，传播速率的不规则扰动可能导致复发峰值的抑制，并且连续峰之间的不规则时间间隔不规则。尖峰幅度对传输速率和疫苗接种策略敏感，也对描述衰减免疫力的profe态度的偏差，这表明在对未来爆发进行预测时应考虑这些因素。
组织居民记忆T细胞介导粘膜免疫以复发尿路感染
Title: Tissue-resident memory T cells mediate mucosal immunity to recurrent urinary tract infection Authors: Matthieu Rousseau 1,2* , Livia Lacerda Mariano 1# , Tracy Canton 1 , Molly A Ingersoll 1,2 Affiliations: 1 Mucosal Inflammation and Immunity, Department of Immunology, Institut Pasteur, 75015 Paris, France and Inserm U1223, Paris France 2 Université Paris Cité , Institut Cochin, INSERM U1016, CNRS UMR 8104, Paris, 75014, France # current address: Institut Curie, PSL Research University, INSERM U932, 75005 Paris, France *Corresponding author matthieu.rousseau@inserm.fr One Sentence Summary: T RM are necessary and sufficient for memory to经常性UTI
癌症干细胞 - 肿瘤复发中的钥匙玩家 - 空气Unimi
摘要：不幸的是，肿瘤复发和治疗失败是癌症患者的常见事件，因此通常使癌症成为无法保育的疾病。癌症干细胞（CSC）是具有肿瘤发射和自我更新能力的癌细胞的子集，并且具有高适应性能力。总的来说，这些特征在一种或多种治疗方法后有助于CSC存活，从而导致治疗衰竭和肿瘤进展/复发。因此，阐明与Stem驱动的抗性相关的分子机制对于开发更有效的药物和持久反应至关重要。本综述将强调CSC所利用的机制，以克服从化学和放射性疗法到有针对性疗法和免疫疗法的不同治疗策略，从而阐明了它们的可塑性，作为阴险的特征，负责其适应/逃生。最后，将描述新颖的CSC特定方法，提供其临床前和临床应用的证据。
改变肿瘤微环境可能会减少白血病免疫疗法后的复发
值得注意的是，他们在肿瘤中发现了两种类型的免疫抑制性髓样细胞：一种与死组织区域相关，另一种与抗网疗疗法有关。在被给予地塞米松的患者中，这些细胞的免疫抑制作用明显高于未患者，并且随着剂量增加的效果，其影响更强。
Elranatamab用于治疗3或更多治疗后的复发和难治性多发性骨髓瘤
•评估委员会将再次开会，以考虑证据，该评估咨询文件和利益相关者的评论。•在该会议上，委员会还将考虑不是利益相关者的人的评论。•考虑了这些评论后，委员会将准备最终的指导草案。•在利益相关者的任何上诉中，最终指南草案可作为NICE在英格兰NHS中使用Elranatamab的指南的基础。有关更多详细信息，请参阅NICE的健康技术评估手册。
基于NARX复发神经网络和移动窗口方法的锂离子电池的充电状态估计
摘要准确的充电状态（SOC）估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型，提出了基于NARX（具有外源输入的非线性自回归网络）的方法，提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性，建模速度和鲁棒性。首先，为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖，使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx（具有外部输入的非线性自回旋）具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出，并将其添加到下一个时刻的计算中。因此，使用少量数据实现了更好的估计结果；其次，移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三，通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较，可以验证该模型的有效性。结果表明，所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65％，并且执行时间缩短了约50％。
防止持续或复发的混合冷冻球蛋白血症的策略
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。