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CTCF：癌细胞中被误导的万事通
癌症的出现和发展伴随着转录程序的失调。人类基因组的三维 (3D) 组织已成为基因转录和调控的重要多级介质。在癌细胞中，这种组织可以重组，为基因活性的失调提供框架。CTCF 蛋白最初被确定为肿瘤抑制基因的产物，是正常细胞中 3D 基因组组织形成的万能工具。在这里，我们总结了 CTCF 如何参与人类基因组的多级组织，并讨论了有关 CTCF 功能和 DNA 结合紊乱如何导致癌细胞中致癌基因激活的新见解，主要是通过增强子劫持的过程。此外，我们重点介绍了 CTCF 的非规范功能，这些功能也可能与癌症的出现有关。最后，我们为计算识别癌细胞中紊乱的 CTCF 结合和重组的 3D 基因组结构提供了指导。 2022 作者。由 Elsevier BV 代表计算和结构生物技术研究网络出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creative-commons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
塞斯纳 DENALI - 热带航空经销商
Denali 的发动机比竞争动力装置消耗更少的燃料。采用最新单晶技术和内部冷却通道的先进多级涡轮叶片允许叶片在更高的温度下运行，从而提高性能，同时延长大修间隔时间。这项技术已飞行超过 14 亿小时，已在所有采用 GE 动力的大型商用和军用飞机上得到验证。
课程编号和名称 ECE 372 - 电子电路 II
课程编号和名称 ECE 372 - 电子电路 II 学分、学时 3 学分，3 学时 讲师或协调员姓名 Mohammed Feknous 教学材料 RC Jaeger – TN Blalock，微电子电路设计，ISBN 978-0-07-338045-2（正文） 参考书：Sergio Franco，使用运算放大器和模拟集成电路进行设计，ISBN 0-07- 232084-2 具体课程信息 课程内容简要说明（目录说明） FET 和 BJT 小信号放大器的原理：六种不同单级配置的 Q 点设计、输入和输出阻抗、增益和信号范围限制。 模拟集成电路的设计，包括电流源、差分放大器、噪声源、有源负载和 CMOS 电路。 晶体管高频模型、米勒效应和多级放大器的频率响应。 多级放大器的反馈和二端口网络理论。先决条件：ECE 232、ECE 271 共同要求：无 课程的教育目标（例如，学生将能够解释某一特定主题的当前研究的意义。） 学生将能够 1. 分析并获得涉及 BJT 和 MOSFET 的最流行的单级配置的相关特性 2. 学习设计这些单级放大器，选择适合更复杂电路规格的适当配置。 3. 评估电容器（低频下的耦合和旁路电容器，以及影响高频响应的内部电容）对这些放大器频率响应的影响。 4. 分析和设计差分对，并了解这种配置不仅在简单放大器的情况下的重要性，而且作为运算放大器设计中的基本模块的重要性。 5. 确定多级放大器、电流源、有源负载和构成运算放大器主干的模块的特性。 6. 理解和评估反馈对放大器特性的影响。 7. 研究和设计基于比较器的电路，包括施密特触发器、正弦波发生器和计时器。8. 对设计进行逆向工程，根据不同的规格重新配置，并向同行展示。
数字信号处理
在无线传感器网络中，多级量化是必要的，以便在最小化传感器功耗和最大化融合中心 (FC) 的检测性能之间找到一个折衷点。以前的方法一直在这种量化中使用距离度量，例如 J 散度和 Bhattacharyya 距离。这项工作提出了一种不同的方法，该方法基于两种假设下的传感器输出的最大平均熵，并在基于 Neyman-Pearson 标准的分布式检测方案中利用该方法检测点源。当传感器输出在 FC 上无误差可用时，以及当使用非相干 M 元频移键控通信通过瑞利衰落信道传输基于 MAE 的多级量化传感器输出时，都对所提出的最大平均熵 (MAE) 方法在量化传感器输出方面的接收器操作特性进行了评估。模拟研究表明，在无误差融合和已纳入无线信道影响的情况下，MAE 都是成功的。正如预期的那样，性能随着量化级别的提高而提高，并且六级量化接近非量化数据传输的性能。
具有功率因数校正的交流-直流 LLC 谐振转换器
印度海得拉巴 摘要：集成功率因数校正的 LLC 谐振转换器在 AC-DC 转换器中越来越常见。然而，单相设置在变化的线路和负载条件下有效控制直流总线电容器电压时经常面临挑战。本研究中的新方法引入了一种独特的单相 AC-DC LLC 结构，该结构利用多级拓扑来管理此问题，从而减少了开关设备的数量。创新的三级逆变器设计确保零电压切换，从而降低循环电流、开关电压、纹波含量和损耗。通过无桥整流器系统的变压器进一步优化效率，同时通过采用源侧绕组进行不连续电流控制来实现功率因数校正，几乎实现了单位功率因数。通过实施可变开关频率控制来调节转换器输出电压并利用脉冲宽度调制来控制多级波形，该系统有效地将直流总线电压保持在各种线路和负载波动的窄范围内。索引术语 - LLC 谐振转换器、AC-DC 转换器、软开关、PFC、DC 总线。
Jonathan Bennett博士 大学歌手 Calvin Robinson海报最终 comp/eece 7745机器学习春季2024 生物学@孟菲斯 助理教授职位 Hui Hao Fogelman商业与经济学学院... comp 4745/6745机器学习秋季2024
社区研究与评估中心的副主任兼高级统计学家/数据科学家。协调中心操作并监督中心研究活动。在人口健康和教育创新领域的众多实施和示范项目的高级评估。设计和实施跨统计方法的研究，包括随机对照试验，准实验研究，计量经济学调节，功率分析和回报分析。，除了与印第安纳州和迪尔溪诺言社区有关的几个计划外，包括密西西比三角洲医疗补助人口健康的项目，数字包容项目，包括密西西比三角洲医疗补助人口健康策略项目，包括密西西比三角洲医疗补助人口健康的项目项目，首席分析师。 实施了一系列研究设计，包括重新分析，因果推理模型（匹配 /回归不连续性），多级建模，功率分析和经济预测。 实施包括在内的尖端数据科学方法首席分析师。实施了一系列研究设计，包括重新分析，因果推理模型（匹配 /回归不连续性），多级建模，功率分析和经济预测。实施包括
与自我报告相关的社会脆弱性...
摘要：目的：分析Belo Horizonte City中与II型糖尿病相关的上下文因素。方法：居住在Belo Horizonte市的5,779名成年人的横断面研究，通过电话调查（Vigitel）（Vigitel）参加了2008年，2009年和2010年的慢性疾病的风险和保护因素监视系统。多级回归模型用于测试物理和社会环境的上下文指标与自我报告的糖尿病诊断之间的关联，并针对单个社会人口统计学和生活方式因素进行了调整。考虑到5％的显着性水平，使用了描述性分析和多级逻辑回归模型。结果：糖尿病患病率为6.2％（95％CI 5.54 - 6.92），表现糖尿病的机会的3.1％是通过上下文特征来解释的。生活在高密度进行体育锻炼和高收入的地区与患糖尿病的机会较低有关。具有高水平社会脆弱性的领域与出现糖尿病的机会密切相关，并针对个人特征进行了调整。结论：物理和社会环境的特征与糖尿病发生的机会有关。有机会采用健康行为的机会，可以帮助减少糖尿病的发生及其并发症的发生。
一种多级定量分析方法关于中国古典花园中岩石的规模，形状和数量：以旧夏季宫殿为例，以Wanfang Anhe Rockery为例
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
单一内容多次用法策略通过最大化我们的IP
当我们为多个游戏平台使用流行的专有内容时，我们还积极地将其转变为电影，戏剧制作和其他非游戏媒体。此单一内容多次使用策略使我们能够享受多级盈利能力。此外，我们创建了一个周期，从而增加了每个IP的品牌力量，从而促进了新游戏的销售，这反过来又引起了用户对目录游戏的关注。
用于行人重新识别的分层双向特征感知网络
先前的行人重新识别 (Re-ID) 模型旨在关注图像中最具辨别力的区域，而当由于相机视点变化或遮挡导致该区域缺失时，其性能可能会受到影响。为了解决这个问题，我们提出了一种名为分层双向特征感知网络 (HBFP-Net) 的新模型来关联多级信息并相互加强。首先，通过低秩双线性池化建模跨级特征对的相关图。然后，基于相关图，采用双向特征感知 (BFP) 模块来丰富高级特征的注意区域，并学习低级特征中的抽象和特定信息。然后，我们提出了一种新颖的端到端分层网络，该网络集成了多级增强特征，并将增强的低级和中级特征输入到后续层以重新训练新的强大网络。更重要的是，我们提出了一种新的可训练广义池化，它可以动态选择特征图中所有位置的任意值进行激活。在包括 Market-1501、CUHK03 和 DukeMTMC-ReID 在内的主流评估数据集上进行的大量实验表明，我们的方法优于最近的 SOTA Re-ID 模型。