先前的研究表明,线粒体不仅在癌细胞(CSC)代谢中起核心作用,而且在CSC干性维持和分化的调节中起着核心作用,这是癌症进展和治疗性抗性的关键调节剂。因此,预计CSC中线虫的调节机制的深入研究有望为癌症治疗提供新的靶标。本文主要介绍线粒体及其相关机制在CSC Stemness维持,代谢转化和化学上的作用。讨论主要关注以下方面:线粒体形态结构,亚细胞定位,线粒体DNA,线粒体代谢和线粒体。手稿还描述了针对线粒体靶向药物的最新临床研究进展,并讨论了其目标策略的基本原理。的确,了解线粒体在CSC规范中的应用将促进新型CSC靶向策略的发展,从而显着提高癌症患者的长期存活率。
目的机器学习算法在神经影像学领域已显示出突破性成果。本文,作者评估了一种新开发的卷积神经网络 (CNN) 的性能,用于检测和量化非造影头部 CT (NCHCT) 中硬膜下血肿 (SDH) 的厚度、体积和中线移位 (MLS)。方法回顾性地确定了 2018 年 7 月至 2021 年 4 月期间在单个机构进行的用于评估连续患者头部创伤的 NCHCT 研究。根据神经放射学报告确定了 SDH、厚度和 MLS 的真实值。主要结果是 CNN 在外部验证集中检测 SDH 的性能,使用受试者工作特征曲线下面积分析来衡量。次要结果包括厚度、体积和 MLS 的准确性。结果 在符合研究标准的 263 例有效 NCHCT 病例中,135 例患者(51%)为男性,平均(± 标准差)年龄为 61 ± 23 岁,70 例患者经神经放射科医生评估诊断为 SDH。SDH 厚度中位数为 11 毫米(IQR 6 毫米),16 例患者的 MLS 中位数为 5 毫米(IQR 2.25 毫米)。在独立数据集中,CNN 表现良好,敏感度为 91.4%(95% CI 82.3%–96.8%),特异度为 96.4%(95% CI 92.7%–98.5%),准确度为 95.1%(95% CI 91.7%–97.3%);对于 SDH 厚度超过 10 毫米的亚组,敏感度为 100%。最大厚度平均绝对误差为 2.75 毫米(95% CI 2.14–3.37 毫米),而 MLS 平均绝对误差为 0.93 毫米(95% CI 0.55–1.31 毫米)。计算用于确定自动和手动分割测量之间一致性的 Pearson 相关系数为 0.97(95% CI 0.96–0.98)。结论所述 Viz.ai SDH CNN 在独立验证成像数据集中识别和量化 SDH 的关键特征方面表现非常出色。
结构(参见图 2 (1)-(9)),尽管很快意识到可以轻松进行进一步简化,以减少这些结构所需的处理步骤数。例如,SiO 2 层中的最终台阶高度可以完全用烘烤的光聚合物代替,从而减少一轮(光刻 + SiO 2 蚀刻)。虽然
可持续,材料必须丰富、廉价且无毒。然而,毒性并不是唯一的安全隐患。媒体经常报道因锂离子电池易燃而发生的事故。这些设备的易燃性通常与非水电解质有关。电解质也导致了毒性和高成本,部分原因是使用了氟化盐。[2–5] 解决这些缺陷对于钠离子电池尤为重要,因为可持续性和安全性至关重要。幸运的是,人们正在努力解决电池中使用的电解质的易燃性。减轻可燃性的一种常用策略是使用有机磷化合物作为电解质溶剂。[6–12] 有机磷化合物是一类常见的阻燃剂,用于各种应用。[13] 然而,其中一些化合物对环境和健康有负面影响。[14,15]
硬碳是一种有希望的负电极材料,用于可充电钠离子电池,因为它们的前体准备就绪且可逆的电荷存储。驱动硬碳和随后的电化学性能的反应机制严格与这些材料电压填充中观察到的特征坡度和高原区域有关。这项工作表明,电子顺磁共振(EPR)光谱是一种强大而快速的诊断工具,可预测硬碳材料中gal-VanoStatic测试期间在坡度和高原区域中存储的电荷程度。EPR线形模拟和温度依赖性测量有助于分离在不同温度下合成的机械化学修饰的硬碳材料中旋转的性质。这证明了结构模构和电化学曲线中的电化学特征之间的关系,以获取有关其钠储存机制的信息。此外,通过现场EPR研究,我们研究了这些EPR信号在不同电荷状态下的演变,以进一步阐明这些碳中的存储机制。最后,我们讨论了研究的硬碳样本的EPR光谱数据与它们相应的充电存储机制之间的相互关系。
全球气候模型(GCM)是模拟气候演变并评估气候变化影响的主要工具。但是,它们通常以粗糙的空间分解运行,从而限制了它们在繁殖局部规模现象方面的准确性。利用深度学习的统计缩减方法通过近似粗略变量的局部尺度气候场来解决此问题,从而实现了区域GCM的投影。通常,感兴趣的不同变量的气候场是独立缩小的,从而违反了互连变量之间的基本物理特性。本研究研究了此问题的范围,并通过温度的应用为引入多变量硬约束的框架奠定了基础,该框架可以保证与降低气候变量的群体之间的身体关系。
面部表达识别(FER)在计算机视觉应用中起着关键作用,包括视频不存在和人类计算机的相互作用。尽管FER的进展没有局部进步,但在处理在现实世界情景和数据集中遇到的低分辨率面部图像时,性能仍然会摇摆不定。一致性约束技术引起了人们的关注,以产生强大的卷积神经网络模型,从而通过增强来适应变化,但它们的功效在低分辨率FER的领域中得到了影响。这种性能下降可以归因于网络难以提取表达特征的增强样本。在本文中,我们确定了在考虑各种程度的分辨率时引起过度拟合问题的硬样品,并提出了新颖的硬样品感知一致性(HSAC)损失函数,其中包括组合注意力同意和标签分布学习。通过结合高分辨率和翻转低分辨率图像的激活图,将注意力图与适当的目标注意图与适当的目标注意图与适当的目标注意力图相结合的注意图与适当的目标注意力图的注意力图对齐。我们通过结合原始目标和高分辨率输入的预测来测量低分辨率面部图像的分类难度,并适应标签分布学习。我们的HSAC通过有效管理硬样品来赋予网络能够实现概括。各种FER数据集上的广泛实验证明了我们提出的方法比现有方法的多尺度低分辨率图像的优越性。此外,我们在原始RAF-DB数据集中达到了90.97%的最新性能。
空气断路器多年前投入使用可能无法提供当今要求的可靠性和安全保证。确保人,装备和过程得到适当保护是一个越来越多的关注。由于缺乏材料或零部件过量时,维护不足以使工作套件是最好的解决方案。ABB低压服务提供了一种独特的方法,可以通过更改磨损或过时的零件,同时维护原始的工厂和设备配置,从而将安装的硬件和软件提高到下一代。该套件在ABB SACE DI Vision Lab中进行了测试,该实验室得到了Accredia的认可,并由重要的国际认证机构(例如Acae/Lovag,Ance,Ance,ASTA,ETL Semko,ul,ul,CSA,CSA和海军注册)所承认。
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伊马替尼梅赛酸盐,酪氨酸激酶抑制剂(TKI)和血小板衍生的生长因子受体α(PDG-FRA),有效地抑制了癌细胞的增殖[1]。它已被确定为慢性髓样白血病(CML)的一线治疗,并且在晚期或转移性病例中仍然是胃肠道间质肿瘤(GIST)和降低的治疗方法[2]。虽然伊马替尼治疗有效,但并非没有副作用。尽管皮肤脱落是一种有据可查的不良反应,但也观察到硬pa的口服粘膜变色,尽管频率较低[3]。在这里,我们提出了三个病例报告,详细介绍了伊马替尼硬质伊马替尼引起的粘膜变色,在接受伊马替尼治疗的患者和DFSP患者中,为未来的研究提供了对这种现象原因的研究。患者1是一名70岁的波兰女性,具有详尽的要点,她出现了未知的坚硬粘膜粘膜变色。2011年,她接受了分段的小肠切除术,然后进行了伊马替尼治疗。口腔检查显示硬口感粘膜的棕色变色,其最高尺寸约为25 mm(图1 A)。进行了粘膜色素沉重的局部麻醉下的一次性活检,然后进行上呼吸道的光纤检查,显示正常的发现。组织病理学报告证实了硬pa的粘膜层,表现出细小的棕色球形晶状体,均匀分布。未观察到炎症或出血的证据。因此,诊断细,深褐色的球形颗粒被沉积在结缔组织中。没有看到上皮中的黑色素病或黑素增生(图1 B,C)。