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单细胞RNA-seq分析揭示了与类风湿关节炎疾病活性相关的细胞子集和基因特征
连贯的光学元件对从通信，激光雷达到量子计算的多种应用深远影响。但是，在硬件集成和能量效率方面，在集成光子学中开发一致的系统付出了很大的代价。在这里，我们演示了高级集成相干系统的高稳态并行化策略，成本最低。通过使用自注射锁定的微型尸体对注射锁定反馈激光器，我们获得了创纪录的高芯片上增益60 dB的高位，而连贯性没有降解。此策略使高度连贯的通道可下降至10 Hz，并在20 dBm上进行功率。总体电到光学效率达到19％，可与晚期半导体激光器相当。与传统的IIII-V激光泵方案相比，该方法以超过60 tbit/s的前所未有的数据速率支持硅光子通信链接，并将与相关的DSP消耗降低99.99999％。这项工作为实现可扩展，高性能相干的集成光子系统铺平了道路，可能会构成众多应用。
关于部分董事自愿延长不减持公司股份期限的公告
海外监管公告本公告乃上海复旦微电子集团股份有限公司（「本公司」）根据香港联合交易所有限公司证券上市规则第13.10B 条的规定刊发。 兹载列本公司于上海证券交易所网站刊发的《关于部分董事自愿延长不减持公司股份期限的公告》，仅供参阅。
Karina Kasztelnik* 利用人工智能子集数据分析预测美国国家银行财务失败的创新经验模型
摘要：本研究的主要目的是调查 2008 年经济大衰退对国家银行股权投资估值的影响，并创建一个预测美国国家银行财务失败的实证模型。研究的重点时期为 2009 年至 2012 年，使用公共数据来源。尚不清楚国家银行的股票价值投资在多大程度上基于股本回报率。这项因果比较研究探讨了国家银行的市盈率价值投资对其股本回报率的影响程度，以及这些银行的股息收益率方面的股票价值投资对其股本回报率的影响程度。我们使用统计建模和机器学习模型来查找输入数据中的隐藏模式。本研究的主要发现是，2012 年的每股收益中位数和 2009 年的股息收益率明显高于 2009 年和 2012 年的股本回报率中位数。此外，2012 年的股息收益率明显低于 2012 年的股本回报率中位数。这些发现有助于我们更好地理解银行如何利用人工智能的新机器学习功能来预测财务失败，从而通过创新的风险测量工具建立预警系统。
来自内皮祖细胞子集的生物活性外囊泡挽救视网膜缺血和神经变性
引言神经血管单元（NVU）由神经元，血管内皮细胞，细胞外基质和血管周围星形胶质细胞，小胶质细胞和周细胞组成，以维持血脑/视网膜屏障和局部CNSSOSTOSTOSIS。NVU的破坏是中枢神经系统的各种缺血/神经退行性疾病的病理生理学的核心，包括缺血性中风，帕金森氏症，帕金森氏症，阿尔茨海默氏症，多发性硬化症，肌萎缩性侧面硬化症和糖尿病性视网膜病变（1-3）。缺血促进了CNS重塑，其中NVU的神经元，神经胶质和微血管细胞之间的神经血管串扰支持有利于组织恢复的微环境。Since multicellular crosstalk between local vascu- lar networks and the neurons they supply in the NVU is critical to maintaining physiological function, one regenerative therapeutic strategy is to repair the dysfunctional NVU using progenitor and/or stem cells to provide support to the complex of vascular endothelial cells and surrounding CNS parenchyma that are functionally coupled and interdependent (4).最近的研究支持使用称为内皮结肠构成细胞（ECFC）的内皮祖细胞的使用来实现这种作用。ECFC在缺血区域的所在地，在许多缺血/神经退行性中枢神经系统疾病的动物模型中表现出有效的救助作用（5-10）。作为大脑的易于访问且可视化的扩展，视网膜是用于建模新型治疗剂临床前发育的缺血/神经退行性中枢神经系统疾病的特殊实验系统。证据表明，ECFC的治疗机制主要是旁分泌。在视网膜缺血/变性的鼠模型中进行的实验提供了证据证据证据，表明ECFC（和其他茎/祖细胞）神经营养不良的支撑可从经历凋亡中引起视网膜神经元（11-17）。尽管在体内具有缺血性/神经退行性CNS疾病模型中其有效的救助效应，但已经观察到脑血管内部的ECFC植入水平较低（5-10）。ECFCS的缺血区域，并假定血管周围位置
基于遗传算法优化的最小电极子集的自动选择方法，用于精确的 EEG 源估计
高密度脑电图 (HD-EEG) 已被证明是估计大脑内部神经活动精度最高的 EEG 蒙太奇。多项研究报告了电极数量对特定源和特定电极配置的源定位的影响。这些配置的电极通常是手动选择的，以均匀覆盖整个头部，从 32 个电极到 128 个电极，但电极配置通常不是根据它们对估计精度的贡献来选择的。在本文中，提出了一项基于优化的研究，以确定可使用的最小电极数量，并确定可以保持 HD-EEG 重建定位精度的最佳电极组合。这种优化方法结合了广泛使用的 EEG 蒙太奇的头皮标志位置。这样，可以针对单源和多源定位问题系统地搜索最小电极子集。非支配排序遗传算法 II (NSGA-II) 结合源重建方法用于制定多目标优化问题，该问题同时最小化 (1) 每个源的定位误差和 (2) 所需的 EEG 电极数量。该方法可用于评估低密度 EEG 系统（例如消费级可穿戴 EEG）的源定位质量。我们对已知真实值的合成和真实 EEG 数据集进行了评估。实验结果表明，对于单个源情况，具有 6 个电极的最佳子集可以达到与 HD-EEG（具有 200 多个通道）相同或更好的精度。在重建特定大脑活动时，在合成信号中超过 88% 的情况和在真实信号中超过 63% 的情况都会发生这种情况，而在考虑具有 8 通道的最佳组合时，分别在超过 88% 和 73% 的情况下也会发生这种情况。对于三源多源情况（仅使用合成信号），研究发现，在至少 58%、76% 和 82% 的情况下，8、12 和 16 个电极的优化组合可达到与 231 个电极 HD-EEG 相同或更好的精度。此外，对于这样的电极数量，获得的平均误差和标准偏差低于 231 个电极。
QSAR研究二酰基甘油酰基转移酶-1（DGAT-1 ... ） 1简介面部检测是对象的子集...
糖尿病是通常会感染所有年轻人和老年人的慢性疾病之一。目前尚无特殊药物可以治愈糖尿病。可以使用继续开发的某些酶疗法对糖尿病进行适当治疗。允许治疗糖尿病患者的一步是抑制二十二甘油酰基转移酶-1的生长（DGAT1）。在使用定量结构活动关系（QSAR）方法的硅中开发中，该方法通常用于预测尚未测试的化合物的生物学活性。本研究旨在使用二二酰甘油酰基转移酶-1化合物作为糖尿病生长的抑制剂来构建QSAR模型。使用粒子群优化（PSO）特征选择模型和支持矢量机（SVM）的预测方法，将在二二十二酰甘油酰基转移酶-1化合物中产生主要的描述符的组合建议，该化合物可用于抗糖尿病的发展。所使用的数据集是228个数据，其中包含有关二二酰甘油酰基转移酶-1种化合物的化合物活动的信息，多达1444个功能。使用的描述符信息是一个特征列，其偏差高于0.5。通过多项式内核获得了PSO选择的最佳结果，值为𝑅20.629，以及通过实施RBF模型获得的最佳预测结果，在每个内部验证𝑅2和外部验证2中获得得分，值为75％和67.2％。
QSAR研究二酰基甘油酰基转移酶-1（DGAT-1 ...1简介面部检测是对象的子集...
1简介面部检测是对象识别的子集，这是计算机科学众多研究领域之一。在当天同样，它被认为是软件工程师和执法人员中的一个非常重要的问题，并且知道如何改善犯罪调查和预防犯罪事故。面部检测一直是一个主要的学术主题[1]。这是一种用于检测人脸的计算机视觉方法。计算机视觉已经走了很长一段路，现在有许多可以认为可以实现的研究项目，其中一些被纳入了一个被称为“ OpenCV”的开源计算机视觉项目中。“创建的开源计算机视觉和机器学习软件库，该库为计算机视觉应用提供标准基础，并加速商业产品中的机器感知，” OpenCV网站[2]表示。
供体-受体电子能量转移过程中的振动能量重新分布：识别活性正常模式子集的标准†
供体和受体发色团单元之间的电子能量转移以伴随的振动能量重新分布为特征。通过耦合位于供体/受体部分上的激发态，识别积极参与供体-受体电子能量转移的振动，代表了该过程的宝贵足迹，也是操纵新型光电器件中能量耗散效率的可能方法。10–14 我们将这些原子核运动称为“主动”振动模式。基于激发态红外光谱的实验技术 15–17 可用于分配和识别激发态动力学中的结构变化和光化学途径。此外，超快时间分辨瞬态红外和拉曼光谱 18–34 可用于评估各种有机化合物的振动能量弛豫速率，18–22,24,26–28,30,35
供体-受体电子能量转移过程中的振动能量重新分布：识别主动正常模式子集的标准
共轭供体-受体体系中的光诱导电子能量转移自然伴随着接受过量电子能量的分子内振动能量重分布。在此，我们使用非绝热激发态分子动力学模拟，在共价连接的供体-受体分子二元体系中模拟这些过程。我们分析不同的互补标准，系统地识别积极参与供体受体（S2S1）电子弛豫的振动简正模式子集。我们根据所涉及的不同势能面（PES）定义的状态特定简正模式来分析能量转移坐标。一方面，我们识别在电子跃迁过程中对原子核上的主要驱动力方向贡献最大的振动，用供体和受体电子态之间的非绝热导数耦合矢量表示。另一方面，我们监测简正模式的过量能量瞬态积累及其分子内能量重分布通量。我们观察到，活跃模式的子集根据它们所属的 PES 而变化，并且这些模式经历了最显著的重排和混合。促进供体 受体能量汇集的核运动可以主要集中在 S 2 态的一个或两个正常模式上，而在能量转移事件之后，它们会分散到 S 1 态的多个正常模式中。
符合第 1a 阶段疫苗接种资格的医护人员和相关人员在第 1a 阶段，疫苗分配将优先考虑 CE 概述的子集
符合第 1a 阶段疫苗接种条件的医护人员和相关人员 在第 1a 阶段，疫苗分配将优先分配给美国疾病控制和预防中心 (CDC) 列出的子集，包括疗养院和长期护理机构的工作人员和居民以及在医疗保健机构服务的人员。第 1a 阶段的目标是为尽可能多的为患者、残疾人和居住在集中护理机构、有接触病毒风险或处理传染性物质的人提供医疗保健和其他直接面对面服务的工作人员接种疫苗。这与专业执照无关，而是与工作人员是否必须面对面工作以及是否可能与具有或可能具有传染性的人密切接触或接触传染性物质有关。本文件旨在为那些将在第 1a 阶段为符合条件的人接种疫苗的机构提供指导。请勿联系要接种疫苗的医院。以下确定的符合第 1a 阶段疫苗接种条件的人群不应联系任何医院或医疗保健提供者。相反，请联系新墨西哥州卫生部获取更多信息。如果您为已登记并获得批准的 COVID-19 提供商工作，您的雇主将与您联系，告知您接种疫苗事宜。对于第 1a 阶段的所有其他人，NMDOH 将发布并传达有关符合条件的人如何接种疫苗的信息。该州正尝试首先为与已知的 COVID 阳性患者和传染性物质有直接接触的人接种疫苗，但所有医疗保健提供者和在所有类型的医疗保健机构中提供面对面医疗保健的支持人员（包括与居住在集中护理环境中的人一起工作的人）都有资格在第 1a 阶段接种疫苗。在第 1a 阶段有资格接种疫苗的个人包括但不限于：