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癌症科学与研究
发现：细胞系研究表明，米非司酮可以下调多种白血病细胞系的 PIBF 生成，并抑制癌细胞系的增殖，例如卵巢癌和 IV 期多形性胶质母细胞瘤。对照小鼠研究发现，口服管饲米非司酮后，包括白血病、肺癌、睾丸癌和前列腺癌在内的患者寿命和生活质量有所提高，这是通过身体调节评分监测的。最重要的是，据传闻，米非司酮可延长大多数晚期癌症患者的生命并改善生活质量，这些患者不再对任何可用的抗癌药物产生反应。这些癌症包括结肠癌、肾癌、小细胞癌和非小细胞肺癌、胰腺癌、胸腺上皮细胞癌、肾盂移行细胞癌、IV 级多形性胶质母细胞瘤、纤维成骨肉瘤和平滑肌肉瘤。值得注意的是，大多数接受治疗的癌症并未被证实与经典核孕酮受体的存在有关。
量子密码学与经典通信
量子力学效应使得构建经典上不可能实现的密码原语成为可能。例如，量子复制保护允许以量子状态对程序进行编码，这样程序可以被评估，但不能被复制。许多这样的密码原语都是双方协议，其中一方 Bob 具有完整的量子计算能力，而另一方 Alice 只需向 Bob 发送随机的 BB84 状态。在这项工作中，我们展示了如何将此类协议一般转换为 Alice 完全经典的协议，假设 Bob 无法有效解决 LWE 问题。具体而言，这意味着 (经典) Alice 和 (量子) Bob 之间的所有通信都是经典的，但他们仍然可以使用如果双方都是经典的，则不可能实现的密码原语。我们应用此转换过程来获得具有经典通信的量子密码协议，以实现不可克隆的加密、复制保护、加密数据计算和可验证的盲委托计算。我们成果的关键技术要素是经典指令并行远程 BB84 状态准备协议。这是 (经典) Alice 和 (量子多项式时间) Bob 之间的多轮协议，允许 Alice 证明 Bob 必须准备了 n 个均匀随机的 BB84 状态（直到他的空间上的基础发生变化）。虽然以前的方法只能证明一或两个量子比特状态，但我们的协议允许证明 BB84 状态的 n 倍张量积。此外，Alice 知道 Bob 准备了哪些特定的 BB84 状态，而 Bob 自己不知道。因此，该协议结束时的情况 (几乎) 等同于 Alice 向 Bob 发送 n 个随机 BB84 状态的情况。这使我们能够以通用和模块化的方式用我们的远程状态准备协议替换现有协议中准备和发送 BB84 状态的步骤。
麻省理工学院生物工程科学与研究学院...
兹证明，Sagarika Khamkar 女士提交的论文“研究噬菌体和纳米颗粒作为生物防治剂在不同栖息地对硫酸盐还原菌 (SRB) 的影响”是生物工程学士学位的部分内容，该论文由我监督和指导，在浦那 Agharkar 研究所生物能源组完成。
计算机科学与工程文凭
co 4使用积分的基本定理及其属性评估确定的积分。co 5使用确定的积分概念来计算不规则形状和革命固体的体积的区域。co 6通过使用梯形和辛普森的1/3 RD规则，通过工程问题中各种功能的各种功能的平均值和RMS值评估工程问题。
计算机科学与工程的要素
1。MA101BS矩阵和微积分3 1 0 4 2。CH103BS工程化学3 1 0 4 3。 CS103ES编程解决问题3 0 0 3 4。 EE101ES基本电气工程2 0 0 2 5。 ME101ES计算机辅助工程图形1 0 4 3 6。 CS106ES计算机科学与工程元素0 0 2 1 7。 CH106BS工程化学实验室0 0 2 1 8。 CS107ES编程解决问题实验室0 0 2 1 9。 EE102ES基本电气工程实验室0 0 2 1感应计划CH103BS工程化学3 1 0 4 3。CS103ES编程解决问题3 0 0 3 4。EE101ES基本电气工程2 0 0 2 5。ME101ES计算机辅助工程图形1 0 4 3 6。CS106ES计算机科学与工程元素0 0 2 1 7。CH106BS工程化学实验室0 0 2 1 8。 CS107ES编程解决问题实验室0 0 2 1 9。 EE102ES基本电气工程实验室0 0 2 1感应计划CH106BS工程化学实验室0 0 2 1 8。CS107ES编程解决问题实验室0 0 2 1 9。EE102ES基本电气工程实验室0 0 2 1感应计划
神经科学与社会LHS课程
合作 - 毕业生上校将展示能够与他人有效合作，分享想法，承认彼此的优势，并协作制作演示，项目，表演或活动的能力。交流 - 上校毕业生将展示通过各种媒体（包括书面，口头，视觉，音乐和/或视频制作）清晰有效地传达信息的能力。解决问题的毕业生将证明能够解决各种内容领域的复杂性的问题。批判性思维 - 上校毕业生将展示批判性思维能力，以找到解决方案，支持论点并克服各种内容领域的挑战。毅力 - 毕业生上校将通过在追求目标方面努力和过去的障碍来表现在学术和课外环境中的毅力。创造力 - 毕业生上校将通过参加美术课程以及通过各种环境中的学习活动的创造力来展示创造力。
神经科学与教育：记忆与可塑性
n过去几十年，一些研究人员一直对调查可以阐明大脑和行为表达功能障碍的机制感兴趣。这种研究极大地促进了所谓的认知神经科学的发展，在其基本主题中，它在学习，记忆，注意力，情感以及此类功能之间的功能等功能等方面进行了研究（Barros等，2004; Gazzaniga; Gazzaniga; Hetherton，2005; Marcus; Marcus，2003年）。对于贡萨尔维斯（Gonçalves，2003），该领域的目标之一是将认知发展与神经发展联系起来，以更好地理解认知的神经生物学，这意味着理解，例如，学习机制。重要的是要强调注意力，感知和记忆等功能，
sta提交 - 国家科学与研究优先事项
澳大利亚必须培养其高技能的STEM劳动力。在研究职业中，挑战尤其严重，在STEM研究职业的最早阶段，不安全的工作系统破裂，推动了出色的人才。这造成了巨大的人为损失，目前成千上万的科学研究人员与争夺有限的竞争赠款资金库的系统也一样，有效地在短时间内不断地重新申请自己的工作。当前的系统是一个壮观的“自身目标”，破坏了澳大利亚迫切需要维护我们现有的出色科学人才并提高民族生产力。我们需要以有吸引力的职业安全来召集更多我们出色的澳大利亚科学人才之家。我们应该设定一个雄心勃勃的新目标，以拥有更多的
医学与创新第3（15），2024年。 div>
编辑-in-示例：N.K。Khaidarov -MD，TSIS（乌兹别克斯坦）校长教授，副编辑-in -chief：1。 div>Johanna Hikekil -MD，Jamk应用科学大学教授（芬兰）2。 div> Amanallaev R.A.-D.M.N.，教授（乌兹别克斯坦）负责秘书：1。 div> Khramova N.V. -MD，TSSI（乌兹别克斯坦）2。 div> Yuldashev A.A. -MD，TSSI（乌兹别克斯坦）编辑委员会成员：Rizaev Zh.a.-d.m.n.，校长Samgosmi Amhadova教授M.A. -MD，莫妮卡（俄罗斯）李·C·普罗斯托尔，尤斯大学（韩国）马斯拉克E.-D.M.N. 沃尔格穆（俄罗斯）教授马塞洛·伊格纳西奥·瓦莱（Marcelo Ignacio Valle），智利大学教授（智利） - 加的夫大学，医学院（英国）Kopbaeva M. T. div> -MD，高级教授（哈萨克斯坦）Prokopov A.A. -Dakh.H.N。，MGMSU以I.I.的名字命名 evdokimova（俄罗斯）Mityi Kobayashi-Kochi医学院（日本）Cha（韩国）Chon-wu Kim-University Imshetskaya T.A. -MD，Belmapo（Belarusia）Brailovskaya T.V. -MD，“ TSNIIS和CHLH”（俄罗斯）Nurieva N.S. -MD，Southmemus（俄罗斯）Belenova I.A.- D.M.N.，VSMU，以Burdenko N.N.命名 （俄罗斯）Shomuradov K.E. -MD，TSSI（乌兹别克斯坦）Khojaeva D. T. div> -MD，Bukmy（Uzbekistan）Khaidarova D.K. div> -MD，TMA（乌兹别克斯坦）Khaidarov A.M. -MD，TSSI（乌兹别克斯坦）Bekzhanova O.E. -MD，TSSI（乌兹别克斯坦）Vohidov U.N. -MD，TSSI（乌兹别克斯坦）Mukhamedova Z.M. - 医生离开，TSSI（乌兹别克斯坦）Daminova L.T. -MD，TSSI（乌兹别克斯坦）Baymakov S.R. -MD，TSSI（乌兹别克斯坦）Azizov B.S.Johanna Hikekil -MD，Jamk应用科学大学教授（芬兰）2。 div>Amanallaev R.A.-D.M.N.，教授（乌兹别克斯坦）负责秘书：1。 div>Khramova N.V.-MD，TSSI（乌兹别克斯坦）2。 div>Yuldashev A.A.-MD，TSSI（乌兹别克斯坦）编辑委员会成员：Rizaev Zh.a.-d.m.n.，校长Samgosmi Amhadova教授M.A.-MD，莫妮卡（俄罗斯）李·C·普罗斯托尔，尤斯大学（韩国）马斯拉克E.-D.M.N.沃尔格穆（俄罗斯）教授马塞洛·伊格纳西奥·瓦莱（Marcelo Ignacio Valle），智利大学教授（智利）- 加的夫大学，医学院（英国）Kopbaeva M. T. div>-MD，高级教授（哈萨克斯坦）Prokopov A.A. -Dakh.H.N。，MGMSU以I.I.的名字命名evdokimova（俄罗斯）Mityi Kobayashi-Kochi医学院（日本）Cha（韩国）Chon-wu Kim-University Imshetskaya T.A.-MD，Belmapo（Belarusia）Brailovskaya T.V.-MD，“ TSNIIS和CHLH”（俄罗斯）Nurieva N.S. -MD，Southmemus（俄罗斯）Belenova I.A.- D.M.N.，VSMU，以Burdenko N.N.命名 （俄罗斯）Shomuradov K.E. -MD，TSSI（乌兹别克斯坦）Khojaeva D. T. div> -MD，Bukmy（Uzbekistan）Khaidarova D.K. div> -MD，TMA（乌兹别克斯坦）Khaidarov A.M. -MD，TSSI（乌兹别克斯坦）Bekzhanova O.E. -MD，TSSI（乌兹别克斯坦）Vohidov U.N. -MD，TSSI（乌兹别克斯坦）Mukhamedova Z.M. - 医生离开，TSSI（乌兹别克斯坦）Daminova L.T. -MD，TSSI（乌兹别克斯坦）Baymakov S.R. -MD，TSSI（乌兹别克斯坦）Azizov B.S.-MD，“ TSNIIS和CHLH”（俄罗斯）Nurieva N.S.-MD，Southmemus（俄罗斯）Belenova I.A.- D.M.N.，VSMU，以Burdenko N.N.命名（俄罗斯）Shomuradov K.E. -MD，TSSI（乌兹别克斯坦）Khojaeva D. T. div>-MD，Bukmy（Uzbekistan）Khaidarova D.K. div>-MD，TMA（乌兹别克斯坦）Khaidarov A.M.-MD，TSSI（乌兹别克斯坦）Bekzhanova O.E.-MD，TSSI（乌兹别克斯坦）Vohidov U.N.-MD，TSSI（乌兹别克斯坦）Mukhamedova Z.M.- 医生离开，TSSI（乌兹别克斯坦）Daminova L.T.-MD，TSSI（乌兹别克斯坦）Baymakov S.R.-MD，TSSI（乌兹别克斯坦）Azizov B.S.- D.M.M.N.，TGSI（乌兹别克斯坦）Yangieva nr- D.M.M.N.，TGSI（乌兹别克斯坦）Kattaload MH。- D.M.，THCI（乌兹别克斯坦）Mukhamamedov Im。- D.M.M.，THSI（乌兹别克斯坦）Yarmukhamedov B.H.- D.M.M.，TGSI（乌兹别克斯坦）Sobirov Ma- D.M.M.N.，TGSI（UZBEKISTAN）TUYCHIBAEVA DM - D.M.M - D.M.N.，TGSI（UZBEKISTAN）MURTZAEV SS- D.M.M.，THCI（乌兹别克斯坦）Mamatova NM- D.M.M.，Tashpmi（Uzbekistan）Rizaeva SM。- D.M.M.- D.M.M.N.，TGSI（乌兹别克斯坦）Khasanova L.E.- d.m.m.-D.M.M，Buchmi（Uzbekistan）Abdullaeva Lm-d.m.m。- D.M.M.- D.M.M.N.，THCI（乌兹别克斯坦）Azimov Mi- D.M.M.，THSI（乌兹别克斯坦）Boltabaev U.A.- D.H.N.，Thsi（Uzbekistan）Damminova SH.B.- D.M.，TGSI（乌兹别克斯坦）Komilov HP- D.M.，TGSI（乌兹别克斯坦）Melkumyan T. C.- D.M.M.N.，Rudn（俄罗斯），TGSI（乌兹别克斯坦）Murtzaev SS。- D.M.M.，THCI（乌兹别克斯坦）Nigmatov RN- D.M.M.，THCI（乌兹别克斯坦）Suvanov K.J.- D.M.M.，THCI（乌兹别克斯坦）Shamsiev J.F.- D.M.M.，THCI（乌兹别克斯坦）Khabilov N.L.- D.M.M.，THCI（乌兹别克斯坦）Khojimetov aa- D.H.N.，TGSI（乌兹别克斯坦）Khudanov B.O.- D.M.M.，THCI（乌兹别克斯坦）Yakubov RK- D.M.M.N.uzbek文本的编辑：USMANBEKOVA GK编辑设计师：Khusanova Yu.B.期刊“医学与创新” - 科学与实用期刊/第1126号证书，于10/29/2020 div>发布
循环脉冲神经网络的非线性动力学与机器学习
人们对由相对少量相互作用的神经元组成的各种集合和大型神经形态系统进行了研究 [1±6]。在《Physics Uspekhi》中，许多综述介绍了使用非线性物理方法研究大脑和神经集合中的动态过程的相关主题 [7±18]。最近，对工作大脑的认知和功能特性进行建模已经成为神经动力学的前沿 [19±21]。尤其是，人们对这一主题越来越感兴趣，这与创建能够重现自然智能关键特性的人工智能系统有关 [22, 23]。为了解决这类问题，有必要建立新的动态模型，这些模型首先可以重现复杂的层次组织，其次可以重现神经元结构的可塑性，因为它们的组成以及结构之间和结构内的连接会根据信息输入的存在与否而变化。迄今为止，已经开发出两种动态建模方法 [24, 25]。其中一种方法是所谓的自上而下的方法，模型采用大脑活动模式——模拟大脑高级过程的积分变量 [20]。另一种方法自下而上，对于可以重现大脑高级功能的神经结构模型，首先，基于对神经元和结构之间连接的真实描述，建立单个神经元的模型 [25, 26]。显然，这两种方法的生物学相关模型都应该基于实验数据。在神经生理学家对大脑进行的实验研究中，神经元的活动是在受试者休息时或受试者执行某项任务时记录的。基于实验数据的模型可以通过两种方式开发。第一种是数据驱动建模，即重建一个动态系统，该系统产生的时间序列在数量上接近实验记录的时间序列。第二种方式是基于所考虑的行为问题建模，即