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World File Search System对抗
节日期间对抗流感和感冒的能量。
草本茶：如果您已经感到不适，洋甘菊、薄荷和生姜等草本茶可以帮助缓解症状，它们还有助于日常补水。尝试泡一些新鲜的姜和柠檬茶，它们可以提供温暖和舒适，同时略微增强免疫力。用益生菌支持肠道健康益生菌食品：肠道健康与免疫功能密切相关，加入益生菌可以支持肠道中的“好”细菌，从而增强免疫力。在您的饮食中加入酸奶、开菲尔、酸菜、泡菜和康普茶等发酵食品。益生菌有助于维持肠道微生物群的平衡，降低感染风险。
项目标题：对人类对加热的热调节响应进行建模，并没有新颖的热控制服装，以帮助对抗C
开发一个个性化的热生理数字双胞胎，可用于预测热挑战性环境中乘员的健康和表现。第1部分将是基于广泛的气候和个人输入参数（包括年龄，健身和水合状态）的下一代热生理模型的开发。我们还将使用该模型来预测低成本，可持续解决方案的有效性，例如新型的热控制服（TCS），该套件（TCS）提议在不需要空调的无需空调的情况下维持体温。第2部分将涉及模型验证。人类生理学MSC学生项目将在盖伊校园的人类和应用生理科学中心的热室中进行，以评估对各种环境条件的热生理反应。博士生将使用这些数据对数字双胞胎进行必要的调整。项目描述
使用生成对抗网络在药物发现中提高毒理学 - 第二部分
Toxicology-Related Academic Programs Duke University Integrative Toxicology and Environmental Health Program Degree(s) Offered: PhD Department: Nicholas School of the Environment URL: https://nicholas.duke.edu/academics/doctoral-programs/university-program-integrated- toxicology-and-environmental-health-itehp Program Contact: Jessica Straehle Email: jessica.straehle@duke.edu研究生计划的重点和专业领域：我们的计划提供了机械毒理学，流行病学分析和暴露科学方法的培训，并能够研究环境健康中的基本研究问题。夏季研究实习计划？是实习计划：杜克超级基金中心 - 暑期实习印第安纳大学医学学院翻译毒理学学位：MS，博士学位系：药理学和毒理学635 Barnhill MS 549 MS 549 Indiana University Medicine，46202 URL：HTTPS：// HTTPS：//medicine.iu.iu.edu.eedu/pharmacology：replabersology：replyans emlagration： ricnass@iu.edu电话：317.278.8505研究生课程重点和专业知识领域：毒理学包括各种各样的学科，包括生物学，化学，物理学和药理学，以及评估毒性对环境对治疗和实验性药物的不良影响的不良影响的跨度专业。毒理学家还大量参与了药物批准过程和风险评估。目前，制药/化学工业以及政府和非政府组织（NGOS）需要硕士级毒理学家。学生还获得相关的职业经验并发展专业的网络和联系。这项为期一年的非论文的研究生课程包括在其中一个行业或学术领域的十周实习，这将为学生提供毒理学职业的第一手经验。该计划的关键特征是学生有机会将从课程中获得的知识直接应用于专业的工作环境。不确定是否在毒理学或相关学科中获得博士学位的学生有机会
模型对抗海洋云的影响的方案
摘要。是一个建模协议（由具有指定模型输出的一系列Climente模型仿真定义）。使用这些模拟的研究旨在使用特定地区的气候干预策略（CI）来证明对气候影响的理解；因此，该协议称为MCB-REG（REG代表区域）。模型模拟并非旨在评估旨在实现特定目标目标的现实MCB部署的后果，而是要暴露对六个区域的干预措施的响应，这些区域普遍存在，这些云系统通常被认为是该部署的候选者。涉及固定海面温度（SST）的模拟的校准步骤首先用于识别常见的强迫，然后将模拟与各个区域和区域组合的强迫耦合模拟用于检查气候影响。通过模拟中的超级重音构建的综合估计值在单个区域的强迫中被认为是近似于在多个区域中引入MCB干预措施时产生的气候影响的手段。比较了来自三个现代气候模型（CESM2，E3SMV2和UKESM1）的模拟的一些结果，用于说明模型行为与MCB气候重音的估计值之间的相似性和差异，这些估计值是通过在各个区域引入的响应所构成的。云对气溶胶的反应在模型之间有很大差异（CESM2云
对抗淀粉样型域的研究是跨血液递送的载体 -生物技术工程研究中的博士学位论文基于研究的前药，以提高目标癌症疗法的组织选择性
癌症仍然是全球死亡的主要原因之一，预计约40％的人口将在其一生中接受癌症诊断1。常规治疗，例如手术，化学疗法和放疗对于改善患者预后至关重要。但是，这些方法通常缺乏特异性，部分原因是患者之间和内部肿瘤的固有异质性。精确药物已经通过开发针对肿瘤的特定分子和遗传特征量身定制的疗法来应对这些挑战。有针对性的疗法，尤其是单克隆抗体，在该领域表现出了很大的希望，但是这些疗法面临诸如毒性，组织渗透不良和高生产成本等局限性。本论文的重点是创新前药策略的发展，包括基于Affibody的前药和具有affibody掩盖域的抗体前药，旨在增强组织选择性并降低癌症治疗中的全身毒性。此外，还探索了用于肿瘤相关蛋白酶的底物工程以优化前药激活。通过五篇研究论文，研究了这些策略，以提高下一代癌症治疗剂的潜力。在论文I中，使用肉桂葡萄球菌显示出了表皮生长因子受体（EGFR） - 靶向抗体的掩模域。这项研究筛选了一个Affibody库，以隔离能够有效掩盖EGFR结合活动的域。在论文II中，最初的基于Affibodo的前药进一步优化以改善其体内生物分布。概念验证前药证明，掩盖域可以抑制EGFR结合，并在蛋白水解裂解时恢复活性。关键修改包括引入合适的肿瘤蛋白酶底物和高亲和力的白蛋白结合结构域以延长血液循环时间。优化的前药在肿瘤异种移植小鼠中表现出良好的生物分布，在健康组织中的摄取幅度大大降低，显示体内肿瘤选择性的显着提高。在论文III中，探索了抗eGFR单克隆抗体西妥昔单抗的掩蔽域。使用大肠杆菌显示，选择了affibodies以特异性结合和掩盖cetuximab的寄生虫。西妥昔单抗前药是用affibody掩盖结构域设计的，体外研究表明，西替昔昔单抗的生长抑制作用降低了400倍，直到蛋白水解活化为止。这项研究验证了基于抗体的前药中阿喂掩模域的使用。纸IV旨在通过隔离能够掩盖Nivolumab（一种抗PD-1单克隆抗体）来证明大肠杆菌显示平台的多功能性。筛选鉴定出似乎模仿PD-1并阻止Nivolumab的结合能力的非惯性抗辩分子。结构建模和生物层干涉法证实了裂解时PD-1结合的有效掩盖和恢复，这表明可能会改善免疫检查点抑制，并减少全身性副作用。
关于人工神经任务中生成对抗行为的调查
摘要：生成相反的网络是一种在没有大量带注释的培训数据的情况下学习深层表示的技术。这种竞争技术采用两个网络来生成背景信号。生成对抗网络（GAN）使用学习的表示形式，用于各种应用，包括图像综合，语义成像，样式转移，超级磁性和分割。图像可以在许多方面使用。gans是一个独特的阶级，由于深层生成模型的流行，最近引起了极大的兴趣。gans隐式分发复杂和高分辨率的图像，声音和数据。但是，鉴于无意间构建了网络架构，目标函数使用和优化算法选择，在训练gans时会发展出重要的困难，例如模式崩溃，不一致和不稳定。这项研究对供gans设计和优化策略的发展进行了彻底的研究，以解决甘恩的困难。我们在这个快速发展的领域提供了有趣的研究可能性。gan是一个受欢迎的研究主题，因为它们能够生成合成数据以及不论应用程序如何都可以理解的代表性。迄今为止，已经对图像处理领域中的gans进行了各种评论，但没有人专注于对多学科领域中的gan的审查。因此，本研究通过彻底搜索与GAN相关的研究文章来研究gan在跨学科应用领域及其实施问题的利用。
基于对齐的对抗训练 (ABAT) 可提高基于 EEG 的 BCI 的稳健性和准确性
摘要 — 机器学习在基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 中取得了巨大成功。现有的大多数 BCI 研究都侧重于提高解码精度，只有少数研究考虑了对抗安全性。尽管在计算机视觉等其他应用领域已经提出了许多对抗性防御方法，但先前的研究表明，将它们直接扩展到 BCI 会降低良性样本的分类精度。这种现象极大地影响了对抗性防御方法对基于 EEG 的 BCI 的适用性。为了缓解这个问题，我们提出了基于对齐的对抗性训练 (ABAT)，它在对抗性训练之前执行 EEG 数据对齐。数据对齐将来自不同领域的 EEG 试验对齐以减少它们的分布差异，而对抗性训练进一步增强了分类边界的鲁棒性。数据对齐和对抗性训练的结合可以使训练后的 EEG 分类器同时更准确、更鲁棒。在两种不同的 BCI 范式（运动想象分类和事件相关电位识别）的五个 EEG 数据集、三个卷积神经网络分类器（EEGNet、ShallowCNN 和 DeepCNN）和三种不同的实验设置（离线受试者内跨块/会话分类、在线跨会话分类和预训练分类器）上进行的实验证明了其有效性。非常有趣的是，通常用于破坏 BCI 系统的对抗性攻击可以在 ABAT 中使用，以同时提高模型准确性和鲁棒性。
使用生成对抗网络的生成合成飞机着陆轨迹
摘要 - 空中交通管理（ATM）系统的需求增加和复杂性需要在自动化方面取得重大进步，以确保安全和效率。人工知识（AI）和机器学习（ML）正在成为管理这种日益复杂性的有希望的解决方案，提供了增强的决策和预测能力。但是，ML模型在ATM中的有效性在很大程度上依赖于广泛的高质量数据的可用性。在许多情况下，此类数据是稀缺或不完整的，这为训练强大的模型带来了主要障碍。合成数据生成（SDG）是解决此问题的可行解决方案，从而可以创建解锁ML值求主的现实数据集。终端操纵区域（TMA）是空域的关键部分，其特征是交通密度高和轨迹类型，需要颗粒状数据才能准确地对这些情况进行建模。这项工作的主要研究目标是调查时机在产生合成的4维飞机着陆轨迹方面的适用性，能够捕获该空域中的交通模式，从而有助于分析空域约束并延迟传播。根据数据多样性，保真度和实用性评估了所得的合成轨迹。研究期间确定的主要挑战是数据类别的不平衡，这影响了模型准确捕获数据模式的能力，尤其是在较不频繁的情况下。这项工作证明了时刻在产生多种现实的轨迹方面的能力，这些轨迹难以与实际历史数据区分开。基于单独的分组生成合成数据显示了解决这些不平衡的希望，尽管这种方法对组的名称敏感。关键字 - 空气流量管理，深层生成模型，生成对抗网络，多元时间序列序列，合成数据质量评估
日本陆上自卫队胜田驻地的开放式对抗体系......
3 天前 — 5 备注。 (1) 参与者必备物品。参与者不得受到任何措施，例如被招标官员或国防部暂停投标。 （2）估价方法。根据估价确定中标人。
探索靶向细菌SHV蛋白以对抗抗生素耐药性的天然化合物：生物计算研究
天然产物是发现合成药物的新药物和模板的重要储层，其用途从抗癌治疗到抗生素。大量的天然源治疗化学物质归因于微生物王国，或通过微生物与其宿主物种之间的相互作用获得[24]。紧急搜索具有抗菌特性的天然产物主要是主要由质粒介导的AR基因的患病率提高，以及疾病的出现，尤其是那些影响呼吸道和神经系统的疾病，而传统治疗不足。当不可用的常规医疗疗法时，谁鼓励使用草药。天然化学物质的各种优势已导致其在