XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System应在
炎症和免疫反应在...的发展中
我们撰写这篇评论的目的是强调牙周病的现状，重点关注宿主调节剂和免疫途径的相关性，以及治疗这些病症的新型补充治疗方法。牙周病是世界各地普遍存在的病症，也是成年人口无牙的主要原因。其发病机制似乎是基于口腔微生物群的失调，口腔微生物群与宿主的免疫防御相互作用并导致炎症/免疫反应，而这种反应会受到个体易感性、环境和社会人口因素、某些全身性病症和个体遗传状况等多种条件的影响。许多研究已经报道了牙周病中复杂的炎症介质网络及其在组织破坏和体内平衡失衡中的作用。确切地说，表观遗传学作为宿主遗传状况的修饰剂的作用近年来引起了研究的关注。因此，本篇小综述首先讨论了牙周病的最新病因假说以及某些细胞因子在免疫反应中的作用。此外，还总结了最新的治疗趋势、新发展和未来前景。
匈牙利说俄罗斯石油供应在乌克兰目标druzhba管道后停止了
在俄罗斯于2022年2月入侵乌克兰后不久，欧盟禁止从俄罗斯进口大多数石油，但由于匈牙利，斯洛伐克和捷克共和国等国家依赖于能源供应。
生发中心依赖性和 - 非依赖性的免疫反应在人类癌症中肿瘤的B细胞
b细胞在免疫中起着重要作用，主要是通过产生高质量浆细胞（PC）和记忆B（BMEM）细胞。分别依赖于抗原结合和微环境提供的B细胞受体（BCR）固有和外在信号的B细胞（BCR）固有和外在信号的整合。近年来，滤觉B（TIL-B）细胞（TIL-B）和PC（TIL-PC）中的肿瘤已被揭示为人类癌症中抗肿瘤反应的重要参与者，但是它们的相互作用和动态仍然很少知道。在淋巴机构中，B细胞反应涉及BMEM细胞和PC产生的生发中心（GC）依赖性和与GC独立的途径。affiential bcr库的成熟发生在GC反应中，具有B细胞信号积分的特定时空动力学。通常，抗原通过抗原触发GC独立于产生大量PC而无需BCR重生的抗原的生产。了解免疫反应中的B细胞动力学需要多种工具和读数（例如单细胞表型和RNA-SEQ），原位分析，BCR曲目分析，BCR特异性和依次范围的fifirity分析和功能测试和功能测试。在这里，我们回顾了如何将这些工具应用于不同类型的实体瘤中的TIL-B细胞和TIL-PC。我们评估了涉及涉及GC依赖性或独立于GC的局部响应的TIL-B细胞动力学不同模型的已公开证据，以及由抗原特异性PC的产生。总的来说，我们强调了需要进行更整合的B细胞免疫学研究，以合理研究TIL-B细胞作为抗肿瘤疗法的杠杆作用。
二阶光学响应在电偏光二氧化盐无定形薄膜中：多层系统的特殊性
在此，我们的注意力集中在热螺旋的Sodo-Niobate无定形薄膜的二阶光学特性上，该纤维薄膜通过原始的甲型膜结合了宏观和显微镜第二次谐波生成技术。通过探测不同尺度上二阶非线性（SONL）光学响应的几何形状和幅度，与散装玻璃相比，薄膜的poling机制的关键方面证明了这一点在于，在胶体/底物界面和Maxwell所描述的是电荷积累的外观。然后，通过使用微结构电极促进膜片平面中诱导的内置静态场来证明一种最小化这种效果的方法。测量了SONL光敏感性高达29 pm V 1，其几何形状和位置以微米尺度控制；与其他无机材料相比，它构成了至少一个数量级的改善，并且与硝酸锂单晶相当。
MI-BCI 特征优化应在何时包含先验知识，以及哪一个？
基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 依赖于人与机器之间的交互。因此，两个组件的（学习）特性对于理解和提高性能至关重要。数据驱动方法通常用于选择/提取几乎没有神经生理先验的特征。这种方法是否应该包括先验知识，如果是，那么包括哪些？本文研究了 BCI 性能与由流行的启发式算法选择的特定于受试者的最具判别力的频带 (MDFB) 的特征之间的关系。首先，我们的结果显示所选的 MDFB 特性（平均值和宽度）与性能之间存在相关性。然后，为了调查可能的因果关系，我们在线比较了使用受限（强制与高性能相关的特性）和不受约束的算法获得的性能。虽然我们无法得出因果关系的结论，但使用受限算法的平均性能最高。最后，为了更好地了解 MDFB 特性与性能之间的关系，我们使用机器学习来 1) 使用 MDFB 特性预测 MI-BCI 性能和 2) 为每个受试者自动选择最佳算法（受约束或不受约束）。我们的结果表明，对于具有明显不同或没有明显 EEG 模式的受试者，受约束算法可以提高其性能。
食品包装警告应在AI书籍上
苏格兰的一位领先的诗人和作家呼吁将警告放在人工智能（AI）撰写的书籍上。彼得·麦凯（Peter Mackay） *于去年12月成为苏格兰的国家诗人。他担心AI对出版行业造成的损害。他希望在所有AI生成的书籍上进行食品包装风格的健康警告。他告诉英国广播公司：“关于新文学和新书的创作，我对AI非常担心，部分原因是作为作家，对于该行业的新人们来说，这可能是灾难性的。”他补充说：“无论如何，很难以作家为生，现在（现在）您必须与每本书的所有书籍的知识竞争。”
评估需求响应在脱碳能力系统中的价值 - 大规模模型应用
本文对在系统的观点中对应用需求响应（DR）的价值进行了广泛的见解，以两种强烈对比的脱碳途径的背景，用于分散和集中的欧洲能源系统，并具有100％可再生份额和行业耦合。这些途径的特征是结构性差异，即安装可再生能力的结合，激活需求响应电位的接受以及不同的电力，热量和氢的需求。目的是确定需求响应的潜在作用及其对柔韧性选项最佳组合的影响，以分散的和集中的情景框架模型。因此，公开可用的数据和特定国家需求响应电位的小时时间序列被实施到大规模的线性优化模型中。关于不同需求响应份额的敏感性用于确定对电力系统选定组件的主要影响因素，例如容量和发电组合，存储需求，可再生能源集成及其市场价值因素，CO 2排放和总系统成本。模型结果表明，在光伏响应响应单元中，在光伏主导的分散场景中，每个激活的需求响应单元的降低较高（ - 55 Meur /GW DR， - 0.045 MT CO2 /GW DR），与风统治的集中式场景相比（-39 Meur /GW DR， - GW DR， - 0.037 MT.0.037 MT CO2 /GW）。结果得出的结论是，每日光伏特征与载荷转移和脱落需求响应设备的时间模式的相关性比风向馈电特征更高。
自适应在线收费估计电动汽车锂...
摘要：电荷状态（SOC）估计是安全性能和锂离子（锂离子）电池寿命的重要问题。在本文中，提出了一种强大的自适应在线长期记忆（ROLSTM）方法，以提取电动汽车（EV）中锂离子电池的SOC估计。顾名思义的实时方法是基于一个复发性神经网络（RNN），该神经网络（RNN）包含长期记忆（LSTM）单元，并使用强大和适应性的在线梯度学习方法（ROADAM）进行优化。在拟议的体系结构中，为三个输入中的每一个定义了一个顺序模型：电池的电压，电流和温度。因此，这三个网络并联起作用。使用这种方法，LSTM单元的数量减少。使用此建议的方法，一种不依赖精确的电池模型，并且可以避免复杂的数学方法。此外，与传统的递归神经网络不同，该网络随时重写内容，LSTM网络可以决定通过所提出的网关保留当前的内存。在这种情况下，它可以轻松地将此信息转移到较长的路径上，以接收和维持长期依赖性。使用真实数据库，实验结果说明了与迄今为止使用的神经网络建模和无流感的KalmanFulter方法相比，ROLSTM应用于SOC估算的ROLSTM的性能更好。
单粒子效应在空间应用的研究
电离辐射会导致电子系统的退化。对于存储设备，这种现象通常表现为存储数据的损坏，在某些情况下，在操作过程中电流消耗突然增加。在这项工作中，我们提出了增强的实验仪器，以对电子系统进行深入的单粒子效应 (SEE) 监控和分析。特别是，我们专注于存储设备中的单粒子闩锁 (SEL) 现象，其中测试需要电流监控和控制。为了揭示所提出的仪器的特性和功能，我们展示了 PROBA-V ESA 卫星上使用的 SRAM 存储器案例研究的结果。在这项研究中，我们在两个不同的辐照设施中使用质子和重离子进行了实验活动，展示了仪器的功能，例如同步、高采样率、快速响应时间和灵活性。使用这种仪器，我们可以报告观察到的 SEE 的截面，并进一步研究它们与观察到的电流行为的相关性。值得注意的是，它可以识别 95% 的单事件功能中断 (SEFI) 是在 SEL 事件期间触发的。
