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1.1 薪酬异常委员会的组成及其条款...
异常委员会根据第六届中央薪酬委员会的建议，对哈里亚纳邦工资标准修订过程中出现的异常现象进行了审查。我要对哈里亚纳邦政府、财政部官员和委员会工作人员给予我的帮助表示深深的感谢。特别要提到的是，HCS 秘书 Sh. Vivek Padam Singh、Sh. SP Verma 会计官和 Sh. Daljit Singh 科室官员，他们不懈努力地准备会议议程，并为本报告的编写做出了贡献。Sh. SP Verma 会计官在报告编写过程中做出了卓越贡献，由于他长期与薪酬修订处以及薪酬异常委员会合作，对所涉及的各种问题了如指掌，委员会受益匪浅。
DNMT3B 突变的 ICF1 的异常表观基因组
DNMT3B 中的双等位基因次等位基因突变会破坏 DNA 甲基转移酶活性并导致免疫缺陷、着丝粒不稳定、面部异常综合征 1 型 (ICF1)。尽管几种 ICF1 表型与异常低甲基化的重复区域有关，但导致其余疾病表型的独特基因组区域仍然基本未知。在这里，我们探索了两个 ICF1 患者衍生的诱导性多能干细胞 (iPSC) 及其 CRISPR-Cas9 校正克隆，以确定 DNMT3B 校正是否可以全面克服 DNA 甲基化缺陷和表观基因组中的相关变化。携带不同 DNMT3B 变体的 ICF1 iPSC 之间整个基因组的低甲基化区域高度可比，并且与 ICF1 患者外周血和淋巴母细胞系中的低甲基化区域明显重叠。这些区域包括大的 CpG 岛结构域，以及几个谱系特异性基因（特别是免疫相关基因）的启动子和增强子，这表明它们在早期发育过程中已被预先标记。CRISPR 校正的 ICF1 iPSC 显示，大多数与表型相关的低甲基化区域在编辑后会重新获得正常的 DNA 甲基化水平。然而，在 ICF1 iPSC 中低甲基化最严重的区域（这些区域也显示出 H3K4me3 水平的最高增加和/或 CTCF 结合异常），表观遗传记忆仍然存在，并且低甲基化仍未得到校正。总体而言，我们证明恢复 DNMT3B 的催化活性可以逆转大多数异常的 ICF1 表观基因组。然而，只有一小部分基因组能够抵御这种拯救，这凸显了逆转由于全基因组表观遗传扰动导致的疾病状态的挑战。揭示持久表观遗传记忆的基础将促进克服这一障碍的策略的发展。
在UAM螺旋桨缺陷上检测声学异常
1。Juho Lee Korea University，Seongbuk-Gu，首尔，韩国队长，韩国空军，学生会成员，Juho.lee927@gmail.comJuho Lee Korea University，Seongbuk-Gu，首尔，韩国队长，韩国空军，学生会成员，Juho.lee927@gmail.com
PCSK9抑制剂——血脂异常治疗的新时代
该期刊在波兰高等教育与科学部参数评估中获得了20分。附件是 2024 年 1 月 5 日高等教育和科学部长公告。是的。 32553。具有期刊唯一标识符：201398。分配的科学学科：经济学和金融（社会科学领域）；管理与质量科学（社会科学领域）。 2019 年部长级积分 - 今年 20 分。 2024 年 1 月 5 日高等教育和科学部长第 32553 号公告附件。它有一个唯一的期刊标识符：201398。指定的科学学科：经济学和金融（社会科学领域）；管理与质量科学（社会科学领域）。 © 作者 2024；本文在波兰托伦哥白尼大学授权开放期刊系统下以开放获取方式发表。本文根据知识共享署名非商业性许可条款发布，该许可条款允许以任何媒介在任何非商业性用途下使用、发布和复制本文，但必须注明原作者及出处。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名非商业许可协议共享条款进行许可。 （http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/）允许在任何媒体中进行不受限制的、非商业性的使用、分发和复制，只要对作品进行适当的引用。作者声明，本文的发表不存在利益冲突。收到日期：2024 年 11 月 19 日。修订日期：2024 年 5 月 12 日。接受日期：2024 年 12 月 8 日。发布日期：2024 年 12 月 8 日。
数字基础设施：美国经济异常主义的投资
技术，由于少数精选股票的表现，技术行业以溢价向市场进行交易，包括由于少数几个精选股票的表现，包括MSFT（Microsoft Corp.），AAPL（Apple Inc.）和NVDA（NVDA（NVIDIA CORP.），包括溢价到市场的技术行业交易。该行业有望具有双MSFT（Microsoft Corp.），AAPL（Apple Inc.）和NVDA（NVIDIA Corp.）。我们认为，该行业预计将在2024年获得两位数的收入增长，并认为其溢价是合理的。在我们看来，虽然半导体行业在2024年正在交易数字收入增长，但在我们看来是合理的。虽然半导体行业的交易高于其三年平均PE比率为35.1倍，但今年的收入可以增长24.4％。半决器和硬件高于其三年平均PE比率为35.1倍，今年的收入有望增长24.4％。半决器和硬件看起来最昂贵。软件相对便宜，但利润率较弱。总的来说，扎实的基本外观最昂贵。软件相对便宜，但利润率较弱。总的来说，尽管估值提高，但扎实的基础使我们对技术的积极成就。世俗的尾风包括对基础的需求不断增长，尽管估值提高了，但我们对技术的肯定。世俗的尾风包括对云服务，AI，芯片和网络安全的需求不断增长。云服务，AI，芯片和网络安全。
货币经济中的资产回报异常*
在一篇富有洞察力和启发性的文章中，希克斯 [37] 呼吁将价值理论与货币理论结合起来。希克斯所说的价值理论指的是两种商品的相对价值取决于它们的相对边际效用这一格言。但对希克斯来说，边际效用分析只不过是一种一般的选择理论。因此，希克斯发现，选择理论可以解释的核心货币观察结果是，人们倾向于持有无用货币，而不是持有有利息的证券或资本货物。因此，本文的目的是为这种收益率主导地位提供一种解释，更一般地说，将价值理论与货币理论结合起来。或者说，本文的动机是提出以下显而易见的问题：我们如何将货币纳入一般均衡模型，以解释这种资产回报异常现象，以及这对资产定价公式有何更普遍的影响。在这一努力中，我们面临着许多作者的抱怨，如布伦纳和梅尔策[10]、卡斯和谢尔[131]、克劳尔[16]、哈恩[27]和华莱士[71]，他们认为，标准的、一般的
自主机器人任务中的异常检测方法
摘要：自2015年以来，机器人系统中关于异常检测的文章有所增加，这反映了其在改善日益UTI-LIE自主机器人的鲁棒性和可靠性方面的重要性。本评论论文研究了有关自动机器人任务（ARM）中异常检测的文献。它揭示了对故障检测的异常和并置的不同观点。达成共识，我们推断出对异常的统一理解，这些异常封装了其在武器中观察到的各种特征，并根据其基本特征对空间，时间和时空元素进行异常分类。此外，本文讨论了拟议的统一理解和分类在武器中的含义，并提供了未来的方向。我们设想了一项围绕一词异常使用的研究，其检测方法可能有助于并加速用于武器的通用异常检测系统的研究和开发。
高维和置换不变异常检测
由于学习高维概率致密性的困难，用于新物理过程异常检测的方法通常仅限于低维空间。尤其是在组成级别上，在流行密度估计方法中，很难纳入理想的特性，例如突变不变性和可变长度输入。在这项工作中，我们基于扩散模型引入了粒子物理数据的置换不变的密度估计值，该模型是专门设计用于处理可变长度输入的。我们通过利用学习的密度作为置换式异常检测评分来证明我们的方法论的功效，从而有效地识别了仅背景假设下的可能性很小的JET。为了验证我们的密度估计方法，我们研究了学习密度的比率，并与受监督分类算法获得的密度相比。