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有鳞爬行动物可能通过重复 TRB 基因座来弥补 gd TCR 的缺乏
有鳞目爬行动物是陆地脊椎动物谱系中最成功的，遍布广泛的生态系统，有超过 10,000 个物种。尽管有鳞目动物取得了成功，但它们在免疫学方面也是研究最少的谱系之一。最近，发现有鳞目动物普遍缺乏 gd T 细胞，这是由于编码 T 细胞受体 (TCR) g 和 d 链的基因缺失所致。在这里，我们开始探讨 gd T 细胞的缺失可能如何影响有鳞目动物免疫系统的进化。使用石龙子 Tiliqua rugosa，我们发现与现存的最近亲属喙头蜥、Sphenodon punctatus 或其他羊膜动物相比，有鳞目动物并没有显著增加常规 T 细胞受体 β (TCR b 或 TRB ) 链 V 区的复杂性。我们的分析包括一个推定的新 TCR 基因座。这种新基因座包含可进行 V(D)J 重组的 V、D 和 J 基因片段，尽管在大多数有鳞目物种中基因片段数量有限。基于保守残基，预测的蛋白质链预计会与 TCR a 形成异二聚体。这种新的 TCR 基因座似乎源自 TRB 基因座的古老重复，与最近描述的 T 细胞受体 epsilon (TRE) 同源。TRE 在喙头蜥和所有经检测的祖龙的基因组中均不存在，并且似乎是鳞目特有的。
ReCAR 的未来：利用合成生物学、工程学和经济学见解弥补 CAR-T 细胞疗法的空白
嵌合抗原受体 (CAR) T 细胞疗法彻底改变了血液系统恶性肿瘤的治疗，在原本难治的疾病中提供了显著的缓解率。然而，将其扩展到更广泛的肿瘤学应用面临着重大障碍，包括在实体瘤中的疗效有限、与毒性相关的安全问题以及制造和可扩展性方面的后勤挑战。本综述严格审查了旨在克服这些障碍的最新进展，重点介绍了 CAR T 细胞工程的创新、新的抗原靶向策略以及在肿瘤微环境中的递送和持久性的改进。我们还讨论了同种异体 CAR T 细胞作为现成疗法的开发、减轻副作用的策略以及 CAR T 细胞与其他治疗方式的整合。这项全面的分析强调了这些策略在提高 CAR T 细胞疗法的安全性、有效性和可及性方面的协同潜力，为其在癌症治疗中的进化轨迹提供了前瞻性的视角。
弥补了浪费的时间：增长和弹性的战略基础设施发展
加拿大的基础设施赤字限制了我们在不断变化的世界中互动，竞争和繁荣发展的能力。不足的道路，过境，学校和其他公民机构威胁着该国的经济能力以及那种与公平和持久民主的核心社区。本介绍性章节讨论了自第二次世界大战以来加拿大基础设施政策的演变，概述了基础设施在经济生产力和创新中的关键作用，并探讨了公民基础设施如何促进不同收入和种族的互动。在审查了基础设施计划的国际最佳实践之后，我们建议对未来的研究和行动的议程，鼓励所有政府所有命令的远程，证据的投资，以建立未来的加拿大。
高光的可用性抵消了多样性的自然性较低，但无法弥补生态价值的降低：塞尔维亚近天然森林和林木种植园的案例研究
摘要：在东欧，近乎自然的森林斑块正在减少，并逐渐被非本地植物所取代。树木种植园通常被认为是具有较低保护价值的简单生态系统，尽管该结论主要基于简单的分类多样性指数，它们忽略了功能性和系统发育多样性。In this study, our objective was to compare species composition, diagnostic species, taxonomic, functional, and phylogenetic diversity, as well as naturalness status between two near-natural forest types ( Quercus-Tilia and Populus alba ) and two common plan- tation types (non-native Pinus sylvestris and non-native Robinia pseudoacacia ) in the Deliblato Sands, Serbia.我们的结果表明，在这四个栖息地中，物种组成在四个栖息地中显着差异。每个栖息地都有一些物种明显集中在其中。Quercus-Tilia森林中的大多数诊断物种都是森林专业植物，而Populus Alba森林中的植物物种是与较温暖和更干燥的栖息地相关的物种，而人工林则托有具有更广泛生态耐受性的诊断物种。在四个研究的栖息地中，本地物种丰富度，总物种多样性以及功能性和系统发育多样性相似，这可以通过光制和自然性的综合作用来解释。我们评估了低自然性（即高降解），可以预期减少多样性。但是，较高的光的可用性可能能够弥补这一效果。非本地种植园，特别是罗比尼亚假单胞菌的种植园，是最降解和托管最高的非本地物种丰富度，这意味着它们在生态上是不可能的。根据我们的结果，我们建议应保护近乎自然的森林林分，并应高度重视恢复这些森林的努力。此外，建议继续采取林业策略，该策略涉及在Deliblato Sands中用本地种植园（例如Tilia Tomentosa）代替非本地种植园。
pembrolizumab±副胞醇在转移性胰腺癌后的胰腺癌后细胞弥补
1霍普城市国家医疗中心，美国加利福尼亚州杜阿尔特，2大西洋医学集团 - 莫里斯敦医学中心，莫里斯敦，新泽西州莫里斯敦，美国，加利福尼亚州纽波特海滩3 Hoag Memorial Hospital，美国4号，堪萨斯大学医学中心4，堪萨斯大学医学中心，肯尼亚州韦斯特伍德，堪萨斯州，堪萨斯州，美国，美国，美国，美国，美国5摄影研究所，美国，美国，美国，美国5号荣誉研究所。美国，7转化基因组学研究所（TGEN），是希望之城，美国亚利桑那州凤凰城，美国8号萨尔克生物学研究所，加利福尼亚州拉霍亚，加利福尼亚州，美国9号，梅奥诊所，梅奥诊所，斯科茨代尔，亚利桑那州，美国亚利桑那州，美国10个翻译基因组学研究所，是一个转化基因研究所，是霍普，弗拉克斯特，美国az，az az，az az azaff，az az a s az a s sc.作者：美国希望市政肿瘤学和治疗学研究部，医学博士Vincent Chung，美国加利福尼亚州杜阿尔特路1500号医学肿瘤学和治疗研究部（美国加利福尼亚州91010，vchung@coh.org）。
VeloCloud 如何弥补 AI 网络差距
安全性也必须为 AI 扩展。由于 AI 应用程序需要大规模的点对点连接，因此网络安全必须随之扩展。例如，中央 LLM 将与边缘位置的多个 SLM 代理连接。随着公司的整体 AI 解决方案不断发展并涵盖更多业务，这些点对点连接可以迅速扩展。SD-WAN 解决方案必须扩展其在 WAN 上建立加密隧道覆盖的能力。集中管理防火墙等边缘安全组件也至关重要。企业还需要利用云的强大功能来扩展核心网络安全解决方案，例如数据丢失防护和云应用程序安全代理，以确保它们能够处理更大的 AI 流量。
ieefa.org | 1 弥补融资缺口，使可再生能源产能增加三倍
全球可再生能源投资持续飙升，显示出该行业对投资者的吸引力。根据各种估计，2023 年可再生能源年度投资将达到 5700 亿美元至 7350 亿美元。然而，要实现第 28 届缔约方大会 (COP28) 提出的到 2030 年将可再生能源产能增加三倍的目标，根据各种估计，全球可再生能源年度投资应每年增加 3770 亿美元至 9300 亿美元，并在 2024 年至 2030 年保持一致。国际能源署 (IEA) 的评估显示，2024 年至 2030 年期间，世界可能面临该领域年均 4000 亿美元的投资缺口，这是可再生能源产能增加三倍的一个关键障碍。尽管对可再生能源的需求不断增长，但
摘要目的：本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状，以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法：研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的，其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果：研究结果表明，人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段，在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金，这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性：本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍，考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献：本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果：本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词：人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式：Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志，4(2)，109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量，其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注，尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理，有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程，改善公共资源管理，并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务，以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
摘要目的：本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状，以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法：研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的，其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果：研究结果表明，人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段，在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金，这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性：本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍，考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献：本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果：本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词：人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式：Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志，4(2)，109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量，其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注，尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理，有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程，改善公共资源管理，并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务，以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
弥补网络弹性方面的差距：高管层的策略
超过四分之一的高管告诉我们，过去三年中，他们遭遇的最严重的数据泄露事件给公司造成了至少 100 万美元的损失。这一数字略低于去年针对所有规模、大多数地区和行业的公司所做的调查。总体而言，平均数据泄露事件估计为 332 万美元。表现最佳的公司（即那些回答其公司更有可能在通常情况下展示高质量网络安全实践的公司）在过去三年中遭遇任何数据泄露的可能性较小。这些表现最佳的公司通常来自规模较大、增长迅速的公司，预计明年网络预算将增加 15% 或更多，这表明网络计划的成熟度和资金与更好的弹性相关。
NeuroLink：利用形态学学习弥补神经成像中的弱信号
摘要。由于神经元结构的复杂性和某些区域的极弱信号，从大规模光学显微镜图像中重建神经元是一项具有挑战性的任务。传统的分割模型建立在 vanilla 卷积和体素损失的基础上，难以在稀疏的体积数据中建模长距离关系。因此，特征空间中的弱信号与噪声混合，导致分割中断和神经元追踪结果过早终止。为了解决这个问题，我们提出了 NeuroLink，为网络添加连续性约束，并利用多任务学习方法隐式地模拟神经元形态。具体来说，我们引入了动态蛇形卷积来提取神经元稀疏管状结构的更有效特征，并提出了一种易于实现的基于形态的损失函数来惩罚不连续的预测。此外，我们指导网络利用神经元的形态信息来预测神经元的方向和距离变换图。我们的方法在低对比度斑马鱼数据集和公开可用的 BigNeuron 数据集上实现了更高的召回率和准确率。我们的代码可以在https://github.com/Qingjia0226/NeuroLink上找到。