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![b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究，近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说，设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度，表示为 i ( H, G )，是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ，设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时，此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ，让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图，使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形，即星形 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想，Huang [10] 扩展了他们的结果，确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性，表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意，由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性，因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地，Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ，即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16，猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5，这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。](/simg/b/ba28460dd1b06d9996628290aa73355077ae7e14.webp)
b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究，近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说，设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度，表示为 i ( H, G )，是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ，设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时，此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ，让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图，使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形，即星形 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想，Huang [10] 扩展了他们的结果，确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性，表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意，由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性，因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地，Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ，即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16，猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5，这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。
b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究，近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说，设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度，表示为 i ( H, G )，是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ，设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时，此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ，让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图，使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形，即星形 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想，Huang [10] 扩展了他们的结果，确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性，表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意，由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性，因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地，Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ，即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16，猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5，这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。
了解谱系可塑性是 EGFR 突变型非小细胞肺癌靶向治疗失败的途径
表皮生长因子受体基因 (EGFR) 的体细胞变异会导致激酶信号异常激活，大约 15% 的非小细胞肺癌 (NSCLC) 会出现这种情况。确诊为 EGFR 突变型 NSCLC 的患者对 EGFR 酪氨酸激酶抑制剂 (EGFR TKI) 有良好的初始临床反应，但肿瘤复发很常见并且发展很快。过去十年，人们对 EGFR TKI 获得性耐药机制进行了广泛研究。在理解治疗失败的两种主要途径方面取得了巨大进展：EGFR 基因的其他基因组变异和替代激酶信号激活（所谓的“旁路激活”）。多种旨在克服这些 EGFR TKI 耐药模式的药物已获得 FDA 批准或正在临床开发中。表型转化是一种不太常见且不太清楚的 EGFR TKI 耐药机制，尚待临床解决。在获得性 EGFR TKI 耐药性的情况下，表型转化包括上皮-间质转化 (EMT)、肺腺癌 (LUAD) 向鳞状细胞癌 (SCC) 或小细胞肺癌 (SCLC) 的转化。SCLC 转化或神经内分泌分化与 TP53 和 RB1 信号失活有关。然而，允许谱系转换的确切机制需要进一步研究。最近的报告表明，LUAD 和 SCLC 具有共同的细胞起源，并且在适当的条件下会发生转分化。目前，EGFR 突变型 SCLC 的治疗靶向选择仅限于传统的基因毒性化疗。同样，EMT 相关耐药性的基础尚不清楚。EMT 是一个复杂的过程，其特征是一系列中间状态，上皮和间质因子的表达各不相同。在获得性 EGFR TKI 耐药性的情况下，EMT 经常与旁路激活同时发生，因此很难确定 EMT 对治疗失败的确切贡献。EMT 相关耐药性的可逆性表明其表观遗传起源，并在疾病进展过程中发生其他调整，例如基因改变和旁路激活。本综述将讨论与表型转化相关的 EGFR TKI 耐药性的机制基础，以及在 EGFR 突变型 NSCLC 中解决此类靶向治疗耐药性的挑战和机遇。
GCC 的网络弹性是否强？
2020 年 3 月 9 日 — 2020 年）；国家网络安全中心 (2017)，。简介 – 沙特阿拉伯政府国家网络安全中心介绍，第 5 页。2 对于一些州来说，...
人工智能和机器人领域的负责任研究与创新 (RRI)：一种对心智与机器的后人类同理心的关系方法 20 世纪 80 年代末开始的对人类基因组计划的伦理、法律和社会影响 (ELSI) 的研究到 2010 年左右成为美国联邦预算的一项。ELSI 研究成为美国和欧盟政府科技机构自我反思的一部分；负责任的研究与创新 (RRI) 的道德理想已成为一种专业规范。1 这个历史性的例子作为跨学科可能性的愿景，指导了以下提议，即在心智与机器计划中系统地整合技术和道德，并作为纽约大学对这些问题的持续承诺的一部分。2 人工智能和机器人研究与人类基因组计划非常相似，并且肯定会从类似的处理中受益。 RRI 提供了一种替代事后应对新技术影响的趋势的方法：它关注社会影响“上游”的设计问题和实施前的初始条件。RRI 在实施阶段的“中游”也非常有效。在信息科学和技术的情况下，上游和下游之间的距离相对较短，中游干预的价值变得更加明显。3 对初始条件的敏感性是所有复杂自适应系统的一个特征——必须考虑到这一事实
人工智能和机器人领域的负责任研究与创新 (RRI)：一种关系方法，用于实现思想和机器的后人类共情 20 世纪 80 年代末开始的对人类基因组计划的伦理、法律和社会影响 (ELSI) 的研究，到 2010 年左右成为美国联邦预算的一项。ELSI 研究成为美国和欧盟政府科技机构自我反思的一部分；负责任的研究与创新 (RRI) 的道德理想已成为一种专业规范。1 这个历史性的例子是跨学科可能性的愿景，它指导了以下提议，即在思想和机器计划中系统地整合技术和道德，并作为纽约大学对这些问题的持续承诺的一部分。2 人工智能和机器人研究与人类基因组计划非常相似，并且肯定会从类似的处理中受益。RRI 提供了一种事后应对新技术影响的趋势的替代方案：它关注社会影响“上游”的设计问题和实施前的初始条件。RRI 在实施阶段的“中游”中也非常有效。在信息科学和技术的情况下，上游和下游之间的距离相对较短，中游干预的价值变得更加明显。3 对初始条件的敏感性是所有复杂自适应系统的一个特征——在任何希望整合人类和非人类系统的系统研究中都必须考虑到这一事实。中游发展阶段的亚稳态中介和过渡结构往往呼应了对初始条件的系统敏感性：它们易受干扰，因此容易受到一定程度的调节和管理。中游调节增强了道德干预的有效性 中游 RRI 在跨学科计划（如“心智与机器”）的情况下也具有强大的潜在影响。中游调节的实验室民族志研究表明，将社会科学家和人文研究人员嵌入科学和工程实验室可以增强反思方法实践和协调，从而使上述学科领域受益。4 一个非常适合当代人工智能和机器人研究跨学科性质的哲学框架是本体结构现实主义 (OSR) 5 。过程哲学与复杂自适应系统的一致性为设计和自然系统的稳健跨标量集成提供了进一步的本体论基础。以新康德哲学及其与过程形而上学的亲缘关系为基础的 OSR 具有根本的关系基础，它提供了适应性的概念能力，以应对技术的快速发展及其社会影响。科学和工程中的仿生 6 范式在这个方向上取得了有趣的进展。在伦理信息理论、神经科学、社会网络理论、生态学、系统理论和气候模型的交叉点上，生态模拟范式即将出现；这可能成为“环境人工智能”和机器人技术新方法的沃土。半个世纪前，克拉克和库布里克在《2001：太空漫游》中设想了环境人工智能，即 HAL， 7 并在斯皮尔伯格的《少数派报告》中重新构想为一个完全沉浸式的安全和商业环境。在现实生活中，IBM 和其他公司继续开发人机协作系统，这可以被视为生态模拟范式的初稿。虽然仍处于推测阶段，但由本地化和分布式机器人组成的自主自学型人工智能可以在日托环境中像婴儿一样被抚养长大。人工智能代理和人类之间精心策划的互动可以共同创造一个自组织生物的世界，其生态相互依存构成了后人类同情的有机基础。总结：基于认知责任 8 和社群伦理的自我限制是后人类同情的先决条件，这种同情可以为人类、非人类和人工智能代理之间的未来互动奠定基础。在精心策划的环境中，对负责任的创新模型进行自我学习、自我限制系统的训练，为新形式的共同生成的知识生产打开了大门，这些知识生产能够认识并响应人类和非人类价值观的处境。
自我激励和主动性是技能
研究了几篇在线文章，以了解采取主动行动不仅仅是完成典型或预期的工作职责（无论职务如何）。具体来说，要挖掘能够表现出一致倡议的个人的态度。与职业相关的网站对主动性主题有何评论？编译您的研究并将信息组织成三到五页的纸张，旨在说服他人努力在学校，职业和生活中进行更多的主动性。使用数据赋予您的纸张重量和功率。与班级分享。
香蕉中的微量营养素生物结构化和抗病性是公共部门研究的独特倡议a。植物性propa
香蕉中的微量营养素生物结构化和抗病性是公共部门研究的独特倡议a。传统繁殖很难改善植被繁殖的遗传复杂作物。需要通过几种方式来解决食品和营养安全，其中之一可能是水果的生物预防。在世界的热带和亚热带地区生长，香蕉和车前草是最重要的农作物之一。然而，与其他主要作物相比，它们的进步最少。大多数香蕉生产都是基于野生收藏品的品种。香蕉的遗传体系很复杂且难以通过杂交和遗传重组产生变异性。诸如不同的基因组构成，杂合性，多倍体和parthenocarpic水果的发展等因素使传统技术在香蕉中的应用更加困难。重要的是要提及传统的育种计划不易于诸如增强VIT之类的生物性。a和铁和对害虫的抗性的发展。这种复杂性需要开发创新的方法来支持传统的繁殖计划，而有希望的是开发生物化的香蕉。香蕉的遗传改善被认为具有引入多个有用特征的巨大潜力，例如抗病性和增强营养价值，因为通过使用新技术和方法，可以在精英品种中相对较快地引入这些特征而不会损害其良好的本地特征。在影响香蕉的真菌疾病中，黑人西加托卡和镰刀菌是最威胁性的。除此之外，细菌枯萎病和病毒疾病（例如香蕉束顶部，香蕉条纹和香蕉片摩西摩西式影响香蕉产生的产量都显着。种植了一些重要的印度品种（例如Rasthali）的培养。主要的公共卫生问题之一，在印度人口中，艾滋病毒/艾滋病和疟疾旁边排名是微量营养素的缺陷。维生素A缺乏会导致失明和夜间失明，而铁缺乏会导致贫血，免疫能力降低，从而导致发病率和死亡率增加，这通常是由于感染性疾病严重程度增加而导致的延迟延迟。可以设计香蕉以帮助克服营养不足。b。生物强化是一种易于实施的解决方案，可以解决人口水平的营养不良。一种重要的科学驱动的策略，它已通过一种被称为生物风化的方法来增强全球常见食品作物中的微量营养素含量，以增强其自然形式的微量营养素的含量。这涉及选择或开发大量特定微量营养素的主食作物品种。此策略有可能对减少>产生非常重大的影响
确定性是有性的，可决定性是认识论
哲学话语传统上可以区分本体论和认识论，并通常通过保持两个学科领域的分离来实施这种区别。但是，这两个领域之间的关系对于物理和物理哲学至关重要。例如，许多与测量有关的问题迫使我们考虑我们对国家的知识和系统的知识（认知观点）及其状态及其状态和可观察到的知识，而与此类知识无关（Ontic Perspective）。这特别适用于量子系统。此贡献提出了一个示例，表明即使是经典系统，也要区分上的描述和认知级别的重要性。在稳定性和信息流的各个方面引入并讨论了对附带和偏见状态及其进化的相应概念。这些方面表明了为什么对表现出确定性混乱的系统尤其重要。此外，这种区别提供了对确定论，因果关系，可预测性，随机性和随机性之间关系的一些理解。