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不确定的供应链管理
这项研究调查了供应商一体化与客户整合在运营绩效方面的关系，通过调解印度尼西亚中小企业的供应链灵活性。本研究中使用的方法使用了使用概念框架和研究数据分析的定量方法，使用SMRTPLS 3.0软件工具进行了结构方程模型（SEM）。这项研究的受访者是印度尼西亚的650名中小型企业所有者，他们使用简单的随机抽样方法确定。这项研究中的数据收集是在主要数据上以受访者的陈述的形式进行的这项研究的结果表明，供应商整合对供应链灵活性具有积极而显着的影响。客户集成对供应链的灵活性产生了积极而显着的影响。供应链灵活性对操作绩效产生积极而显着的影响。供应商集成对运营绩效产生积极而显着的影响。客户集成对运营绩效产生积极而显着的影响。
单纯霍普菲尔德网络
Hopfield 网络是一种人工神经网络，它通过选择循环连接权重和更新规则将记忆模式存储在神经元的状态中，使得网络的能量景观在记忆周围形成吸引子。我们可以在这种使用 N 个神经元的网络中存储多少个稳定、足够吸引人的记忆模式？答案取决于权重和更新规则的选择。受生物学中集合连通性的启发，我们通过添加集合连接并将这些连接嵌入到单纯复形中来扩展 Hopfield 网络。单纯复形是图的高维类似物，它自然地表示成对和成组关系的集合。我们表明，我们的单纯 Hopfield 网络增加了记忆存储容量。令人惊讶的是，即使连接仅限于与全成对网络大小相同的小随机子集，我们的网络仍然优于成对网络。这样的场景包括非平凡的单纯拓扑。我们还测试了类似的现代连续 Hopfield 网络，为改进 Transformer 模型中的注意力机制提供了一条潜在的有希望的途径。
超导能隙振荡: 到底来自配对密度波还是拆对散射?
在1965年在Sinica Acta Physica发表的开创性作品中，Yu Lu指出，超导间隙在超导体中表现出较弱的调制较弱。在过去的十年中，一系列的高分辨率扫描隧道显微镜工作报告了某些超导体中的超导差距调制弱，并将这些现象解释为成对密度波。与Yu Lu的发现一致，Lee D H等。指出，在许多情况下，成对散射的干扰效应也会导致空间中的超导间隙调制。我们将讨论这两种机制的区别和统一，以及它们与最近的实验观察的相关性。
204 KSQ-004：SOCS1和Regnase-1的无偏成对发现是顶级CRISPR/CAS9双编辑组合，增强了对实体瘤的体内效力
背景CRISPR/CAS9基因编辑以增强T细胞产物细胞thera-therapies（ACT）的抗肿瘤活性（ACT）是一种有前途的方法，用于治疗实体瘤患者。我们开发了一种体内CRISPR^2筛选方法，并询问了顶部双重编辑组合，从而增强了T细胞抗肿瘤功能。我们发现，在T细胞靶标的所有可能的双编辑组合中，Regnase-1和SOCS1的失活导致体内抗肿瘤T细胞效能的最大增强。我们将这些发现应用于发现KSQ-004，这是一种Regnase-1/ SOCS1双重编辑的人CRISPR/ CAS9工程的TIL（ETIL）疗法，目前正在开发用于治疗的使用。我们生成了随机配对的CRISPR指南图书馆（CRISPR2），以先前的单基因免疫CRISPROMICS®屏幕为目标。crispr^2库具有超过1200个基因对的 crispr^2，在相关的合成性肿瘤模型中筛选在原代小鼠OT1和PMEL-TCR-TG-T细胞中。 然后在免疫疗法 - 饮食性B16F10转移性肺肿瘤模型中评估顶部双编辑组合。 在小鼠TIL模型中进一步评估了顶部组合的功效，其中从B16-OVA肿瘤中扩展了从B16-ova肿瘤进行扩展，并在体内进行了设计，并采用转移到肿瘤轴承宿主中以进行有效评估。 在CRISPR^2屏幕中测试的1200+组合的结果，Regnase-1/SOCS1组合在顶级双重编辑中排名，与对照组相比，这种组合增强了T细胞浸润到肿瘤> 3500倍。crispr^2，在相关的合成性肿瘤模型中筛选在原代小鼠OT1和PMEL-TCR-TG-T细胞中。然后在免疫疗法 - 饮食性B16F10转移性肺肿瘤模型中评估顶部双编辑组合。在小鼠TIL模型中进一步评估了顶部组合的功效，其中从B16-OVA肿瘤中扩展了从B16-ova肿瘤进行扩展，并在体内进行了设计，并采用转移到肿瘤轴承宿主中以进行有效评估。在CRISPR^2屏幕中测试的1200+组合的结果，Regnase-1/SOCS1组合在顶级双重编辑中排名，与对照组相比，这种组合增强了T细胞浸润到肿瘤> 3500倍。在检查点治疗难治性B16F10肺转移模型中进行的研究表明，Regnase-1/SOCS1双重编辑的PMEL-TCR-TG-TG-T细胞相对于对照组赋予了显着的SUR-VIAL益处，显着将动物中位数存活从21天延长至53天。进一步，regnase-1+SOCS1编辑的小鼠直到分离并从B16-ova肿瘤扩展并扩展，在将肿瘤重新灌注后完全控制了宿主，这表明该编辑组合通过这种编辑组合恢复了肿瘤经验丰富的蒂尔斯。将这些见解用于治疗用途，我们发现了KSQ-004，一种人类的Regnase-1/SOCS1双编辑CRISPR/CAS9设计的TIL（ETIL）。的方法来制造来自黑色素瘤和NSCLC肿瘤样品的KSQ-004，其依然表现出可靠的膨胀和可行性，可与未经编辑的对照截至，两种焦油的敲除超过90％。重要的是，KSQ-004在自体肿瘤刺激后产生升高的IFNγ，并在体外对肿瘤球体施加了更大的控制。结论我们使用了一种新型的CRISPR^2屏幕方法来识别Regnase-1/SOCS1作为肿瘤微环境中T细胞功能的顶级双编辑组合。，我们将这些发现转化为治疗用途，并发现了KSQ-004（一种设计的双重编辑的ETIL疗法，旨在提高抗肿瘤效力和针对实体瘤的持久性。
混合会员随机块模型
考虑由成对测量组成的数据，例如对象对之间是否存在链接。例如，这些数据出现在蛋白质相互作用和基因调控网络、作者-收件人电子邮件集合和社交网络的分析中。使用概率模型分析成对测量需要特殊的假设，因为通常的独立性或可交换性假设不再成立。在这里，我们引入了一类用于成对测量的方差分配模型：混合成员随机块模型。这些模型结合了实例化密集连接块（块模型）的全局参数和实例化连接中节点特定变异性的局部参数（混合成员）。我们开发了一种用于快速近似后验推理的通用变分推理算法。我们展示了混合成员随机块模型的优势，并将其应用于社交网络和蛋白质相互作用网络。关键词：分层贝叶斯、潜在变量、均值场近似、统计网络分析、社交网络、蛋白质相互作用网络
用不完整的标签学习半监督的脑电图...
摘要 - 电子脑摄影（EEG）是情绪识别的客观工具，并显示出令人鼓舞的表现。但是，标签稀缺问题是该领域的主要挑战，这限制了基于脑电图的情绪识别的广泛应用。在本文中，我们提出了一个新型的半监督转移学习框架（EEGMATCH），以利用标记和未标记的脑电图数据。首先，开发了基于EEG-MIXUP的数据增强方法，以生成更有效的模型学习示例。第二，提出了一种半监督的两步成对学习方法来桥接原型和实例的成对学习，其中原型成对的成对学习测量了EEG数据与EEG类别的EEG数据与实例学习的全局关系，以及实例学习捕获EEG数据之间的本地固有关系。第三，引入了半监督的多域适应性，以对齐多个域（标记为源域，未标记的源域和目标域）之间的数据表示，其中分布不匹配被缓解。在两个基准数据库（种子和种子-IV）上进行了广泛的实验