摘要:代谢综合征(METS)意味着胰岛素抵抗构成该疾病的主要标志的不同情况。这种疾病会导致心血管并发症发展的高风险,并在肠道轴(胰腺,原发性肝脏和大肠) - 相关的免疫力方面造成其损失。免疫因子(IF)对免疫代谢反应的调节已成为肠道轴代谢和免疫健康的关键决定因素。if植物种子的体外和临床前有效性主要在处理各种免疫代谢和炎症性疾病方面。直到最近才进行了免疫学研究,才确定了先天肠道免疫的参与,以有效控制大都会大都会的主要特征之前发炎的肝脏的免疫改变。然而,IFS与特定肠道轴相关的MetS的免疫代谢失衡的综合分析和因果关系之间的因果关系的证明仍然不明确。在此,对METS中具有重要作用的IF以及在动态相互作用中具有重要作用的IF在功能分化(即单核细胞/巨噬细胞)的功能分化中,会使疾病恶化或改善,这可能是至关重要的。这些细胞的适当中间表型的发展可以显着有助于维持T Regs和先天淋巴样细胞的功能,以预防和治疗MetS和相关的合并症。
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将大型语言模型纳入生产系统中,以增强任务自动化和灵活性向自主系统M.Sc。Yuchen Xia,B.Sc. Jize Zhang,博士。 Nasser Jazdi,博士教授。 H。 c。 Michael Weyrich Yuchen.xia@ias.uni-stuttgart.de,st171260@stud.uni-stuttgart.de,nasser.jazdi@ias.unis.uni-stuttgart.de,Michael.weyrich@weyrich@ia.unis.unis.unis.uni-stuttgart.de工业工业自动化和软件工程学<Yuchen Xia,B.Sc.Jize Zhang,博士。 Nasser Jazdi,博士教授。 H。 c。 Michael Weyrich Yuchen.xia@ias.uni-stuttgart.de,st171260@stud.uni-stuttgart.de,nasser.jazdi@ias.unis.uni-stuttgart.de,Michael.weyrich@weyrich@ia.unis.unis.unis.uni-stuttgart.de工业工业自动化和软件工程学<Jize Zhang,博士。Nasser Jazdi,博士教授。H。 c。 Michael Weyrich Yuchen.xia@ias.uni-stuttgart.de,st171260@stud.uni-stuttgart.de,nasser.jazdi@ias.unis.uni-stuttgart.de,Michael.weyrich@weyrich@ia.unis.unis.unis.uni-stuttgart.de工业工业自动化和软件工程学<H。 c。 Michael Weyrich Yuchen.xia@ias.uni-stuttgart.de,st171260@stud.uni-stuttgart.de,nasser.jazdi@ias.unis.uni-stuttgart.de,Michael.weyrich@weyrich@ia.unis.unis.unis.uni-stuttgart.de工业工业自动化和软件工程学<
比利时Javier P. Gisbert P. Gisbert Gastroenterology系鲁汶大学医院胃肠病学和肝病学系。 公主卫生研究所(IIS-PRINCESA),马德里大学(IIS-princesa) ngelo医院,LOURES胃肠病学部,轻型医院,里斯本葡萄牙皮埃尔·埃洛尔(Pierre Pierre Ellul)胃肠病学部,马耳他Alaa alaa alaa el-hussuna opensourceresearch组织(OSRC.NETWORK)比利时Javier P. Gisbert P. Gisbert Gastroenterology系鲁汶大学医院胃肠病学和肝病学系。公主卫生研究所(IIS-PRINCESA),马德里大学(IIS-princesa) ngelo医院,LOURES胃肠病学部,轻型医院,里斯本葡萄牙皮埃尔·埃洛尔(Pierre Pierre Ellul)胃肠病学部,马耳他Alaa alaa alaa el-hussuna opensourceresearch组织(OSRC.NETWORK)公主卫生研究所(IIS-PRINCESA),马德里大学(IIS-princesa) ngelo医院,LOURES胃肠病学部,轻型医院,里斯本葡萄牙皮埃尔·埃洛尔(Pierre Pierre Ellul)胃肠病学部,马耳他Alaa alaa alaa el-hussuna opensourceresearch组织(OSRC.NETWORK)
NPS 关于在学术工作中披露生成式 AI 使用的指导 DoD 关于使用生成式 AI 的临时指导强调了透明度和引用的必要性,期望学生和作者对在生成式 AI 帮助下生成的文档进行标记。同样,在学术研究、出版、作者和学习环境中也正在建立标准,以承认 AI 在准备手稿和完成课程作业中的作用。如果您计划使用或已经使用生成式 AI 作为编写课程作业或论文作业的工具,请首先确保您的使用符合教授或顾问的政策。如果您不确定您的使用是否符合教职员工的政策,请不要想当然。直接询问您的教授或顾问,向他们提供您计划如何使用或已经使用生成式 AI 的具体示例。当您使用生成式 AI 可能会引入您未创建的元素(例如,措辞、图像、代码)时,您需要向读者和利益相关者(例如,教授、顾问、出版商、赞助商)披露 AI 的使用情况。即使您已获得使用 AI 的许可,也请包含简短、描述性的披露声明。有关更多背景信息,请查看 NPS 学术荣誉准则和 NPS 关于使用生成式 AI 的临时指导。披露声明
1 Key Laboratory of Automobile Materials Ministry of Education, School of Materials Science & Engineering, Electron Microscopy Center, International Center of Future Science, Jilin Provincial International Cooperation Key Laboratory of High-Efficiency Clean Energy Materials, Jilin University, China 2 Key Lab of Bionic Engineering, Ministry of Education, Jilin University, China 3 Shenyang National Laboratory for Materials Science, Institute of Metal Research, Chinese Academy of Sciences, China 4协同极端状况高压科学中心,中国吉林大学物理学学院的州主要实验室5
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1>用您的手稿ID编号(在此处双击以进行编辑)<以脑为工业故障诊断的尖峰神经网络:调查,挑战和机会Huan Wang,Yan-Fu Li,IEEE和Konstantinos Gryllias高级成员和Konstantinos Gryllias的这项工作已提交给IEE EEE,以供IEE EEE。版权可以在不通知的情况下传输,此后不再可以访问此版本。摘要 - 近几十年来,工业故障诊断(IFD)已成为与检测和收集有关工业设备健康状况的重要信息的关键纪律,从而促进了失败类型和严重性的识别。追求精确有效的故障识别引起了极大的关注,最终集中于自动化设备监控以防止安全事故并减少对人工劳动的依赖。人工神经网络(ANN)的出现在增强智能IFD算法方面发挥了作用,尤其是在大数据的背景下。尽管有这些进步,但ANN是一种简化的仿生神经网络模型,表现出固有的局限性,例如资源和数据依赖性以及受限的认知能力。为了解决这些局限性,建立在脑启发的计算原理的第三代尖峰神经网络(SNN)已成为有希望的替代方案。SNN的特征是其生物神经元动力学和尖峰信息编码,在表示时空特征方面具有出色的潜力。因此,开发基于SNN的IFD模型已获得动力,表现出令人鼓舞的性能。尽管如此,该领域缺乏系统的调查来说明当前情况,挑战和未来的方向。因此,本文系统地回顾了基于SNN的模型的理论进展,以回答SNN是什么问题。随后,它审查和分析了现有的基于SNN的IFD模型,以解释为什么需要使用SNN以及如何使用SNN。更重要的是,本文系统地回答了IFD中SNN的挑战,解决方案和机会。索引术语 - 智能诊断,工业健康监测,尖峰神经网络,深度学习。