摘要。氢驱动的高超音速飞机的设计旨在以大约30-40 km的速度在中间平流层中行驶。这些飞机可能会对与气候相关的物种(如平流层水蒸气,臭氧和甲烷)产生相当大的影响,从而有助于气候变暖。高超音速空调对大气成分的影响,反过来,对辐射频道的影响取决于巡航高度。然而,与发射高度的变化相反,目前尚不清楚发射纬度变化的差异。使用大气化学通用循环模型,我们表明,发射纬度的变化对扰动和平流层调整后的辐射强迫的影响要大于发射高度的变化。我们的结果包括水蒸气和氮排放的个体影响,以及未燃烧的氢,对中大气中的水蒸气,臭氧和甲烷以及所得的辐射强迫。水蒸气的寿命延续了已知的trop骨增长,并且在平流层中部近6年。我们的结果表明,由高超音速飞机排放引起的大气组成变化如何受到酿酒师-Dobson循环等大规模过程的控制,并且取决于发射的纬度,局部现象(如极地平流层云)。分析包括对臭氧和水蒸气的模型评估,并具有卫星数据的数据,并采用了一种新的方法,将模拟年减少三分之一。未来的超声研究的前景是对季节性敏感性和模拟的分析,并从燃烧液化的天然气而不是液体氢中排放出来。
到2021年估计,糖尿病在全球影响5.366亿人,据估计,2045年的患病率估计从10.5%上升到10.5%至12.2%(7.832亿)(1)。大约90-95%的糖尿病是2型糖尿病(2)。2型糖尿病及其后果的全球成本大大增加(3)。甲状腺功能障碍和糖尿病紧密相关,因为甲状腺激素的中央和外围控制对葡萄糖稳态有影响(4);胰岛素敏感性可以调节甲状腺激素的反馈(5)。 糖尿病患者甲状腺疾病的患病率很高,反之亦然(6)。 甲状腺功能亢进和甲状腺功能减退症都与糖尿病的发展有关(7)。 在人群研究中,证据表明,甲状腺功能的变化即使在正常范围内也可能与复杂的病理生理机制下的糖尿病风险有关(8)。 甲状腺激素和甲状腺激素(TSH)在下丘脑 - 垂体 - 甲状腺轴的负反馈回路下呈负相关(9)。 正常的甲状腺激素代谢和作用需要足够的细胞受体(10)。 高甲状腺激素和高TSH的共同发生代表对普通人群中对甲状腺激素的抗性(11)。 甲状腺激素敏感性即使在甲状腺功能亢进群中也是代谢健康的(12,13)。 先前的研究报道了甲状腺激素敏感性与糖尿病或糖尿病前期的横截面关联(12、14、15)。甲状腺功能障碍和糖尿病紧密相关,因为甲状腺激素的中央和外围控制对葡萄糖稳态有影响(4);胰岛素敏感性可以调节甲状腺激素的反馈(5)。糖尿病患者甲状腺疾病的患病率很高,反之亦然(6)。 甲状腺功能亢进和甲状腺功能减退症都与糖尿病的发展有关(7)。 在人群研究中,证据表明,甲状腺功能的变化即使在正常范围内也可能与复杂的病理生理机制下的糖尿病风险有关(8)。 甲状腺激素和甲状腺激素(TSH)在下丘脑 - 垂体 - 甲状腺轴的负反馈回路下呈负相关(9)。 正常的甲状腺激素代谢和作用需要足够的细胞受体(10)。 高甲状腺激素和高TSH的共同发生代表对普通人群中对甲状腺激素的抗性(11)。 甲状腺激素敏感性即使在甲状腺功能亢进群中也是代谢健康的(12,13)。 先前的研究报道了甲状腺激素敏感性与糖尿病或糖尿病前期的横截面关联(12、14、15)。糖尿病患者甲状腺疾病的患病率很高,反之亦然(6)。甲状腺功能亢进和甲状腺功能减退症都与糖尿病的发展有关(7)。在人群研究中,证据表明,甲状腺功能的变化即使在正常范围内也可能与复杂的病理生理机制下的糖尿病风险有关(8)。甲状腺激素和甲状腺激素(TSH)在下丘脑 - 垂体 - 甲状腺轴的负反馈回路下呈负相关(9)。正常的甲状腺激素代谢和作用需要足够的细胞受体(10)。高甲状腺激素和高TSH的共同发生代表对普通人群中对甲状腺激素的抗性(11)。甲状腺激素敏感性即使在甲状腺功能亢进群中也是代谢健康的(12,13)。先前的研究报道了甲状腺激素敏感性与糖尿病或糖尿病前期的横截面关联(12、14、15)。然而,迄今为止,甲状腺激素敏感性与糖尿病发作的纵向关联仍然未知。考虑甲状腺功能障碍与糖尿病之间的共存,双向关系需要进一步的解释。因此,本研究旨在探索使用大型队列的甲状腺激素灵敏度指数和入射糖尿病之间的纵向关联。
植物已经发展出复杂的防御机制,以避免入侵潜在的病原体。尽管如此,改编的病原体部署效应子蛋白来操纵宿主的敏感性(S)基因,使植物防御能力无效。通过细菌病原体利用的植物基因的识别和突变对于产生具有持久和广谱耐药性的农作物很重要。由于潜在的多效性,突变体基因在抗性作物中的繁殖受到限制。新的基因组编辑技术为S基因的修饰开辟了新的可能性。在这篇综述中,我们着重于通过细菌操纵的S基因,并提出了其识别和精确修饰的方法。最后,我们提出编码转运蛋白的基因代表了一组新的S基因。
目标:我们旨在探索医疗保健学生的间歇性敏感性概况及其与您的关系,以开发有效的教育方法,以促进非歧视性患者护理。方法:我们进行了一项横断面问卷研究,涉及匈牙利的508国际(n = 100)和Lo-cal(n = 408)的医疗保健学生,可通过便利抽样。调查包括人口统计学,界面灵敏度量表和人际反应性。我们应用潜在概况分析以识别不同的灵敏度概况并使用多项式逻辑回归来估计几个背景变量在概况组成员身份上的预测能力。结果:出现了一个四核解:“跨文化上的范围”(n = 241),“跨文化不确定”(n = 76),“跨文化敏感”(n = 132)和“跨文化上拒绝”(n = 54)。模型(R 2 = 0.123; P = 0.001)表明,PSY-CHOLICY MADIO倾向于预测“不确定”组
摘要目的:癌细胞系的大量药物基因组学数据的快速积累为药物敏感性预测(DSP)提供了前所未有的机会,这是促进精度肿瘤学的关键先决条件。最近,生成的大语言模型(LLM)表明了自然语言处理领域(NLP)领域的各种任务的性能和概括。然而,药物基因组学数据的结构化格式对DSP中LLM的实用性提出了挑战。因此,这项研究的目的是多重的:适应结构化药物基因组学数据的及时工程,以优化LLM的DSP性能,评估LLM在现实世界DSP方案中的概括,并比较LLM的DSP性能与目前的Science-Science Baselines。方法:我们系统地研究了生成性预训练的变压器(GPT)作为四个公开基准药物基因组学数据集的DSP模型,这些模型由五种癌症组织类型的细胞系和肿瘤学和非综合药物进行分层。本质上,通过四个学习范式评估了GPT的预测格局在DSP任务中的有效性:零射击学习,几乎没有学习,微调和聚类预处理的嵌入。通过实施三个及时的模板(即指令,指导,预定,披肩)并将与药剂基因组相关的特征集成到提示中,为了促进GPT无缝处理结构化的药物基因组学数据,采用了域特异性新颖的及时工程。与最先进的DSP基准相比,GPT主张了卓越的F1性能我们验证了GPT在不同的现实世界DSP方案中的表现:跨组织概括,盲试和药物校园关联的分析以及顶级灵敏/抗性细胞系。此外,我们对GPT进行了比较评估,该评估是针对多个基于变压器的预验证模型和现有的DSP基准的。结果:在五个组织组的药物基因组学数据集上进行的广泛实验表明,微调GPT会产生最佳的DSP性能(28%F1增加,P值= 0.0003),然后群集预处理的GPT嵌入了GPT嵌入(26%F1增加,P-value = 0.0005),很少有gpt(I.但是,在零射击设置中的GPT具有很大的F1间隙,导致表现最差。在迅速工程的范围内,通过直接指导GPT有关DSP任务并诉诸简洁上下文格式(即指令 - 预备)来实现性能提高,从而导致F1性能增长22%;同时,从基因组学和/或分子特征衍生出的药物细胞线及时及格环境将F1得分进一步提高了2%。
用于决策支持的人工智能 (AI) 模型已经为放射学等临床环境开发出来,但很少有研究评估此类系统的潜在影响。在这项研究中,医生接受了胸部 X 光检查和诊断建议,其中一些是不准确的,并被要求评估建议质量并做出诊断。所有建议均由人类专家提供,但有些被标记为来自 AI 系统。作为一个群体,当建议似乎来自 AI 系统时,放射科医生会将建议评为质量较低;而任务专业知识较少的医生则不会这样认为。当参与者收到不准确的建议时,无论其来源如何,诊断准确率都会明显下降。这项工作提出了有关如何在临床环境中部署建议(AI 和非 AI)的重要思考。
大脑的连通性是局部密集且全球稀疏的,形成了一个小世界图,这是各种物种进化中普遍存在的原理,为有效的信息路由提供了通用解决方案。但是,当前的人工神经网络电路架构并不能完全包含小世界的神经网络模型。在这里,我们介绍了神经形态的镶嵌:一种非冯·诺伊曼收缩期架构,采用分布式备忘录来进行内存计算和内存路由,有效地实现了用于尖峰神经网络(SNNS)的小世界图形拓扑。我们使用具有130 nm CMOS技术的集成的备忘录,设计,制造和实验证明了马赛克的构建块。我们表明,由于在连接性中执行局部性,马赛克的路由效率至少比其他SNN硬件平台高一个数量级。这是Mosaic在各种边缘基准中实现竞争精度的同时。Mosaic为基于分布式尖峰的计算和内存路由的边缘系统提供了可扩展的方法。
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