NSF扩大量子信息科学与工程轨道1奖授予田纳西州立大学(MTSU)的能力,用于建立一项全面的量子信息科学与工程(QISE)计划,旨在研究研究,教育和扩大量子技术的参与。与布法罗大学合作,该项目旨在优化Qubit-Photon相互作用,至关重要,至关重要。进行的研究的主要目的是为使用外部现场协议控制量子发射器提供理论建模和分析。该项目的目标是将这些控制协议集成到量子网络模拟器中,以证明网络性能的切实改进。该项目提供了各种各样的学习机会,可访问本科QISE课程,早期研究培训,专门针对代表性不足的团体和指导机会的专业研讨会。项目团队还将在QISE和吸引高中生的夏令营中进行教师培训,这引发了早期认识和对量子科学的兴趣。多样化的计划旨在将MTSU建立为该地区繁荣的QISE研究和教育中心。
我们的发现表明,LLM等LLMS产生的合成数据虽然对于早期研究和假设产生很有价值,但在准确地代表现实世界社交媒体动态方面有局限性。主要限制在于它依赖语义相似性而不是实际的共发生数据,这可能会导致与现实世界趋势脱节。但是,CHATGPT确定的类别和手动编码之间的重叠表明,LLMS仍然对主题探索很有用。未来的研究应专注于通过整合实时社交媒体数据来改善LLM模型,从而更好地反映实际趋势和共处模式。通过实时数据刮擦或对主题标签使用的上下文理解增强AI可以使合成数据更可靠。此外,将AI生成的见解与手动验证相结合可以提高社交媒体研究中的准确性和生产力。混合方法,AI和人类专业知识共同起作用,提供了一种有效的方法来分析大型数据集,同时确保
摘要 - 技术的预测已为Terahertz(THZ)频率范围打开了大门,该频率范围要在不同的领域应用于各种应用。未来的通信技术,尤其是6G,还将由于其较大的带宽具有实现高数据速率的能力,因此也将使用THZ频带。在对Terahertz传播介质的早期研究中出现了巨大的损失。至关重要的是,设计适当的波导,可以将THZ波有效地整合到系统中,并以最小的损失,并易于传输数据并克服自由空间损失问题。通信,传感和其他应用参数受传输损失的高度影响;因此,需要低传输损失和分散损失波导设计才能适当利用。在本文中,研究了在Terahertz频率范围内运行的不同类型的波导中传输损失减少的综述。还讨论了几类THZ波导的设计和实验设置,以最大程度地减少传输损失。审查研究表明,这些波导可能是未来6G通信的有希望的传输媒介。
CRISPR-Cas(成簇的规律间隔的短回文重复序列 - CRISPR 相关核酸酶)防御系统已多次自然地用于指导 RNA 定向转座。在所有情况下,转座子 Tn7 相关的各种元件都参与了转座。Tn7 严格控制转座;只有当专用靶位选择蛋白识别特殊靶标时,转座酶才会被激活。Tn7 和与 CRISPR-Cas 系统合作的 Tn7 样元件进化出了互补的靶向途径:一条途径识别染色体中高度保守的位点,另一条途径靶向能够进行细胞间转移的移动质粒。Tn7 和 Tn7 样元件将单一整合传递到它们识别的位点,并控制整合事件的方向,为未来用作可编程基因整合工具提供了潜力。早期研究表明,引导 RNA 介导的转座系统可以适应不同的宿主,甚至在微生物群落内,这表明将这些系统设计为强大的基因编辑工具具有巨大的潜力。
摘要:缺氧诱导因子 1α (HIF-1 α ) 是一种调节细胞对缺氧反应的转录因子,在所有类型的实体肿瘤中均上调,导致肿瘤血管生成、生长和对治疗的抵抗。肝细胞癌 (HCC) 是一种血管丰富的肿瘤,也是一种缺氧肿瘤,因为与其他器官相比,肝脏处于相对缺氧的环境。经动脉化疗栓塞术 (TACE) 和经动脉栓塞术 (TAE) 是局部区域疗法,是 HCC 治疗指南的一部分,但也会加剧肿瘤缺氧,如肝栓塞后 HIF-1 α 上调所见。缺氧激活前药 (HAP) 是一类新型抗癌剂,在缺氧条件下被选择性激活,可能用于缺氧 HCC 的靶向治疗。针对缺氧的早期研究显示出有希望的结果;然而,还需要进一步研究来了解 HAPs 联合栓塞治疗 HCC 的效果。本综述旨在总结目前关于缺氧和 HIF-1 α 在 HCC 中的作用以及 HAPs 和肝脏栓塞的潜力的知识。
在本文中,我们回顾了 19 世纪关于言语和语言神经生物学的概念,包括 Franz Gall、Jean-Baptiste Bouillaud、Simon Alexandre Ernest Aubertin、Marc Dax、Paul Broca 和 Carl Wernicke 的开创性工作。我们研究了这些早期研究如何以神经系统疾病研究为基础,通过神经心理学和心理语言学理论和模型扩大了其范围。然后,我们讨论了重大技术进步如何导致重要的范式转变,通过这种转变,大脑研究逐渐脱离了疾病研究,成为对所有年龄段的个体的研究,无论是否有脑病理或语言障碍。过去四十年中开展的大量神经成像研究探讨了语言的各个方面,补充了(并且经常挑战)对语言产生的传统观点。例如,我们对“运动语言中心”的理解已经完全转变。大脑优势的概念也得到了重新审视。最后,我们讨论了 21 世纪言语和语言神经生物学所面临的挑战和争议,以及支持言语和语言功能的神经结构的现代观点。
1 有关本研究项目方法的详细讨论,包括标签背后的逻辑,请参阅 Williamson 和 Wright (2010a,b)(简而言之,许多我们称之为新货币主义者的人认为旧货币主义著作中的某些东西有吸引力,但不是全部,并对旧凯恩斯主义或新凯恩斯主义方法持怀疑态度)。有关较新的调查,请参阅 Lagos 等人(2017)或 Nosal 和 Rocheteau(2017);有关具有类似精神的早期研究,请参阅 Kareken 和 Wallace (1980)。另外,为避免混淆,请注意新货币主义经济学不同于最近成为新闻的现代货币理论。事实上,这两者在许多方面截然相反 — — 例如,前者力求理论严谨,而且相当技术性,而后者似乎更多地基于直觉和对某些我们难以证明的政策的偏好。尤其是新货币主义者不主张政府通过印钞来向我们提供大量商品和服务,主要是因为我们不认同他们印钞不会引起通货膨胀的信念,而这一信念并没有理论或历史数据的支持。
• 验证并更新 2014 年总体规划预测。 • 制定 2024-2039 年的 15 年拘留设施总体规划。 • 为现有设施的使用和未来需求制定创造性解决方案,目标是更换老化设施并改善现有监狱场地。 • 确定与翻新现有设施、拆除旧监狱和建造新拘留设施方案相关的成本和时间表。马里科帕县监狱系统总体规划结合了早期研究、建筑评估和 1997-2023 年报告的可行工作,为该县制定了资本投资建议,供其在未来 15 年的规划及以后考虑实施。马里科帕县总面积为 9,224 平方英里,截至 2020 年人口普查,人口为 4,420,568。马里科帕县 2024 年底的预计人口为 4,757,600。它是美国人口第四多的县,其监狱系统是美国十大监狱系统之一。截至 2019 年,马里科帕县监狱系统的囚犯人数位居美国第三位。
综述目的。机器学习 (ML) 是一种人工智能技术,允许计算机执行任务而无需明确编程。ML 可用于辅助诊断和预后脑部疾病。虽然最早的论文可以追溯到十多年前,但研究增长速度非常快。最新发现。最近使用 ML 进行诊断的研究已经从对特定疾病与对照的分类转变为鉴别诊断。大量研究致力于预测未来的患者状态。虽然许多早期研究都集中在神经影像作为数据源,但目前的趋势是多模式的整合。在目标疾病方面,痴呆症仍然占主导地位,但已经开发出针对各种神经和精神疾病的方法。总结。ML 在辅助诊断和预后脑部疾病方面非常有前景。尽管如此,我们认为,社区在将这些工具纳入临床常规方面仍有关键挑战需要解决:需要更广泛地采用有关验证和可重复研究的良好实践;需要广泛的泛化研究;需要可解释的模型来克服黑箱方法的局限性。关键词:人工智能;机器学习;转化研究;分类;预测 重点
幸存的经济虐待(SEA)是唯一一个旨在提高对经济虐待和改变其反应的认识的英国慈善机构。日常工作的慈善机构工作,以确保妇女不仅要生存,而且要蓬勃发展。SEA是由现在的首席执行官Nicola Sharp-Jeffs博士于2017年成立的,她的2016年丘吉尔(Churchill)奖学金是美国和澳大利亚的奖学金,以了解应对财务滥用的最佳实践。夏普·杰夫斯博士还在英国进行了一些关于经济和财务虐待的早期研究,并且是伦敦大都会大学的儿童和女人虐待研究部(CWASU)的名誉研究员。这项研究是对凯瑟琳·皇家博士进行的,凯瑟琳·皇家博士在达勒姆大学的暴力与虐待研究中心(CRIVA)完成了博士学位。它是由罗莎·威尔逊·加尔伍德(Rosa Wilson-Garwood)监督的,他拥有十多年的设计,研究和评估国际妇女权利计划的经验,并领导了SEA的证据职能。Kathryn和Rosa是CWASU的同学。SEA努力确保我们的工作反映了高质量的证据,并植根于幸存者的经验。