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在体外检测海洋无脊椎动物干细胞 多发性硬化症的间充质干细胞衍生的神经祖细胞疗法的演变：从概念到诊所 预测chidamide在... 患者中的效率 青少年在学业中使用和感知的有用性：探索他们与执行功能和学术成就的关系 心理刺激和社会行为 从欧洲法规的角度来看，机器人和AI进入医疗保健：谁负责医疗事故？ 8周有氧运动
Marine invertebrate stem cells (MISCs) represent a distinct category of pluripotent and totipotent cells with remarkable abilities for self-renewal and differentiation into multiple germ layers, akin to their vertebrate counterparts.这些独特的细胞在整个生物体的成年生活中持续存在，并且在各种成年海洋无脊椎动物门中都被观察到。MISC在许多生物学过程中起着至关重要的作用，包括针对海洋无脊椎动物的发育生物学现象，例如衰老，延迟衰老，全身再生和无性繁殖。此外，它们是研究干细胞生物学的宝贵模型。尽管有很大的能力，但有关MISC的信息仍然很少，并且在科学文献中散布了。在这篇综述中，我们通过阅读研究和检测各种海洋无脊椎动物生物中的MISC的文章，仔细地收集并汇总了有关杂项检测的有价值信息。审查开始于定义杂项并突出与脊椎动物相比的独特特征。然后，它讨论了无脊椎动物和脊椎动物研究中使用的杂项检测和体外技术的共同标记。这项全面的综述为研究人员和科学家提供了有关海洋无脊椎动物生物中的MISC特征，检测方法和相关生物学现象的凝聚和简洁概述。我们旨在为对海洋无脊椎动物干细胞感兴趣的研究人员和科学家提供宝贵的资源，从而更好地理解其对生物学的广泛意义。随着科学技术的持续进步和对海洋无脊椎动物物种的持续探索，我们预计进一步的发现将扩大我们对MISC的知识及其对生物学的广泛意义。
在生成无监督的域适应中，持续预训练的有用是如何有用的？
最新的规模突破使强大的生成语言模型的出现以及通过将这些模型调整为各种任务的能力，可以通过将它们投入到提示或指令中。在这种景观中，无监督的域适应性（UDA）或利用从标记的源域到未标记的目标域的知识的问题已被遗留下来，最近仍在解决犯罪性犯罪分类的最新UDA方法。特别是，在生成环境中探索了两种流行的UDA方法，涉及持续的预训练（CPT）和学习域的不变表示形式。在这项工作中，我们评估了CPT对生成UDA的实用性。我们首先进行经验评估，以衡量CPT和强大方法之间促进域的权衡。我们进一步评估了CPT的质量扩展到不同体系结构，调整方法和数据制度的程度。然后，我们通过研究其在目标域上的分类性能在多大程度上使CPT的使用。最后，我们试图了解CPT改善未标记目标域上的分类性能的机制。我们的发现表明，该模型暗中学习了下游任务，同时预测掩盖的单词可以为该任务提供信息。我们的工作将UDA研究的主体与教学调整联系起来，从而朝着更广泛的现代语言模型迈出了第一步。我们的代码可在https://github.com/uppaal/ cpt-generative-uda上找到。
有用的提示 - 您的网络声明表格 - ICARE
◦然后，该机构必须对支持网络安全控制或风险管理实践的实施的政策和流程的成熟度进行评估。◦代理商可以从“部分对齐”，“主要对齐”或“完全对齐”中选择。•每个机构都应审查“成熟度级别的定义”（附录1），以了解如何评估每个问题中所述的每种缓解策略的成熟度。每个成熟度都有不同的含义。•到期描述符是对网络安全控制或风险管理实践与网络安全标准一致的确认。•对于“不”响应，成熟描述符会自动默认为“不对齐”并跳到下一个问题。•本帮助指南的末尾有一个词汇表（附录2），其中包括网络声明中使用的一些单词和解释。
人工智能，体育教育的有用盟友......
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研究基础设施对罕见疾病有用
- 国际RD研究联盟（IRDIRC）认可资源 - 长生不老药核心数据资源 - 人类Variome项目推荐系统 - 全球核心生物数据资源73基础架构已被Orphanet确定并分为10个类别：基因组沉积和分析平台；生物群，生物测量，细胞系，动物模型，患者登记剂，致病剂；翻译和临床研究；化学文库，高通量药物筛查和分子的生产/纯化；体内，细胞和分子成像；基因和细胞疗法；知识库；生物信息学；研究工具；结构生物学和生命科学资源。
韩国政府公务员感知易用性和感知有用性与智能家居技术采用意向的关系
科技的飞速发展给我们日常生活的各个方面带来了重大变化，包括我们的家庭。物联网 (IoT) 的发展仍处于早期阶段。然而，以前的研究往往缺乏从特定客户的角度理解问题的重点。公务员在智慧城市计划的实施和采用意向中发挥着至关重要的作用，因为他们是国家的骨干。感知易用性和感知有用性是影响一个人对采用意向技术的看法和态度的两个关键因素。探索公务员采用智能家居技术的意愿至关重要。这项研究旨在调查感知易用性和感知有用性与霹雳州金打市公务员采用智能家居技术的意愿之间的关系。调查通过 WhatsApp 和实体分发进行，回复率为 80%（226 名受访者中有 182 名）。根据描述性分析，采用智能家居技术的意向、感知易用性和感知有用性的平均得分较高。至于 Spearman 相关系数分析，显示感知易用性和感知有用性两个独立变量与智能家居技术采用意愿之间的关系最为密切。所发现的见解可以为智能家居开发人员提供宝贵的指导，帮助他们了解公务员对采用智能家居技术的倾向。
在Covid-19的育儿中心的虚拟机器人关注幼儿心理健康咨询：培训方法和可接受性和有用性
方法：十名幼儿顾问接受了多媒体/模拟培训和与虚拟触觉机器人咨询有关的每周实践社区。移动机器人咨询设备被部署到一个多语言大都市地区的16个育儿中心，作为大型随机对照试验的一部分。顾问培训了托儿工作人员（14名中心董事和58名教师），以了解如何接受虚拟触发机器人咨询。从育儿人员和顾问那里收集了技术可接受性和吸收技术的衡量标准。使用了一种混合方法方法，包括多级建模和焦点小组，以检查虚拟触觉机器人咨询实施的咨询，可接受性，障碍和促进者的咨询。
EEG-SVRec：短视频推荐中带有用户多维情感参与标签的 EEG 数据集
近年来，短视频平台广受欢迎，视频推荐的质量对于留住用户至关重要。现有的推荐系统主要依赖于行为数据，但由于数据稀疏、偶然交互或个人习惯噪声等问题，行为数据在推断用户偏好时受到限制。为了应对这些挑战并更全面地了解用户的情感体验和认知活动，我们提出了EEG-SVRec，这是第一个具有短视频推荐中用户多维情感参与标签的EEG数据集。该研究涉及30名参与者并收集了3,657次交互，提供了丰富的数据集，可用于更深入地探索用户偏好和认知活动。通过结合自我评估技术和实时、低成本的EEG信号，我们可以更详细地了解用户的情感体验（效价、唤醒、沉浸感、兴趣、视觉和听觉）及其行为背后的认知机制。我们通过推荐算法建立了评分预测基准，结果表明，加入 EEG 信号后，评分预测效果显著改善。此外，我们展示了该数据集在洞察推荐系统中用户行为背后的情感体验和认知活动方面的潜力。这项工作通过利用 EEG 信号和多维情感参与分数中包含的丰富信息，为增强短视频推荐提供了一种新颖的视角，为未来短视频推荐系统的研究铺平了道路。数据集可在 https://github.com/hezy18/EEG-SVRec 上找到
启用有用的NISQ应用程序的战略途径
关于当前NISQ设备上的量子计算，包括嘈杂的Qubits和需要不可忽略的经典计算作为算法的一部分，具有实用性，并将为科学和工业应用提供有关传统计算方面的优势。在该立场论文中，我们认为，尽管现实世界中的NISQ量子量尚未超过其经典对应物，但战略方法可用于促进工业和科学应用的进步。我们已经确定了三种关键策略，以指导NISQ计算实现实用且有用的实现。首先，优先考虑“杀手级应用程序”的识别是一个关键点。证明NISQ设备具有独特功能的应用程序可以催化更广泛的发展。我们建议将重点放在固有的量子上，例如将量子化学和材料科学作为有前途的领域指向。这些领域有可能表现出益处，为其他应用程序设定基准。其次，将AI和深度学习方法整合到NISQ计算中是一种有前途的方法。诸如量子物理信息的神经网络和可区分量子电路（DQC）之类的示例证明了量子计算与AI之间的协同作用。最后，认识到NISQ计算的跨学科性质，我们主张采用共同设计方法。实现经典计算和量子计算之间的协同作用需要在共同设计的量子应用程序，算法和编程环境以及
凸面集的图形，带有用于最佳控制的应用程序...
本文在组合和凸优化的界面上引入了一类新的问题。我们考虑每个顶点与凸面程序配对的图形，每个边缘通过额外的凸成本和约束来串联两个程序。我们将这样的图称为凸集（GCS）的图。在GCS上，我们可以制定任何可以通过普通加权图制定的优化问题，顶点和边缘的标量成本。实际上，对于凸面程序中变量的任何固定选择，GCS都会简化为加权图，例如，我们可以在其中寻找，例如路径，匹配，旅行或最低成本的生成树。GCS问题中的挑战在于共同解决问题的离散和连续组成部分。通过组合图形的建模能力和凸优化，GCSS是一个灵活的框架，可以制定和解决许多现实世界中的问题。图形和组合目标（例如，找到路径或巡回赛）模拟了问题的高级离散骨架。凸成本和约束填补了低级连续的细节。本论文的主要贡献是解决任何GCS问题的有效而统一的方法。从加权图上优化问题的整数线性编程公式开始，此方法将相应的GCS问题作为有效的混合构成凸点程序（MICP）制定。然后，可以使用公共分支和结合的求解器将此MICP求解为全局最优性，或者大约通过将其凸松弛的溶液四舍五入。重要的是，MICP及其解决方案的配方都是完全自动的，并且我们框架的用户不需要在混合构成优化方面的任何专业知识。我们首先以一般术语描述GCS框架和MICP的表述，而没有以GC在GC上解决的特定组合问题为前提。我们通过跨越物流，运输，调度，导航和计算几何形状的多个示例来说明我们的技术。然后，我们专注于GC中的最短路径问题（SPP）。这个问题特别有趣，因为它概括了各种多阶段的决策问题，并且使用我们的技术可以非常有效地解决。我们考虑了SPP在GC中的两个主要应用：动力学系统和无碰撞运动的最佳控制