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重新定义未知初级>的癌症扩展触点会破坏流量Kropp，Martina等。简短的沟通：糖尿病患者的泪液中催泪液的独特代谢特征 Ramzy，George Mourad等。人类中的Folfoxiri抗性诱导和表征Kropp，Martina等。简短的沟通：糖尿病患者的泪液中催泪液的独特代谢特征Ramzy，George Mourad等。人类
摘要：folfoxiri，即5-脂肪酸，奥沙利铂和伊立替康的组合是对结直肠癌（CRC）的第一线治疗，但非人性化和侵略性。在这项研究中，为了模仿被诊断为晚期CRC并接受Folfoxiri长期治疗的患者的临床状况，我们已经生成了用Folfoxiri长期治疗的CRC细胞克隆。与未得到治疗的调用相比，在所有四个细胞系中，对Folfoxiri的敏感性均显着损失，如2D培养和异型3D共培养所示。通过在肌动灯的组织中形态变化观察到获得的耐药性诱导。块状RNA测序表明，在SW620抗性细胞系中，葡萄糖转运蛋白家族5（GLUT5）的重要上调，而在LS174T耐药细胞系中，蛋白质酪氨酸磷酸酶磷酸酶S（PTPRS）的显着下调和氧气磷酸化酶脱氢酶含量（oxoglutarate eDhifeNAPE）（蛋白酪氨酸磷酸化酶受体S（PTPRS）的显着下调。通过RAS-RAF-MEK-ERK途径作用的优化的低剂量协同药物组合（ODC）克服了对Folfoxiri的抗性。ODC抑制了SW620和LS174T 3DCC中的细胞代谢活性，分别抑制了高达82％。
在GE，SB和TE元素系统中氮的氮掺入的光谱研究：迈向了解相变材料中氮效应的一步 开发用于拆卸应用的紧凑型Alpha和Beta摄像头 通过直接数字合成的可扩展低延迟FPGA体系结构量子验控制 智能写算法以增强RRAM宏的性能和可靠性 关键驱动因素和促使6G时代 全基因组关联研究确定了与法洛的四边形相关的12q24和13q32的基因座 用户实施例比较虚拟现实中半自治和完全捕获的头像运动 绿色回收方法处理锂离子电池电子废物 开发一个方法学框架，用于评估行星边界内电池升级的绝对可持续性 主动学习中的无监督未知检测 创新的多层OT选择器用于性能调整和提高可靠性 多层OTS选择器工程高温稳定性，可伸缩性和高耐力 模型驱动的设计空间探索模拟中的多机器人系统 燃油库，TAF-ID数据库和OC软件
氮化物材料中的氮掺杂是改善材料特性的一种有希望的方法。的确，GESBTE相位变化合金中的N掺杂已证明可以极大地提高其无定形相的热稳定性，这是确保最终相变存储设备的数据保留所必需的。尽管建议这种合金中的N掺杂导致GE-N键的优先形成，但有关键的进一步问题，尤其是SB-N和TE-N，并且结构排列尚不清楚。在本文中，我们介绍了使用大量的N含量从0到50 at at 50 at，我们介绍了沉积的元素GE，SB和TE系统及其氮化物（即Gen，SBN和10合金）的研究。％。通过傅立叶变换红外和拉曼光谱法研究了AS沉积合金。我们确定与GE-N，SB-N和TE-N键形成相关的主动振动模式，强调了N融合对这些元素系统结构的影响。我们进一步定性地将Gen，SBN和十个实验光谱与相关理想氮化物结构的“从头开始”进行了比较。最后，对氮化元素层的分析扩展到N掺杂的GESBTE合金，从而在记忆技术中采用的此类三元系统中对氮键有更深入的了解。
医疗政策 - 基因测试的微阵列测试未知初级（杯）起源的癌症
未知的原始（杯）原始描述/背景癌症（杯）占美国所有癌症病例的3％，详细的病史和物理以及放射学和组织学检测可以识别一些次要肿瘤的一些主要来源。1建议相应地确定可能的主要来源并指导治疗可能会改善健康结果。未知初级杯子的癌症是腺癌或未分化的肿瘤；少于它们可能是鳞状癌，黑色素瘤，软组织肉瘤或神经内分泌肿瘤。 骨肉瘤和软骨肉瘤很少产生未知主要的癌症。 最常见的原发性癌症最常见的主要部位是肺和胰腺，其次是结肠和胃，然后是肾脏，甲状腺，甲状腺和肝脏的乳腺，卵巢，前列腺和固体癌。 用于帮助识别杯子起源的常规方法包括彻底的病史和体格检查，胸部，腹部和骨盆的计算机断层扫描（CT）扫描；常规实验室研究；并针对特定体征和症状的有针对性评估。 2诊断和分类癌的未知主要癌症可以分为4个类别。 腺癌占未知主要癌症的70％。 神经内分泌肿瘤约为1％，鳞状细胞癌为5％，分化较差的癌症为20 -25％的未知主要癌症。 具有详细病理评估的杯子的活检可能包括对肿瘤的免疫组织化学（IHC）分析。未知初级杯子的癌症是腺癌或未分化的肿瘤；少于它们可能是鳞状癌，黑色素瘤，软组织肉瘤或神经内分泌肿瘤。骨肉瘤和软骨肉瘤很少产生未知主要的癌症。最常见的原发性癌症最常见的主要部位是肺和胰腺，其次是结肠和胃，然后是肾脏，甲状腺，甲状腺和肝脏的乳腺，卵巢，前列腺和固体癌。用于帮助识别杯子起源的常规方法包括彻底的病史和体格检查，胸部，腹部和骨盆的计算机断层扫描（CT）扫描；常规实验室研究；并针对特定体征和症状的有针对性评估。2诊断和分类癌的未知主要癌症可以分为4个类别。腺癌占未知主要癌症的70％。神经内分泌肿瘤约为1％，鳞状细胞癌为5％，分化较差的癌症为20 -25％的未知主要癌症。具有详细病理评估的杯子的活检可能包括对肿瘤的免疫组织化学（IHC）分析。IHC鉴定出存在不同类型肿瘤上的不同抗原，通常可以将上皮肿瘤（即癌）与黑色素瘤或肉瘤区分开。详细的细胞角蛋白面板通常可以进一步分类癌。但是，不同起源的肿瘤可能显示出重叠的细胞角蛋白表达。IHC的结果可能会提供狭窄的肿瘤起源可能来源的差异，但不一定是确定的答案。
具有未知单个粒子的量子过程层析成像...
量子过程层析成像 (QPT) 方法旨在识别（即估计）给定的量子过程。QPT 是一种主要的量子信息处理工具，因为它特别允许人们表征量子门的实际行为，而量子门是量子计算机的基石。然而，通常的 QPT 程序很复杂，因为它们对用作要表征过程的输入的量子态设置了几个约束。在本文中，我们扩展了 QPT 以避免两个这样的约束。一方面，通常的 QPT 方法要求人们知道，因此要非常精确地控制（即准备）用作所考虑量子过程输入的特定量子态，这很麻烦。因此，我们提出了一种盲目或无监督的 QPT 扩展（即 BQPT），这意味着这种方法使用的输入量子态的值是未知的和任意的，只是要求它们满足一些一般的已知属性（并且这种方法利用了所考虑量子过程的输出状态）。另一方面，通常的 QPT 方法要求人们能够准备相同（已知）输入状态的多个副本，这具有限制性。与此相反，我们提出了“单准备 BQPT 方法”（SBQPT），即只能对每个考虑的输入状态的一个实例进行操作的方法。这里通过数值验证的实用（S）BQPT 方法说明了这两个概念，在以下情况下：（i）使用随机纯态作为输入，并且它们所需的属性特别与定义它们的随机变量的统计独立性有关；（ii）所考虑的量子过程基于圆柱对称海森堡自旋耦合。作为基准，我们还引入了专用于所考虑的海森堡过程的非盲 QPT 方法，我们分析了它们的理论行为（这需要本文针对随机输入状态开发的工具），并通过数值测试它们对系统性和非系统性误差的敏感性，这些误差在实践中最有可能出现。这表明，即使对于非常低的准备误差（尤其是系统误差），这些非盲 QPT 方法的性能也远低于我们的 SBQPT 方法。我们的盲目和单一准备 QPT 概念可以扩展到更广泛的过程类别和基于其他量子态属性的 SBQPT 方法，如本文所述。
主动学习中的无监督未知检测
摘要 - 在本文中，我们研究了基于多层结构（ML）的创新卵子阈值开关选择器（OT）。多亏了物理化学分析和电特性，我们显示了如何通过每个单独的层化学计量，厚度和接口的工程来调整MLS的性质和结构。ge/n掺杂的MLS OT，从而揭示了Asepososed材料中存在的结构特征以及接口处的单个层之间的强相互作用。我们证明了通过共扩散技术实现的电气参数的可变性wrt标准OT的可变性，并且MLS OTS的高耐力能力高达2·10 9以上，具有稳定的Na泄漏电流。此外，我们还显示了GE-N键在400℃的OT热稳定性中发挥着重要作用，以及如何在ML OT中更容易调节它们。这些发展为通往新的OTS材料及其工程的道路铺平了道路，从而确保了高温稳定性和对电气表演的最佳调整。
未知先验的信息设计 - 滴
古典信息设计模型（例如，贝叶斯说服和便宜的谈话）要求玩家对世界状态的先前分布有完整的了解。我们的论文研究重复说服问题，其中信息设计师不知道先验。信息设计师学会从与接收器重复相互作用中设计信号方案。我们为信息设计师设计学习算法，与在接收者决策的两个模型下使用最佳信号计划与已知先验的最佳信号计划相比，没有后悔：（1）第一型模型假设接收器知道先验并可以执行后验更新并对信号进行最佳响应。在此模型中，我们为信息设计者设计了一种学习算法，以在一般情况下实现O（log t）遗憾，而在接收器只有两个动作的情况下，在θ（log log t）遗憾的另一种算法（log log t）后悔。我们的算法基于多维和保守的二进制搜索技术，该技术绕过ω（√
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的仿真研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者基于单一的替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式比部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。 JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠量强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的模拟研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者的常见替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
“对未知的恐惧”：健康、残疾和利益相关者对斐济残疾儿童接种疫苗的行为和社会驱动因素的看法
1 澳大利亚新南威尔士州西悉尼大学转化健康研究所，2 斐济太平洋健康研究所，斐济国立大学医学、护理与健康科学学院，斐济苏瓦，3 澳大利亚昆士兰州中央昆士兰大学，4 斐济苏瓦弗兰克希尔顿组织，5 斐济苏瓦卫生与医疗服务部殖民战争纪念医院，6 斐济苏瓦卫生与医疗服务部家庭健康，7 斐济苏瓦斐济国立大学医学、护理与健康科学学院医学科学学院，8 斐济苏瓦斐济残疾人联合会，9 澳大利亚昆士兰州中央昆士兰医院与健康服务中心中央昆士兰公共卫生部，10 澳大利亚新南威尔士州悉尼大学悉尼公共卫生学院，11 澳大利亚新南威尔士州卫生大学医学与健康学院悉尼传染病研究所
印度尼西亚：人工智能和知识产权法——未知领域？
商标不同于版权和专利，因为它主要用于识别商品和服务的来源。根据 2016 年第 20 号《商标和地理标志法》（“商标法”），商标要在印度尼西亚注册，必须具有独特性，并且不能与现有商标混淆。当企业使用人工智能创建商标时，人工智能工具可以帮助生成独特且具有潜在独特性的商标。理论上，符合这些标准的人工智能生成输出可以作为商标。然而，使用人工智能创建商标的挑战在于确保输出真正独特，并且不会无意侵犯现有商标。人工智能，特别是生成式人工智能系统，是在大量数据集上进行训练的，这些数据集可能包括人工智能在创建过程中可能参考或改编的现有图像、文字、设计或图案。因此，尽管人工智能生成的商标可能看起来很原创，但存在人工智能对训练数据的依赖可能导致其生成与第三方商标相似的商标的风险。这将带来因相似而被拒绝的潜在风险，以及可能的侵权索赔。