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虚拟现实及其评估方法中的体现感
实施方案是指内部，拥有和控制身体的感觉。在虚拟现实中，可以用一个虚拟的身体代替一个人的身体，称为头像。通过此化身的修改对实施方案的调制对用户具有感知和行为后果，这些用户可以影响用户与虚拟环境互动的方式。因此，定义指标必须对虚拟现实中的体现感进行可靠的评估，以更好地了解其维度，它们的互动方式以及它们对虚拟环境中相互作用质量的影响。在这篇评论中，我们首先介绍了有关体现感，其维度（代理，身体所有权和自我位置的感觉）的当前知识，以及它们如何与其他人联系。然后，我们深入研究目前用于评估实施方案的不同方法，从问卷到神经生理学措施。我们对现有指标进行了批判性分析，讨论了它们在虚拟现实的背景下的优势和缺点。值得注意的是，我们认为，在虚拟现实的背景下，最相关的实现实体的实时度量也是特定的，并且不需要双重任务。脑电图似乎是对未来的良好候选人，如果改善了其对运动和实用性的敏感性（例如其敏感性）。虽然完美的指标尚未确定，但如果存在，这项工作提供了根据上下文选择哪种指标的线索，这应该有助于更好地评估和理解虚拟现实中的体现感。
个性化前列腺癌放射疗法中的基因组分类器：基于国际共识的系统评价和未来观点
TAGEDP *辐射肿瘤学系，大学医学中心，弗莱堡大学医学院，德国弗莱堡大学，德国弗莱堡大学； Y德国癌症联盟（DKTK），合作伙伴网站Freiburg，德国弗莱堡； Z Berta-Ottragme，德国弗莱堡大学医学学院，德国； X比利时大学医院辐射肿瘤学系；比利时Ku Leuven肿瘤学系； ║加利福尼亚大学洛杉矶分校的辐射肿瘤学和泌尿外科系； {凯斯西部储备大学UH Seidman癌症中心辐射肿瘤学系； ＃伊利诺伊州芝加哥西北芬伯格医学院泌尿外科系； **德国汉堡汉堡大学医院泌尿外科泌尿外科的马丁尼克前列腺癌中心； ZZ土耳其伊斯坦布尔KOC大学医院泌尿外科系； XX XX辐射肿瘤学系，多伦多大学梅蒂医学院和辐射医学计划，玛格丽特癌症中心公主，大学卫生网络。加拿大多伦多； ║║辐射肿瘤学系，古斯塔夫·鲁西（Gustave Roussy），法国维勒维夫（Vilejuif），巴黎 - 萨克莱大学（Paris-Saclay University）Inserm，Inserm incostat U1018； {{华盛顿特区Medstar Georgetown大学医院放射医学系； ##德国弗莱堡大学医学院大学医学中心外科病理学研究所，德国弗莱堡； ***堪萨斯大学堪萨斯大学癌症中心辐射肿瘤学系，加拿大多伦多； ║║辐射肿瘤学系，古斯塔夫·鲁西（Gustave Roussy），法国维勒维夫（Vilejuif），巴黎 - 萨克莱大学（Paris-Saclay University）Inserm，Inserm incostat U1018； {{华盛顿特区Medstar Georgetown大学医院放射医学系； ##德国弗莱堡大学医学院大学医学中心外科病理学研究所，德国弗莱堡； ***堪萨斯大学堪萨斯大学癌症中心辐射肿瘤学系，
算法中介 - Örebro大学-Diva Portal
摘要在本文中，主要重点是分析调解的概念，以便将其应用于我们时代的主要主题之一：AI技术在社会生活中的影响不断增加。调解本质上是一个关系概念，我将首先将其与社会学理论和后期学后学中开发的关系思维联系起来。我自己的贡献是要采取实质主义的立场，并确定我认为是关系的狂喜维度，并通过“被视为to的概念。”我还将借鉴萨特（Sartre）对调解的社会材料理解，尤其是他对“实践恩特”领域的一般概念化。”研究的最终部分将提出一种比喻方法，以说明人类与AI技术之间的关系。将使用三个隐喻来探索算法介导的含义：“吸血鬼对象”，“迷人的quantients”和“冷冻声音。”这些隐喻将根据经验现象来解释：（a）算法生成的“合成数据”，（b）“高频交易”，以及（c）AI招聘聊天机器人。
皮肤干细胞在拔罐疗法中的作用
皮肤干细胞是拔罐疗法的重要组成部分。皮肤干细胞有多种类型。它们是以利基市场展示的位置命名的。干细胞对压力的反应是从一种类型的干细胞到另一种干细胞的反应。皮肤中有分泌和非分泌物质。在拔罐治疗过程中，干细胞的压力导致肥大和降解肥大细胞，这是干细胞的类型之一。疼痛减轻或缓解的机制不同。有许多类型的物质与物理刺激相关。在拔罐疗法的第一步中抽吸所产生的皮肤压力是减轻疼痛和改善症状的全过程的领导者。因此，必须评估与真皮和表皮有关的皮肤厚度，这些皮肤涉及抽吸过程。必须研究皮肤厚度与施加的压力之间的关系。
美国能源法中的定价方式和市场治理挑战
† 加州大学洛杉矶分校法学院和加州大学洛杉矶分校环境与可持续发展研究所教授。早期草稿已在范德堡大学法学院、加州大学伯克利分校法学院、科罗拉多大学法学院、加州大学洛杉矶分校法学院、德克萨斯大学法学院和斯坦福大学法学院的研讨会和讲习班上发表。特别感谢与会者以及 Lynne Kiesling、Josh Macey、Jonas Monast、Carl Pechman、Barak Richman、David Spence 和 Andrew Verstein 的有益评论。还要感谢加州大学洛杉矶分校法学院图书管理员 Jenny Lentz 帮助查找各种资料，感谢 Michelle White、Jasmine Rodenberg 和 Michael Miller 的出色研究协助，以及《明尼苏达法律评论》编辑在疫情期间的出色编辑工作。版权所有 © 2020 William Boyd。
靶向抗癌疗法中的rhenium化合物的设计
摘要：近年来已经合成了许多具有潜在抗癌特性的rhenium（Re）复合物，目的是克服铂剂的临床局限性。re（i）三卡苯子复合物是最常见的，但还研究了具有较高氧化态的RE化合物，以及异质金属复合物和重载的自组装设备。这些化合物中的许多化合物表现出对恶性细胞的有希望的细胞毒性和光毒性特性，但所有RE化合物仍处于临床前研究阶段。在本综述中，我们描述了最新和有希望的rhenium化合物，重点是其潜在的作用机理，包括光毒性，DNA结合，线粒体效应，氧化应激调节或酶抑制。已经描述了许多配体，调节了亲脂性，发光特性，细胞摄取，生物分布和细胞毒性，药理和毒理学特征。基于抗癌药物也可以通过耦合到各种与生物学相关的靶向分子来使用。另一方面，与传统的细胞毒性分子（例如阿霉素）结合使用，允许将RE的靶向特性（例如朝线粒体降低）获利。通过diseleno-re-re络合物的示例，我们表明，主要目标可能是氧化状态，信号通路的下游调节，进一步的癌细胞与正常细胞的选择性细胞死亡。
脉冲方法中的光学相编码储存库计算
储层计算是一种植根于经常性神经网络的时间序列处理的监督机器学习方法[1，2]。受到大脑机制的启发，许多相互连接的人工神经元过程输入输入并显示内部记忆。反复的神经网络随后适合于语音识别等时间任务[3，4]，但以难以训练的代价。网络的所有权重需要在时间[5]中使用反向传播进行训练，这是一种耗时的，并非总是在融合[6]。不同，在储层计算（RC）中，仅训练输出层的权重以处理信息[7，8]。这些结构是由三个元素组成的：将数据注入系统中的输入层，由随机连接的大量神经元（或节点）组成的储层，以及一个外部（或读取）层以从储层中提取信息。在储层上的某些条件下，用简单的线性回归训练输出层就足够了[1，8]。在本文中，我们使用单个非线性节点（如[9]中）提供了储层协议的设计。尽管最近的作品已通过光学频率梳子的频率组件成功实现了储层和神经形态的组合[10-12]，但我们在这里利用了时间特征，即脉冲基础，光频率梳子作为储层的节点。此外，使用相干性同伴检测，因此可以在场的相分量中编码信息，而不是其强度或弹性。我们表明，尽管有少量的节点和低可线性的节点，但我们的协议具有良好的性能，同时显示非线性记忆和预测可供使。我们的系统建立在可以使用光脉冲来构建尖峰储层的概念上[13，14]，并且信息注入的相位编码可以在光子储层计算机中获得更好的性能[15，16]。基于光学的计算[17]可能能够给予对电子设备的速度或能源效率。
草药及其在现代疗法中的作用-IJRPR
将商店用于医疗目的的日期，可追溯到凡人社会的曙光。高级社会与埃及人和中国人相似，采用草药来治疗多彩条件，诸如Ebers Papyrus和Shen Nong Ben Cao jing之类的教科书建立了数百家药店。随着超现代药物的发展，尤其是在19世纪和20世纪，合成药物开始下属，将草药推入地面。仍然，在曾经数十年的时间里，人们对企业的副商品和合成药物的终止一直引起了兴趣。时刻，许多病例都寻求草药疗法来解决通常的治疗方法，改善一般福祉或解决可能对药用不佳的习惯性健康病例。这项措施已培养了将草药的整合到综合药物中，在该药物中，它与常规的治疗剂一起进行以优化健康问题。
任务 哥伦比亚县司法中心 - 法庭 1
动议日程表 2025 年 2 月 26 日星期三 上午 9:00 尊敬的 J. Grady Blanchard - 任务 哥伦比亚县司法中心 - 法庭 1
生物信息学问题的实用图算法中的博士研究员（博士生），我们希望招募一位博士学位S
博士研究员（博士生）在实用图形算法中用于生物信息学问题的位置描述我们希望招募一名博士生（全职工作，4年），以在赫尔辛基大学的ERC资助项目中招募一名博士学位学生。预期的开始日期是八月至2025年9月，但这是一种灵活性。理想情况下，候选人具有强大的算法和编程背景，并且具有强大的技能来开发，实施和测试实用的图形算法，这些算法利用了由生物信息学中测序数据引起的图形的特征。学生有望在领导该项目，与团队成员和国际合作者合作以及在国外进行研究访问。该位置由使用结构，参数化和动态更新的可扩展图算法上的最新ERC合并赠款资助。该人将加入由Assoc领导的图形算法团队。Alexandru Tomescu教授，它是赫尔辛基大学更广泛的算法生物信息学小组的一部分。图形算法团队目前由2名博士生，3个博士学位组成，我们定期聘请研究助理作为暑期实习生或MSC学生。有关与此职位相关的一些关键指针，请参见：