我们设计了 Joie,一款基于快乐的脑电图 (EEG) 脑机接口 (BCI)。用户通过想象快乐的想法和图像来与 Joie 互动,这些想法和图像会改变他们的前额叶脑电图不对称。这些不对称控制着他们角色在无尽奔跑视频游戏中的运动,其中快乐的想法会导致左前额叶不对称,从而导致获得奖励。在此演示中,我们向 Joie 展示了可穿戴的干性皮肤适形聚合物电极脑电图头带。我们进行了一项试点评估(11 名参与者,每位参与者 3 次训练课程),以评估神经反馈功效和工作量。我们观察到,我们的参与者能够执行相对左激活,显著高于右激活,并且在单次课程中改善了静息基线不对称。我们还报告了感知到的用户需求、努力和表现。
摘要◥抗体 - 药物缀合物(ADC)是最近引入抗肿瘤武器库的抗塑料。T-DM1是一种基于tuzumab的ADC,依靠溶酶体加工来释放有效载荷,已批准用于HER2阳性乳腺癌。靶向HER2的下一代ADC,例如[vic-]曲妥珠单抗Duocarmazine(SYD985),熊接头可以被溶酶体蛋白酶和膜渗透性药物裂解,从而消除了邻近抗原抗原性抗原性细胞的旁观效果。许多抗肿瘤疗法,例如破坏DNA的剂或CDK4/ 6抑制剂,都可以诱导衰老,衰老是一种以稳定的细胞周期停滞为特征的细胞状态。细胞衰老的另一个标志是溶酶体室的扩大。鉴于溶酶体与ADC的作用机理的相关性,我们假设诱导衰老的疗法会增强HER2靶向ADC的效率。在几种乳房中,用DNA损伤剂阿霉素和CDK4/6抑制剂诱导的溶酶体肿大和衰老治疗
我们从日常工作中非常清楚地知道,采用“自上而下”和“由外而内”的教育改革方法会产生一些工具性的结构、政策选择和工作方式,并使绩效倒退到平均水平。它们产生的官僚组织形式虽然高效且可能必不可少,但在系统发展的早期阶段肯定如此,但也存在阴暗面。马克斯·韦伯对官僚主义的经典研究至今仍富有洞察力,他警告说,这些形式对个人自由构成威胁,持续的官僚主义化会导致“极夜的冰冷黑暗”,人类生活的日益合理化将个人困在官僚主义、基于规则的理性控制的“铁笼”中。官僚主义形式的管理在我们的公共服务领域,尤其是在教育领域占据主导地位,以至于它们现在似乎已成为常态,结果,它们限制了系统从优秀走向卓越。正如迈克尔·巴伯(Michael Barber)曾经指出的那样,人们可以要求从糟糕到尚可、从公平到良好,但随着进步,人们需要“释放伟大的力量”。
摘要 摘要 本论文提出了一种测试安全关键系统的方法。该方法基于行为和故障模型。分析了这两个模型的兼容性,并确定了使它们兼容的必要更改。然后使用转换规则将故障模型转换为与行为模型相同的模型类型。集成规则定义如何组合它们。这种方法会产生一个集成模型,然后可以使用该模型根据各种测试标准生成测试。本论文使用 CEFSM 作为行为模型,使用故障树作为故障模型,说明了这个通用框架。我们将该技术应用于各种应用,例如燃气燃烧器、航空航天发射系统和铁路交叉口控制系统。我们还研究了该方法的可扩展性,并将其效率与集成状态图和故障树进行了比较。分布式进程的构建和分析 (CADP) 已被用作该方法的支持工具,用于从集成模型生成测试用例,并分析集成模型的某些属性,例如死锁和活锁。
Vinayagar工程学院摘要:预先医疗保健系统的开发正在迅速发展,如今可用大量患者数据(即电子健康记录系统中的大数据)可用于设计心血管疾病的预测模型。数据挖掘或机器学习是一种发现方法,用于从各种角度分析大数据并将其封装到有用的信息中。“数据挖掘是对隐式,以前未知且可能有用的有关数据的无平凡提取”。临床决策通常是根据医生的直觉和经验做出的,而不是基于隐藏在数据库中的知识数据。这种做法会导致不必要的偏见,错误和过多的医疗费用,从而影响了提供给患者的服务质量。有很多方法可以出现医学误诊。医生是过错的还是医院的工作人员,对严重疾病的误诊可能会产生非常极端和有害的效果关键词:心脏病,心血管疾病,Yolo算法,Yolo算法,模糊C-MEAN
摘要:遗传性视网膜疾病 (IRD) 是工业化国家失明的主要原因,基因疗法正迅速成为治疗这类疾病的可行选择。使用病毒载体的基因替换已成功应用于一组罕见疾病,并已发展到商业用途。这一技术以及基因编辑的进步为新一代疗法的出现铺平了道路,这些疗法使用 CRISPR-Cas9 原位编辑突变基因。这些基于 CRISPR 的药物可以作为病毒载体中的转基因、未包装的转基因或使用非病毒载体的蛋白质或信使 RNA 递送到视网膜。尽管眼睛被认为是一种免疫特权器官,但动物研究以及临床证据都得出结论,眼部基因疗法会引发免疫反应,在某些情况下会导致炎症。在这篇评论中,我们评估了有关预先存在的免疫力的研究,并讨论了先天性和适应性免疫反应,特别关注免疫
摘要:考虑影响组织管理管理的当前环境的变化和不确定性,在商业研究中使用定性方法会促进从不同的角度研究组织现象的研究,同时承认其复杂性。本期特刊的目的是提供更多的经验研究,这些研究彻底采用定性方法来解决业务和管理问题。我们试图展示从基于案例的经典策略到更新颖的策略(例如行动研究)的多样性定性方法,为了解组织现实的研究提供了新的愿景。此外,我们已经简要地反映了将新工具作为视觉技术或AI在业务和管理研究中的应用。因此,本期特刊提供了五篇论文,从不同的方法论角度和内容中,它试图为这一目标做出贡献。我们希望本期特刊代表着商业和管理研究领域的定性方法的可见性和欣赏。
摘要◥抗体 - 药物缀合物(ADC)是最近引入抗肿瘤武器库的抗塑料。T-DM1是一种基于tuzumab的ADC,依靠溶酶体加工来释放有效载荷,已批准用于HER2阳性乳腺癌。靶向HER2的下一代ADC,例如[vic-]曲妥珠单抗Duocarmazine(SYD985),熊接头可以被溶酶体蛋白酶和膜渗透性药物裂解,从而消除了邻近抗原抗原性抗原性细胞的旁观效果。许多抗肿瘤疗法,例如破坏DNA的剂或CDK4/ 6抑制剂,都可以诱导衰老,衰老是一种以稳定的细胞周期停滞为特征的细胞状态。细胞衰老的另一个标志是溶酶体室的扩大。鉴于溶酶体与ADC的作用机理的相关性,我们假设诱导衰老的疗法会增强HER2靶向ADC的效率。在几种乳房中,用DNA损伤剂阿霉素和CDK4/6抑制剂诱导的溶酶体肿大和衰老治疗
摘要与批处理学习相反,所有培训数据都可以立即获得,不断学习的方法代表了一种方法家族,这些方法会积累知识并与按顺序排序可用的数据连续学习。与人类学习过程相似,具有学习,融合和积累新的知识的能力,在不同的时间步骤中,持续学习被认为具有很高的实际意义。因此,已经在各种人工智能任务中研究了持续学习。在本文中,我们对计算机视觉中持续学习的最新进展进行了全面的综述。特别是,这些作品由其代表性技术进行分组,包括正则化,知识蒸馏,记忆,生成重播,参数隔离以及上述技术的组合。对于这些技术的每个类别,都提出了其在计算机视觉中的特征和应用。在此概述结束时,讨论了几个子领域,其中讨论了持续的知识积累在不断学习的同时,不断学习。
癌症免疫疗法会诱导持久的抗肿瘤免疫和临床反应,但仅出于少数患者和肿瘤类型而出于尚不完全了解的原因(1-3)。T细胞耗尽是缺乏预防或逆转精疲力尽的癌症免疫疗法抗药性的主要机制(4)。T细胞耗尽是通过抑制性肿瘤微环境(TME)中T细胞受体(TCR)的慢性抗原刺激而产生的,从而降低了T细胞功能和持久性(5,6)。通过抑制钥匙下游TCR信号途径(例如MAPK/ERK,MTOR),已尝试防止T细胞发出的尝试,从而产生不同的临床和旋风效果(7-11)。不同的信号通路方式与慢性TCR激活以外的精疲力尽机制之间的可能冗余可能涉及T细胞耗尽和免疫治疗耐药性。除了过度的TCR刺激外,连续IL2受体(IL2R) - T细胞中诱导的STAT5磷酸化最近与慢性病毒感染和癌症的疲惫有关,IL2 HI