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研究与政策见解|空间机器学习方法在行业集群分析中的应用
本报告介绍了行业集群的概念，并探讨了空间机器学习方法的应用，以检查群集在大湖区周围的分布。该研究重点介绍了六个中西部国家：伊利诺伊州，印第安纳州，密歇根州，明尼苏达州，俄亥俄州和威斯康星州。行业集群被定义为共享资源并促进创新，推动区域经济增长的本地和区域集中。该方法涉及使用空间分析工具来执行基于密度的群集分析。特定的聚类算法包括DBSCAN，HDBSCAN，光学和自然断裂（Jenks）分类，用于可视化簇的位置就业浓度。结果显示了空间就业浓度，揭示了城市和农村地区内的专业化模式，聚类和分散。
脂肪和血管生成疗法在脂肪移植中的发展功能
抽象自体脂肪光栅是一种纠正软组织缺乏的广泛认可的方法。尽管脂肪移植表现出极好的生物相容性和简单的适用性，但脂肪坏死引起的相对较低的保留率仍然是一个挑战。脉管移植后脉管系统是不可或缺的，具有多种关键功能。移植物中的快速有效的血管生成对于供应脂肪细胞的生存所需的氧气至关重要。它促进了炎性细胞的流入，以去除坏死的脂肪细胞和有助于再生细胞的脂肪组织再生脂肪移植物中的再生。脉管系统还为脂肪祖细胞和血管祖细胞之间相互作用提供了一个利基市场，从而增强了移植物中的血管生成和脂肪形成。已经采用了各种方法，例如使用多种促血管生成细胞或利用无细胞的方法来富集移植物来增强血管生成。米色和移植物中的脂肪细胞可能会增加血管密度。本综述旨在概述血管在脂肪移植中的功能，并讨论可以在脂肪接枝后增强血管生成的不同细胞或无细胞的方法。
w h i t e p e r量子 - 量子加密算法在嵌入式系统中的实现
国家开始对他们关于时间表和将来将使用的密码算法的建议保持一致。通过其CNSA 2.0建议3，最近的BSI及其年度技术密码学建议4以及其他欧洲国家也提供了类似的准则。其中包括针对基于哈希的标志5的建议，例如LMS/XMSS或SLH-DSA，以及ML-KEM 6，ML-DSA 7，重点介绍使用混合密码学的使用，该混合密码术结合了古典不对称算法与后量子的使用。
社交媒体算法在塑造中的作用...
摘要本研究探讨了社交媒体算法在冲突形成和解决方案中的双重作用。使用系统的文献综述方法，这项研究分析了算法如何扩大两极分化和传播错误信息及其在缓解冲突和促进建设性对话中利用的潜力。结果表明，旨在最大化用户参与度的算法通常通过形成“过滤器气泡”并传播错误信息来导致冲突升级。然而，最近的研究还揭示了算法的潜力，如果考虑到道德和社会原则，则可以在早期的冲突检测中发挥作用，并促进跨群体的对话。这项研究强调了这些发现对技术公司，决策者和民间社会的影响，并强调了对解决算法挑战的跨学科方法，积极的监管以及增加数字素养的需求。总而言之，社交媒体算法是灵活的工具，其影响取决于其设计中嵌入的价值，原理和目标。需要一种整体和协作的方法来利用算法在减轻冲突中的潜力，同时最大程度地减少其在加深社会分裂中的作用。关键字：社交媒体；算法；成型;解决冲突。
十个非法在线药品中的六个不是...
›意大利参与者比西班牙（52％）表现出更高的在线购买率（69％）。大多数意大利人（85％）和西班牙人（75％）报告说，至少有一种用于药物的在线广告。›与AIFA和SAPIENZA罗马大学在2015 - 2016年进行的先前调查的比较显示，这两国的在线医学购买量大幅增加。›网站是广告和在线药品购买的主要访问点，其次是社交媒体和电子商务平台。社交媒体正在成为广告的相关平台。›在意大利，流感治疗是最受欢迎的在线购买，其次是慢性疼痛和胆固醇管理药物。西班牙消费者主要购买了增强性能和减肥产品。
神经可塑性疗法在大脑健康和恢复中的作用
神经可塑性的核心涉及突触强度的变化、新突触的形成以及未使用突触的修剪。突触可塑性是指突触（神经元之间的通信点）的增强或减弱。长期增强 (LTP) 和长期抑制 (LTD) 是突触可塑性的两种主要机制。LTP 是突触连接随着频繁激活而变得更强的过程，而 LTD 是指突触连接在不太活跃时变弱的过程。结构可塑性是另一个关键方面，涉及大脑结构的物理变化。这包括新树突和轴突的生长、这些神经延伸的分支以及新突触连接的形成。这些结构变化受各种因素的影响，包括环境刺激、学习经历和身体活动。
boos $ ng免疫疗法在非小细胞肺癌
肺癌是与癌症相关死亡的主要原因。免疫疗法的介绍可以改善PA5ENT结果，但它无法提供长期的缓解。触发癌细胞中炎症细胞死亡，从而改变肿瘤免疫微环境（TIM）可能是提高免疫疗法反应的策略。质膜破裂（PMR）是LY5C的细胞死亡形式的最终事件，与损伤相关的分子paferns（DAMP）释放，propaga5ng inf amma5ON和随后影响TIM。最近的研究IDEN5被忍者1（NINJ1）作为PMR的关键介体。ninj1 de-Regula5on与不同的癌症有关，但其在肺癌中的作用尚不清楚。
基于单剂量GLP-1的胰腺基因疗法在obes鼠模型
平均值±SEM显示； n =每组2-11。b）从2.8毫米基线的16.7 mm葡萄糖刺激，c）从0 mm基线刺激11毫米的葡萄糖刺激。Rajagopalan等。 ADA 2023口头表现。 抽象号。 181-or。 ex9 = exendin-9，GFP =绿色荧光蛋白，GLP-1 =胰高血糖素样肽1，GLP-1R = GLP-1受体，GLP- 1RA = GLP-1R激动剂，GLU =葡萄糖，GSIS，GSIS，GSIS，GSIS =葡萄糖刺激的胰岛素抑制剂胰岛素分泌，PGTX = PCANCREATIC GENEC GENEC TERPAIPE THERIC THERIC THERIC THERIC TREAPY THERIC THERIC THERIC TERAPTIC THERIC TERAPY THERIPRajagopalan等。ADA 2023口头表现。抽象号。181-or。ex9 = exendin-9，GFP =绿色荧光蛋白，GLP-1 =胰高血糖素样肽1，GLP-1R = GLP-1受体，GLP- 1RA = GLP-1R激动剂，GLU =葡萄糖，GSIS，GSIS，GSIS，GSIS =葡萄糖刺激的胰岛素抑制剂胰岛素分泌，PGTX = PCANCREATIC GENEC GENEC TERPAIPE THERIC THERIC THERIC THERIC TREAPY THERIC THERIC THERIC TERAPTIC THERIC TERAPY THERIP
Shor的算法在存在噪声的情况下不会考虑大整数
0 E2πI / 2 K]及其受控版本。请注意，S = R 2和T = R 3。经常指出，这些量子门以高精度的可用性（在r k中任意小角度，k→∞）都是一个挑战，在理论上，就物理理论的极限而言，在工程理论的极限上，实际上在工程基础上[3-6] 1）2）。在很大程度上，这种关注促使另一个巨大的智力成就，即纠正量子误差代码的发展[7-11]。从Shor的工作开始[12]，有大量的耐受量子计算的工作。强阈值定理被证明，这表明在某些误差模型中，如果错误率低于一定阈值，则量子计算至少在理论上可以任意高精度[10，13 - 18]。这些是美丽的数学定理。，但从根本上讲，他们假设u（2）（或su（2）如果我们考虑不相关的相位因子）完全对应于现实中的量子的操作，尤其是在其组成中，该组组成（组成，在其限制的精确性上都定义在C上，则与可实现的可实质物理量子量化的顺序应用相对应。关于这种任意精度是否可以实现的意见。当然是可能的。然而，基于这样的信念，即量子力学本身（就像任何其他物理理论一样）不是，也不是要在描述现实时绝对准确（某些投机性评论在第5节中）。我们假设同时，在过去的几十年中，巨大的效果一直在进行，最近有了更新的动力和热情，并且目的是实现量子电路的更准确的硬件实现。在本文中，我们认为在每个量子控制旋转门的情况下，Shor的量子分解算法都会在角度遇到一个小的随机噪声。
OMICS方法在重度抑郁症中开放了新的视野：从生物标志物到精确医学
主要的抑郁症（MDD）是一种复发性情绪情绪障碍，代表了全球残疾的第三大主要原因。在MDD中，几个因素可以同时促进其发展，这使其诊断变得复杂。 根据实际准则，抗抑郁药是中度至重度重大抑郁发作的第一线治疗方法。 传统的治疗策略通常遵循一种千篇一律的方法，从而为许多未能经历反应或康复并发展所谓的“耐药性抑郁症”的患者产生了次优的预后。 患者的高生物学和临床间变异性以及缺乏强大的生物标志物阻碍了特定治疗靶标的发现，这导致了高治疗衰竭率。 在此框架中，精密医学是一种针对个人特征的医疗干预措施的范式，将有助于为每个患者分配最适当，最有效的治疗，同时最大程度地减少其副作用。 尤其是，多词研究可以通过研究表观遗传学，转录组学，蛋白质组学，代谢组学，肠道微生物组学和免疫学的研究来揭示遗传易感性和暴露于环境因素之间的复杂相互作用。 比当前的心理药理学方法将多酚信息流到分子途径中的整合可能会产生更好的结果，后者靶向主要与单胺系统相关的奇异分子因子，无视我们生物体的复杂网络。在MDD中，几个因素可以同时促进其发展，这使其诊断变得复杂。根据实际准则，抗抑郁药是中度至重度重大抑郁发作的第一线治疗方法。传统的治疗策略通常遵循一种千篇一律的方法，从而为许多未能经历反应或康复并发展所谓的“耐药性抑郁症”的患者产生了次优的预后。患者的高生物学和临床间变异性以及缺乏强大的生物标志物阻碍了特定治疗靶标的发现，这导致了高治疗衰竭率。在此框架中，精密医学是一种针对个人特征的医疗干预措施的范式，将有助于为每个患者分配最适当，最有效的治疗，同时最大程度地减少其副作用。尤其是，多词研究可以通过研究表观遗传学，转录组学，蛋白质组学，代谢组学，肠道微生物组学和免疫学的研究来揭示遗传易感性和暴露于环境因素之间的复杂相互作用。比当前的心理药理学方法将多酚信息流到分子途径中的整合可能会产生更好的结果，后者靶向主要与单胺系统相关的奇异分子因子，无视我们生物体的复杂网络。系统生物医学的概念涉及用不同技术生成的巨大数据集的整合和分析，从而创建了“患者纤维纹”，该数据定义了每个患者的基本生物学机制。本综述以精密医学为中心，探讨了多摩尼亚方法作为单个患者级别预测的临床预测工具的整合。它调查了将现有技术用于诊断，分层，预后和治疗响应生物标志物的发现与人工智能的方法如何改善MDD的评估和治疗。