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改善大脑结构连通性与结节性硬化症复杂小鼠模型中的肠道菌群的变化
结节性硬化症复合物（TSC）是一种遗传疾病，在包括大脑在内的许多器官中引起良性肿瘤和功能障碍。除了大脑畸形外，许多具有TSC的人表现出神经精神症状。在这些症状中，自闭症谱系障碍（ASD）是最常见的合并症之一，影响多达60％的人口。过去的神经影像学研究强烈表明，无论与TSC相关是否与TSC相关，大脑连通性的障碍都会导致ASD。特别是，基于道的扩散张量成像（DTI）分析提供了有关纤维完整性的信息，并已用于研究患有ASD症状的TSC患者白质的神经病理变化。在我们先前的研究中，姜黄素是一种饮食来源的MTOR抑制剂，已被证明可以通过抑制星形胶质体增殖来有效缓解TSC2 + / - 小鼠中的学习和记忆力和焦虑样行为。最近，饮食受到极大影响的肠道菌群被认为在调节中枢神经系统的几个组成部分（包括神经胶质功能）中起着重要作用。在这项研究中，我们表明TSC2 + / - 小鼠中的异常社会行为可以通过饮食姜黄素治疗来改善。第二，使用基于小区域的DTI分析，我们发现TSC2 + / - 小鼠表现出改变的分数各向异性，轴向和径向扩散的轴突捆，连接前额叶皮层，核孔，看到核，下丘脑，下丘脑和amyygdala的轴突捆，表明降低了大脑的大脑网络。第三，根据肠道菌群组成的变化，饮食姜黄素治疗改善了DTI指标。在细菌门水平上，我们表明肌动杆菌，ver肉和培训的丰度分别与DTI指标FA，AD和RD显着相关。最后，我们透露，治疗后，髓磷脂相关蛋白，髓磷脂巴西蛋白（MBP）和蛋白脂蛋白蛋白（PLP）的表达增加了。总的来说，我们在结构上的连通性改变与社会行为降低以及肠道菌群组成的饮食依赖性变化之间显示出很强的相关性。
![CEU44A62 & 结构 2 [结构高级设计]](/simg/g:\will\search\icon\source\5\533f242659961a8dd04971bc2cdf0f1d628deb8b.webp)
CEU44A62 & 结构 2 [结构高级设计]
1. 认识允许应力（SLS 和 ULS）的原理及其重要性 2. 讨论混凝土和全预应力和部分预应力结构的抗弯强度概念 3. 评估构件在传递过程中和使用寿命期间预应力的损失 4. 区分弹性分析、弹塑性分析和塑性分析 5. 解释、定位和计算 ULS 处的塑性矩重新分配水平 6. 认识钢筋混凝土和预应力混凝土之间的区别，并在任何特定情况下选择合适的混凝土 7. 描述钢-混凝土组合梁的组成部分及其破坏模式 8. 区分组合梁中全剪力连接和部分剪力连接的不同行为
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基于人工智能的复杂生物表型分析
我们说明了两种不同类型的 AI 在评分剂量反应关系中的应用。第一种用于分类，以区分活细胞、死细胞和碎片。这种 AI 用于根据细胞活力对检测进行评分。第二组 AI 是根据检测中的化合物浓度进行训练的，每种化合物训练一个 AI。第二组 AI 根据每个细胞（或球体中的“块”）与用不同药物浓度处理的细胞的平均相似性，为每个细胞分配一个连续变量分数。在计算此分数或对细胞进行分类时，没有先验选择要考虑哪些图像属性。为每个细胞或图像区域计算的数值图像描述符集始终相同，它是自动 AI 训练过程的一部分，用于确定哪些描述符对于给定的成像问题最有用。
复杂自适应系统框架监管
Sanjeev Sanyal 是印度总理经济顾问委员会 (EAC-PM) 成员，Pranav Sharma 是印度国家科学院顾问 (科学外交)，Chirag Dudani 是印度总理经济顾问委员会 (EAC-PM) 助理顾问。本文内容（包括所表达的事实和观点）由作者全权负责。EAC-PM 或印度政府不保证本文所表达的事实、数据或观点的准确性。作者要感谢 Bibek Debroy 博士（EAC-PM 主席）、Kris Gopalakrishnan（Infosys 科学基金会主席）、Ashutosh Sharma（IIT-坎普尔分校教授）、Uday B. Desai（IIT-海得拉巴分校名誉教授）、Santanu Chaudhury（IIT-焦特布尔分校主任）、Balaraman Ravindran（IIT-马德拉斯分校教授）、Joanna Bryson（Hertie 学院伦理与技术教授）、Sanghamitra Bandyopadhyay（印度统计研究所所长）和 Rahul Matthan（Trilegal 合伙人）。
复杂而具有挑战性的联盟和伙伴关系......
本出版物是北约盟军转型司令部 (ACT) 和弗吉尼亚州诺福克市的 Old Dominion University 组织的“复杂且具有挑战性的安全环境中的联盟与伙伴关系”会议的产物。该会议于 2024 年 3 月 11 日至 13 日现场举行，是两家机构长期合作的一部分，是 ACT 学术会议系列的第十一次迭代。活动的成功归功于两家机构的共同努力，编辑们要感谢 ACT 的学术推广团队，特别是 Vlasta Zekulic 博士、Virginie Lotti 中校和参谋 Luisa Freutel，以及 ODU 的会议支持团队，特别是 Karen Meier、Christina LiPuma、Austin Jersild 博士、Ivy Robinson 和 Jonas Bensah。本报告中表达或暗示的意见、结论和建议仅代表撰稿人的观点，并不一定代表 ACT 或其各自大学或机构的观点。
人工智能复杂世界的简单规则
∗ 通讯地址：jesusfv@econ.upenn.edu。首先，我要感谢我在几个项目中使用机器学习解决经济问题的合著者：Pat Bajari、Sara Casella、Stephen Hansen、Samuel Hurtado、Galo Nu˜no 和 Charlie Manzanares。我从他们那里学到了关于这个领域的所有知识。其次，我要感谢 Fernando Arteaga、Tyler Cowen、Alex Raskovich、Peter Rupert、Don Sillers、Rakesh Vohra 以及几次研讨会的参与者的评论。最后，但并非最不重要的是，我还必须感谢宾夕法尼亚大学、普林斯顿大学、哈佛大学、斯坦福大学和牛津大学的几代经济学研究生，我在那里教授的课程涵盖了本文讨论的大部分内容。如果没有他们尖锐的问题，我对这个话题的思考会比现在更加混乱。
人工智能复杂世界的简单规则
阿里巴巴创始人马云：“过去100年，我们都认为市场经济是最好的制度，但我认为，未来30年会发生重大变化，计划经济会越来越大。为什么？因为通过各种数据，我们也许能够发现市场那只看不见的手。”
Oracle® 复杂维护、维修和大修
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