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BM-MSC负载的石墨烯 - 胶原蛋白冷冻凝胶在大鼠脊髓损伤模型Agarwal中改善神经炎症；罗伊（Roy），又名；辛格（A.A.）；库马尔，
摘要：脊髓损伤（SCI）后轴突再生的主要障碍是由星形胶质细胞和小胶质细胞介导的神经炎症。我们先前证明，仅基于石墨烯的胶原凝胶可以减少SCI中的神经炎症。然而，他们的再生潜力知之甚少和不完整。此外，尽管存在与基于干细胞的治疗的应用有关的限制，但干细胞在脊髓再生中既表现出神经保护性和再生特性。在这项研究中，我们分析了人骨骨髓间充质干细胞（BM-MSC）负载的石墨烯连接胶原蛋白冰期（GR-COL）在SCI的胸腔（T10-T11）半部半分裂模型中的再生能力。我们的研究发现，BM-MSC负载的GR-COL可改善轴突再生，通过降低星形胶质细胞反应性来降低神经炎症，并促进M2巨噬细胞极化。与GR-COL和损伤组对照相比， BM-MSC负载的GR-COL具有增强的再生潜力。 下一代测序（NGS）分析表明，BM-MSC负载的GR-COL调节JAK2-STAT3途径，从而减少了反应性和疤痕形成的星形胶质细胞表型。 BM-MSC负载的GOR组中神经炎症的减少归因于Notch/Rock和STAT5A/B和STAT6信号的调制。 总体而言，基因集富集分析表明，通过调节PI3/AKT途径，局灶性粘附激酶和各种炎症途径，通过调节分子途径（例如PI3/AKT途径），通过调节分子途径（例如PI3/AKT途径），通过调节分子途径来促进轴突再生。BM-MSC负载的GR-COL具有增强的再生潜力。下一代测序（NGS）分析表明，BM-MSC负载的GR-COL调节JAK2-STAT3途径，从而减少了反应性和疤痕形成的星形胶质细胞表型。BM-MSC负载的GOR组中神经炎症的减少归因于Notch/Rock和STAT5A/B和STAT6信号的调制。总体而言，基因集富集分析表明，通过调节PI3/AKT途径，局灶性粘附激酶和各种炎症途径，通过调节分子途径（例如PI3/AKT途径），通过调节分子途径（例如PI3/AKT途径），通过调节分子途径来促进轴突再生。关键词：人骨髓间充质干细胞，RNA测序，石墨烯，胶原蛋白，冷冻凝胶，神经炎症
Oracle SBC与RingCentral Byoc 集成 Oracle用Exadata X10M 写下Exadata的下一章 使用OCI超级集群加速AI工作负载 供应商责任报告2023 Oracle Logistics Cloud 集成可访问性标准政策和多年计划 制造业的甲骨文 cloud上的exadata数据库服务@custome x11m exadata cloud上的自主数据库@custome x11m Oracle Exadata：方向说明 专用EXADATA基础架构X11M上的自主数据库 FIPS 140-2非专有安全政策 使用Oracle Linux加速零信任 使用Oracle Cloud 更好地构建 防御与智能的甲骨文 - 解决方案手册 在Oracle ZFS存储设备上部署加密和管理密钥的最佳实践 国家网络安全中心（NCSC）云安全原则和Oracle Cloud中的实施 美国联邦金融解决方案概述 Oracle Data Pump最佳实践
2个预期的受众本文档旨在使用Oracle Systems工程师，第三方系统集成商，Oracle Enterprise客户和合作伙伴以及Oracle Enterprise Session Border Contrenter（SBC）的最终用户。假定读者熟悉Oracle Enterprise Session Border Controler Controller平台以及RingCentral Byoc和CC平台的基本操作。3文档概述此Oracle技术应用程序注释概述了如何将Oracle SBC与RingCentral Byoc和RingCentral Cloud Connector（CC）配置为Interwork。本文档中包含的解决方案已使用Oracle Communication SBC使用软件版本OS930 GA（SCZ9.3.0补丁）进行测试，请注意，我们已经在此应用程序注释中介绍了与RingCentral Byoc的Oracle SBC集成和RingCentral CC中的RingCentral Byoc，除了更改CC平台的会话代理IP或FQDN外，该config均保持不变。有关此主题的更多帮助，请与您的RingCentral代表联系。请注意，本文档中给出的IP地址，FQDN和配置名称和详细信息仅用于参考目的。这些相同的详细信息不能在客户配置中使用。本文档的最终用户可以根据其网络要求使用配置详细信息。客户可以根据其网络体系结构需求为这些部分配置所有可公开的IPS。4关于RingCentral Byoc RingCentral提供软件作为服务，客户提供自己的本地电信运营商服务（“带您自己的运营商”或“ Byoc”）。BYOC允许客户通过将其现有的本地语音载体连接到Cloud PBX功能（包括视频会议，团队消息传递和文件共享服务）来接收RINGEX的云PBX功能。所有往返于公共交换电话网络（“ PSTN”）的电话通过客户购买和拥有的网关（“网关”），从本地语音运营商的网络上行驶。
模拟飞行任务中的认知负载识别
量子卷积神经网络（QCNN）代表量子机学习中的一种有希望的方法，为量子和经典数据分析铺平了新方向。由于缺乏贫瘠的高原问题，训练量子神经网络（QNN）及其可行性，这种方法特别有吸引力。但是，将QCNN应用于经典数据时会产生一个限制。当输入量子数的数量为两个功率时，网络体系结构是最自然的，因为每个池层中的数量减少了两个倍。输入量子位的数量确定可以处理的输入数据的尺寸（即功能数量），从而限制了QCNN算法对现实世界数据的适用性。为了解决此问题，我们提出了一个QCNN体系结构，能够处理任意输入数据尺寸，同时优化量子资源（例如辅助量子器和量子门）的分配。这种优化不仅对于最大程度地减少计算资源很重要，而且在嘈杂的中间量子量子（NISQ）计算中至关重要，因为可以可靠地执行的量子电路的大小是有限的。通过数值模拟，我们基准了具有任意输入数据维度的多个数据集的各种QCNN体系结构的分类性能，包括MNIST，Landsat卫星，时尚 - 纳斯特和电离层。结果验证了提出的QCNN体系结构在利用最小资源开销的同时实现了出色的分类性能，当可靠的量子计算受噪声和缺陷限制时，提供了最佳解决方案。
使用认知负载测量来设计智能学习系统的新体系结构
1。简介教育中的人工智能（AIED）和辅助技术（AT）旨在开发适合学习者能力的用户特定解决方案。至关重要的方面是考虑到每个学习者的特殊性，以提出一个智能学习环境，利用学习者的互动行为。可以在AIED的背景下区分两种主要方法，这些方法是由计算机支持的学习（Kirschner和Gerjets，2006）和以学生为中心的学习（Calder，2015）。在计算机支持的学习中，学习内容的适应性很简单，因为它为实施适应算法提供了合适的背景（Spüler等，2016）。尽管有多种学习环境，例如Iweaver（Wolf，2003），Inspire（Papanikolaou等，2002）或Colcularis（Käser等，2013），试图实施学习过程适应的尝试表明结果不满意。在与学习者的互动中，这些系统本质上是基于所谓的教学剂（PA），这些教学剂（PA）以极大的自主权在学习者的互动中支持。关于学习者和PA之间可以进行的多相互作用，这些环境可以支持个性化和协作学习。这些环境中使用的共同体系结构基于四个模块（Moreno等，2001; Kim and Baylor，2006; Hooshyar等，2015），即域模块，学习者模块，教学模块和界面模块。在一般情况下，域模块代表特定领域的专家知识。（2）干扰？它不仅包含获得技能的专业知识，而且还提供了建立能力的内部代表。域模块必须能够在放置学习者的同一上下文中生成解决方案。这允许系统确定学习者和导师行动中的差异和对应关系。学习者模块提供了有关问题的学习者知识测量。这是专业知识，知识，认知概况和学习者历史的元组。教学模块允许定义调解以帮助学习者学习过程。它必须考虑每个教育，教学和心理原则。该模块的主要目的是回答三个问题（1）为什么要干扰？和（3）如何干预？交互模块是系统内部表示和学习者接口连接的负责。该模块与教育系统和学习者的评估技能永久合作。另一方面，它决定了系统用于传输信息的最终形式。
通过伊拉克国际边界进口的罐头食品的微生物负载
背景：罐头食品可能被微生物污染，主要是孢子形成细菌。本研究旨在提供有关通过伊拉克易卜拉欣·哈利尔国际边界进口的罐头食品的微生物负载的信息。方法：总共有119种包括35种家禽肉，40条鱼类和44种番茄酱的罐头食品样本，从易卜拉欣·哈利尔国际边界收集。使用常规方案，评估样品的总板数（有氧和厌氧微生物），变质的致病性和大肠菌菌生物。通过单向方差分析（ANOVA）起诉GraphPad Prism（V.5.01），对获得的结果进行了分析。结果：在37°C孵育时的总有氧板数为1.30±0.2 log sumoning单位（CFU）/g，鱼类的1.32±0.3 log cfu/g，番茄酱占2.11±0.5 log log cfu/g。另一方面，在肉样品中的厌氧板计数为0.95±0.2 log cfu/g，鱼类的1.08±0.2 log cfu/g，西红柿的评分为0.95±0.2 log cfu/g。枯草芽孢杆菌，肠分裂芽孢杆菌，灌注梭状芽胞杆菌和克雷伯氏菌属。。结论：比家禽肉类产品相比，西红柿和鱼类的微生物相对多。这些数据表明，加工线中的卫生标准差可能导致微生物控制损失。
对AI工作负载缩放和
[5] PR Newswire，“金融服务中的私人和公共云市场将从2024 - 2028年增长10064.3亿美元，由无限储存和大数据需求驱动，AI对Trends-Technavio的影响，” 2025年。[在线]。Available: https://www.prnewswire.com/news-releases/private-and-public-cloud-market-in- financial-services-to-grow-by-usd-106-43-billion-from-2024-2028--driven-by- unlimited-storage-and-big-data-demand-ais-impact-on-trends--technavio- 302366176.html
新闻稿14/02/2025，09：30 CET Biocartis宣布了有关早期CAR-T矢量负载评估的新数据
•早期的CAR-T载体负荷增加预测的严重ICAN：在灌注后前5天内CD19 CAR-T载体负荷急剧上升的患者更有可能发展出严重的免疫效应子细胞相关的神经毒性综合征（ICANS）。•第3天Idylla™测量结果预测了ICANS的严重性：预测建模将第3天载荷识别为使用Idylla™的ICANS严重性的重要预测指标。•与无进展生存期（PFS）的相关性：在输注后的前5天中，将患者分层为高和低矢量负荷斜率组，在IDYLALA™和DDPCR测量方法中观察到PFS的显着差异。Kaplan-Meier曲线显示，PFS率在第50天（100％vs. 70％）分开，并一直持续到第300天（90％vs. 50％）的后续速度结束，而高矢量负荷增加。
有效的负载能力研究最终报告
执行摘要计划对结构化容量市场的可靠性和垂直集成的公用事业需要正式量化每个资源类别的可靠性贡献，以确保遵守可靠性标准。资源类别类别的可靠性贡献通常表示为其有效的承载能力（ELCC）。在诸如ERCOT之类的仅能市场中，尽管目前尚无能力认证计划，但仍然重要的是，市场参与者深入了解每个资源类别的可靠性贡献。ERCOT与PowerGem签约，进行了一项ELCC研究，以量化ERCOT报告中关于ERCOT地区（CDR）的能力，需求和储备的计划储备利润率（PRM）的贡献。使用ELCC方法的使用已在ERCOT的节点协议中进行了整理。1
图形卷积加固学习用于负载平衡和智能排队
摘要 - 在本文中，我们为在协作环境中为智能负载平衡和排队代理提供了图形卷积深的加固学习框架。我们旨在平衡不同路径上的流量负载，然后控制网络节点上属于不同流量类别的数据包。我们的目标是双重的：首先是在吞吐量和端到端延迟方面提高一般网络性能，其次，以确保满足一组分类网络流的严格服务水平协议。我们的建议使用注意机制从当地观察和邻里政策中提取相关特征，以限制机构间通信的开销。我们在台球测试台中评估了我们的算法，并表明它们在吞吐量和端到端延迟方面都优于加载平衡和智能排队的经典方法。索引术语 - 智能排队，负载平衡，深入执行学习，多代理系统。
AWS 规范指导 - 生成式 AI 工作负载评估
# ........................................................................................................................................................... 35 A ........................................................................................................................................................... 36 B ........................................................................................................................................................... 39 C ........................................................................................................................................................... 41 D ........................................................................................................................................................... 44 E ........................................................................................................................................................... 48 F ........................................................................................................................................................... 50 G ........................................................................................................................................................... 52 H ........................................................................................................................................................... 53 I ........................................................................................................................................................... 54 L ........................................................................................................................................................... 56 M ........................................................................................................................................................... 58 O ........................................................................................................................................................... 62 P ........................................................................................................................................................... 64 Q ........................................................................................................................................................... 67 R ........................................................................................................................................................... 67 S ........................................................................................................................................................... 70 目录 ................................................................................................................................................................ 74 U ................................................................................................................................................................ 75 V ................................................................................................................................................................ 76 W ................................................................................................................................................................ 76 Z ................................................................................................................................................................ 77