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释放低CpG通行子转座子的潜在用于上级CAR-T细胞疗法
嵌合抗原受体（CAR）T细胞疗法改变了恶性肿瘤免疫疗法的景观，从根本上改变了传统的癌症治疗策略。然而，对T细胞转染的病毒载体的依赖构成了局限性，从而阻碍了这种有希望的治疗方法的更广泛应用。使用非病毒载体用于CAR-T细胞制备，在下一代疗法中已成为一种更通用和可持续的替代方法。转座元素（TES）是1940年代芭芭拉·麦克林托克（Barbara McClintock）在玉米中首先发现的（1）（1）的移动DNA序列，这些序列是由由反向末端重复序列（ITRS）和转座酶组成的基因片段组成的。该酶有助于转座子从其原始DNA位点切除，并将其整合到新的基因组位置。可以将其分为逆转座子，并切成两个主要类别的转座机制（2）。剪切的转座子需要对两种ITR的转座酶识别，以从其源中切除DNA转座子并将其整合到其他地方（3）。这种固有的插入DNA的能力使剪切的转座可以用于基因组操纵的强大工具（4-7）。
FHWA-HRT-22-063：增强车辆燃油经济性预测和其他车辆运行成本评估
总体而言，潜在用户对 VOC 模型的早期兴趣和计划使用支持了以下假设：更新后的 VOC 模型将引起更多关注，并被政府和非政府实体使用。研究承包商在研究过程中以及更新后的 VOC 模型交付后开展了推广活动。此次推广活动向来自学术界、政府和私营部门的数百名利益相关者介绍了这些程序和模型。感兴趣的各方联系了 FHWA，有时直接联系了研究承包商，以获取有关模型的更多信息，其中包括一家私营公司，该公司表示计划将该方法纳入其路面生命周期评估软件中。
道路车辆中的人工智能
基于此项目，我们开展了一项练习，为包含机器学习 (ML) 组件的系统制定了一套临时要求。我们确定了几个关键考虑因素，包括：• 确定 ML 组件的明确和稳健要求（在目标系统的背景下）• 数据集管理和数据集规范的重要性• 适当选择模型架构、训练方法和最终模型选择的重要性• 测试、评估、验证和确认的重要性• 持续监控的重要性，以确认系统继续满足其性能目标
Orbiter 传送带车辆 - MULAG
由于采用静液压和电力驱动，MULAG 传送带车辆在飞机上操作时具有很高的灵敏度。全面的附加功能，如护栏、多路传输装载台、驾驶室选项、加热和预热系统等，可确保根据特定客户规格进行个性化调整。这些车辆还提供封闭隔音驾驶室、无门驾驶室或开放式操作平台。
yolov11用于车辆检测
准确的车辆检测对于开发智能运输系统，自动驾驶和交通监控至关重要。本文介绍了Yolo11的详细分析，这是Yolo系列深度学习模型的最新进步，专门针对车辆检测任务。Yolo11在其前辈的成功之下，介绍了旨在在复杂环境中增强检测速度，准确性和鲁棒性的建筑进象。使用包含多种车辆类型的全面数据集（卡车，卡车，公共汽车，摩托车和自行车），我们使用诸如精度，召回，F1得分和平均平均精度（MAP）等指标来评估Yolo11的性能。我们的发现表明，Yolo11超过了先前的ver（Yolov8和Yolov10），可以在保持较小和更具遮挡的车辆的同时保持竞争性推理时间，从而适合实时应用。比较分析表明，复杂车辆几何形状的检测显着改善，进一步有助于开发高效且可扩展的车辆检测系统。这项研究强调了Yolo11增强自动驾驶汽车性能和交通监控系统的潜力，为该领域的未来发展提供了见解。