摘要:由于技术的进步,学习的各种方法学可能性在教育领域获得了动力,这成为调查的肥沃基础。在这个问题中,这项工作的指导目标出现了,因为以其核心衡量和理解与技术资源相关的神经学习的一些贡献的机会,作为教学学习过程的指标。Neuro -Learning开辟了理解认知过程的方法。首先,对与技术使用相关的神经学习的基础进行了分析,特别是在学生的形成背景下。此外,通过图像(媒体和代表)等数字资源在网络文化中如何进行教学学习的各个方面。为此,研究具有探索性特征,从方法上讲是一项定性研究,得到了书目研究的支持,作为理论支持作者,为这一研究贡献了这一研究。从书目贡献中产生的数据,通过该数据可以得出结论,与技术相关的神经学习可以帮助大量学习,但是需要仔细的计划来提供简化学习的方法。关键字:神经学习;技术;教学实践。
语义细分是计算机视觉中的核心任务,它允许AI模型交互和了解其周围环境。与人类在潜意识中的场景相似,这种能力对于场景的场景至关重要。但是,许多语义学习模型面临的挑战是缺乏数据。现有的视频数据集仅限于不代表现实示例的简短,低分辨率视频。因此,我们的关键贡献之一是徒步旅行数据集的自定义语义细分版本,其中包含来自不同城市之旅的长达一个小时,高分辨率的真实世界数据。此外,我们评估了在我们自己的自定义数据集中开放的开放式语义模型的性能,并讨论未来的含义。关键字
1土壤与景观科学,分子与生命科学学院,科学与工程学院,科廷大学,GPO盒U1987,珀斯WA 6845,澳大利亚。2分子与生命科学学院,科廷大学,GPO盒U1987,珀斯WA 6845,澳大利亚。 3 Ecohealth Network,1330 Beacon St,Suite 355a,Brookline,MA 02446,美国4土壤科学,荷兰瓦格宁根大学。2分子与生命科学学院,科廷大学,GPO盒U1987,珀斯WA 6845,澳大利亚。3 Ecohealth Network,1330 Beacon St,Suite 355a,Brookline,MA 02446,美国4土壤科学,荷兰瓦格宁根大学。
1 斯坦福大学医学院斯坦福癌症研究所,斯坦福,加利福尼亚州 94305,美国,2 斯坦福大学医学院医学系,斯坦福,加利福尼亚州 94305,美国,3 斯坦福大学医学院生物化学系,斯坦福,加利福尼亚州 94305,美国,4 癌症信号和表观遗传学计划和癌症表观遗传学研究所,福克斯蔡斯癌症中心癌症研究所,费城,宾夕法尼亚州 19111,美国,5 罗马大学生物学和生物技术系,意大利罗马,6 斯坦福大学生物医学数据科学系,斯坦福,加利福尼亚州 94305,美国,7 生物科学和生物资源研究所,IBBR,CNR,意大利那不勒斯,8 科隆分子医学中心人类遗传学研究所,科隆大学遗传学研究所,50931 科隆,德国,9科隆分子医学,科隆大学遗传学研究所,50931 科隆,德国,10 IFOM-The FIRC 分子肿瘤学研究所,米兰,意大利,11 分子遗传学研究所,CNR-Consiglio Nazionale delle Ricerche,帕维亚,意大利,12 生命纳米和神经科学中心,意大利基金会基金会Tecnologia (IIT),罗马 00161,意大利,13 人类技术中心,Fondazione Istituto Istituto Italiano di Tecnologia (IIT),热那亚 16152,意大利,14 Department of Biology, Howard Hughes Medical Institute,Stanford University,Stanford, CA 94305, USA,15 Institute for Zoology, Developmental Biology,University of Cologne, 50674 Cologne,德国,16 帕多瓦大学生物系,意大利帕多瓦、17 哥伦比亚大学运动神经元生物学和疾病中心、纽约 10032、美国、18 哥伦比亚大学病理学和细胞生物学系、纽约 10032、美国、19 哥伦比亚大学神经病学系、纽约 10032、美国、20 科隆大学医院罕见疾病中心、科隆 50931、德国和 21 CNR 分子生物学和病理学研究所 (IBPM)、意大利罗马
摘要:BRCA1是一个编码BRCA1蛋白的肿瘤抑制基因,在DNA修复,细胞周期调节和基因组稳定性的维持中起着至关重要的作用。BRCA1蛋白与各种其他在基因调节和胚胎发育中起重要作用的蛋白质相互作用。它是由多个结构域组成的大蛋白质。BRCA1蛋白的C末端区域由两个由短接头连接的BRCT结构域组成。BRCT结构域在蛋白质 - 蛋白质相互作用以及通过其磷酸化蛋白结合模块中调节DNA损伤反应和细胞周期调节至关重要,这些模块识别其他激酶的磷酸化蛋白序列基序。BRCT结构域中的突变会破坏BRCA1的正常功能,并导致患乳腺癌和卵巢癌的风险增加。在此,我们探讨了BRCA1的结构特征,重点是BRCT结构域,其与关键细胞成分的相互作用及其参与各种细胞过程。此外,讨论了BRCT结构域突变对乳腺癌和卵巢癌敏感性,预后和治疗选择的影响。通过对BRCA1的BRCT结构域提供全面的了解,本综述旨在阐明该重要领域在乳腺癌和卵巢癌的发病机理和潜在的治疗方法中的作用。
摘要本文通过使用基于学习的方法从有限数量的观点中解决了层析成像重建的挑战。通过使用高斯denoing算法的能力来处理复杂的优化任务,通过插入式游戏(PNP)算法的最新进步(PNP)算法显示了求解成像逆概率的希望。传统的denoising手工制作的方法产生具有可预测特征的图像,但需要复杂的参数调整并遭受缓慢的结合。相比之下,基于学习的模型可提供更快的性能和更高的重建质量,尽管它们缺乏解释性。在这项工作中,我们提出培训近端神经网络(PNN),以消除任意伪像并改善PNP算法的性能。这些网络是通过展开旨在找到最大后验(MAP)估计值的近端算法获得的,但使用学习的线性运算符在固定数量的迭代范围内获得。pnns提供了灵活性,可以通过近端算法来适应任何图像恢复任务。此外,与传统的神经网络相比,它们具有更简单的体系结构。
产品说明TC-10X建议用于正常应用中的高温传热。它是在加热设备和安装到的表面或其他散热表面之间使用的。该产品具有出色的热阻力,具有高热导率,并且在宽的工作温度范围内几乎没有蒸发。它是耐氧化性的非可易碎油基化合物,不会促进生锈或腐蚀。