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长链非编码RNA 编码的微肽研究进展
[摘要]长的非编码RNA（LNCRNA）是由200多个核苷酸构成的RNA分子，表现出相对较低的序列保护。很长一段时间以来，它们被视为“转录噪声”，即在生物领域中的非功能性RNA分子。近年来，随着研究的进步，科学家们在lncrnas中揭示了许多小型开放式阅读框（SORF），其中一些可以编码微肽。这些微肽已被证实参与了各种细胞过程和基因表达调节网络，扮演着至关重要的作用。这一发现为进一步探索生活活动以及临床诊断和疾病治疗的新研究方向开辟了新的研究方向。本综述总结了LNCRNA编码的菌根在病理和生理过程中的作用，微肽的亚细胞定位和功能机制以及微肽研究方法的进展，旨在为新型积分基于磨性的诊断诊断和治疗方法提供洞察力和参考。[关键词]长的非编码RNA；小开放阅读框；微肽；肿瘤
零能耗建筑电–氢–热双层能量优化调控方法
零能源建设电力 - 热热双层能量优化控制方法Kong Lingguo 1，Wang Shibo 1，Cai Guowei 1，Liu Chuang 1，Guo Xiaoqiang 2
应急发电机检查和维护服务
2024年6月19日 — （4）防卫政策局局长、采购、技术和后勤局局长或陆上自卫队参谋长...... （3）设计文件中指定的标有JIS或JAS标记的材料或标准、准则等......
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
非侵入式异步脑机接口技术研究综述
接口技术［j］。信号处理期刊，2023年，39 （8）：1386-1398。doi：10。16798/j。ISSN。 1003-0530。 2023。ISSN。1003-0530。2023。
1 简介 - 1.1 二人非零和博弈
我们看到，由于 s 1 优于 s 2 ，所以玩家 1 的安全水平策略是纯策略 (1,0)（即，玩家 1 使用策略 s 1 的概率为 1）。玩家 2 的安全水平策略是纯策略 (0,1)。但是，策略对 ( s 1 , t 2 ) 并不均衡。如果玩家 2 注意到 s 1 优于 s 2 ，他或她会得出结论，玩家 1 会选择 s 1 。因此，通过使用纯策略 (1,0)，玩家 2 将最大化自己的收益。我们看到，通过使用这种策略，玩家 1 保持了自己的安全水平，而玩家 2 获得的单位比自己的安全水平多 19 个。这似乎是没有沟通或合作的博弈的合理解决方案（请注意，如果允许沟通，玩家 1 可能会诉诸威胁以试图获得更好的收益）。
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由相关浴驱动的量子机器
我们考虑由共享经典或量子关联的局部平衡储存器驱动的热机。储存器由所谓的碰撞模型或重复相互作用模型建模。在我们的框架中，两个储存器粒子最初以热状态制备，通过幺正变换相互关联，然后与形成工作流体的两个量子子系统进行局部相互作用。对于特定类的幺正器，我们展示了应用于储存器粒子的变换如何影响传递的热量和产生的功。然后，我们计算随机选择幺正器时的热量和功的分布，证明总交换变换是最佳的。最后，我们根据机器微观成分之间建立的经典和量子关联来分析机器的性能。