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World File Search System顽固性
d-serine和NMDA受体1的表达在顽固性癫痫患者中
pilepsy是一种常见的神经系统疾病；它的特征是大脑中异常的同步电活动，导致复发，无端癫痫发作。大约30％的癫痫患者对抗癫痫药不反应（3），并被诊断出患有顽固性癫痫病，这与功能性不佳有关。由于顽固性癫痫的确切原因和发病机理尚不清楚，因此对与顽固性癫痫相关的潜在机制的理解已成为近年来流行的研究主题。颞叶癫痫占顽固性癫痫病例的50％以上，也与结果不佳有关。因此，了解颞叶癫痫的发病机理对于发展潜在治疗方案至关重要。
人乳头瘤病毒疫苗的疗效对顽固性肛门生殖器和口腔疣
摘要：人乳头瘤病毒（HPV）疫苗是降低HPV感染率的预防措施。知识将其作为肛门生殖器疣（AGW）和口腔疣（OWS）的治疗选择的知识有限。评估HPV疫苗接种在顽固性AGW和OWS中的效率（尽管常规治疗，病变持续了6个月以上），我们将一组标准疗法的患者以及一组HPV疫苗与仅与标准治疗疗法的患者进行了比较。比较了两组中对治疗的反应（就病变的数量而言）。数据，p值<0.05被认为是统计学意义的。该研究还包括14例患者（A组病例），除了AGW和OWS的标准治疗方法外，还接受了3剂肌肉内HPV疫苗（Gardasil 4或Gardasil 9），以及15例年龄和性别匹配的患者（B组和性爱对照组），仅接受A组的病变，只有A组的病变。12个月后，A组患者中有85％的患者与B组的33％具有阳性临床结果（0.004）。我们的发现表明，除了对AGWS/OWS的标准处理方法外，HPV疫苗可能具有治疗作用。预防性疫苗通过诱导L1特异性抗体阻止病毒进入，可以防止自体恢复（通过自动接种）并有利于消除病毒。
Cabrini Brighton-专业目录2025
Raymond Yap结肠癌，筛查结肠镜检查，厌食症病理学，包括痔疮，直肠出血，炎症性肠病（Crohn's和溃疡性结肠炎），癌症，肠道疾病，便秘，便秘，顽固性，淫荡
使用人工磁场和配备机器人激光的手臂进行超级kamiokande pmts表征探测用机器学习武装的顽固性BSM参数空间
这项研究引入了创新的机器学习（ML）辅助采样方法，旨在更有效地扩展标准模型（BSM）参数空间。Markov Chain Monte Carlo（MCMC）和Hamiltonian Monte Carlo（HMC）等传统方法经常在高维，多模式空间中面临限制，从而导致计算瓶颈。我们的方法结合了积极训练的深层网络（DNN）和嵌套采样，动态预测更高的样子区域，以加速收敛并提高采样精度。这些可扩展的框架具有可扩展的框架，可以在高层物理学（HEP）研究中进行全面分析，以解决bsm compariete bsm commiate bsm commiate bsm compariate bsm compariate bsm comporiate comportiation comportiation comportiation。
使用 WUS/BBMand GRF-GIFgenes 的新机会......
摘要 植物转化的广泛应用仍然具有挑战性，因为许多植物物种的植物再生和基于再生的转化效率极低。许多物种和基因型对传统的基于激素的再生系统没有反应。这种再生顽固性阻碍了许多技术在各种植物物种（包括观赏花卉、灌木和树木）中的应用，例如微繁殖、转基因育种和基因编辑。长期以来，人们一直在研究各种发育基因改善植物分生诱导和再生的能力。最近，有研究表明，形态发生调节基因 WUSCHEL 和 BABY BOOM 的组合和精细表达可以减轻它们的多效性并允许顽固性单子叶植物进行转化。此外，单独或与 GRF 相互作用因子 (GIF) 组合异位表达植物生长调节因子 (GRF) 可改善双子叶和单子叶物种的再生和转化。微调这些基因的表达为提高转化效率和促进新育种技术在观赏植物中的应用提供了新的机会。
植物生物技术。41（3）：213-230（2024）
抽象植物生物量是一种丰富的可再生资源，可为绿色化学物质和重组蛋白的生产提供多个优势。但是，由于哺乳动物和其他细胞培养物在工业环境中的建立良好，并且更好地表征了哺乳动物和其他细胞培养物，因此基于植物的过程很难在市场上立足，因此很难在工业环境中获得基于植物的系统。因此，基于植物的系统的其他好处对于支持可持续植物衍生产品的平衡可能至关重要。生物量价值的关键因素是设计中至高价值的副产品，可以从残留的木质纤维素（LC）中成本效率地得出。然而，LC的效用仍然有限，因为LC通常无法使用其组件（木质素，纤维素和半纤维素）来顽固。为了克服这个问题，在植物工程中，由于LC途径的复杂性和涉及的大量基因，因此近几十年来一直在进行减少LC顽固性的努力。在这篇综述中，我们描述了LC操纵的最新进展和八种策略，用于重新设计木质素和结构性聚糖的途径，以减少LC顽固性，同时减轻与收益率损失相关的生长罚款。
人工智能：灾难风险的论据
还应该对最近的两篇研究感兴趣，它们采用了“以计算为中心的框架”来估计人工智能系统需要多长时间才能达到人类水平的能力（Cotra，2020；Davidson，2023）。这种方法首先估计训练具有给定能力水平的系统需要多少计算能力，然后构建一个模型，说明我们何时可能使用这么多计算能力来训练系统。我们认为有用的一种思考以计算为中心的模型的方法是更详细地阐明优化能力和顽固性之间的关系在未来可能如何发展。
工程师在协调人工智能系统设计中的人类价值观方面的作用
代。任何一种方法的适用性都取决于任何给定工程计划的起点。但是，VSD 的吸引力部分在于它可以而且应该适应单个应用领域。至关重要的是，它不是对设计空间的全面重新构想，而是映射到现有的设计和工程实践上并加以增强。这是一个重要的观点：AI 系统设计正在全球范围内以惊人的速度发展，并且由于公司认识到采用 AI 系统的经济和其他市场优势，因此他们非常愿意采用准备不足的系统，尽管可能会出现顽固性（例如，参见 Banerjee & Chanda，2020 年）。因此，一种可以经济高效地映射到现有设计实践上的适应性设计方法是
