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World File Search System顾名思义
药物组合及癌症治疗再利用
癌症是一组极其复杂的疾病，如今越来越突出，因为它影响并杀死了全世界数百万人，是其病理生理学和治疗方面的深入研究的主题。乳腺癌仍然是发病率和死亡率都很高的癌症，尤其是在女性中。尽管近年来这种癌症的死亡率有所下降，但在治疗层面，尤其是转移性癌症方面，它仍然具有挑战性。由于对健康的所有影响，癌症治疗是昂贵而深入的研究课题。为了丰富这种治疗方法，并降低其潜在的高相关成本，药物再利用和药物组合是越来越多地研究和解决的策略。顾名思义，药物再利用意味着赋予药物新的用途，在这种情况下，这些药物被批准用于治疗其他疾病（例如心血管或代谢疾病），但未被批准用于癌症治疗。因此，更好地了解这些乳腺癌治疗方式对于改善治疗至关重要。在这篇特别的评论中，我们将讨论癌症的一些相关方面，特别是乳腺癌及其治疗。此外，还将重点介绍药物组合和药物再利用，以及相关示例。尽管需要克服一些限制，但这些方法在解决当前癌症治疗的几个问题（即成本和对当前治疗方式的抵抗力）方面极为重要且有利。我们将特别关注乳腺癌，探讨这些方法。
ERS-ESD16-Final-lr.pdf - SPIE
光纤激光器引起了人们的想象，因为在短期内需要光束组合的功率高达 100kW，在未来则需要多 MW。它们近乎完美的光束质量、稳定性和多功能性，再加上增益介质的低成本，使它们成为相干组合多达 1000 个单独光纤放大器光束的理想选择。使用源自电信的光纤电路，我们可以设想全光纤激光电路和系统，它们坚固耐用、易于运输，并且可以直接管理热负荷。后一个属性来自大的表面积与体积比、光纤激光器的效率和二氧化硅的热稳定性。对于坚固的单个光纤激光发射器来说，几千瓦可能是实用可靠的最佳点，我们需要考虑光束组合以缩放功率，无论是空间、波长还是相干。相干光束组合（如在合成孔径雷达中）具有可操纵性和内置自适应光学的属性。然而，顾名思义，我们需要从每个光纤发射器以稳定的偏振光束输出相干的单频，这并不简单。本文将回顾高功率单频激光器的进展，以及该技术的预期局限性。本文还将回顾高功率脉冲光纤激光器的最新研究，以及光束组合的前景，以克服由于光纤束尺寸小而导致的脉冲能量限制
自适应在线收费估计电动汽车锂...
摘要：电荷状态（SOC）估计是安全性能和锂离子（锂离子）电池寿命的重要问题。在本文中，提出了一种强大的自适应在线长期记忆（ROLSTM）方法，以提取电动汽车（EV）中锂离子电池的SOC估计。顾名思义的实时方法是基于一个复发性神经网络（RNN），该神经网络（RNN）包含长期记忆（LSTM）单元，并使用强大和适应性的在线梯度学习方法（ROADAM）进行优化。在拟议的体系结构中，为三个输入中的每一个定义了一个顺序模型：电池的电压，电流和温度。因此，这三个网络并联起作用。使用这种方法，LSTM单元的数量减少。使用此建议的方法，一种不依赖精确的电池模型，并且可以避免复杂的数学方法。此外，与传统的递归神经网络不同，该网络随时重写内容，LSTM网络可以决定通过所提出的网关保留当前的内存。在这种情况下，它可以轻松地将此信息转移到较长的路径上，以接收和维持长期依赖性。使用真实数据库，实验结果说明了与迄今为止使用的神经网络建模和无流感的KalmanFulter方法相比，ROLSTM应用于SOC估算的ROLSTM的性能更好。
第 5 章 内部存储器
ROM 的类型 顾名思义，只读存储器 (ROM) 包含不可更改的永久数据模式。ROM 是非易失性的；也就是说，无需电源即可保持存储器中的位值。 可编程 ROM (PROM) 与 ROM 一样，PROM 也是非易失性的，只能写入一次。对于 PROM，写入过程以电气方式执行，可以由供应商或客户在原始芯片制造之后的某个时间执行。 光可擦除可编程只读存储器 (EPROM) 和 PROM 一样，以电气方式读取和写入。但是，在写入操作之前，必须通过将封装芯片暴露在紫外线下将所有存储单元擦除为相同的初始状态。 更有吸引力的主要读存储器形式是电可擦除可编程只读存储器 (EEPROM)。这是一种主要读存储器，可以随时写入而不会擦除之前的内容；只更新寻址的字节或字节。写入操作比读取操作花费的时间长得多，大约为每字节几百微秒。另一种半导体存储器是闪存（因其重新编程速度快而得名）。闪存于 20 世纪 80 年代中期首次推出，在成本和功能上介于 EPROM 和 EEPROM 之间。与 EEPROM 一样，闪存使用电擦除技术。一整块闪存可以在一秒或几秒内被擦除，这比 EPROM 快得多。
糖尿病
糖尿病治疗糖尿病猫可能是一个挑战。有些猫似乎永远不会受到监管。但是，有几个重要的概念使这一过程更有可能成功。一致性：我们的目标是找到适当的胰岛素，该胰岛素将长期持续。为了做到这一点，我们必须消除尽可能多的变量。换句话说，从一天到另一天，可以保持不变的速度越多，保持糖尿病的调节就越容易。我们的目标是每天同样的时间给予相同剂量的胰岛素，每天以相同数量的数量喂食相同的食物，以使活动水平保持相同，并保持猫的压力水平相同。控制：猫不需要严格的控制。人类糖尿病患者必须始终保持血糖值非常接近正常。如果他们不这样做，他们会产生一些疾病的糖尿病并发症，例如手指，脚趾，脚和手，肾衰竭和白内障形成。这些并发症不会发生在糖尿病猫身上。因此，如上所述，血糖的高于太低是更好的。血糖水平：（高血糖）总是比低血糖（低血糖）更好。剂量变化：随着胰岛素剂量的增加，血糖下降。吃习惯：食物摄入会导致血糖升高。未能食用会使血糖降至正常水平以下。如果您的猫不吃东西，请勿给予胰岛素。您的猫具有更常见的糖尿病类型，糖尿病。后三个原则的应用是这样的：如果您不确定是否给予胰岛素剂量或是否正确注入胰岛素，请不要再给予它。如果您必须错过一剂或两种胰岛素（偶尔），请不要担心。您的猫的血糖会在一两天的时间内变得太高，但这不会引起很大的问题。了解糖尿病中有两种形式的糖尿病：糖尿病和糖尿病。糖尿病是一种非常罕见的疾病，导致无法调节体内水含量。这种疾病是相当定期的，通常在5岁或以上的猫中。简单地说，糖尿病是胰腺未能调节血糖的失败。胰腺是一个小而重要的器官，位于胃附近。它具有两个重要的细胞群。一组细胞会产生适当消化所需的酶。另一组称为β细胞，产生称为胰岛素的激素。糖尿病类型的猫，已经发现了两种类型的糖尿病。 两种类型都没有调节血糖，但是两组之间疾病的基本机制有所不同。 1。 I型或胰岛素依赖性糖尿病是由β细胞的总或几乎完全破坏引起的。 这是猫糖尿病的最常见类型。 顾名思义，这种类型的糖尿病需要胰岛素注射才能稳定血糖。糖尿病类型的猫，已经发现了两种类型的糖尿病。两种类型都没有调节血糖，但是两组之间疾病的基本机制有所不同。1。I型或胰岛素依赖性糖尿病是由β细胞的总或几乎完全破坏引起的。这是猫糖尿病的最常见类型。顾名思义，这种类型的糖尿病需要胰岛素注射才能稳定血糖。
支持 C4ISR 企业的 OGC Web 服务 (OWS)
架构规范或描述是一组“规则”，定义系统各部分之间的结构、行为和关系。架构规则必须允许可变性，但除此之外，还提供了用于确定范围、设计、论证和规划系统实例的基本框架。架构描述最终是沟通工具，旨在引起利益相关者对系统设计的关键方面的关注，这些方面可以解决利益相关者的需求和顾虑。概念架构，顾名思义，试图为尚未充分定义以被视为离散系统的新兴概念提供同样的功能。假设 EC08 试点计划的设计需要这种方法，因为许多因素最终将决定 EC08 ISR 企业及其组成系统的真实形式。在这种情况下，随着系统各个方面逐渐为人所知，以及就演习主题、参与者和目标做出战略决策，概念架构必须不断适应。最终，随着练习变得更加具体，该概念架构将接近集成系统架构的严谨性和深度，详细说明正确的操作、系统和服务拓扑。由于该概念架构的初始阶段的新兴和可能徘徊性质，它包含一个架构工件库，反映了有关 EC08 企业最终方面的当前知识状态或假设。为此，我们详细阐述了预期的 EC08 ISR 企业的关键方面以及我们认为 OGC 技术支持具有丰富可能性的地方。
疫苗
被动免疫也可以通过向接受者注射来自免疫个体的预制抗体（称为抗血清）来实现。在疫苗和抗生素问世之前，被动免疫是治疗某些致命疾病（如白喉）的唯一有效方法，可提供急需的体液防御。主动免疫是通过引发保护性免疫和免疫记忆的方式触发适应性免疫反应。主动免疫是指随后接触病原体会引发二次免疫反应，从而成功消灭病原体或预防由其产物介导的疾病。主动免疫可以通过自然感染微生物来实现，也可以通过接种疫苗人工获得。在主动免疫中，顾名思义，免疫系统发挥着积极作用——诱导抗原反应性 T 细胞和 B 细胞增殖，并导致保护性记忆细胞的形成。这是接种疫苗的主要目标。使用各种疫苗进行主动免疫在减少传染病死亡方面发挥了重要作用，尤其是在儿童中。疫苗类型：活疫苗、减毒疫苗 在某些情况下，微生物可以被减毒或失效，这样它们就失去了引起严重疾病（致病性）的能力，但仍保留在接种宿主体内短暂生长的能力。有些病原体由于无法在特定宿主体内引起疾病而自然减毒，尽管它们可以给这些个体免疫。减毒通常可以通过在异常培养条件下长时间培养致病细菌或病毒来实现。这会选出比在自然宿主体内更适合在异常培养条件下生长的突变体。
采用闭环方法实现实时 EEG–TMS 脑状态调节
人工智能 (AI) 被定义为使机器学习、推理和解决问题的理论和算法，就像人类一样。神经科学一直与人工智能领域存在着相互的信息流。一方面，大多数人工智能算法都受到人脑的启发。神经科学领域不仅为人工智能算法提供了灵感来源，而且如果发现某些算法可用于大脑，它还提供了验证这些算法的可能性。另一方面，人工智能算法在神经科学领域带来了革命性的转变。一个重要的例子是对神经图像数据集的高效和精确分析。然而，人工智能在神经科学方面的巨大贡献在于强化学习 (RL) 领域。该领域的灵感来自动物学习，顾名思义，该领域涉及通过强化导致更高奖励的行为（作为来自周围环境的反馈）来学习实现所需奖励的最佳行为（Hassabis 等人，2017 年）。虽然 RL 已广泛用于研究目的，以增进我们在神经科学领域的理解，但它在医学神经科学和计算神经病学领域有许多潜在应用（Maia 和 Frank，2011 年）。经过数十年的传统治疗，科学家们已经意识到应该研究环境、生物和社会心理因素方面的个体差异，这一概念被称为“精准医疗”。此外，在计划新的治疗方法时应该考虑到这些差异，以便根据接受治疗的患者的具体特征进行量身定制，这一方向称为“个性化
利用人工智能推动地球科学发展
过去几年，随着 ChatGPT 等生成式 AI 工具的发布，公众对人工智能 (AI) 的认识迅速提高，但自 2015 年以来，地球科学家对机器学习等 AI 方法的使用也在加速增长（参考文献 1）。这一趋势反映在 2021 年以来《自然地球科学》上发表的使用 AI 技术的研究文章数量不断增加，这些文章与本期随附的焦点一起汇总，还有关于 AI 在地球科学中的应用主题的观点文章。本焦点中的文章展示了 AI 技术在促进地球科学重要见解方面的潜力。它们还强调了可以使用 AI 工具分析的地球科学数据源和类型的多样性，以及 AI 方法本身的多样性，从简单的分类算法到受大脑启发的深度学习模型。人工智能不仅为收集和处理数据以及调整模型参数等任务提供了有效的方法，而且某些人工智能技术还可以直接提供对过程的洞察，例如通过确定变量的主要控制因素。人工智能对于分析“大数据”尤其有价值，大数据顾名思义，太大而无法用传统方法处理，而且随着遥感和现场传感以及数值建模技术的发展，人工智能在地球科学中变得越来越普遍。更广泛地采用人工智能技术可能使地球科学的许多领域受益，但这样做也面临着相当大的挑战。例如，许多地球科学数据集具有使使用人工智能工具进行分析变得复杂的属性，如多模态和偏差1，而现实世界的过程通常很复杂。在某些情况下，可以通过将人工智能工具与物理模型相结合来克服过程的复杂性，正如本期“观点”中对多尺度地球系统建模的论述一样。
黑洞教育者指南
如果我们看不到它们，我们怎么知道它们就在那里？黑洞——顾名思义——是无法直接看到的。找到黑洞的唯一方法是寻找它对周围空间中其他物体的影响。观察气体喷流、辐射、快速旋转的物体和其他方法可用于间接探测黑洞的位置。天文学家已经通过这种方式观察到了我们自己星系中数十个黑洞的证据。研究黑洞的科学家专注于观察周围空间中其他物体如何受到影响。定位黑洞的第一种方法是观察双星系统。在这些系统中，两颗恒星相互绕行，由于恒星之间的引力，它们的运动方式通常可以预测。科学家们知道，如果他们看到一颗恒星像附近有一个巨大的物体一样移动，但没有其他恒星的迹象，那么它的隐形伴星可能就是黑洞。科学家还意识到，如果双星系统中的不可见物体是黑洞，那么它会产生巨大的引力。可见恒星的气体（或任何附近的气体和尘埃）会以极高的速度绕黑洞旋转，然后消失在黑洞中。这一过程会产生巨大的热量和 X 射线辐射，可以通过观测检测到。20 世纪 70 年代，科学家对伽马射线爆发产生了浓厚的兴趣，将其作为探测黑洞的一种方式。一种假设认为，由正常恒星和黑洞组成的双星系统在黑洞最终吞噬其伴星的所有物质时会产生伽马射线爆发。另一种被广泛接受的理论认为，黑洞或中子星碰撞时会释放伽马射线。当巨星坍缩并形成黑洞时，也可能释放伽马射线爆发