关于导师:Qadeer Khan 教授是印度理工学院马德拉斯分校电气工程系集成电路与系统组的助理教授。他于 1999 年获得印度新德里贾米亚米利亚伊斯兰大学电子与通信工程学士学位,并于 2012 年获得美国俄勒冈州立大学电气与计算机工程博士学位。他的博士工作重点是开发高性能开关直流-直流转换器的新型控制技术。2012 年至 2015 年,他担任高通公司圣地亚哥分公司的电源管理系统主管工程师,2015 年至 2016 年在班加罗尔高通公司工作,参与定义骁龙芯片组各种电源管理模块的系统和架构,以满足不同的智能手机市场需求。 1999 年至 2005 年,他曾就职于摩托罗拉和印度飞思卡尔半导体公司,主要负责设计用于基带和网络处理器的混合信号电路以及用于高压电机驱动器的全芯片集成解决方案。Qadeer Khan 博士拥有 18 项美国专利,并在模拟、混合信号和电源管理 IC 领域撰写/合作撰写了 20 多篇 IEEE 出版物。他担任 IEEE 固态电路杂志、IEEE 超大规模集成系统交易、IEEE 电力电子交易和 IEEE 电力电子快报的审稿人。他的研究兴趣涉及高性能线性稳压器、LDO、开关直流-直流转换器和用于便携式电子产品和能量收集的电源管理 IC
13 Toews,“AI 芯片的地缘政治将决定 AI 的未来”。14 Tarasov,“苹果芯片实验室内部,这是该公司几十年来最“深刻变革”的发生地”;路透社,“彭博新闻报道,苹果计划以专注于 AI 的 M4 芯片彻底改造 Mac 产品线”。15 Satoh,“AMD 将考虑与台积电合作的“其他”代工厂:首席执行官 - 日经亚洲”。16 路透社,“Nvidia 在 AI 芯片领域的主导地位阻碍了对竞争对手初创企业的投资”。17 高通,“高通在 2023 年骁龙峰会上为设备带来破纪录的生成式 AI | 高通”。18 Michelle Cheng,“Nvidia 最大的客户也是这家 AI 芯片制造商的最大威胁”。19 Michelle Cheng。 20 Bratton,“谷歌的新芯片有望挑战 Nvidia、微软和亚马逊”。21 Bratton。22 Desineni 和 Tuv,“英特尔半导体制造环境中的高价值 AI。英特尔白皮书。”;Wheatley,“英特尔在先进芯片制造工艺方面取得进展,力争在 AI 领域占据一席之地 - SiliconANGLE”。23 路透社,“Nvidia 在 AI 芯片领域的主导地位阻碍了对竞争对手初创企业的投资”。24 Patil 等人,“半导体设计领导地位面临的日益严峻的挑战”。25 Zewe,“麻省理工学院制定战略,帮助美国重新获得半导体超级大国地位”。26 Lin,“在 AI 芯片竞赛中,谷歌 DeepMind 使用 AI 设计专用半导体”。
2021 年 3 月 24 日——反恐和国际刑警组织关于化学、生物、杀伤性武器威胁的全球研究。去年 11 月的放射性和核 (CBRN) 恐怖主义: • 2020 年 3 月...
The board (the “ Board ”) of directors (the “ Directors ”) of the Company is pleased to announce that (i) on 1 November 2024, Dragon Rise Auto Services Limited, a non-wholly-owned subsidiary of the Company (“ Dragon Rise Auto Services ”), entered into a non-exclusive electric taxi distribution and service agreement (the “ Distribution Agreement ”) with an automotive trader (the “ Automotive Trader ”); (ii)2024年12月18日,Dragon Rise New Energy Holdings Limited是该公司的非全方位的子公司(“ Rise Rise New Energy Holdings”),进入了非法律/具有法律约束力的谅解备忘录(“ MOU”)与移动能源解决方案提供者(“移动能源解决方案提供者”(“移动能源解决方案提供者”)的(“移动能源解决方案提供者”,以促进与该合作的合作。
引用格式: 李博文 , 李晶晶 , 张龙剑 , 等 . 基于混合集群演化元博弈的海上对空反导杀伤链优选策略研究 [J]. 中国舰船研 究 . DOI: 10.19693/j.issn.1673-3185.04217. LI B W, LI J J, ZHANG L J, et al. Research on optimal selection strategy of surface-to-air anti-missile kill chain based on mixed swarm evolutionary meta-game[J]. Chinese Journal of Ship Research(in Chinese). DOI: 10.19693/j.issn.1673- 3185.04217.
李增元 国家遥感中心专家委员会委员 中国林业科学研究院资源信息研究所副所长 北京万寿山后 100091 电话:+86-10-62889163 传真:+86-10-62888315 邮箱:zengyuan.li@forestry.ac.cn
摘要:复发儿童急性淋巴细胞白血病(CALL)的患者的预后仍然很差。治疗失败的主要原因是耐药性,最常见于糖皮质激素(GC)。泼尼松龙敏感和耐药性淋巴细胞之间的分子差异未得到充分研究,从而排除了新型和靶向疗法的发展。因此,这项工作的目的是阐明匹配的GC敏感和耐药细胞系之间分子差异的至少某些方面。为解决这个问题,我们进行了整合的转录组和代谢组学分析,该分析表明,缺乏对泼尼松龙的反应可能是由于氧化磷酸化,糖溶解,氨基酸,丙酮酸和核苷酸生物合成的变化而受到的基础,以及MTORC1和MyC的激活以及Myc的激活,以及Myc的激活,以及Myc的激活。试图通过三种不同的策略探索我们分析中抑制一种打击的潜在治疗作用,以三种不同的策略为目标,它们针对谷氨酰胺 - 谷氨酸 - α-酮戊二酸轴轴,所有策略都受损了,这些策略都受损了,这些策略受损,线粒体呼吸和ATP产生和诱导了凋亡。因此,我们报告说,泼尼松龙的抗性可能伴随着相当大的转录和生物合成程序的重新布线。在这项研究中确定的其他可药物靶标的抑制作用抑制谷氨酰胺代谢在GC敏感的敏感性中呈现了一种潜在的治疗方法,但更重要的是,在GC耐药的呼叫细胞中。最后,在复发的背景下,这些发现可能在临床上具有相关性 - 在公开可用的数据集中,我们发现基因表达模式表明,体内耐药性的特征在于与我们在体外模型中发现的相似代谢失调。
性腺激素剥夺(GHD)和衰落(例如更年期和双侧卵巢切除术)与神经变性的风险增加有关。然而,激素疗法(HTS)显示出不同的功效,受到性,药物类型和相对于激素下降的治疗时间等因素的影响。我们假设大脑的分子环境在GHD后经历过渡,从而影响了HTS的有效性。在用蒂贝隆处理的小鼠中使用GHD模型,我们进行了蛋白质组学分析,并鉴定出对tibolone的反应反应,该化合物刺激了雌激素,孕激素和雄激素途径。通过全面的网络药理工作流程,我们确定了对蒂贝隆的重编程反应,尤其是在“神经变性的途径”中,以及包括“细胞呼吸”,“碳代谢”和“细胞稳态”在内的相互联系的途径。分析揭示了23种蛋白质,其提博龙反应取决于GHD和/或性别,这涉及诸如氧化磷酸化和钙信号的关键过程。我们的发现表明HTS的治疗功效可能取决于这些变量,这表明需要更高的精确医学考虑,同时突出了需要揭示未衍生的机制。
由于某些化学成分表现出所谓的杂化铁电性不当,近年来,近年来,ruddlesden-popper氧化物中温度依赖性的相变的次要氧化氧化物氧化物中的温度依赖性相变。然而,目前几乎没有理解这些相变的静水压力依赖性。本文中,我们介绍了对双层ruddlesdledlesden-popper阶段Ca 3 Mn 2 O 7和Ca 3 Ti 2 O 7的高压粉末同步X射线衍射实验和Abinitio研究的结果。在两种化合物中,我们都观察到一阶相变,结合了我们的密度功能理论计算,我们可以将其结合分配为极地A 2 1 AM和非极性ACAA结构。有趣的是,我们表明,尽管压力的施加最终有利于非极相,正如适当的铁电体所观察到的那样,但存在压力实际上可以增加极性模式振幅的响应区域。可以通过考虑八面体倾斜和旋转对静水压力及其三线性耦合与极性不稳定的旋转的多样化响应可以无障碍。
一项 3 期随机、双盲、安慰剂对照、多中心试验 (PROpel,N = 796) 评估了奥拉帕尼和醋酸阿比特龙与泼尼松或泼尼松龙(以下简称奥拉帕尼和阿比特龙)一线治疗与醋酸阿比特龙和安慰剂与泼尼松或泼尼松龙(以下简称阿比特龙)一线治疗在未接受过 mCRPC 全身治疗的 mCRPC 患者中的疗效和安全性。PROpel 试验中的一个亚组 (N = 85) 与审查的适应症一致:患有有害或疑似有害种系和/或体细胞 BRCA 突变的 mCRPC 的成年人,临床上不需要化疗。该亚组分析结果表明,与阿比特龙相比,奥拉帕尼和阿比特龙治疗可显著延长放射学无进展生存期 (rPFS) 和总生存期 (OS)。更具体地说,在第一个数据截止日期 (DCO1,2021 年 7 月 30 日),rPFS 的风险比 (HR) 为 0.23(95% 置信区间 [CI],0.12 至 0.43),奥拉帕尼和阿比特龙更胜一筹。奥拉帕尼和阿比特龙组在 DCO1 时未达到中位 rPFS,阿比特龙组为 8.38 个月(95% CI 未报告)。关于 OS,第三个数据截止日期(DCO3,2022 年 10 月 12 日)报告的 HR 为 0.29(95% CI,0.14 至 0.56),有利于奥拉帕尼和阿比特龙。