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World File Search System高维
在全身性红斑狼疮的Belimimab处理后T细胞分析变化的高维分析摘要
红斑（SLE），狼疮肾炎（LN）和其他与B细胞相关的疾病；但是，这些仅抑制BAFF，仅是4月或主要是BAFF，并且可能需要对两种细胞因子进行更有效的抑制才能获得最佳功效。我们的目标是确定BAFF和4月在通过转录数据集和体外测定中与SLE相关的炎症过程中的重要性，并评估Povetacicept在小鼠卢比斯模型中对野生型Taci-type taci-ig和B细胞消耗的有效双BAFF/4月拮抗剂Povetacicept的功效。方法四月和BAFF基因表达在来自健康捐助者和SLE患者的已发表的转录数据集中进行了评估。pBMC，然后在FC控制，Povetacicept，Belimimab（抗BAFF），抗BAFF），抗周围MAB，Telitacicept（WT Taci-IG）（WT TACI-IG），或组合抗Baff/Anti-Anti-Anti-Anti-Arti-Anti-Arti-Arti-Arti-Arth-Apraned cytemnna-sessemnna-sessy-semnna-cytornna-seless cytemry cytemry cytornna-povetaciCept。导致公开可用的RNA-Seq数据集，SLE患者与健康成年人相比，BAFF和4月相关的基因表达增加。povetaciCept与培养的PBMC中B细胞激活相关的基因更有效地下调基因。与telitacicept或常规的B细胞耗竭相比，在IFN A加速NZB/W狼疮模型中，Poveta-CicePT显着抑制了多种疾病参数（图1），并更有效地抑制了关键的免疫细胞子集（包括血浆细胞）。结论双重，对BAFF和4月的有效抑制可能需要达到对SLE和相关疾病中致病途径的最佳抑制。这些结果强烈支持SLE和其他B细胞和/或自身抗体相关疾病中Povetaciept的临床评估。正在制备SLE中的Povetacicept的临床研究；临床试验
HIMA：高维中介分析
pqrbayes包装。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2覆盖范围。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3个数据。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。4估计。PQRBAYES。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 pqrbayes。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 pqrbayes.select。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 Predive_pqrbayes。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 print.pqrbayes。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 print.pqrbayes.pred。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 print.pqrbayes.select。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13
具有生物学启发的高维入住网格图的可推广的增强学习，用于探索和目标导向路径计划
摘要 - 真实的时间自主系统利用多层计算框架来执行关键任务，例如感知，目标查找和路径计划。传统方法使用占用网格映射（OGM）实施感知，并通过概率信息将环境分为离散的单元。这种经典方法是完善的，并为下游过程提供了一个结构化输入，例如目标查找和路径计划算法。最近的方法利用了一种以生物学启发的数学框架，称为矢量象征体系结构（VSA），通常称为高维计算，以在高维空间中执行概率的OGM。这种方法（VSA-OGM）与尖峰神经网络提供了兼容性，将VSA-OGM定位为常规OGM的潜在神经形态替代品。但是，对于大规模集成，与已建立的OGM方法相比，评估VSA-OGM对下游任务的性能含义至关重要。本研究研究了VSA-OGM对传统的OGM方法，贝叶斯·希尔伯特·地图（BHM）的功效，基于强化学习的目标找到和路径计划框架，在受控的探索环境中，以及受到第10 f1 f1挑战启发的自主驾驶场景。我们的结果表明，VSA-OGM保持在单一和多幕科培训配置之间的可比学习绩效，同时将看不见的环境的性能提高了约47％。索引术语 - 占用网格映射，高维计算，概率学习，增强学习，脑启发的学习这些发现强调了通过BHM培训的政策网络的普遍性提高，从而增强了其在不同环境中现实部署的潜力。
缩小技术应用于高维，低样本量神经生理数据集
抽象背景：神经生理信号处理中的一个常见问题是从高维，低样本量数据（HDLSS）中提取有意义的信息。我们提出了Roldsis（低维跨度输入空间的回归），这是一种基于降低性降低的回归技术，将解决方案限制在可用观测值所跨越的子空间中。这避免了收缩回归方法中需要的回归过程中的正则参数。结果：我们将Roldsis应用于语音识别实验中收集的EEG数据。在实验中，连续/da/–/ta/中的变形音节作为声学刺激显示给参与者，并记录与事件相关的电位（ERP），然后通过离散小波转换在时间频率结构域中作为一组特征表示。从参与者执行的初步识别任务中选择每组刺激。身体和心理物理属性与每个刺激有关。roldsis推断与每个属性相关的特征空间中的神经生理轴。我们表明，这些轴可以可靠地估计，并且它们的分离与语音分类的个体强度相关。Roldsis提供的结果在时频域中可以解释，可用于推断语音分类的神经物理学相关性。通过交叉验证进行了与常用的正则回归技术的比较。结论：Roldsis获得的预测误差与脊回归获得的预测误差相当，并且比用Lasso和SPLS获得的预测误差较小。然而，Roldsis无需交叉验证就可以实现这一目标，该程序需要从数据中提取大量观测值，并且在平均试验时，降低了信噪比的降低。我们表明，即使Roldsis是一种简单的技术，它也适用于神经生理信号的处理和解释。关键字：脑电图，事件相关电位，线性回归，高尺寸低样本量问题，尺寸减小，音素分类，离散小波转换
HDANOVA：方差的高维分析
Hima-pake。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 2个二元帐户。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 3连续输出。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 4个hima。 div> 。 div> 。 div>Hima-pake。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2个二元帐户。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 3连续输出。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 4个hima。 div> 。 div> 。 div>2个二元帐户。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3连续输出。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4个hima。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5 hima_classic。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 hima_dblasso。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。11 hima_eficient。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 hima_microbiome。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 hima_quantile。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 hima_survival。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18个微生物瘤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20量化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21生存。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21
HDANOVA：方差的高维分析 HIMA：高维中介分析 pqrbayes：贝叶斯惩罚分位数回归 rmonocypher：使用强现代密码学易于加密R对象 Photobiology.pdf 素食主义者：生态多样性 GDM：广义差异建模
apca。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 ASCA。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3 ASCA_FIT 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2 ASCA。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 ASCA_FIT。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 ASCA_PLOTS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 ASCA_RESULTS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9块。data.frame。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10热。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 11蜡烛。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 12个dummyCode。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。10热。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11蜡烛。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12个dummyCode。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 Extended.Model.Frame。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 limmpca。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 Model.Frame.asca。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 MSCA。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 PCANOVA 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 17个pcanova_plots。 。 。16 PCANOVA。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17个pcanova_plots。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 pcananova_ sensults。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>20个永久性。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21中心。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22时图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 UPDATE_WITHOUT_FACTOR。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24
comp5575高维的高级技术...
•作业和项目通常提供动手学习的方法，使学生可以将理论知识应用于实际情况。通过处理与所有五个学习成果保持一致的各种任务，学生可以演示他们描述，设计，设计，实施，应用，评估和可视化高维数据的能力。这种连续的评估方法鼓励对主题的一致参与和更深入的了解。
高维量子键的补充材料...
本节详细阐述了用于我们的自旋轨道Qudit生成和检测的光学设置。发射器负责秘密密钥生成，如图S2A。 1064 nm纳秒脉冲激光器会产生泵浦脉冲（脉冲宽度约为10 ns）。 因此，泵浦脉冲是由SLM显示的相掩码（大约100 Hz）所显示的，然后通过物镜透镜（×20，NIR增强）聚焦在Ingaasp Microlaser芯片平面上。 通过相同的物镜准确地通过相同的物镜将1547 nm的自旋轨道光子准直并用二分色镜过滤。 由于来自两个空间分离的微孔的自旋轨光子起源，因此这些光子在准直时将有横向动量不匹配。 为了补偿这种不匹配，将由硅/二氧化硅二阶光栅制成的光束组合器放在芯片的傅立叶平面上。 来自两个环的1级衍射梁被合并为单个准梁，这是旋转轨道Qudits的路径。 最后，将中性密度（ND）滤光片合并为充当衰减器，使发射机的弱相干脉冲（WCP）输出能够。S2A。1064 nm纳秒脉冲激光器会产生泵浦脉冲（脉冲宽度约为10 ns）。因此，泵浦脉冲是由SLM显示的相掩码（大约100 Hz）所显示的，然后通过物镜透镜（×20，NIR增强）聚焦在Ingaasp Microlaser芯片平面上。通过相同的物镜准确地通过相同的物镜将1547 nm的自旋轨道光子准直并用二分色镜过滤。由于来自两个空间分离的微孔的自旋轨光子起源，因此这些光子在准直时将有横向动量不匹配。为了补偿这种不匹配，将由硅/二氧化硅二阶光栅制成的光束组合器放在芯片的傅立叶平面上。来自两个环的1级衍射梁被合并为单个准梁，这是旋转轨道Qudits的路径。最后，将中性密度（ND）滤光片合并为充当衰减器，使发射机的弱相干脉冲（WCP）输出能够。
研究主题社论：新型统计和机器学习方法在高维临床癌症和（多）
三年前，也就是 2021 年，我们的第一个研究课题“将新型统计和机器学习方法应用于高维临床癌症和（多）组学数据”成为了 Frontiers 读者的一大亮点，浏览量超过 52K，下载量超过 13K。它通过突出统计遗传学和方法学领域的前沿研究，为该领域做出了巨大贡献。在第一卷成功的基础上，我们通过发表四篇文章，带来了另一个关于该研究主题的富有洞察力和发人深省的研究课题。在第二卷中，我们继续关注癌症相关研究中高维临床和（多）组学数据的新型统计和机器学习方法的开发和应用。随着人工智能 (AI) 的发展，尤其是深度学习 (DL)，第二卷中的四篇文章中有三篇研究了使用 DL 进行多组学数据集成的方法，而第四篇文章研究了一种新的测序数据处理方法。随着深度学习的快速发展，将基于深度学习的方法应用于多组学整合方面取得了重大进展。在一篇评论文章中，Wekesa 和 Kimwele 全面讨论了在疾病诊断、预后和治疗中使用深度学习技术进行多组学数据分析的最新趋势。他们特别关注涉及非编码 RNA 的多组学数据集，例如 miRNA 和长链非编码 RNA (lncRNA)，这些 RNA 在癌症发展和研究中起着至关重要的作用。重点介绍了几种用于集成和解释的新型深度学习方法，包括对比学习、DeepLIFT、分解机器深度学习 (FMDNN) 和图神经网络 (GNN)。此外，他们评估了将深度学习方法与计算生物学中的区块链和物联网 (IoT) 等新兴技术相结合的研究。乳腺癌和脑癌检测中的案例研究表明，将尖端技术和深度学习方法相结合可以如何促进癌症