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17
Aug, 2023
SSD を活用した分散インメモリ コンピューティング プラットフォームの最適化テクニック パート 1
要約: この文書では、分散インメモリ コンピューティング システム「Apache Spark」の全体的なパフォーマンスを向上させることができるいくつかの最適化戦略を紹介します。 反復ジョブと中間データに対する分散メモリ管理機能にもかかわらず、Spark には重要な機能があります。
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17
Aug, 2023
社会的階層はさまざまな表現型に関連しています。 記憶は階層形成に重要であることが知られているが、支配的な個人と従属的な個人の間の記憶能力の違いは依然として不明である。 この研究では、さまざまな社会的環境を持つマウスの記憶能力を調べました。
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16
Aug, 2023
記憶力が悪い? 中国の伝統的な特許医薬品と簡単な準備で記憶力を回復できる
鍵や電話、さらには自分の名前など、よく忘れてしまいますか? その場合は、心臓と腎臓を補う必要があるかもしれません。 cistanche tubulosa - PR イベント アルツハイマー病製品 ここをクリックして、Cistanche の記憶力の向上とアルツハイマー病の予防製品をご覧ください...
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16
Aug, 2023
適切な食事と定期的な身体活動はパーキンソン病の発症を遅らせる
要旨: 神経変性とパーキンソン病 (PD) については年々わかってきています。 さまざまな種類の身体活動のプラスの影響は、パーキンソン病患者のリハビリテーションだけでなく、神経保護や予防の観点から説明されることが多くなります。
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16
Aug, 2023
行動および神経変性疾患における腸内細菌叢を研究するためのショウジョウバエモデルパート 2
3. ショウジョウバエの学習行動 過去 40 年にわたり、ショウジョウバエの学習と記憶の基礎となる詳細なメカニズムに関して、多大な研究が進歩しました。 嗅覚記憶、視覚記憶など、ショウジョウバエのいくつかの学習および記憶行動が生物学的研究で使用されています。
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16
Aug, 2023
行動および神経変性疾患における腸内細菌叢を研究するためのショウジョウバエモデルパート 1
要約: 腸内微生物叢が哺乳類におけるいくつかの生理学的プロセスおよび疾患の発症に関連していることを示す証拠が増えています。 しかし、哺乳類の腸内マイクロバイオームの複雑さのため、根底にあるメカニズムは未解明のままでした。 ショウジョウバエ、ショウジョウバエ…。
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15
Aug, 2023
糖尿病関連神経変性疾患におけるグルカゴン様ペプチド-1受容体アゴニスト(GLP-1 RA)の役割パート2
GLP-1 RA および中枢神経系 (CNS) の炎症 CNS の炎症が ND の病態生理において主要な役割を果たしていることはよく知られています 82。2 型糖尿病に関連する認知障害動物モデルと in vitro での高血糖研究、IL-1 などの神経炎症マーカー...
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15
Aug, 2023
糖尿病関連神経変性疾患におけるグルカゴン様ペプチド-1受容体アゴニスト(GLP-1 RA)の役割パート1
要約:最近の臨床ガイドラインでは、糖尿病のある高齢者における認知障害のスクリーニングの重要性が強調されていますが、薬物療法については依然として理解が不足しています。 グルカゴン様ペプチド 1 受容体アゴニスト (GLP-1 RA) は、治療に広く使用されています...
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15
Aug, 2023
要旨 神経変性疾患による世界的な医療負担は増加傾向にあり、この危機は症例数の増加と効果的な治療法の欠如によって引き起こされています。 これらの疾患における薬物療法の限界により、研究と臨床への緊急の移行が行われています。
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14
Aug, 2023
Park7活性の喪失は、パーキンソン病のZebrafshモデルにおける脳トランスクリプトームにおける鉄応答性要素(IRE)遺伝子セットの発現に異なる影響を与える
要約 遺伝子 PARK7 (DJ1) の変異は、ヒトの一遺伝子性常染色体劣性パーキンソン病 (PD) を引き起こします。 その後の PARK7 タンパク質機能の変化は、PD 病理の主要な要素であるミトコンドリア機能不全を引き起こします。 ゼブラフィッシュの PARK7- オルソロガス遺伝子のホモ接合変異体...
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14
Aug, 2023
多発性硬化症と神経変性における網膜と脳のミクログリア パート 2
3.3. 多発性硬化症の眼症状 死後および網膜画像研究により、脱髄および萎縮による視神経損傷、GCL、IPL、RGC およびミクログリアが見られる RNFL の菲薄化(図 2)などの MS 関連の病理が明らかになりました [79, 80]。 理論的には...
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11
Aug, 2023
犬の顔の表情から感情状態を説明可能に自動認識: ポジティブな期待とイライラの場合
Adam オプティマイザーを学習率 0.0001 で使用します。 検証データセットで最大の精度を達成したモデルが、最良のモデルとして選択されました。 最初の 10 エポックでは、すべてのレイヤーの重みが微調整されました。 最初の 10 エポックでは、すべてのレイヤーの重みが微調整されました。 その間...
