The intestinal immune system has an ability to distinguish between the microbiota and pathogenic bacteria, and then activate pro-inflammatory pathways against pathogens for host defense while remaining unresponsive to the microbiota and dietary antigens. In the intestine, abnormal activation of innate immunity causes development of several inflammatory disorders such as inflammatory bowel diseases (IBD). Thus, activity of innate immunity is finely regulated in the intestine. To date, multiple innate immune cells have been shown to maintain gut homeostasis by preventing inadequate adaptive immune responses in the murine intestine. Additionally, several innate immune subsets, which promote Th1 and Th17 responses and are implicated in the pathogenesis of IBD, have recently been identified in the human intestinal mucosa. The demonstration of both murine and human intestinal innate immune subsets contributing to regulation of adaptive immunity emphasizes the conserved innate immune functions across species and might promote development of the intestinal innate immunity-based clinical therapy.
Secret sharing is that a dealer distributes a piece of information (called a share) about a secret to each participant such that authorized subsets of participants can reconstruct the secret but unauthorized subsets of participants cannot determine the secret. In this paper, an access structure can be represented by a label graph G, where a vertex denotes a participant and a complete subgraph of G corresponds to a minimal authorized subset. The vertices of G are labeled into distinct vectors uniquely determined by the maximum prohibited structure. Based on such a label graph, a verifiable secret sharing scheme realizing general access structures is proposed. A major advantage of this scheme is that it applies to any access structure, rather than only structures representable as previous graphs, i.e., the access structures of rank two. Furthermore, verifiability of the proposed scheme can resist possible internal attack performed by malicious participants, who want to obtain additional shares or provide a fake share to other participants.
A necessary and sufficient condition for Demyanov difference and Minkowski difference of compact convex subsets in $R^2$ being equal is given in this paper. Several examples are computed by Matlab to test our result. The necessary and sufficient condition makes us to compute Clarke subdifferential by quasidifferential for a special of Lipschitz functions.
A version of Ascoli's Theorem (equating compact and equicontinuous sets) is presented in the context of convergence spaces. This theorem and another, (involving equicontinuity) are applied to characterize compact subsets of quasi-multipliers of a $C^*$-algebra B, and to characterize the compact subsets of the state space of B. The classical Ascoli Theorem states that, for pointwise pre-compact families F of continuous functions from a locally compact space Y to a complete Hausdorff uniform space Z, equicontinuity of F is equivalent to relative compactness in the compact-open topology([4] 7.17). Though this is one of the most important theorems of modern analysis, there are some applications of the ideas inherent in this theorem which arc not readily accessible by direct appeal to the theorem. When one passes to so-called "non-commutative analysis", analysis of non-commutative $C^*$-algebras, the analogue of Y may not be relatively compact, while the conclusion of Ascoli's Theorem still holds. Consequently it seems plausible to establish a more general Ascoli Theorem which will directly apply to these examples.
This article is concerned with the selection of subsets of predictor variables to be included in bulding the binary response logistic regression model. It is based on a Bayesian aproach, intended to propose and develop a procedure that uses probabilistic considerations for selecting promising subsets. This procedure reformulates the logistic regression setup in a hierarchical normal mixture model by introducing a set of hyperparameters that will be used to identify subset choices. It is done by use of the fact that cdf of logistic distribution is a, pp.oximately equivalent to that of $t_{(8)}$/.634 distribution. The a, pp.opriate posterior probability of each subset of predictor variables is obtained by the Gibbs sampler, which samples indirectly from the multinomial posterior distribution on the set of possible subset choices. Thus, in this procedure, the most promising subset of predictors can be identified as that with highest posterior probability. To highlight the merit of this procedure a couple of illustrative numerical examples are given.
Posner [Proc. Amer. Math. Soc. 8 (1957), 1093-1100] defined a derivation on prime rings and Herstein [Canad, Math. Bull. 21 (1978), 369-370] derived commutative property of prime ring with derivations. Recently, Bergen [Canad. Math. Bull. 26 (1983), 267-227], Bell and Daif [Acta. Math. Hunger. 66 (1995), 337-343] studied derivations in primes and semiprime rings. Also, in near-ring theory, Bell and Mason [Near-Rungs and Near-Fields (pp. 31-35), Proceedings of the conference held at the University of Tubingen, 1985. Noth-Holland, Amsterdam, 1987; Math. J. Okayama Univ. 34 (1992), 135-144] and Cho [Pusan Kyongnam Math. J. 12 (1996), no. 1, 63-69] researched derivations in prime and semiprime near-rings. In this paper, Posner, Bell and Mason's results are extended in prime near-rings with some conditions.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.9
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pp.7-13
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2018
Recent advancement in data gathering technique improves the capability of information collecting, thus allowing the learning process between gathered data patterns and application sub-tasks. A pattern can be associated with multiple labels, demanding multi-label learning capability, resulting in significant attention to multi-label feature selection since it can improve multi-label learning accuracy. However, existing evolutionary multi-label feature selection methods suffer from ineffective search process. In this study, we propose a evolutionary search process for the task of multi-label feature selection problem. The proposed method creates large set of offspring or new feature subsets and then retains the most promising feature subset. Experimental results demonstrate that the proposed method can identify feature subsets giving good multi-label classification accuracy much faster than conventional methods.
Dendritic cells (DC), which consist of several different subsets, specialize in antigen presentation and are critical for mediating the innate and adaptive immune responses. DC subsets can be classified into conventional, plasmacytoid, and monocyte-derived DC in the tumor microenvironment, and each subset plays a different role. Because of the role of intratumoral DCs in initiating antitumor immune responses with tumor-derived antigen presentation to T cells, DCs have been targeted in the treatment of cancer. By regulating the functionality of DCs, several DC-based immunotherapies have been developed, including administration of tumor-derived antigens and DC vaccines. In addition, DCs participate in the mechanisms of classical cancer therapies, such as radiation therapy and chemotherapy. Thus, regulating DCs is also important in improving current cancer therapies. Here, we will discuss the role of each DC subset in antitumor immune responses, and the current status of DC-related cancer therapies.
In this paper we adhere to the definition of infra-topological space as it was introduced by Al-Odhari. Namely, we speak about families of subsets which contain ∅ and the whole universe X, being at the same time closed under finite intersections (but not necessarily under arbitrary or even finite unions). This slight modification allows us to distinguish between new classes of subsets (infra-open, ps-infra-open and i-genuine). Analogous notions are discussed in the language of closures. The class of minimal infra-open sets is studied too, as well as the idea of generalized infra-spaces. Finally, we obtain characterization of infra-spaces in terms of modal logic, using some of the notions introduced above.
This paper aims to apply the concept of Pythagorean fuzzy soft sets (PFSSs) to UP-algebras. Then we introduce five types of PFSSs over UP-algebras, study their generalization, and provide illustrative examples. In addition, we study the results of four operations of two PFSSs over UP-algebras, namely, the union, the restricted union, the intersection, and the extended intersection. Finally, we will also discuss t-level subsets of PFSSs over UP-algebras to study the relationships between PFSSs and special subsets of UP-algebras.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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