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耐药癌细胞的计算分析
图 1. 在表达 GFP 标记的野生型或变体 AR 的 M12 同源 PC 细胞系中追踪 EB1 彗星。MT 尖端和 AR 用 GFP 标记并成像一分钟（采集率为每秒两张图像）。EB1 彗星通过计算跟踪（Yang 等人，2005 年）。颜色编码代表 EB1 速度，较冷的颜色对应较低的速度，较暖的颜色对应较快的速度。比例尺等于 5 µm。（A）表达野生型 AR 变体的 PC 细胞的 MT 生长轨迹。中位速度约为 15 µm，边缘处明显减速，没有 AR。（B）表达对紫杉醇治疗有抗性的 ARv7 变体的细胞的 MT 生长轨迹。中位速度约为 24 um/min。下图显示相应的 EB1 彗星速度直方图。生长速度直方图（单位：µm/min）见（C）AR野生型和（D）ARv7变体。我们根据（Goldstein et al., 2011）分离前列腺组织（图2）并培养类器官
耐药癌细胞的计算分析
图 1. 在表达 GFP 标记的野生型或变体 AR 的 M12 同源 PC 细胞系中追踪 EB1 彗星。MT 尖端和 AR 用 GFP 标记并成像一分钟（采集率为每秒两张图像）。EB1 彗星通过计算跟踪（Yang 等人，2005 年）。颜色编码代表 EB1 速度，较冷的颜色对应较低的速度，较暖的颜色对应较快的速度。比例尺等于 5 µm。（A）表达野生型 AR 变体的 PC 细胞的 MT 生长轨迹。中位速度约为 15 µm，边缘处明显减速，没有 AR。（B）表达对紫杉醇治疗有抗性的 ARv7 变体的细胞的 MT 生长轨迹。中位速度约为 24 um/min。下图显示相应的 EB1 彗星速度直方图。生长速度直方图（单位：µm/min）见（C）AR野生型和（D）ARv7变体。我们根据（Goldstein et al., 2011）分离前列腺组织（图2）并培养类器官
Anwar Ibrahim的“人道经济”的制作
•马来西亚副总理安瓦尔·易卜拉欣（Anwar Ibrahim），1993 - 98年，反对派领导人，2008 - 15年，自2020年3月以来，与两张持久的，看似矛盾的图像有关。那些是年轻的安瓦尔（Anwar），是一种激进的伊斯兰主义者，经济学似乎并不重要，作为1997年东亚金融危机期间的亲市场改革家，伊斯兰教不再对此无所事事。•然而，年轻的安瓦尔伊斯兰教中有经济学，相反，伊斯兰教在成熟的人的经济学中。他们之间存在某些“道德矛盾”，这些“道德矛盾”在危机前占据了安瓦尔，当时经济增长，繁荣和野心被寻租，腐败和机构退化所困扰。•安瓦尔（Anwar）对“伊斯兰教和经济学”表达了各种想法，尤其是当他担任马来西亚盎格鲁·伊斯兰教伊斯兰教（Abim，或马来西亚伊斯兰青年运动），财政部长（1991 - 98年）和后革命后反对派的领导人时。他的思想构成了“人道经济”的核心，他从2006年开始重返积极政治时就主张并主张。•“人道经济”的愿景在马来西亚历史上的特定政治联系中具有个人，意识形态和政治意义。
Beaver Creek转移修复项目的计划和设计工程服务
请注意，鉴于科罗拉多州里奇韦镇将收到合格的专业顾问的建议，用于计划和设计工程服务，以设计和概念开发Beaver Creek Ristion Restoration Project。在密封的信封中，提议的两张纸和一份电子副本清楚地标记为“海狸溪转移恢复项目”，并且必须由Pam Kraft，Pam Kraft，Ridgway Town Hall的Town Claft，201 N. N. Railroad Street或Po Box 10，Ridgway，Co 81432乘4:00 pm的名称，地址和电话号码。上述日期/时间之后收到的任何提案将未打开。所有者保留拒绝任何和所有提案的权利，放弃任何和所有非正式的非正式，并与成功的建议者谈判合同条款，或接受合同的提议，在所有者的判决中，这最能符合里奇韦镇的利益。所有者保留无视所有不合格，不响应或有条件提议的权利。可以在https://www.colorado.gov/pacific/ridgway/requests-proposals-bids上查看提案的完整请求（“ RFP”）。：Pam Kraft，镇店著名出版物：Ouray County Plaindealer - 2025年1月9日，1月9日，
使用深度多尺度上下文聚合网络的残余噪声检测变形脸部攻击
随着人脸识别系统 (FRS) 的部署，人们开始担心这些系统容易受到各种攻击，包括变形攻击。变形人脸攻击涉及两张不同的人脸图像，以便通过变形过程获得一个与两个贡献数据主体足够相似的最终攻击图像。可以通过视觉（由人类专家）和商业 FRS 成功验证所获得的变形图像与两个主体的相似性。除非此类攻击能够被检测到并减轻，否则人脸变形攻击会对电子护照签发流程和边境管制等应用构成严重的安全风险。在这项工作中，我们提出了一种新方法，使用新设计的去噪框架来可靠地检测变形人脸攻击。为此，我们设计并引入了一种新的深度多尺度上下文聚合网络 (MS-CAN) 来获取去噪图像，然后将其用于确定图像是否变形。在三个不同的变形人脸图像数据集上进行了广泛的实验。还使用 ISO-IEC 30107-3 评估指标对所提出方法的变形攻击检测 (MAD) 性能进行了基准测试，并与 14 种不同的最新技术进行了比较。根据获得的定量结果，所提出的方法在所有三个数据集以及跨数据集实验中都表现出最佳性能。
预防心脏病学奖学金校友成就
Amita Singh，辛格博士在奖学金期间发表了有关24小时卧床血压监测，高糖性血症治疗的评论文章，以及对2型糖尿病患者的严格血糖控制，以防止大型血管疾病。她还与减肥手术的分区一起进行了独立的研究，并在美国心脏病学院科学会议上介绍了对腹腔镜胃束缚的五年随访数据。她还根据贝尔维尤脂质诊所的临床经验在国家脂质协会科学会议上介绍了两张海报。她发表了四篇评论论文，以及关于西洛替唑对经皮冠状动脉干预患者血小板反应性和心血管结局功效的随机试验的荟萃分析。Singh博士是美国临床脂肪学委员会的外交官。 她曾是威斯康星大学麦迪逊分校和芝加哥大学的前教师。 辛格博士目前隶属于西北医学，她专门从事高级心脏成像，Singh博士是美国临床脂肪学委员会的外交官。她曾是威斯康星大学麦迪逊分校和芝加哥大学的前教师。辛格博士目前隶属于西北医学，她专门从事高级心脏成像，
作者更正：通过结构模仿大氨基酸的碳量子点对小鼠进行靶向肿瘤治疗诊断
在本文最初发表的版本中，图 4a 中 A549 细胞和图 6b 中 NH 2 -null LAAM TC-CQDs 组显微照片的设置存在错误。原始图片和更正后的图片如下所示。我们还被告知补充信息中的几张图片存在错误。特别是，我们在补充图 20 中意外地使用了几组重复的 RWPE-1、HL-7702、CCC-HPE-2 和 CCC-HIE-2 细胞系图像，在补充图 29 中体内荧光图像下的小鼠图像（一些图像从补充图 56 中重复；在此图中，我们还为 TPTC 组的 0 小时时间点和 TPTC/LAAM TC-CQDs 的 6 小时时间点选择了不正确的图像），在补充图 30 中切除的小鼠器官（一些图像从补充图 38 中重复），以及在补充图 61 中 TPTC/LAAM TC-CQDs 组的心脏和脾脏图像（两张显微照片与盐水组的有重叠）。这些补充图的原始版本和更正版本也在下面重现。所有这些错误都是在从我们使用的核心设施中获取、处理和存储的大量图像数据集中选择代表性图像时发生的。
每年进行糖尿病视网膜病变筛查的障碍：回顾性临床审计
英国国家健康与临床优化研究所 (NICE) 指南建议所有 12 岁以上的糖尿病患者每年进行 DRP 筛查 [3] 。在 DES 筛查期间，需要从每只眼睛拍摄两张标准数字眼底照片，然后根据英国糖尿病视网膜病变国家筛查计划 (ENSPDR) 分类系统对图像进行分级。被归类为患有“视力威胁性视网膜病变”的个人将被转诊至眼科诊所进行评估。目前，初级保健指南建议全科医生及时识别新诊断的糖尿病患者并将其转诊进行 DES，转诊后三个月内完成，随后进行年度筛查 [4] 。英国公共卫生部委托的糖尿病视网膜病变全科医生筛查 (GP2DRS) 项目将数据从全科医生糖尿病登记册以电子方式直接传输到眼科筛查服务，确保自动识别需要定期筛查的个人 [5] 。自 2022 年起，NHS DES 计划将邀请符合条件的患者进行年度筛查，最低接受率为 75%，目标是超过 85% [6] 。需要密切监测的患者将遵循监测路径，召回间隔为 1、3、6、9 或 12 个月。
Microsoft PowerPoint - Web 版本载体运输污染物贸易外展_2016 年 3 月.v.2.pdf
• 在当今的全球经济中，国际贸易量增加了入侵（“非本地”）物种进入美国的可能性。 • 过去引入的非本地害虫和疾病严重损害了城市和乡村景观。收入损失和清理费用累计已达数十亿美元。 • 每年，入侵物种对美国经济造成超过 10 亿美元的损失。 • 这一成本不包括入侵物种对数亿英亩的本地生态系统、本地植物和动物造成的破坏。 • 两张照片都显示了翡翠灰螟对树木造成的破坏，翡翠灰螟是一种破坏性的蛀木甲虫，原产于中国和东亚的白蜡树。 • 据信，这种昆虫是通过货船或飞机运输的受污染木质包装材料 (WPM) 引入美国的，这些材料来自其原产地亚洲。 • 翡翠灰螟于 2002 年首次在美国被发现，目前已在 22 个州发现。 • 翡翠灰螟雌性在表面、裂缝和裂隙中的灰树皮上，或就在灰树外皮下产卵。 • 孵化后，幼虫立即开始咀嚼外皮，直至将营养物质散布到整个树的组织层。 • 幼虫在韧皮部中的 S 形隧道（称为通道）中进食。随着幼虫进食和成长，通道会变大。通道会破坏营养物质的运输
研究论文基于经验模态分解和自回归模型的脑电图视觉意象识别
脑机接口 (BCI) 的传统想象任务包括运动想象 (MI)，即指示受试者想象移动身体的某些部位。这种想象任务对受试者来说很难。在本研究中，我们使用了一种研究较少但更容易执行的心理想象类型——视觉想象 (VI)，即指示受试者在大脑中可视化一幅图片以实现 BCI。在本研究中，招募了 18 名受试者并指示他们观察两张视觉提示图片中的一张（一张是静态的，另一张是移动的），然后在每次试验中想象提示的图片。同时，收集脑电图 (EEG) 信号。希尔伯特-黄变换 (HHT)、自回归 (AR) 模型以及经验模态分解 (EMD) 与 AR 的组合分别用于提取特征。支持向量机 (SVM) 用于对两类 VI 任务进行分类。 HHT 的平均、最高和最低分类准确率分别为 68.14 ± 3.06%、78.33% 和 53.3%。AR 模型的 Te 值分别为 56.29 ± 2.73%、71.67% 和 30%。EMD 和 AR 模型组合获得的 Te 值分别为 78.40 ± 2.07%、87% 和 48.33%。结果表明，基于 EEG 可分离多个 VI 任务，并且用于 VI 特征提取的 EMD 和 AR 模型的组合优于单独的 HHT 或 AR 模型。我们的工作可以为构建新的在线 VI-BCI 提供思路。