XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System主题的
有关研究主题的社论，最新的原因，诊断和治疗剂的先天性心脏缺陷
先天性心脏病（CHD）是最普遍的主要先天缺陷之一，但其原因在很大程度上尚不清楚。遗传因素和环境因素都起作用。动物和人类诱导的多能干细胞模型已经表明了这些因素如何破坏心脏发育（Liu等，2017； Xu等，2022），但人类的确切机制尚不清楚。高级遗传和基因组方法具有显着改善的冠心病诊断和疗法，尤其是通过产前基因检测，实现了早期，更准确的诊断和筛查。随着成年期的生存率有所改善，新的研究方向已经出现了，包括探索手术结果的遗传基础和开发疗法以提高冠心病患者的生活质量。在童年时期无法获得现代遗传技术的冠心病成年人人口不断增长，强调了对正在进行的研究和量身定制的医疗保健的需求（Bhatt等，2015）。该研究主题总共包含14篇文章，包括基础研究，临床病例报告和MINI综述。新颖的发现集中于儿科和成人冠心（ACHD），涵盖了冠心病的原因，诊断和治疗学的最新进展。这些研究共同证明了将遗传数据与临床
核心数学资格：它们如何适合16后研究计划及其对其他具有定量元素的主题的影响
作者联系方式详细信息：Tim Gill评估研究与发展研究部Shaftesbury Road Cambridge CB2 8EA UK gill.tim@cambridge.org https://wwwww.cambridge.org/是大学的剑桥大学出版社，并在全球范围内进行了三项研究，并维护了Boards，并维护了Boards，Boards，crastical and Insport and Boards，并维护了Boards，Boards，Boards，clastection and Insport the Boards，cambridge University Press＆评估。我们是一个非营利组织。剑桥大学出版社和评估致力于使我们的文件符合WCAG 2.1标准。我们一直在寻求提高文档的可访问性。如果您发现任何问题，或者认为我们不符合可访问性要求，请联系我们的团队：研究部门，如果您需要以不同的格式联系我们的研究部门，请联系我们告诉我们您的姓名，电子邮件地址和要求，我们将在15个工作日内做出回应。如何引用此出版物：Gill，T。（2024）。核心数学资格：它们如何适合16后研究计划及其对具有定量元素的其他受试者的影响。剑桥大学出版社和评估。致谢：这项工作是在国家统计局（ONS）的一部分的安全研究服务中进行的。它包含来自Crown版权的ONS的统计数据。在这项工作中使用ONS统计数据并不意味着与统计数据的解释或分析有关ONS的认可。这项工作使用的研究数据集可能不会完全再现国家统计汇总。
使用基于脑电图的功能连接和深度学习进行特定主题的认知工作量分类
摘要：认知工作量是涉及动态决策和其他实时高风险情况的任务中的一个关键因素。神经成像技术长期以来一直用于估计认知工作量。与 fMRI 和其他神经成像方式相比，EEG 具有便携性、成本效益和高时间分辨率，因此使用 EEG 估计个人工作量的有效方法至关重要。已知多种认知、精神和行为表型与“功能连接”有关，即不同大脑区域之间的相关性。在这项工作中，我们探索了使用不同的无模型功能连接指标以及深度学习来有效分类参与者的认知工作量的可能性。为此，在 19 名参与者执行传统 n-back 任务时收集了他们的 64 通道 EEG 数据。这些数据（预处理后）用于提取功能连接特征，即相位转移熵 (PTE)、相互信息 (MI) 和相位锁定值 (PLV)。选择这三个特征对有向和非有向无模型功能连接指标进行全面比较（允许更快的计算）。利用这些特征，使用三个深度学习分类器，即 CNN、LSTM 和 Conv-LSTM 将认知工作量分类为低（1-back）、中（2-back）或高（3-back）。由于 EEG 和认知工作量的受试者间差异很大，且最近的研究强调基于 EEG 的功能连接指标是特定于受试者的，因此使用了特定于受试者的分类器。结果显示，MI 与 CNN 的组合具有最先进的多类分类准确率，为 80.87%，其次是 PLV 与 CNN 的组合（为 75.88%）和 MI 与 LSTM 的组合（为 71.87%）。受试者特定性能最高的是 PLV 与 Conv-LSTM 的组合，以及 PLV 与 CNN 的组合，准确率为 97.92%，其次是 MI 与 CNN 的组合（准确率为 95.83%）和 MI 与 Conv-LSTM 的组合（准确率为 93.75%）。结果突出了基于 EEG 的无模型功能连接指标与深度学习相结合对分类认知工作负荷的有效性。这项工作可以进一步扩展，以探索在实时、动态和复杂的现实场景中对认知工作负荷进行分类的可能性。
IEEE SIPS2025香港 IEEE关于电路和系统中新兴和精选主题的日记 电路和系统中的新兴主题 微电子国际会议 b'' IEEE关于电路和系统中新兴和精选主题的日记
Design Methods of Signal Processing Systems: • Optimization of signal processing algorithms • Compilers and tools for signal processing systems • Algorithm-to-architecture transformation • Dataflow-based design methodologies Software Implementation of Signal Processing Systems: • Software on programmable digital signal processors • Application-specific instruction-set processor (ASIP) architec- tures and systems • SIMD, VLIW, and multi-core CPU architectures • GPU-based massively parallel implementation Hardware Implementation of Signal Processing Sys- tems: • Low power/complexity signal processing circuits & applica- tions • FPGA and reconfigurable architecture-based systems • System-on-chip and network-on-chip • VLSI for sensor network and RF identification systems • Quantum signal processing • Neuromorphic computing
关于研究主题的编辑，在不断变化的气候场景中，基因组学和基因编辑工具的最新进展
前所未有的全球气候变化严重影响了我们的环境，并对农业生产力造成了严重威胁（Shahzad等，2021； Cinner等，2022； Ozdemir，2022）。这导致了植物病原体和害虫的新种族的出现，强调的非生物压力，耗尽的水资源和缩水的土地，对全球不断增长的全球人群的粮食安全构成了严重的挑战（IPCC第六次评估报告，2022年）。1960年代中期绿色革命所提供的优势也正在消失，导致脆弱的食品系统（Davis等，2019； John and Babu 2021）。今天的农业面临着遗传侵蚀加剧的新挑战，遗传侵蚀是商业作物的狭窄遗传基础和环境退化。迫切需要使农业更具弹性和可持续性，同时仍在继续发展高产量，抗压力和气候智能的农作物品种。基因组学和基因编辑技术的进步为作物的遗传改善提供了巨大的机会和潜在解决方案（GAO 2021）。通过基因组学和基因组编辑方法开放的大量新型途径归因于有价值工具的演变，例如下一代测序（NGS）方法，即ART基因组型阵列，基因组映射和基因组选择技术，这些技术帮助探索了作物繁殖过程。同样，新的基因编辑平台也允许对农艺上重要的基因进行精确的编辑，从而生成具有所需特征的新品种（Zhang 2020; Ahmad 2023）。这些技术的部署奠定了现代育种的基础，以有效地将隐藏在农作物野生亲戚中的未充分利用的多样性引导到精英基因池中（Sehgal等，2015; 2017; 2017; 2020; 2020; Singh等，2018; Singh等，2021）。
1。政府间科学政策平台的生物多样性和生态系统服务（IPBES），在该主题的决策IPBES-2/8中，
12。目标2（a）增强的学习和参与度：开发计划署，UNEP-WCMC和联合国教科文组织共同支持通过生物多样性和生态系统服务网络（BES-NET）项目1作为一项财团，在德国联邦联邦部门的财务支持下，通过生物多样性和生态系统服务网络（BES-NET）项目1作为一个财产，通过环境，国际自然保护区和国际自然保护区的启动，通过生物多样性和生态系统服务网络（BES-NET）项目1作为财团，该计划1 Swedbio。为了激发IPBES评估主题围绕IPBES评估主题的科学实践对话（或“试验”），开发计划署一直与IPBES校友合作开发一系列试验性背景文档，量身定制和调整IPBES评估对特定区域和国家背景的关键信息和发现。
呼吁关于有关神经体系结构搜索和大型机器的计算智能特刊的新兴主题的论文交易
神经体系结构搜索（NAS）是一座跨性别的桥梁，连接了计算智能和机器学习社区。通过自动化设计神经网络的复杂过程，NAS优化了模型体系结构并增强了各种应用程序的性能。在过去十年中，这种融合导致了这两个领域的显着进步。传统上，NAS算法是根据不同的搜索方法分类的，例如增强学习，基于梯度的方法和进化计算。但是，机器学习的快速发展正在重塑NAS景观，引入了超越这些类别的新技术。在这些新兴技术中，大型机器学习模型（LMM）在该领域的重大进步。lmms是具有大量参数和复杂体系结构的复杂机器学习模型，使它们能够处理大型数据集并执行复杂的任务。这些模型通常是预训练的，并具有多种类型，包括用于文本处理的大型语言模型和用于处理多种数据类型（例如文本，图像，音频和视频）的大型多模式。文献中的最新研究表明，LMMS和NAS可以通过几种方式相互作用，为有希望的研究方向铺平了道路。一些极有前途的研究方向的一些重要例子，这些指示可能代表NAS的未来：
关于研究主题的人为因素和高级工业人类机器人互动中的认知人体工程学的社论
协作机器人技术是许多工业流程的非常有前途的技术，包括e.g。，制造业，物流，orconstruction.thisnewtechnologyarealsonolealsochanging of行业工人的环境。人类机器人相互作用（HRI）的研究对于增强操作员的工作条件和福祉以及生产绩效至关重要。在这方面，对认知人体工程学的特别重视的人为因素是实施安全，流利和有效的协作应用的基础。该研究主题在工业环境中以用户为中心和协作应用中的人为因素和认知人体工程学的研究进行了一系列贡献。在这里，我们从由协作机器人技术影响的三个关键领域的角度总结了这些研究：工人的安全，绩效和福祉。研究主题及时分析了工业HRI的不断变化的景观，因为我们站在一个新时代的工业自动化时代，这是由人类创造力和机器人效率的融合所定义的。除了反映该领域的最新研究外，还提供了有关协作机器人如何改变工业工作区的实用见解和前瞻性观点的贡献。在本研究主题中，每篇文章都涵盖了这种复杂关系的另一个方面，从将机器人纳入人类以人为中心的工作环境到设计和实施的复杂性的社会和心理影响。开发既有技术复杂又以人为本的解决方案需要一种整体方法，这对于理解HRI的复杂本质至关重要。
有关研究主题的社论，探索单细胞法分析和基于干细胞的疾病模型的药物开发
在生物学研究的动态领域中，我们目睹了一个变革性的时代，重新掌握了我们对细胞功能，发育过程和疾病复杂性的掌握。这一科学文艺复兴时期的核心是单细胞（SC）基于OMICS的分析，包括单细胞多组合的领先技术，以及基于创新的干细胞方法。这些技术已经催化了一系列发现，为我们寻求知识和彻底改变了科学研究的景观开辟了新的边界。干细胞的探索标志着这一旅程中重要的一章。以其显着的自我更新和分化能力而闻名，干细胞对于维持组织平衡和增生至关重要。对它们的性质和生物过程的这种更深入的了解不仅提高了再生医学领域，而且还引入了潜在的治疗策略来打击各种疾病，为全球提供了新的希望和治疗可能性。此外，将体细胞重编程为多能干细胞的过程是特别引人注目的进步。该技术可以通过从患者或基因工程中得出细胞来反映特定疾病，从而创建各种疾病模型，从而提供了一种强大的工具来以更加个人和精确的水平探索疾病机制。对干细胞生物学和疾病建模的这种见解展示了一个有希望的突破性领域，以前比作科学领域。Zhang等。Zhang等。它还改善了药物筛查方法，从在单一细胞上测试候选药物到在复杂的组织上测试具有许多类型的细胞在一起的复杂组织，它们可以更好地模拟体内的真实病理状况。本评论的研究主题探讨了SC-Ser-sequesting技术的变革性影响，尤其是它们扩展到SC-Multiomics，使用干细胞作为推进疾病理解，诊断和药物发现的平台。应对药物开发的持续挑战，例如成功率低
关于研究主题的社论，基因表达，调节和表型差异的繁殖趋势：畜牧科学：全面的Rev
对有效动物的繁殖一直是生产者的主要重点，不仅旨在提高利用能力，而且旨在满足对可持续性的社会需求。在过去的几十年中，下一代测序的进步彻底改变了我们对与动物健康和生产有关的调节机制的理解。这些进步，再加上新的分析方法，有助于弥合基因组到球的间隙，从而对选择性育种产生积极影响（Clark等，2020）。此外，通过CRISPR-CAS9系统进行的基因组编辑是一个范式转移，为引入遗传变异的新机会具有最大化动物生产的潜力（Banerjee和Diniz，2024； Mueller和Van Eenennaam，2022年）。在当前的研究主题（RT）中，我们收集了专家的评论，案例报告和原始研究文章，强调了高通量技术的进步及其在牲畜科学上的应用。我们的目标是概述最近的基因组技术，并增强我们对基因调节，表观遗传学，基因组结构及其串扰的理解，并具有与动物生产，营养，生殖，健康和环境适应的基础表型变化的串扰。此RT包括五个科学文章，涵盖了从基因组到表观基因组的研究主题，包括各种物种中的营养素和代谢组学。Chen等人的文章。提供了研究基因组结构变体（SV）的技术，方法和应用的全面概述。作者他们讨论了SV形成的机制，并提出了检测结构变体的方法的演变。此外，他们回顾了跨多种物种（牛，水牛，马，绵羊和山羊）的研究，以阐明表型性状和与SV相关的自适应遗传机制的差异的遗传基础。