摘要 3D 成像数据需要 3D 参考图谱才能进行准确的定量解释。现有的从 2D 衍生图谱生成 3D 图谱的计算方法会产生大量伪影,而手动管理方法则需要大量劳动力。我们提出了一种 3D 图谱构建的计算方法,通过识别底层成像数据中的解剖边界并使用这些边界来指导 3D 转换,大大减少了伪影。解剖边界还允许将图谱扩展到完整的边缘区域。将这些方法应用于 Allen 发育小鼠大脑图谱 (ADMBA) 中的八个发育阶段,可以得到更全面、更准确的图谱。我们从 15 个完整的小鼠大脑生成了成像数据来验证图谱的性能,并观察到了定性和定量的改进(图谱和解剖边界之间的一致性提高了 37%)。我们提供 MagellanMapper 软件和八个 3D 重建的 ADMBA 图谱作为流程。这些资源有助于在样本之间和整个发育过程中进行全器官定量分析。
该卫星将被发射到 500 公里高空的太阳同步轨道。在轨道上,成像仪采用推扫式概念,在经过目标时按顺序收集范围内所有波长的像素线。推扫式概念与光学设计相结合,每条扫描线可产生高达 70 公里的扫描带宽度,地面采样距离为 49 × 60 米。由于原始高光谱数据立方体很大,并且这对卫星下行链路的功耗有限制,因此必须进行最后的考虑。这可以通过机载图像处理(例如校正、分类、异常检测、特征提取和降维)而不是物理设计本身来显著改善。本文介绍了这种特定成像仪的性能特征,并对光学设计中的配置可能性进行了权衡分析。
本研究的目的是开发一个预测模型,利用来自小型企业的数据来提高业务运营规划的准确性。通过使用机器学习 (ML) 技术、特征扩展、重采样和组合技术,可以解决现有研究中存在的几个限制。然后,使用新颖的特征工程技术,我们可以找到 10 个新特征,这些新特征是从原始特征中衍生出来的,并通过它们之间的非线性关系自动构建,从而提高模型的准确性。最后,我们构建了一个基于规则的分类器,以高精度预测商店的收入。结果表明,所提出的方法为应用于中小型企业的 ML 研究开辟了新的可能性。
• 支持 AI 的摄像头可识别和分类物体、感兴趣的区域,以提示激光雷达进行随机测距:大大减少数据收集和处理需求 • 在存在具有挑战性的平台抖动的情况下,实现精确的视线 (LOS) 稳定指向 • 在检测到的物体周围分配禁区 • 多个体素允许正确定位禁区 • 前瞻性避障扫描作为备份 • 激光雷达数据限制为几百个点,而不是数十万个点 • 系统世界模型可以通过低带宽数据链路跨平台共享
本期刊文章的自构建后版本可在Linköping大学机构存储库(DIVA)上获得:http://urn.kb.se/resolve?urn= urn= urn= urn= urnt:nbn:se:se:liu:diva-165639 N.B. N.B. N.B.:引用这项工作时,请引用原始出版物。Petkovic,F.,Lazzarino,G.,Engblom,D.,Blomqvist,A。,A。,(2020),IL-6R,IL-6R在CNS血管内皮细胞上表达,有助于在小鼠中开发实验性自身免疫性脑膜炎,杂志Neurommommomyologology of MICE,342,57777777777777777777777777777777777777777777777777777.777777777777777777777777777777777年。 https://doi.org/10.1016/j.jneuroim.2020.577211
基因治疗是针对含有抑制剂的HA的一种有前途的方法。由FVIII修饰的HSPC产生的释放FVIII的血小板可以在抑制剂存在的情况下改善出血素质。9-11 CRISPR / Cas9为靶向整合治疗基因以治疗遗传疾病提供了一种便捷的方法。12-14同时,由于iPSC易于增殖和筛选,因此iPSC的基因组编辑比HSPC更容易,效率更高。15在本研究中,我们旨在探索使用基因组编辑的iPSC体内产生的HSPC进行血小板靶向基因治疗HA的可能性。首先,我们对FVIII盒(命名为opF8)进行了密码子优化,并证实了opF8在HEK293T细胞和HA小鼠中的高表达效率(在线补充图S1A-E)。然后,我们将 opF8 置于巨核细胞/血小板特异性 α IIb 启动子 (2bopF8) 的控制之下,并验证了该盒的特异性
1 上海交通大学医学院附属瑞金医院上海血液学研究所国家医学基因组学重点实验室,上海,中国;2 上海交通大学医学院国家转化医学研究中心,上海,中国;3 杭州师范大学医学院浙江省衰老与肿瘤生物学重点实验室,杭州,中国;4 中国科学院上海生命科学研究院和上海交通大学医学院健康科学研究所、分子与细胞科学卓越中心、干细胞生物学重点实验室,上海,中国;5 威斯康星医学院儿科系,美国威斯康星州密尔沃基 通讯作者:赛娟 - sjchen@stn.sh.cn 或张国伟 - gzhang@hznu.edu.cn doi:10.3324/haematol.2019.219089
• 北方省农业、土地和环境部工程主任 M Shaker 先生及其工作人员,他们率先采用小规模农户灌溉的新方法,使研究团队成为其研究的合作伙伴。 • Loxton、Venn and Associates 公司的 RJ Rutherfoord 博士及其同事,他们慷慨地分享信息,为研究团队提供了将想法付诸实践的机会。 • 农业研究理事会农业工程研究所所长 AA Louw 先生和副所长 FB Reinders 先生,他们提供了宝贵的支持,使 CM Stimie 先生成为研究团队成员。 • J Adendorff 先生,他让我们对参与式发展有了新的认识。 • Anne Denniston 女士,她为报告的撰写和准备做出了巨大贡献。 • 最后,但并非最不重要的是,许多农民和推广人员,无论男女老少,都让我们感到宾至如归,并丰富了我们的理解。
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