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World File Search System六种
肺炎球菌多糖结合疫苗
PREVENAR 13 含有与 Prevenar（肺炎球菌 7 价结合疫苗）相同的 7 种血清型，并基于相同的结合技术制造，使用相同的载体蛋白 CRM 197 。已开始接种肺炎球菌 7 价结合疫苗的儿童可以在接种计划的任何时间点通过换用 PREVENAR 13 来完成免疫接种。在临床试验中，免疫原性和安全性具有可比性。已证明，12 至 59 个月大的儿童单剂量 PREVENAR 13 可诱导对另外六种血清型的免疫力。
细胞绘画的演变和影响
图 1. 使用细胞绘画分析进行形态分析。a) 细胞绘画分析的示意图；将细胞孵育并扰动，然后应用一组六种染色剂。然后通过自动显微镜获取图像，然后分割细胞核和细胞体。b) 使用适当的软件或基于深度学习的方法测量或计算图像中的形态特征。c) 特征预处理后，执行下游分析。这包括各种方法，包括监督和无监督机器学习，以更好地阐明化合物的生物学效应，例如其 MoA 或安全性。
FSB-200 系列 - 通知程序
FSB-200 和 FSB-200S 是光束烟雾传感器，而不是探测器。这意味着它们可用于在传统光束探测器无法提供预警保护的地方提供预警保护。FSB-200 独特的六种灵敏度级别（包括两种适应环境设置）及其先进的软件算法协同工作，自动提供最佳级别的广域保护。FSB-200S 配备了集成测试功能，包括一个经过校准的测试过滤器，可有效消除背景光和干扰，以确保读数始终一致且准确。
基于网络药理学与分子对接探讨岩藻甾醇治疗非小细胞肺癌的作用机制
我们使用 TIMER 数据库 (https://cistrome.shinyapps.io/timer/) 进行了免疫浸润分析，该数据库是一个友好的综合工具集，用于对不同类型的癌症进行免疫浸润的综合分析。TIMER 数据库中涉及六种免疫细胞的分析，包括 CD4 + T 细胞、CD8 + T 细胞、B 细胞、中性粒细胞、巨噬细胞和树突状细胞。此外，我们在调整肿瘤纯度后进行了基因 GRB2 与 EGFR 的关联分析。
基于集成卡尔曼滤波框架与机器学习算法的锂电池荷电状态估计
摘要：基于卡尔曼滤波（KF）框架和机器学习算法的电池等效电路模型荷电状态（SOC）估计研究相对有限，大部分研究仅针对少数几种机器学习算法，缺乏全面的分析比较，且大部分研究侧重于通过机器学习算法获取卡尔曼滤波框架算法模型的状态空间参数，再将状态空间参数代入卡尔曼滤波框架算法中进行SOC估计，此类算法耦合性强，复杂度高，实用性不强。本研究旨在将机器学习与卡尔曼滤波框架算法相结合，将五种卡尔曼滤波框架算法的输入、输出和中间变量值的不同组合作为六种主流机器学习算法的输入，估计最终的SOC。这六种主流机器学习算法包括：线性回归、支持向量回归、XGBoost、AdaBoost、随机森林、LSTM；算法耦合度较低，无需进行双向参数调整，且不涉及机器学习与卡尔曼滤波框架算法之间。结果表明，集成学习算法与纯卡尔曼滤波框架或机器学习算法相比，估计精度有显著提高。在各类集成算法中，随机森林与卡尔曼滤波框架的估计精度最高，且实时性好。因此，可以在各种工程应用中实现。
过渡金属氮化物卤化物电介质
利用第一性原理计算，我们研究了六种过渡金属氮化物卤化物 (TMNH)：HfNBr、HfNCl、TiNBr、TiNCl、ZrNBr 和 ZrNCl 作为过渡金属二硫属化物 (TMD) 沟道晶体管的潜在范德华 (vdW) 电介质。我们计算了剥离能量和体声子能量，发现这六种 TMNH 是可剥离的并且具有热力学稳定性。我们计算了单层和体 TMNH 在平面内和平面外方向的光学和静态介电常数。在单层中，平面外静态介电常数范围为 5.04 (ZrNCl) 至 6.03 (ZrNBr)，而平面内介电常数范围为 13.18 (HfNBr) 至 74.52 (TiNCl)。我们表明，TMNH 的带隙范围从 1.53 eV（TiNBr）到 3.36 eV（HfNCl），而亲和力范围从 4.01 eV（HfNBr）到 5.60 eV（TiNCl）。最后，我们估算了具有六个 TMNH 单层电介质和五个单层通道 TMD（MoS 2 、MoSe 2 、MoTe 2 、WS 2 和 WSe 2 ）的晶体管的电介质漏电流密度。对于 p- MOS TMD 通道晶体管，30 种组合中有 25 种的漏电流小于六方氮化硼 (hBN)，一种众所周知的 vdW 电介质。对于以 HfNCl 为栅极电介质的 ap -MOS MoSe 2 晶体管，预测最小双层漏电流为 1.15×10 -2 A/cm 2。据预测，HfNBr、ZrNBr 和 ZrNCl 也会在某些 p-MOS TMD 晶体管中产生微小的漏电流。
探索五元 m 序列以实现更用户友好的 c-......
基于代码调制视觉诱发电位 (c-VEP) 的脑机接口 (BCI) 已实现了基于 EEG 的响应式通信系统。由于 BCI 目标具有自相关特性，因此通常使用二进制 m 序列对其进行编码；数字 1 和 0 对应不同的目标颜色（通常为黑色和白色），这些颜色会根据代码每帧更新一次。虽然二进制闪烁模式可以实现高速通信，但许多用户认为它们很烦人。五进制 (5 进制) m 序列（其中五个数字对应不同的灰度）可能会产生更微妙的视觉刺激。本研究探讨了两种减少闪烁感的方法：(1) 通过刷新率调整闪烁速度和 (2) 应用五进制代码。在这方面，使用八目标拼写应用程序测试了六种闪烁模式：以 60、120 和 240 Hz 刷新率生成的二进制模式和五进制模式。这项研究由 18 名非残障参与者进行。对于所有六种闪烁模式，都进行了一项复制拼写任务。根据问卷调查结果，大多数用户更喜欢建议的五进制模式而不是二进制模式，同时实现的性能与之相似（未发现两种模式之间的统计差异）。参与者的平均准确率超过 95%，所有模式和闪烁速度的信息传输速率均超过 55 位/分钟。
人机交互的选择架构
人机交互领域的人们已经学到了很多关于如何说服和影响计算技术用户的知识。他们对如何帮助用户自己选择的知识却少得多。是时候纠正这种不平衡了。第一步是将心理学和相关领域积累的大量相关知识组织成两个全面但易于记忆的模型：Aspect 模型通过描述选择者基于属性、社会影响、政策、经验、后果和反复试验交替或组合应用的六种选择模式来回答“人们如何做出选择？”的问题。Arcade 模型回答“我们如何帮助人们做出更好的选择？”的问题。通过描述支持选择的六种一般高级策略：访问信息和经验、表示选择情况、组合和计算、建议处理、设计域和代表选择者进行评估。这些策略可以通过简单的交互设计来实现，但每种策略也有特定的相关技术。结合这两个模型，我们可以理解几乎所有现有和可能的选择支持方法都是将一种或多种 Arcade 策略应用于一个或多个 Aspect 选择模式。在介绍人机交互的选择架构思想以及 Aspect 和 Arcade 模型的关键思想之后，我们将详细讨论每个 Aspect 模式，并展示如何将高级 Arcade 策略应用于它以产生特定的策略。然后，我们将这两个模型应用于在线社区和隐私领域。我们的大多数示例涉及使用计算技术的选择，但这些模型同样适用于在计算技术的帮助下做出的日常选择。
什么是网络卫生，为什么重要？
谁或他们声称的是网络卫生的关键部分。为了保护其网络，组织可以在至少六种类型的身份验证中进行选择。最基本的是基于知识的身份验证，它要求用户共享预先建立的凭据，例如用户名和密码或PIN。MFA需要两个或多个身份验证因素，例如密码和发送到用户的手机或电子邮件地址的一次性代码。生物特征识别验证使用生物标识符，例如指纹扫描或面部识别。其他类型的身份验证包括单个签名 - 基于令牌的身份验证和基于证书的身份验证。