XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System准确的
基于多重PCR的下一代测序作为周围的新型，有针对性和准确的分子方法，用于周围关节感染诊断
人工周围关节感染（PJI）诊断仍然具有挑战性。诊断标准，例如美国骨科医生学院和肌肉骨骼感染社会（MSIS）（MSIS）为PJI的诊断提供了良好的支持，在这些标准中，文化被认为是最关键的方面，该方面不仅提供了抗抗生素的抗生素（抗生素抗药性）的信息（也提供了抗生素的信息，因此在2011年的启发下，锻炼型号是在工作组中的，该培养物是在启发性的，这是在2011年的信息。 Al。，2013，2018;，生物膜形成，先前的抗生素使用和挑剔的病原体有助于传统培养的敏感性低（Stoodley等，2011; Wouthuyzen-Bakker等，2017），尽管使用Sonication和其他优化的培养方案来提高检测速率（Trampuz等），但Al al an al al an al and and and and and and and and and and and and。培养基PJI（CN-PJI）的范围为7.0至42.1％（Yoon等，2017）。
Contigs 定向基因注释 (ConDiGA) 用于在宏蛋白质组学中构建准确的蛋白质序列数据库
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2023 年 4 月 20 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.04.19.537311 doi：bioRxiv preprint
对学院患者的治疗药物监测：一种快速准确的HPLC-UV方法，用于定量人血浆中的尼洛替尼及其临床应用
摘要：第二代酪氨酸激酶抑制剂Nilotinib在慢性髓样白血病中表现出临床活性。作为尼洛替尼的暴露 - 反应关系，其治疗药物监测可能是临床实践中的宝贵工具。因此，这项研究的目的是开发和验证一种选择性且精确的高性能液相色谱 - 紫外线方法，用于测量尼洛替尼在血浆中的癌症患者中的测量。After protein precipitation extraction with acetonitrile, nilotinib and rilpivirine were separated using isocratic elution on a Tracer Excel 120 ODS C18 column using a mobile phase consisting of a mixture of potassium dihydrogen phosphate-buffered solution (pH 5.5; 0.037 M)–methanol–acetonitrile (45:45:10, v / v / v ），流速为1.7 ml·min -1。选择了254 nm的波长进行分析物和内标（IS）的定量。该技术已按照验证监管机构分析方法的准则（食品和药物管理局（FDA）和欧洲药品局（EMA））。线性在125至7000 ng/ml之间建立。检测极限为90 ng/ml，定量的下限为125 ng/ml。对于校准曲线中的所有浓度，变异的日内和日间系数小于4.1％。从血浆中尼洛替尼的中位回收率为≥65.1％（±21.4％）。所描述的方法是敏感的，选择性的，可重复的和快速的，可用于准确测定人血浆中的药代动力学研究，以及在常规临床实践中Nilotinib的治疗药物监测（TDM）。
具有完整和非完整约束的液压驱动多体系统的有效而准确的线性化方法
摘要 在重型机械应用中，液压通常用于驱动机构。本文提出了一种用于液压驱动多体系统的线性化方法。该方法允许线性化具有完整和非完整约束的一般多体系统的运动方程，并增加液压子系统的液压方程。这种线性化方法的推导在许多应用中都很有趣，例如执行线性稳定性分析。使用液压驱动四杆机构的三维多体模型测试了该程序。通过线性和非线性系统的正向动力学模拟来验证该方法。结果显示了该方法的强大功能
我选择您：在拟南芥中生殖组织中选择准确的参考基因
摘要：定量实时聚合酶链反应（QPCR）是一种广泛使用的方法，用于分析生殖组织中的基因表达模式以及在突变背景中检测基因水平。该技术需要稳定的参考基因才能使靶基因的表达水平归一化。尽管如此，大量出版物继续呈现QPCR结果，该结果标准化为单个参考基因，据我们所知，在拟南芥的特定生殖组织中未对多个参考基因进行比较评估。在此，我们在两个条件套装中评估了十个候选参考基因（UBC9，ACT7，GAPC-2，RCE1，PP2AA3，TUAA2，SAC52，SAC52，SAC52，SAC52，SAC52和His 3.3）的表达稳定水平：在两个条件套件中：一个集合：一个集合：一个跨度开发以及使用不同的基因类别的型型型。使用Reffinder工具进行了稳定性分析，该工具结合了四种统计算法（Genorm，Normfinder，Best Keepere和比较∆ CT方法）。我们的结果表明，RCE1，SAC52和TUA2在不同的发育阶段具有最稳定的表达，而YLS8，His3.3和ACT7是突变研究中归一化的最高级别参考基因。此外，我们通过分析与繁殖有关的基因的表达模式验证了我们的结果，并检查了在已发表的突变背景中这些基因的表达。总体而言，我们为塔利亚纳曲霉的生殖组织提供了适当的参考基因库，这将在这种情况下促进进一步的基因表达研究。更重要的是，我们提出了一个框架，该框架将促进对任何科学领域中基因表达的一致，准确的分析。同时，我们强调了明确定义的相关性，并描述了与qPCR相关的实验条件，以提高科学可重复性。
准确的风电预测对于具有高风电感知度的真正有效的电力系统至关重要。风电预测，正如
对于具有高风能感知能力的真正有效的电力系统来说，准确的风能预测非常重要。风能预测以及风力发电资源通过将风能转换为叶片的旋转能，再通过发电机将旋转能转换为电能来接收电能。风能随风速的立方增加。已经发展出许多常见的深度学习方法来实现风能预测。基于深度学习的方法被称为简单而强大的方法，近年来已用于风能预测并取得了一定的成功。然而，由于缺乏适当的特征选择过程，并且为了最大限度地减少用于风能预测的损失的影响，在处理多输入风能数据时需要大量计算，因此对可扩展性造成负面影响，从而影响风能预测时间。为了解决这些问题，在本文中，提出了一种称为同质点互信息和深度量子增强 (HPMI-QDR) 风能预测的方法。 HPMI-DQR 方法分为两个部分。在第一部分中，使用同质点互 (HPM) 特征选择模型设计了使用输入风力涡轮机数据进行稳健风力预测所需的信息和相关特征。在第二部分中，选择相关特征后，使用深度量子强化学习模型进行实际风力预测。为了验证所提出的方法，使用风力涡轮机 SCADA 数据集进行构建和测试。与使用传统技术相比，所提出方法的仿真结果显示，风力预测准确度提高了 13%，最短风力预测时间缩短了 25%，风能发电量提高了 20%，真实阳性率提高了 25%。此外，风力预测时间也有了显着改善，误差最小。
ASG 简报 | 2022 年 12 月 IceNet：使用基于 AI 的新工具进行更快、更准确的海冰预报
对于未来两个月的海冰情况，IceNet 的准确率达到 92-97%（取决于季节），优于最先进的基于物理的模型。 研究人员发现，IceNet 在标准笔记本电脑上的运行速度比基于物理的模型在超级计算机上的运行速度快 2,000 倍，并且可以快速整合新的实时数据来应对快速变化的海冰情况。 该工具可以为未来季节提供准确的预测：这个时间表对于在北极生活和工作的人们的决策至关重要。 IceNet 将与 BAS 运营的皇家研究船 (RRS) Sir David Attenborough 的数字孪生（虚拟模型）集成，帮助绘制穿越海冰的省油路线，从而支持 BAS 到 2040 年实现净零排放的目标。 BAS 与世界自然基金会 (WWF) 和当地政府合作，目前正在探索如何将 IceNet 应用于加拿大北极地区危险海冰状况的保护规划和预警系统。 IceNet 是自然环境研究委员会于 2022 年发布的首个数字战略中关于人工智能工具在环境科学中的应用的案例研究。为什么图灵的 ASG 计划具有独特的优势来做到这一点？
一种稳健且准确的基于深度学习的方法
结果：所提方法表现出更好的泛化性能，可以获得对所有结构的稳定准确率，而最新的深度学习方法对于某些结构的准确率极低。所提方法对所有样本都进行了分割，准确率明显高于传统方法，例如 3D U-Net、FreeSurfer 和脑功能性磁共振成像 (FMRIB) 软件库中的集成配准和分割工具 (FSL-FIRST)。此外，当将所提方法应用于较大的数据集时，可以对所有样本进行稳健的分割，而不会在明显不同于解剖相关区域的区域产生分割结果。另一方面，FSL-FIRST 对大约三分之一到四分之一的数据集在明显不同于解剖相关区域的区域产生了分割结果。
FAST-AID Brain：使用为大脑开发的人工智能快速准确的分割工具
临床实践中使用的医学图像是异构的，与学术研究中的扫描质量不同。在极端情况下，当解剖结构、伪影或成像参数不寻常或协议不同时，预处理会失效。最需要对这些变化具有鲁棒性的方法。提出了一种新颖的深度学习方法，用于快速准确地将人脑分割成 132 个区域。所提出的模型使用高效的 U-Net 类网络，并受益于不同视图的交点和层次关系，用于在端到端训练期间融合正交 2D 平面和大脑标签。部署弱监督学习，利用部分标记数据进行全脑分割和颅内容积 (ICV) 估计。此外，数据增强用于通过生成具有高可变性的真实脑部扫描来扩展磁共振成像 (MRI) 数据，以便在保护数据隐私的同时对模型进行稳健的训练。所提出的方法可以应用于脑部 MRI 数据，包括头骨或任何其他工件，而无需对图像进行预处理或降低性能。使用不同的图谱进行了几次实验，以评估训练模型与最先进模型相比的分割性能，结果表明，与现有方法相比，所提出的模型在不同域内和域间数据集上的分割精度和稳健性更高。
