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World File Search System分析的
Spheroscan：用于球体图像分析的用户友好的深度学习工具。
近年来的抽象背景，三维（3D）球体模型在科学研究中变得越来越流行，因为它们提供了一种与生理相关的微环境，可以模仿体内条件。与传统的二维细胞培养方法相比，它可以更好地了解3D球体测定法具有优势，因为它可以更好地了解细胞行为，药物功效和毒性。但是，使用3D球体测定法受到了用于球体图像分析的自动化和用户友好的工具的阻碍，这会对这些测定的可重复性和吞吐量产生不利影响。为解决这些问题的结果，我们开发了一种完全自动化的，基于Web的工具，称为Spheroscan，该工具使用了带有卷积神经网络（R-CNN）的名为“掩码区域”的深度学习框架进行图像检测和细分。为了开发一个可以从一系列实验条件中应用于球体图像的深度学习模型，我们使用使用Incucyte Live细胞分析系统和常规显微镜捕获的球体图像训练了该模型。使用验证和测试数据集对经过培训模型的性能评估显示出令人鼓舞的结果。结论Spheroscan允许轻松分析大量图像，并提供交互式可视化功能，以更深入地了解数据。我们的工具代表了球体图像分析的重大进步，并将促进科学研究中3D球体模型的广泛采用。可在https://github.com/funtionalurosology/spheroscan上获得有关Spheroscan的源代码和详细的Spheroscan教程。
强直性脊柱炎对糖尿病的危害：孟德尔随机化分析的新证据
方法：为了推断 AS 与各种糖尿病相关特征（包括 1 型糖尿病 (T1DM)、T2DM、血糖水平、空腹血糖、糖化血红蛋白和空腹胰岛素）之间的因果关系，我们采用了孟德尔随机化 (MR) 分析。我们从 IEU OpenGWAS 数据库、GWAS 目录和 FinnGen 数据库中获取了暴露和结果变量的 GWAS 汇总数据。为了综合 MR 分析的结果，我们应用了使用固定或随机效应模型的荟萃分析技术。为了识别和排除与结果表现出水平多效性的工具变异 (IV)，我们使用了 MR-PRESSO 方法。使用 MR-Egger 方法以及 Q 和 I^2 检验进行敏感性分析，以确保我们的研究结果的稳健性。
联邦财政援助计划分析的指示支持M-25-13
列B：子代理或组件。C列C-G：这些列包含有关每个帮助清单程序的预填充信息。栏H：确定负责监督该计划的高级政治任命的电子邮件。列I：指示该程序是否有任何未决的资金公告。 列J：指示此程序是否有预期的义务或资金支付，直到3/15/2025。 列K：指示此程序是否具有任何法定要求，要求在3/15/2025之前义务或支付资金。 列L：提供下一项义务或资金支出的估计日期。 列M-T：对每个问题（是/否）提供回答。 列U：提供有关程序或项目活动的任何其他相关信息。列I：指示该程序是否有任何未决的资金公告。列J：指示此程序是否有预期的义务或资金支付，直到3/15/2025。列K：指示此程序是否具有任何法定要求，要求在3/15/2025之前义务或支付资金。列L：提供下一项义务或资金支出的估计日期。 列M-T：对每个问题（是/否）提供回答。 列U：提供有关程序或项目活动的任何其他相关信息。列L：提供下一项义务或资金支出的估计日期。列M-T：对每个问题（是/否）提供回答。列U：提供有关程序或项目活动的任何其他相关信息。列U：提供有关程序或项目活动的任何其他相关信息。
基因组，转录组和代谢组分析的氨基化albus albus提供了对南部疫病病原体的进化和抗性的见解
结果和讨论：在这里，我们组装并注释了A. albus的完整基因组，提供了一个染色体级的组件，总基因组大小为5.94 GB，而Cortig N50为5.61 MB。A. albus基因组组成了19,908个基因家族，其中包括467个独特的家族。与A. konjac相比，A. albus的基因组大小稍大，可能受到了最近的全基因组重复事件的影响。转录和代谢分析揭示了参与苯基 - 丙型生物合成的差异表达基因（DEG）和差异积累的代谢产物（DEG）的显着富集，植物激素信号传递，苯基丙氨酸代谢，苯丙氨酸的代谢和生物合成的生物合成，苯基烷胺，Tyroptanin和Tyropt。这些发现不仅提高了对A. albus的遗传和进化特征的理解，而且还为未来研究Konjac对南部疫病疾病的抗性机制的研究奠定了基础。
在撒哈拉以南非洲的艾滋病毒相关脑膜炎的定量PCR分析的开发和验证：一项诊断准确性研究
博茨瓦纳 - 哈佛健康合作伙伴关系，Gaborone，Botswana（T Mbangiwa PhD，K Lechiile MSC，T Leeme MBBS，N Youssouf PhD，D S Lawrence MBCHB，M Mosepele，M Mosepele，M Mosepele MD，J n jarvis MRCP PhD）;巴黎大学的巴斯德研究所，帕里斯特大学，转化真菌学小组，国家deRéférencemycoses mycoses ivasives et Antifongiques，法国巴黎真菌学系（T Mbangiwa，Sturny-LeclèreMSC，T Boyer-Chammard Md，boyer-Chammard Md，ofoer-chammard Md，of o o o lortholary md phd phd phd phd phd phd，prap pr a a a alanio a a alanio pr。南非开普敦大学卫生科学系病理学系传染病与分子医学研究所（T Mbangiwa，J C Hoving Phd，H Mwandumba博士）；马拉维 - 韦尔康信托基金会临床研究计划，卡缪祖健康科学大学，马拉维布兰蒂尔（C Kajanga MSC，M Moyo MBBS）；法国Ajaccio的中心D'Ajaccio中心传染病和热带医学系（T Boyer-Chammard）；南非传染病与分子医学研究所（IDM）的非洲CMM医学真菌学研究部门，南非开普敦（J C Hoving）；英国伦敦卫生与热带医学学院传染和热带疾病学院临床研究系，英国伦敦（N Youssouf，D S Lawrence，J N Jarvis教授）；利物浦热带医学学校，英国利物浦（H Mwandumba）；
定量攻击树分析的有效算法
攻击树是对安全性决策，支持网络攻击的识别，文档和分析的流行方法。它们是许多系统工程框架的一部分，例如umlSec [1]和sysmlsec [2]，并得到了工业工具（例如Isograph's Attacktree [3]）的支持。攻击树（AT）是系统图的层次图，以绘制系统的潜在攻击方案，请参见图。1和2。该图顶部的根部对攻击者的目标进行了建模，该目标通过门进一步将其重新定义为子目标：AN和GATE表示，如果所有儿童攻击成功，则攻击成功；一个或门表示任何单个儿童舒服。树的叶子是基本的攻击步骤（BAS），它模型不可分割的动作，例如切线。
生理学的定量症状分析的胃二维二肾病
通过将症状曲线与其相关的时间同步胃振幅曲线进行比较，确定了感应性的，活性和冬季表型。由于每个患者都报告了多种症状，因此将将单个胃振幅曲线与五个不同的症状严重性曲线进行比较。可能由于过度的运动伪像，胃a振幅曲线可能会自动消除胃容过算法算法的缺失值。在这种情况下，相应的时间点也从症状严重性曲线中删除，因为在一个数据中缺少数据的情况下，这两条曲线无法比较这两条曲线。此外，这三种表型仅适用于振幅和症状严重程度曲线有足够差异的情况。例如，如果患者报告在11点李克特量表上最多变化了1点，则可能不会被认为是症状的足够重大变化，无法评估其与胃活动的关系。正式地，我们仅在振幅曲线的标准偏差为>10μV并且症状严重程度曲线的标准偏差> 0.5时才确定症状/振幅关联表型。
AI和学习分析的革命
个性化教育通过人工智能和数据分析的整合而彻底改变了革命，从而创造了适合个人学生需求的自适应学习体验。这些技术利用复杂的学习分析引擎，AI决策模型，自适应内容输送系统和实时反馈机制来处理大量的学习者数据。本文涵盖了各种AI方法 - 包括用于学生建模的机器学习，用于内容分析的自然语言处理以及用于途径优化的强化学习 - 同时应对数据互操作性，算法透明度以及平衡自动化等技术挑战。诸如可汗学院的精通学习系统和卡内基学习的认知导师等成功实施的案例研究表现出具体的好处，而多模式学习分析，边缘计算和知识表示的新兴技术有望进一步提高教育效率。
特刊 - 材料结构分析的进步
材料（ISSN 1996-1944）于2008年推出。The journal covers twenty-five comprehensive topics: biomaterials, energy materials, advanced composites, advanced materials characterization, porous materials, manufacturing processes and systems, advanced nanomaterials and nanotechnology, smart materials, thin films and interfaces, catalytic materials, carbon materials, materials chemistry, materials physics, optics and photonics, corrosion, construction and building materials, materials simulation and design, electronic materials, advanced and功能性陶瓷和眼镜，金属和合金，软物质，聚合物材料，量子材料，材料力学，绿色材料，一般。材料提供了一个独特的机会，可以贡献高质量的文章并利用其庞大的读者。
微分方程分析的量子优势-IRIS
用于差异方程求解，数据处理和机器学习的量子算法在所有已知的经典算法上都具有指数加速。但是，在有用的问题实例中获得这种潜在的加速也存在障碍。量子差方程求解的基本障碍是，输出有用的信息可能需要很困难的后处理，而量子数据处理和机器学习的基本障碍是，输入数据是一项单独的任务。在这项研究中，我们证明，当组合在一起时，这些困难互相解决。我们展示了量子差方程求解的输出如何作为量子数据处理和机器学习的输入，从而可以通过主组件，功率谱和小波分解来动态分析。为了说明这一点，我们考虑了马尔可夫在流行病学和社交网络上的连续时间。这些量子算法比现有的经典蒙特卡洛方法提供了指数优势。