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线粒体移植合法化的分段创新：澳大利亚和英国的经验教训
美国经常被描述为创新的领导者——诺贝尔奖获得者、创新者和充裕的研究资金的故乡。然而，在辅助生殖与基因改造或基因替代相结合的领域，即我所说的“生殖基因创新”，这种特征开始减弱。本文重点介绍生殖基因创新的一个子集——线粒体移植的监管。虽然与线粒体移植相关的人体临床试验在英国继续进行，但由于美国食品和药物管理局的地下监管体系和现在经常出现的联邦预算附加条款，该技术的临床使用在美国仍然是非法的。在英国，政府组织并开展了公众咨询，作为线粒体移植合法化的一部分。最近，澳大利亚宣布了一项计划，考虑将线粒体移植合法化。 2021 年 8 月，澳大利亚联邦政府完成了一项面向公众的举措，逐步考虑将线粒体移植合法化，2022 年 3 月，梅芙法案在澳大利亚议会获得通过。本文借鉴了英国和澳大利亚两个普通法国家的经验，以确定在美国逐步将线粒体移植合法化的潜在途径。线粒体移植方面的进展可能会引发更广泛的美国讨论，从而促进线粒体移植和生殖遗传创新领域的其他技术的使用。
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co孵化器带有分段的门
船只容量：可用空间与二手实验室空间（足迹）细胞培养实验室在宝贵的空间中通常很紧。他们拥有笨重的设备，例如生物安全柜，冰箱和CO 2孵化器。因此，在提供高可用空间的同时，具有较小的空间的设备最有利于最佳利用宝贵的工作空间。查看co 2 i iCubators，必须考虑几个结构性因素，以评估和比较不同孵化器模型的可用空间与相同的理论体积（例如100-200 L孵化器，最常用于全球）。对于CO 2孵化器具有直接加热，例如细胞植物，只有内部货架系统和水托盘所取的空间必须从理论体积中减去（图1）。与其他加热技术相比，这会导致高可用空间与足迹比。
采用分段多项式的非线性控制分配...
摘要 —非线性控制分配是基于现代非线性动态逆的飞行控制系统的重要组成部分，该系统需要高精度的飞机气动模型。通常，精确实施的机载模型决定了系统非线性的消除效果。因此，更精确的模型可以更好地消除非线性，从而提高控制器的性能。本文提出了一种新的控制系统，该系统将非线性动态逆与基于分段多线性表示的控制分配相结合。分段多线性表示是通过对块矩阵的克罗内克积的新泛化，结合非线性函数的规范分段线性表示而开发的。还给出了分段多线性模型的雅可比矩阵的解析表达式。所提出的公式给出了分段多线性气动数据的精确表示，因此能够精确地模拟飞机整个飞行包线内的非线性气动特性。所得到的非线性控制器用于控制具有十个独立操作控制面的无尾飞翼飞机。两种创新控制面配置的仿真结果表明，可以实现完美的控制分配性能，与普通的基于多项式的控制分配相比，具有更好的跟踪性能。
分段线性建模，具有自动化功能选择，用于锂离子电池终止预后
锂离子电池降解的复杂性质导致文献中提出了许多基于机器的基于机器学习的方法。但是，使用复杂模型的机器学习在计算上可能很昂贵，尽管线性模型的速度更快，但它们也可能不灵活。分段线性模型提供了一种折衷，这是一种快速而灵活的替代方案，其计算上的昂贵不如神经网络或高斯过程回归等技术。在这里，将电池健康预测的分段线性方法（包括自动化功能选择步骤）与高斯流程回归模型进行了比较，并且发现在训练数据集中的中位错误方面表现出色，并且在第95个误差百分位数上的表现确实更好。特征选择过程演示了限制输入之间的相关性的好处。进一步的试验发现，分段线性方法可用于改变培训数据的输入大小和可用性。
由靶向SKP2研究文章基于多替验分段和基于机器学习的方法，将Covid-19与病毒性肺炎区分开
冠状病毒疾病（Covid-19）造成了前所未有的破坏和全球数百万生命的丧生。传染性和死亡总是对医生和医疗保健支持系统构成挑战。使用逆转录聚合酶链反应和其他方法的临床诊断评估目前正在使用。te胸部X射线（CXR）和CTIMAGE被有效地用于筛选目的，这些目的可以提供有关感染影响的局部区域的相关数据。在这些湍流时期，使用CXR和CTC进行自动筛查和诊断的一步至关重要。te主要目标是探测一种简单的基于阈值的分割方法，以识别CXR图像中可能的感染区域，并研究基于强度的小波变换（基于小波）和基于法律的纹理特征，并具有统计措施。使用随机森林（RF）的进一步选择策略，然后选择用于创建机器学习的特征（ML）代表，并使用支持向量机（SVM）和随机森林（RF）从病毒性肺炎（VP）中进行不同的covid-19。te结果清楚地表明，基于强度和WT的特征在两种病理中有所不同，这些病理与使用SVM和RF分类器训练的组合特征更好地不同。分类性能度量诸如曲线（AUC）下的面积为0.97，使用RF模型的0.9分类精度为0.9，这清楚地表明，实施的方法可用于表征COVID-19和病毒性肺炎。
HOA - 毛细管 - 脑结构分段 - pdf
简介本手册的目的是介绍对成像数据的可靠和准确的神经解剖学分割的程序。这些过程使用3D Slicer软件平台，其中已经开发了特定的分割模块。该模块基于基于MRI的体积形态学或体积的创始人（Caviness。等，1999）。 体积形态计量学始于1987年的形态分析中心（CMA）马萨诸塞州综合医院（MGH），后来用于验证自由度自动化体积方法学（Fischl等，2002，2004）。 原始的基于MRI的体积分析的CMA方法使用了一个名为CardViews的自定义设计的软件平台。 为卡片视图开发的工具和程序，这些工具和过程融合了半自动化和手动编辑，已作为特定的神经分组模块改编为3D切片机环境。 该模块设计为与本手册中描述的程序一起使用，以执行皮层大脑结构的半自动化和手动编辑。 基于MRI的体积分割的神经解剖学和计算原理术语分割一词在神经解剖学和基于MRI的计算处理中具有不同的含义。 分割通常是构成构成感兴趣区域（ROI）的一组元素（例如细胞或体素）的划分，并分配了识别标签向该区域。 在神经解剖学中，分割涉及直接可视化大脑区域的描述和鉴定，这些区域使用结构性的生物学标准标记。等，1999）。体积形态计量学始于1987年的形态分析中心（CMA）马萨诸塞州综合医院（MGH），后来用于验证自由度自动化体积方法学（Fischl等，2002，2004）。原始的基于MRI的体积分析的CMA方法使用了一个名为CardViews的自定义设计的软件平台。为卡片视图开发的工具和程序，这些工具和过程融合了半自动化和手动编辑，已作为特定的神经分组模块改编为3D切片机环境。该模块设计为与本手册中描述的程序一起使用，以执行皮层大脑结构的半自动化和手动编辑。基于MRI的体积分割的神经解剖学和计算原理术语分割一词在神经解剖学和基于MRI的计算处理中具有不同的含义。分割通常是构成构成感兴趣区域（ROI）的一组元素（例如细胞或体素）的划分，并分配了识别标签向该区域。在神经解剖学中，分割涉及直接可视化大脑区域的描述和鉴定，这些区域使用结构性的生物学标准标记。相比之下，在MRI分析中，使用与成像相关的标准在计算机生成的图像上对大脑结构的描述和鉴定进行了识别。基于MRI的分割的最终目标是将图像切入与神经解剖结构相对应的体素的识别分组。
具有速度相关燃料消耗公式的空中交通流量管理问题的非时间分段建模
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人的大脑使用空间模式代表分段环境
人类和动物使用认知图来表示环境的空间结构。尽管这些地图通常被概念化为以等电位的方式扩展到已知的空间，但Psy Chrogical证据表明，人们在心理上分段的复杂环境进入了子空间。不明白这项操作背后的神经认知机制，我们熟悉了参与者的虚拟庭院，该虚拟庭院被河流分为两半。然后，我们使用行为测试和fMRI来了解如何在此环境中编码空间位置。参与者的空间判断和多毒素激活模式受庭院的划分影响，表明即使环境的所有部分都可以共同提供，边界的存在也会引起精神分割。在海马和枕叶区域（OPA）中，在示意图空间代码中表现出的环境的分段组织，这些空间代码表示两个子空间中的几何等效位置。在retplenial复合物（RSC）中，响应与集成的空间图更一致。这些结果表明，人们同时使用局部空间模式和集成的空间图来表示分段环境。我们假设示意图可以作为组织成分元素组织复杂知识结构的一般机制。
人工智能在分段体积上的应用
理由和目标：准确确定宫颈癌和甲状腺癌的诊断和分期对于确定肿瘤的扩散和播散在医疗实践中至关重要，并且涉及最准确和有效的治疗方法。为了准确诊断和分期宫颈癌和甲状腺癌，我们旨在创建一种诊断方法，该方法通过人工智能算法优化，并通过进行临床试验获得准确和有利的结果进行验证，在此期间，我们将使用人工智能 (AI) 算法优化的诊断方法，以避免错误，提高医生对计算机断层扫描 (CT) 扫描、核磁共振成像 (MRI) 的解释理解并改善治疗计划。材料和方法：计算机辅助诊断 (CAD) 方法的优化将包括开发和形成人工智能模型，使用分段体积构造中使用的算法和工具从 MRI/CT 生成 3D 图像。我们提议通过体积渲染技术对“DICOM”图像处理的最新发展进行比较研究，使用传递函数来表示不透明度和颜色，以及在三维空间中投影的“DICOM”图像的灰度。我们还通过生成对抗网络 (GAN) 技术使用人工智能 (AI)，该技术已被证明