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1 OJ L 268，18.10.2003，p。 1，eli：http：//data.europa.eu/eli/eg/reg/2003/1829/oj。 2 OJ L 55，28.2011，p。 13，Eli：http：//data.europa.eu/eli/erig/2011/182/oj。 3 EFSA小组对“遗传修饰的玉米DP910521评估评估（申请GMFF-2021-2473）'，EFSA杂志2024; 22（8）：E8887，e8887，https://doi.org/10.2903/88 8.2.2.29.2.29.2.29.2.29.2.29.2.2903/88.2. 4在其第八届任期中，议会通过了36项决议，并在第九任期内通过了38个反对授权GMO的决议。 此外，在其第十个议会中，议会采用了以下决议： - 欧洲议会的决议2024年11月26日在委托执行决定（EU）2024/2628上，恢复了授权，以恢复包含产品或从遗传改造的产品中的产品上的市场授权，从欧洲议会和理事会的1829/2003号（P10_TA（2024）0038）。 – European Parliament resolution of 26 November 2024 on Commission Implementing Decision (EU) 2024/2627 authorising the placing on the market of products containing, consisting of or produced from genetically modified cotton COT102 pursuant to Regulation (EC) No 1829/2003 of the European Parliament and of the Council (P10_TA(2024)0039). - 欧洲议会决议于2024年11月26日在委员会实施决定（EU）上1 OJ L 268，18.10.2003，p。 1，eli：http：//data.europa.eu/eli/eg/reg/2003/1829/oj。2 OJ L 55，28.2011，p。 13，Eli：http：//data.europa.eu/eli/erig/2011/182/oj。 3 EFSA小组对“遗传修饰的玉米DP910521评估评估（申请GMFF-2021-2473）'，EFSA杂志2024; 22（8）：E8887，e8887，https://doi.org/10.2903/88 8.2.2.29.2.29.2.29.2.29.2.29.2.2903/88.2. 4在其第八届任期中，议会通过了36项决议，并在第九任期内通过了38个反对授权GMO的决议。 此外，在其第十个议会中，议会采用了以下决议： - 欧洲议会的决议2024年11月26日在委托执行决定（EU）2024/2628上，恢复了授权，以恢复包含产品或从遗传改造的产品中的产品上的市场授权，从欧洲议会和理事会的1829/2003号（P10_TA（2024）0038）。 – European Parliament resolution of 26 November 2024 on Commission Implementing Decision (EU) 2024/2627 authorising the placing on the market of products containing, consisting of or produced from genetically modified cotton COT102 pursuant to Regulation (EC) No 1829/2003 of the European Parliament and of the Council (P10_TA(2024)0039). - 欧洲议会决议于2024年11月26日在委员会实施决定（EU）上2 OJ L 55，28.2011，p。 13，Eli：http：//data.europa.eu/eli/erig/2011/182/oj。3 EFSA小组对“遗传修饰的玉米DP910521评估评估（申请GMFF-2021-2473）'，EFSA杂志2024; 22（8）：E8887，e8887，https://doi.org/10.2903/88 8.2.2.29.2.29.2.29.2.29.2.29.2.2903/88.2.4在其第八届任期中，议会通过了36项决议，并在第九任期内通过了38个反对授权GMO的决议。此外，在其第十个议会中，议会采用了以下决议： - 欧洲议会的决议2024年11月26日在委托执行决定（EU）2024/2628上，恢复了授权，以恢复包含产品或从遗传改造的产品中的产品上的市场授权，从欧洲议会和理事会的1829/2003号（P10_TA（2024）0038）。– European Parliament resolution of 26 November 2024 on Commission Implementing Decision (EU) 2024/2627 authorising the placing on the market of products containing, consisting of or produced from genetically modified cotton COT102 pursuant to Regulation (EC) No 1829/2003 of the European Parliament and of the Council (P10_TA(2024)0039).- 欧洲议会决议于2024年11月26日在委员会实施决定（EU）
基于尖锐的纳米制动尖端的高分辨率光子力显微镜
图1：提示制造和光学设置。a）微加工过程。圆柱颗粒是通过激光干扰光刻产生的，蚀刻了一个石英底物，其中沉积了800 nm厚的SIO 2层。HF的调谐酸变薄会在SIO 2层中产生锋利的尖端。然后将粒子机械地裂解底物。b）切割颗粒的扫描电子显微镜图像，其中一个尖端的对比度已得到增强，以清晰度。尖端的曲率半径为35 nm。c）光学陷阱的示意图，固定粒子并用锋利的尖端扫描样品表面。d）示意性光学设置。L/2: half-wave plate, PBS: polarizer, AOM: acousto-optical modulator, NPBS: non-polarizing beam splitter, Exp: beam expander, T1:1 : one to one telescope, Obj: Objective, Cond: Condenser, PD: photodiode (to acquire S z ), PSD: position sensitive detector (to acquire S x,y ), IRCCD: infra red CCD camera, VISCCD：可见的CCD相机。）
增材制造技术的分辨率和构建尺寸缩放问题
大多数传统制造技术都基于减材技术。因此，AM 可以被视为一种非传统方法，因为零件将通过在后续工艺中添加材料来生产。AM 中的一般技术是逐层构建零件，其由其原始计算机辅助设计 (CAD) 文件预先确定。当前的 AM 技术主要可分为七个工艺，如图 1 所示。简要介绍每个工艺的相关技术。光聚合槽 (VPP) 的工作原理是固化感光树脂以构建最终的固体几何形状。粉末床熔合 (PBF) 利用最初以床形式熔化的固体颗粒，并通过外部能量源 (激光/电子束) 融合在一起以构建最终的固体几何形状。定向能量沉积 (DED) 技术利用将原料材料导向能量源，同时在多个构建平面中移动能量源和材料进料机构。材料挤出 (ME) 工艺在喷嘴处熔化原料材料，同时将其挤出以生产固体零件。材料喷射 (MJ) 工艺通过使用喷嘴以液滴形式喷射构建材料来工作。液滴将通过特定机制（蒸发/凝结）转化为固体材料。同样，粘合剂喷射 (BJ) 的工作原理是将液体粘合剂材料喷射到粉末床上，从而在粉末颗粒之间产生粘合作用，以构建固体几何形状。与喷射技术相反，直接写入 (DW) 工艺直接以液体或气体的形式释放构建材料，并将其凝固在构建基底上以创建所需的几何形状 [2]。最后，薄板层压 (SL) 的工作原理是将两张预成型或初始形状的薄板固态焊接 [2]。在这里，我们不讨论此类 AM 技术的具体操作原理和深入细节，因为这超出了我们的范围。我们建议读者参考其他地方的参考资料以获取有关 AM 流程的详细信息[3]。
干涉测量超高分辨率3D成像通过脑部
1美国北京技术学院，北京技术研究所，北京100081，北京技术研究所的光学和光子学院，西拉顿大学生物医学工程学院 美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6，美国6号癌症研究所，普渡大学，西部拉斐特，美国，美国，†这些作者同等贡献：hao-cheng gao，fan Xu美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6，美国6号癌症研究所，普渡大学，西部拉斐特，美国，美国，†这些作者同等贡献：hao-cheng gao，fan Xu美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6，美国6号癌症研究所，普渡大学，西部拉斐特，美国，美国，†这些作者同等贡献：hao-cheng gao，fan Xu美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6，美国6号癌症研究所，普渡大学，西部拉斐特，美国，美国，†这些作者同等贡献：hao-cheng gao，fan Xu美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6，美国6号癌症研究所，普渡大学，西部拉斐特，美国，美国，†这些作者同等贡献：hao-cheng gao，fan Xu美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6，美国6号癌症研究所，普渡大学，西部拉斐特，美国，美国，†这些作者同等贡献：hao-cheng gao，fan Xu
高分辨率可部署立方体卫星原型
为了充分发挥其潜力，许多科学和技术领域（例如地球气候监测和保护、国防和安全以及太阳系探索）需要尽可能多地获得非常高分辨率的图像，将高分辨率图像和高重访率结合起来。然而，目前，以合理的成本实现高空间分辨率和高时间分辨率的结合还遥不可及。事实上，只有使用 LEO（低地球轨道）星座中的多颗卫星才能同时满足这两个要求，这需要使用小型单个卫星来降低成本。然而，使用小型平台（例如 CubeSat，一种微型标准卫星）会限制光学孔径的大小，从而限制空间分辨率。例如，由于衍射极限，直径为 10 厘米的望远镜（CubeSat 上的典型最大孔径）只能从 500 公里轨道提供可见光波长（500 纳米）下 3 米分辨率的图像。在 CubeSat 上开发大于 10 厘米的光学孔径是一项重大的光机挑战。
RNA-Seq基因融合检测工具的荟萃分析 量表，新颖壁ches的高分辨率微生物分析 壳聚糖金纳米颗粒基于敏感的视觉检测组氨酸标记的重组蛋白 强化学习和工作记忆系统的双重过程障碍是生理焦虑中学习缺陷的基础 合成PPR蛋白的翻译激活阐明了拟南芥叶绿体中PSBA翻译的控制 在某些选定的白色念珠菌基因中对镜面重复序列的内部评估 生成人工智能执行基本的结构生物学建模 研究了模拟的两组分凝胶系统的组织再生 动物和机器人建模和模拟框架
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年2月2日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.09.09.03.556087 doi：Biorxiv Preprint
使用高分辨率质谱法开发和验证人类全血和血浆中大多数精神活性药物、镇痛药、麻醉药、抗糖尿病药、抗凝血药和抗高血压药的非靶向筛查方法
摘要：(1) 背景：在毒理学实验室中，可以使用各种筛选方法来识别与中毒有关的化合物。由于其灵敏度和可靠性，高分辨率质谱法在过去几年中在这方面的应用越来越广泛。本文，我们介绍了一种使用液相色谱与高分辨率质谱联用的筛选方法的开发和验证。(2) 方法：该方法仅需要 100 µ L 全血或血浆样品。预处理包括使用甲醇/乙腈和硫酸锌进行快速简便的去蛋白质化。根据国际指南对这种新测定法进行了验证。(3) 结果：为了进行方法验证，选择了 53 种化合物。选择标准如下：各种化学结构和治疗家族（>15）、大的 m/z 分布、正或负电离模式以及各种洗脱时间。测定法显示出高选择性和特异性，具有最佳的工艺效率。使用预定标准确定的鉴别限度设定为亚治疗浓度或治疗浓度。使用加标血浆对照和外部质量对照评估适用性。（4）结论：新方法已成功应用于常规临床和法医样品。
通过超分辨率和最大集团生成优化实例分割
摘要。监视系统的兴起导致收集的数据呈指数增长，从而在深度学习方面有了一些进步来利用它们并自动化自治系统的任务。车辆检测是智能车辆系统和智能运输系统领域的关键任务，使得控制交通密度或检测事故和潜在风险是可能的。本文提出了一个最佳的元方法，可以应用于任何即时分割模型，例如蒙版R- CNN或yolact ++。使用这些模型和超分辨率获得的初始检测，进行了优化的重新指导，允许检测未鉴定的元素并提高其余检测的质量。超分辨率的直接应用是有限的，因为实例分割模型根据固定维度处理图像。因此，如果超过超过该固定尺寸的尺寸，该模型将再次重新汇总，从而失去所需效果。这种元方法的优点主要在于不需要修改模型体系结构或重新培训它。无论给出的输入的图像的大小如何，都将生成符合对象分割模型定义维度的超级分辨区域。应用我们的建议后，实验显示了CityScapes数据集Jena序列中使用的Yolact ++模型的提高高达8.1％。
使用耦合张量多线性近似对大脑 3D 磁共振图像进行超分辨率重建
磁共振成像 (MRI) 是一种多功能医学成像方式，可在软组织之间提供出色的对比度。可以调整采集参数，以使这种对比度对各种组织特性敏感，例如质子密度以及纵向和横向弛豫时间（分别为 T 1 和 T 2 ）。MRI 采集包括使用各种电磁脉冲反复激发人体内质子，并从图像中获取少量傅里叶样本。然后通过逆傅里叶变换运算将频域中的观测值重铸到空间域。典型的 MRI 数据包括任意方向的 2D 或 3D 图像。后者具有两个平面内空间维度和切片方向的第三个空间维度，因此它们可以看作张量。然而，MRI 的采集时间相对较慢，通常需要几分钟的时间。这种技术限制会阻碍 3D 高分辨率图像的采集。为了避免这个缺点，超分辨率技术已被证明在许多情况下是有效的 [1]，[2]，[3]。它们包括从一个或多个低分辨率观测中恢复 3D 高分辨率图像。最近，有人提出使用深度学习从单个低分辨率观测中恢复高分辨率图像 [4]，[5]。然而，对于小病变，最好考虑多个观测以用于图像的诊断。这些观测可以合并到融合模型中，从而提供比单独处理更多的信息 [6]。使用融合范式避免了依赖外部患者数据库来获取先验信息。因此，在剩下的文章中，我们将重点关注从多个观测中进行超分辨率重建的问题，也称为多帧超分辨率。