XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System列数
Tohoku University
接下来，使用倾斜的照明荧光显微镜（注5），我们观察到单个分子水平的DNA滴内荧光修饰的DNA结合蛋白的运动（图1B）。通过仅修饰要观察的DNA结合蛋白，可以在单分子水平上观察到。测量结果表明，所有四种类型的DNA结合蛋白在DNA液滴中具有快速，较慢的运动模式。我们还发现，液滴中较高的DNA浓度或增加蛋白质DNA结合位点的数量会导致移动模式较慢的比例增加。在慢速行进模式下，蛋白质可能使用多个DNA结合位点来结合DNA中的多个位置，同时读取多个DNA序列以搜索目标（图1C）。此外，在快速转移模式下，蛋白质会瞬时与DNA结合并解离，从而通过快速移动在液滴中来搜索遥远的目标序列。因此，已经揭示了DNA结合蛋白可以使用这两种模式来实现由液 - 液相分离形成的DNA液滴中有效靶向搜索。
日本陆上自卫队小平驻地的展示和销售
2024 年 9 月 30 日 - 提交的文件应为日本工业标准 A4 尺寸。如果使用大于 A4 的纸张，请使用 A3。 但是，如果这很困难，或者您想使用小册子等。
Envirocheck® 联系 TVC (总活菌数)
我们的 Envirocheck ® 浸片用于半定量检测表面和液体中的微生物，是一种涂有不同营养培养基的柔性桨片。取样和培养后，A 面和 B 面的结果允许确定五个参数中的任何一个，具体取决于所用的载玻片。Envirocheck™ 浸片可用于一系列测试，包括大肠杆菌、大肠菌群、酵母和霉菌、肠杆菌科、总活菌数和消毒控制。
使用四元数开发 GPS 姿态系统
摘要................................................................................................................................iii
定量粪便检查程序卵数减少测试...
3。抗寄生虫治疗后重新定量粪便检查。 驱虫后的粪便样品采集的建议时间取决于活性成分类或 活动成分：抗寄生虫治疗后重新定量粪便检查。驱虫后的粪便样品采集的建议时间取决于活性成分类或活动成分：
在过渡边缘传感器上伪造光子数
1 引言 光子探测器在量子通信应用中不可或缺 [1]。为确保检测结果的可靠性，重要的是对探测器在预期工作参数和可能的非预期条件下的使用进行特性分析。这种特性分析有助于揭示可能存在的缺陷和不完善之处。这些缺陷可能会导致错误的检测结果，更糟的是，在量子密码应用中，甚至可能出现可利用的漏洞。这种特性分析指导了提高量子系统鲁棒性的工作。多年来，据报道，各种基于雪崩光电二极管 [2-11] 和超导纳米线 [12-14] 的光子探测器遭受了许多攻击。这导致了对抗措施 [15,16] 和不完善不敏感协议 [17,18] 的发展。过渡边缘传感器 (TES) 是一种能够提供完全光子数分辨能力的光子探测器[19-21]。光学 TES 阵列正在开发中，并应用于少光子彩色成像[22-25]。TES 和铌酸锂波导的结合使得各种新的量子光学实验成为可能[26]。TES 的光子数分辨能力已用于表征固态单光子源[27]。它在光子数分辨探测器中也实现了最高的探测效率，在 1550 nm 处高达 95%[28-30]。这种类型的探测器用于需要高检测概率的各种应用，如无漏洞贝尔测试[31]。它的光子数分辨能力也可用于监测
汽车舱的动态总参数模型的实验验证
这项工作的目的是提出一个热模型，以预测使用HVAC系统的小型汽车的客舱内的平均空气温度。所采用的模型是一个集体参数模型，该模型解释了作用在机舱上的九种热源。此外，该模型提出了一种方法，用于计算蒸发器出口处温度的方法，考虑到其入口和出口之间的线性温度下降是敏感热，潜热，蒸发器输入温度，绝对湿度，焓和特定热量的函数。在各种操作条件下在商用车上进行了16次实验测试，以验证所提出的模型。实验结果和理论结果之间的最大平均相对偏差为17.73％。
关于给定色数图中奇数圈的加强
我们遵循 [9, 13] 中的符号。设 G 为图。对于 V(G) 的非平凡划分 (A,B)，1如果路径 P 的一端在 A 中而另一端在 B 中，则我们称路径 P 为 A - B 路径。设 P 为图 G 中的一条路径。设 | P | 为 P 中的边数。如果 | P | 为偶数（分别为奇数），则我们称 P 为偶数（分别为奇数）。设 C 为按循环顺序具有顶点 v 0 ，v 1 ，...，vt − 1 的环。设 C i,j 表示 C 的子路径 vivi +1...vj，其中索引取自加法群 Z t 。设 H 为 G 的子图。如果顶点 v ∈ V ( G ) − V ( H ) 在 G 中与 V ( H ) 中的某个顶点相邻，则我们称 H 和顶点 v ∈ V ( G ) − V ( H ) 在 G 中相邻。设 NG ( H ) = S v ∈ V ( H ) NG ( v ) − V ( H ) 且 NG [ H ] = NG ( H ) ∪ V ( H )。对于 S ⊆ V ( G )，如果 V ( G ′ ) = ( V ( G ) − S ) ∪{ s } 且 E ( G ′ ) = E ( G − S ) ∪{ vs : v ∈ V ( G ) − S 与 G 中的 S 相邻 } ，我们称图 G ′ 是通过将 S 收缩为顶点 s 而从 G 得到的。如果 G − v 包含至少两个分支，则连通图 G 的顶点 v 是 G 的割顶点。 G 中的块 B 是 G 的最大连通子图，使得不存在 B 的割顶点。注意块是孤立顶点、边或2连通图。G 中的端块是 G 中最多包含一个 G 的割顶点的块。如果 G 是图并且 x, y 是 G 的两个不同顶点，我们称 ( G, x, y ) 为有根图。有根图 ( G, x, y ) 的最小度为 min { d G ( v ) : v ∈ V ( G ) −{ x, y }} 。如果 G + xy 是2连通的，我们还称有根图 ( G, x, y ) 是2连通的。我们称 k 条路径或 k 条循环 P 1 , P 2 , . . . , P k 为
缩放数据以根据脑信号重建视频
摘要。脑刺激重建领域在过去几年中取得了重大进展，但技术仍然是针对特定主题的，并且通常在单个数据集上进行测试。在这项工作中，我们提出了一种新技术，用于从功能性磁共振成像 (fMRI) 信号重建视频，该技术旨在跨数据集和跨人类参与者进行性能测试。我们的流程利用多数据集和多主题训练，从来自不同参与者和不同数据集的大脑活动中准确地生成 2 秒和 3 秒的视频片段。这有助于我们回归预训练的文本到视频和视频到视频模型的关键潜在和条件向量，以重建与参与者观察到的原始刺激相匹配的精确视频。我们流程的关键是引入一种 3 阶段方法，首先将 fMRI 信号与语义嵌入对齐，然后回归重要向量，最后使用这些估计生成视频。我们的方法展示了最先进的重建能力，并通过定性和定量分析（包括众包人工评估）进行了验证。我们展示了跨两个数据集以及多主题设置的性能改进。我们的消融研究揭示了不同的对齐策略和数据缩放决策如何影响重建性能，并且我们通过分析随着更多主题数据的利用，性能如何演变来暗示零样本重建的未来。
