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人体微生物群落失衡与衰老的关系及研究进展
体内炎症，进而影响免疫系统并加速衰老和相关的全身性疾病的发生和发展。近年来，借助高级分子生物学技术，该领域的研究一直在不断加深，并且诸如益生菌，益生元和粪便菌群移植等介入措施也显示出某些潜力。但是，在精确的干预策略，长期效果评估和安全保证方面，挑战仍然存在。将来需要进行更多的研究，以实现健康衰老的目标。
干货：如何利用EN 脚设计出好电源？
1.以 ZL6205 为例，先简单介绍一下 ........................................................................ 1 2.直接上拉使能 ........................................................................................................... 2 3.电阻分压使能 ........................................................................................................... 3 4.其他使能应用 ........................................................................................................... 4 5.免责声明 ................................................................................................................... 6
利用CRISPR/Cas9基因编辑技术治疗β-地中海贫血的最新进展
dsDNA 或 ssODN 作为模板进行精确修复 , 而非同源末端连接 (NHEJ) 介导的随机修复可造成插入 、 缺失或突变 . ssODN: 单链寡核苷酸 ; dsDNA: 双链 DNA Figure 3 Two CRISPR/Cas9 gene editing strategies. Cas9 creates DNA double strand break at three bases upstream of the PAM sequence. Homologous recombination repair (HDR) mediates precise repair using dsDNA or ssODN as a template, while non-homologous end joining (NHEJ) -mediated repair can cause insertion, deletion or mutation. ssODN: Single-strand oligodeoxynucleotide; dsDNA: Double strand DNA
推动人工智能和机器人流程自动化 (RPA) 的使用
• 另一方面，为加速地方政府的数字化，正在努力提高个人编号卡的便利性、信息系统的标准化和云化，并重新审查个人信息保护制度。这些目标的实现有望提高数据利用的便利性、促进业务流程的标准化，从而创造出更加有效地利用AI和RPA的环境。
利用储能系统实现可再生能源微电网灵活安全运行的研究综述
A Review on the Utilization of Energy Storage System for the Flexible and Safe Operation of Renewable Energy Microgrids LIU Chang 1 , ZHUO Jiankun 1* , ZHAO Dongming 2 , LI Shuiqing 1 , CHEN Jingshuo 2 , WANG Jinxing 1 , YAO Qiang 1
利用大规模大脑启发光子计算机识别人体动作
在计算机视觉中，视频流中人体动作的识别是一项具有挑战性的任务，其主要应用领域包括脑机接口和监控。深度学习最近取得了显著的成果，但在实践中却很难使用，因为它的训练需要大量数据集和专用的耗能硬件。在这项工作中，我们提出了一种光子硬件方法。我们的实验装置由现成的组件组成，并实现了一个易于训练的循环神经网络，该网络有 16,384 个节点，可扩展到数十万个节点。该系统基于储层计算范式，经过训练，可以使用原始帧作为输入，或者使用定向梯度直方图算法提取的一组特征，从 KTH 视频数据库中识别六种人体动作。我们报告的分类准确率为 91.3%，与最先进的数字实现相当，同时与现有硬件方法相比，处理速度更快。由于光子架构提供的大规模并行处理能力，我们预计这项工作将为实时视频处理的简单可重构和节能的解决方案铺平道路。
人体神经心理学
博士Mariska Vansteensel 脑机接口：通过脑信号进行通信摘要：因肌萎缩侧索硬化症或脑干梗塞等疾病导致的闭锁综合征（LIS）患者在说话和交流方面存在严重问题。脑机接口 (BCI) 是一种通过脑信号控制通讯辅助设备的技术，被视为 LIS 患者的一种可能解决方案。乌得勒支大学医学中心等机构的研究表明，BCI 确实可以为 LIS 患者的日常生活提供帮助。然而，在 BCI 能够广泛部署之前，仍需要采取一些重要步骤，包括针对不同用户和情况定制 BCI 方面。简介：Mariska Vansteensel 博士是荷兰乌得勒支 UMC 乌得勒支脑中心的助理教授。她也是国际BCI协会的现任主席。她的主要研究目标是让丰富的神经科学知识直接造福于疾病或残疾患者。自 2007 年以来，她的研究主要集中于基于植入式心电图 (ECoG) 的脑机接口 (BCI) 的开发和验证，用于帮助患有严重运动和言语障碍的人进行交流。她进行了概念验证研究，与接受 ECoG 电极进行诊断的癫痫患者合作，并进行了全球首个关于在严重运动障碍者的日常生活环境中使用完全植入式 BCI 的研究。在她目前的研究中，她利用感觉运动区域的详细组织来实现更高维的 ECoG-BCI 控制并实现更快、更高效的基于 BCI 的通信。她认为 BCI 研发应该遵循以用户为中心的方法，以便
