XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System单跳
8825医疗单
Sequencing Method: in-house Genotypic antiretroviral resistance testingof HIV using Sanger sequencing (V7270) Nucleic acid extraction: BioMérieux EasyMag automated platform, with NucliSENS extraction reagents (as per manufacturer's instructions) Amplification: Bio-RAD Dyad DNA engine thermal cycler Gel electrophoresis and PCR cleanup using ThermoFisher exoSap-it（V7255）扩增子的定量：热泡量QUBIT 2.0荧光计（V7064）为抗病毒抗性测试（V7256）核酸序列数据制备Sanger测序反应
Rockfon®单声学
NCS代码是最接近的颜色匹配。由于喷雾施用的性质和单声学优雅渲染的质感，表面外观（特别是光线条件）可能会偏离印刷颜色。可应要求提供颜色渲染表面的样本。光反射值是指示性值，并且受表面渲染应用和纹理的方式。与我们联系以获取更多信息。
使用多跳图注意力结合卷积神经网络进行大脑年龄预测
摘要：卷积神经网络（CNN）已被广泛用于根据脑磁共振（MR）图像预测生物大脑年龄。然而，CNN 主要关注空间局部特征及其聚合，而很少关注远处区域之间的连接信息。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的多跳图注意（MGA）模块，该模块与 CNN 结合时可同时利用图像特征的局部和全局连接。插入卷积层之间后，MGA 首先使用块嵌入和基于嵌入距离的评分将卷积得出的特征图转换为图结构数据。使用马尔可夫链过程对图节点之间的多跳连接进行建模。执行多跳图注意后，MGA 将图重新转换为更新的特征图并将其传输到下一个卷积层。我们将 MGA 模块与 sSE（空间挤压和激励）-ResNet18 相结合，形成最终预测模型（MGA-sSE-ResNet18），并执行各种超参数评估以确定最佳参数组合。使用 2788 张健康受试者的三维 T1 加权 MR 图像，我们通过与四个成熟的通用 CNN 和两个代表性脑年龄预测模型进行比较，验证了 MGA-sSE-ResNet18 的有效性。所提出的模型获得了最佳性能，平均绝对误差为 2.822 岁，皮尔逊相关系数 (PCC) 为 0.968，证明了 MGA 模块在提高脑年龄预测准确性方面的潜力。
英语应试词汇必备 - 加拿大移民留学门户网站
位英语 考试 特点 , 采用多 功能 的编排 方法 , 不仅 有助 于考生 理解记 忆单 词 , 准 确掌 握词的 运用 , 而且 能够 使 考生 快 速扩
基于功能性近红外光谱的脑机接口综述
回归因子预处理的信号中分别提取了常用的 fNIRS 特征 , 并比较了它们的质量 。 结果表明 , 基于 GLM 的方法能够对大脑活动提供更好的单次实验评估 ,
