XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System和超
用于开发，部署和执行银河系和超越
用于科学数据分析的各个方面都有成千上万个维护良好的高质量开源软件实用程序。十多年来，Galaxy项目一直为这些工具提供计算基础架构和统一的用户界面，以使其可供广泛的研究人员使用。为了简化尽可能多的集成工具和集成工作流程的过程，我们开发了PlaneMo，这是一种用于工具和工作流开发人员和Galaxy Power用户的软件开发套件。在这里，我们概述了Planemo的实施，并描述了其用于设计，测试和执行Galaxy工具，工作流程和培训材料的广泛功能。此外，我们讨论了哲学的基础星系工具和工作流程开发，以及Planemo如何鼓励使用开发最佳实践，例如测试驱动的开发，包括那些不是专业软件开发人员的人。
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
设计酶以在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。在这项工作中，我们描述了一项由机器学习（ML）引导的运动，以设计核酸酶NucB，核酸核酸核酸hut（一种酶）在治疗慢性伤口时应用。在多轮酶演化运动中，我们将超高通量功能筛选与ML相结合，并将其与维特罗定向进化（DE）的平行运动（DE）和硅内命中率重组（HR）进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，表现优于DE发现的12倍改进。此外，ML设计的命中率距离NUCB WildType高达15个突变，在命中率和多样性方面远远超过了HR方法。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
设计酶以在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。使用机器学习（ML）引导蛋白质设计有可能通过精确导航坚固的健身景观来加速发现高性能酶。在这项工作中，我们描述了ML引导的运动，以设计Nuclease NucB，该核定是一种酶，该酶在治疗慢性伤口的酶降解生物膜，以治疗慢性伤口。在多发酶演化活动中，我们将超高通量功能筛选与ML相结合，并将其与平行的电脑内定向进化（DE）和硅内命中重组（HR）策略进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，而DE的最佳变体提高了12倍。此外，ML设计的命中率距离NUCB WildType高达15个突变，在命中率和多样性方面远远超过了HR方法。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
无线传感器的无电池电源组合光伏电池和超级电容器
摘要本文展示了电源的尺寸，建模和表征（输出3.3 V，200 ma最大，11天完全自主权），用于为无电池的无线传感器节点供电，但与电池一样可用。该系统对于各种光线（室内和室外）是模块化的。仅使用商业电路很容易将其集成到传感器节点中。考虑到太阳能电势和消耗量，解释了光伏表面（无定形硅，5％，35cm²）和超级电容器值（2x 25F，2.7V）的选择。本文的原始部分致力于发行启动，其中我们证明，在安装了特定预付后，设备可以在所需的时间（15天内）作为触发任何光源，例如手机的LED启动。
临时纹身是皮肤和超越
1。科特大学阿祖尔大学，伊特里亚，2004年路线des lucioles bp 93，06902索菲亚·安蒂波利斯·塞德克斯（Sophia antipolis Cedex），法国2。固定州物理研究所，纳维·格拉兹（Nawi Graz），格拉兹技术大学，奥地利格拉兹8010，3。科学与技术系，林克普大学，601 74诺尔科平 *通讯作者：francesco.greco@tugraz.at关键字：临时纹身，可穿戴，可穿戴，可符合的电子学，表皮设备，在各种技术中的表皮领域摘要，以及各种方法。 在这里，临时纹身纸被用作非常规底物来构建可转移的身体符合身体的设备，该设备与皮肤建立了稳定且持久的界面。 基于纹身的设备显示了它们在多个领域的功能，并在人类健康生物监测中进行了主要应用。 这种方法正在推进最先进的，克服了现有技术的某些限制，例如在皮肤接触电极和汗水分析的情况下。 临时纹身在其他田地也像有机太阳能电池的发展和可转移的可食用晶体管的发展一样。 已经证明了临时纹身的多种和互补的制造方法，从传统的真空沉积方法到各种印刷技术。 在这篇评论中，以及纹身技术的主要制造方法和应用的报告和讨论，我们描述了的主要特征科学与技术系，林克普大学，601 74诺尔科平 *通讯作者：francesco.greco@tugraz.at关键字：临时纹身，可穿戴，可穿戴，可符合的电子学，表皮设备，在各种技术中的表皮领域摘要，以及各种方法。 在这里，临时纹身纸被用作非常规底物来构建可转移的身体符合身体的设备，该设备与皮肤建立了稳定且持久的界面。 基于纹身的设备显示了它们在多个领域的功能，并在人类健康生物监测中进行了主要应用。 这种方法正在推进最先进的，克服了现有技术的某些限制，例如在皮肤接触电极和汗水分析的情况下。 临时纹身在其他田地也像有机太阳能电池的发展和可转移的可食用晶体管的发展一样。 已经证明了临时纹身的多种和互补的制造方法，从传统的真空沉积方法到各种印刷技术。 在这篇评论中，以及纹身技术的主要制造方法和应用的报告和讨论，我们描述了的主要特征科学与技术系，林克普大学，601 74诺尔科平 *通讯作者：francesco.greco@tugraz.at关键字：临时纹身，可穿戴，可穿戴，可符合的电子学，表皮设备，在各种技术中的表皮领域摘要，以及各种方法。在这里，临时纹身纸被用作非常规底物来构建可转移的身体符合身体的设备，该设备与皮肤建立了稳定且持久的界面。基于纹身的设备显示了它们在多个领域的功能，并在人类健康生物监测中进行了主要应用。这种方法正在推进最先进的，克服了现有技术的某些限制，例如在皮肤接触电极和汗水分析的情况下。临时纹身在其他田地也像有机太阳能电池的发展和可转移的可食用晶体管的发展一样。已经证明了临时纹身的多种和互补的制造方法，从传统的真空沉积方法到各种印刷技术。在这篇评论中，以及纹身技术的主要制造方法和应用的报告和讨论，我们描述了
聚焦冲击波和超声波疗法治疗网球肘
B 组患者将使用配备 5 cm² 超声波探头的 Cosmogamma US13 EVO 产生的超声波进行治疗。治疗前，将通过涂抹特殊导电凝胶来准备治疗部位。患者将以坐姿接受治疗，患臂外展，肘关节屈曲约 60 度，前臂旋前并放在治疗台上。超声波频率将设置为 3 MHz，空间平均时间峰值 (SATP) 设置为 0.5 W/cm²。占空比为 20%。在每次治疗过程中，将以半静止方式（探头的运动将非常有限）用超声波治疗外上髁最痛点 5 分钟。患者将在连续两周的工作日接受总共 10 次治疗。
ORSAY病毒对秀丽隐杆线虫的慢性感染诱导年龄依赖性免疫和超级感染排除
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月12日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.11.637754 doi：Biorxiv Preprint
疫苗标签：存储和超越使用日期跟踪
请注意，这些标签遵循制造商的指导，以储存疫苗。标签遵循制造商有关年龄和其他迹象的指导，除非免疫实践咨询委员会（ACIP）建议与制造商的指导不同。如果ACIP建议与制造商的指导不同，则标签遵循ACIP建议（例如，AREXVY RSV疫苗（GSK）批准了50 - 59年的高风险人群FDA，成年人60岁及60岁以上。但是，ACIP建议使用这种疫苗60 - 74年，高风险和所有75岁及以上的成年人）。
洞察人类和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）
数学建模是在其所有流中建模有效，有效的人工智能的最重要方面，例如，弱-AI，strong-ai，super-ai，super-ai，ultra-ai，hultohoid，bunderoid，bionic brain，cyborg，cyborg，enerative-a，机器学习，机器学习，机器视觉，图像处理，图像处理，自然语言处理，自然语言处理，深度学习，ANN，ANN，GP，GA等。与数学建模一起在其中适合映射的位置也是重要的考虑因素。对于某些逻辑，数学模型无法理解准确性的理论建模和映射也非常有用。因此，在我的论文[1]中，“针对人形和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）的见解”我同样使用了概念，无论有用的数学建模和映射和理论建模以及理论建模和映射和工程师“ Bionic Brain”用于使用ANN，GP，GA，GA，GA，GA和几种本质模型的“ Bionic Brain”。我向所有读者，学生，研究人员保证，本文非常有用，易于理解的数学和理论建模概念和映射仿生机器人机器人工程的仿生大脑，并涵盖所有分析，设计和开发必需品。
洞察人类和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）
数学建模是在其所有流中建模有效，有效的人工智能的最重要方面，例如，弱-AI，strong-ai，super-ai，super-ai，ultra-ai，hultohoid，bunderoid，bionic brain，cyborg，cyborg，enerative-a，机器学习，机器学习，机器视觉，图像处理，图像处理，自然语言处理，自然语言处理，深度学习，ANN，ANN，GP，GA等。与数学建模一起在其中适合映射的位置也是重要的考虑因素。对于某些逻辑，数学模型无法理解准确性的理论建模和映射也非常有用。因此，在我的论文[1]中，“针对人形和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）的见解”我同样使用了概念，无论有用的数学建模和映射和理论建模以及理论建模和映射和工程师“ Bionic Brain”用于使用ANN，GP，GA，GA，GA，GA和几种本质模型的“ Bionic Brain”。我向所有读者，学生，研究人员保证，本文非常有用，易于理解的数学和理论建模概念和映射仿生机器人机器人工程的仿生大脑，并涵盖所有分析，设计和开发必需品。