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原子力显微镜
参考文献 i https://en.wikipedia.org/wiki/Atomic_force_microscopy（最后访问时间：20/04/20） ii Giessibl, FJ (2003)。原子力显微镜的发展。现代物理评论，75 (3)，949。 iii Binnig, G.、Quate, CF 和 Gerber, C. (1986)。原子力显微镜。物理评论快报，56(9)，930。 iv Morita, S.、Giessibl, FJ、Meyer, E. 和 Wiesendanger, R. (Eds.)。(2015)。非接触式原子力显微镜（第 3 卷）。Springer。 v http://web.physik.uni-rostock.de/cluster/students/fp3/AFM_E.pdf（上次访问时间：30/04/20） vi https://myscope.training/legacy/spm/background/（上次访问时间：20/04/20） vii Hansma, HG (1996). 生物分子的原子力显微镜。真空科学与技术杂志 B：微电子和纳米结构处理、测量和现象，14(2)，1390-1394。 viii Filleter, T. 和 Bennewitz, R. (2010). 通过原子力显微镜研究 SiC (0001) 上石墨烯薄膜的结构和摩擦特性。物理评论 B，81(15)，155412。
4PDC1A01040 012 日本自卫队茨城地方合作本部规格
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宏基因组学深度学习方法：评论
于2023年12月20日收到； 2024年3月27日接受； 2024年4月17日出版作者分支：1 IRD，索邦大学，Ummisco，32 Avenue Henry Varagnat，Bondy Cedex，法国； 2 Sorbonne University，Inserm，Nutriomics，91 BVD de L'Hopital，法国75013，法国。*信函：加斯帕·罗伊（Gaspar Roy），加斯帕（Gaspar。 Jean-Daniel Zucker，Jean-Daniel。Zucker@ird。FR关键字：微生物组；宏基因组学；深度学习；神经网络；嵌入； binning;疾病预测。缩写：ASV，扩增子序列变体； CAE，卷积自动编码器； CGAN，有条件的生成对抗网络； CNN，卷积神经网络； Dae，Denoing AutoCododer； DL，深度学习； FFN，馈送网络； GAN，生成对抗网络；它的内部转录垫片； LSTM，长期记忆； MAG，元基因组组装基因组； MGS，宏基因组； MIL，多个实例学习； ML，机器学习； MLP，多层感知器； NGS，下一代测序； NLP，自然语言处理； NN，神经网络； RNN，经常性神经网络； SAE，稀疏的自动编码器； Sota，艺术状态； SVM，支持向量机； TNF，四核苷酸频率； Vae，各种自动编码器； WGS，全基因组测序。数据语句：文章或通过补充数据文件中提供了所有支持数据，代码和协议。补充材料可与本文的在线版本一起使用。001231©2024作者
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（3）欧盟法律设定的网络关税应具有成本性，透明和非歧视性。关税可以多种方式设计。在各种关税原则之间找到适当的平衡（例如成本恢复，成本反射率，效率，非歧视，透明度，非统计，简单性，稳定性，可预测性和可持续性）是一项复杂的任务，它涉及不同的权衡取舍，在这种情况下，不同的NRA可能会根据每个国家环境中的追求原则来识别不同的方法。在迅速发展的能源系统中，复杂性的增长更加有效，其特征是增加了可再生能源的整合，通过电气化增加的需求以及网络使用者更积极的作用，并且需要定期重新评估关税方法是否继续合适。最后，最近的能源危机以及对最终能源法案的负担能力的越来越多的考虑提出了额外的挑战，也可能会对网络关税设置产生影响。
用睡眠宏映射神经发育
睡眠持续时间和时机以及相应的脑电图活动反映了大脑的变化，这些变化支持认知和行为成熟，并可能为跟踪典型和非典型神经发育提供实际标记。为了建立和评估一个基于睡眠的大脑成熟度定量指标，我们使用了整夜的多聚会学数据，最初来自两个大型国家睡眠研究资源样本，跨越了儿童和青春期（总n = 4,013，年龄为2.5至17.5岁） （NCH）睡眠数据库，一个儿科睡眠诊所队列。在没有神经发育障碍的儿童（NDD）中，源自脑电图（EEG）的睡眠指标（EEG）在整个数据集中始终显示出与年龄相关的强大变化。在非比型眼运动（NREM）睡眠期间，纺锤体和缓慢的振荡进一步表现出特征性的发育模式，其发生率，时间耦合和形态。基于NCH中的这些指标，我们构建了一个模型来预测个人的年代年龄。模型以高精度执行（在持有的NCH样品中r = 0.93，在第二个独立复制样本中r = 0.85 - 小儿腺苷酸切除术试验（PATS））。总体而言，我们的结果表明睡眠体系结构为表征大脑成熟的敏感窗口提供了敏感的窗口，这表明了可扩展的，客观的基于睡眠的生物标志物来测量神经发育。基于EEG的年龄预测反映了临床上有意义的神经发育差异；例如，NDD儿童在预测的年龄中显示出更大的变异性，与年龄相匹配的非NDD儿童相比，患有唐氏综合症或智障儿童的大脑年龄预测（分别比其年代年龄少2.1和0.8岁）明显年轻。