XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System密度
![[IROS-24]通过移动机器人的内核密度估计](/simg/a/a06704eb20fc4dadd5726ac28348960eedd4a69f.webp)
估计低地巴布亚新几内亚森林中的碳库存：低密度的大树导致低于全球平均碳库存
通常可以在未经事先许可或指控的情况下以任何格式或媒介进行个人研究或研究，教育或非营利性目的以任何格式或媒介的第三方复制，显示或执行全文项目的副本。
对数学专家和新手的高密度脑电图数据的非线性和机器学习分析
神经科学的当前趋势是使用自然主义刺激，例如电影，课堂生物学或视频游戏，旨在在生态上有效的条件下了解大脑功能。自然主义刺激招募复杂和重叠的认知，情感和感觉脑过程。大脑振荡形成了此类过程的基本机制，此外，这些过程可以通过专业知识来修改。尽管大脑作为生物系统是高度非线性的，但通常通过线性方法分析人类皮质功能。这项研究应用了一种相对健壮的非线性方法，即Higuchi分形维度（HFD），将数学专家和新手的皮质功能分类为在脑电图实验室中解决长期且复杂的数学示范。脑成像数据是在自然主义刺激期间长期跨度收集的，可以应用数据驱动的分析。因此，我们还通过机器学习算法探讨了数学专业知识的神经标志。需要新颖的方法来分析自然主义数据，因为基于还原主义和简化研究设计的现实世界中脑功能的理论的表述既具有挑战性又可疑。数据驱动的智能方法可能有助于开发和测试有关复杂大脑功能的新理论。我们的结果阐明了HFD在复杂数学期间对数学专家和新手分析的不同神经签名，并将机器学习作为一种有前途的数据驱动方法，以了解专业知识和数学认知的大脑过程。
使用高密度微电极阵列对脑器官进行功能成像
研究已提供证据表明，人类脑类器官 (hCO) 重现了早期大脑发育的基本里程碑，但关于其功能和电生理特性的许多重要问题仍然存在。高密度微电极阵列 (HD-MEA) 是一种有吸引力的分析平台，可用于在细胞和网络规模上进行神经元网络的功能研究。在这里，我们使用 HD-MEA 从切片 hCO 中获取大规模电生理记录。我们记录了几周内 hCO 切片的活动，并从药理学角度探究观察到的神经元动态。此外，我们还展示了如何对获得的记录进行尖峰分类并随后进行跨尺度研究的结果。例如，我们展示了如何在 HD-MEA 上跟踪几天内的单个神经元以及如何推断轴突动作电位速度。我们还从 hCO 记录中推断出假定的功能连接。引入的方法将有助于更好地理解脑类器官中正在发育的神经元网络，并为它们的功能表征提供新方法。
研究文章doi：10.4274/tjh.galenos.2025.2024.0160 hsa_circrna_092488加剧了深静脉血栓形成通过NLRP3/NFK 术后早期的心脏手术 评估Chatgpt3.5人工智能系统在执行AHA 2020年ACLS协议中的能力 对儿童的contruncal心脏病中非心脏发现的研究 主要腹部肿瘤手术后修订后的心风险指数与术后发病率之间的关系 糖尿病足患者的疾病严重程度和手术延伸相关的HBA 1C水平升高 rs121912724载脂蛋白A1基因中的多态性与糖尿病血脂异常以及血清高密度脂蛋白CHOLE 的相关性
1 liaoning 121000，P.R。中国2富国血管外科系的第一附属医院中国Binghui du，医学博士，Jinzhou医科大学的第一家附属医院，血管外科系，Jinzhou，Jinzhou，Liaoning 121000，P.R。 中国binghui.du@mail.com，2024年3月4日，2025年3月4日，摘要目的：深静脉血栓形成（DVT）是一种血管疾病，发病率约为0.1％。 内皮祖细胞（EPC）是内皮细胞的前体细胞，有助于血管修复和再生。 circrnas成为一种新的研究热点，因为它们参与了各种生物学过程，包括DVT的进展。 材料和方法：在从DVT患者（n = 42）和健康对照组（n = 42）获得的静脉血液样本中评估了HSA_CIRCRNA_092488的表达。 进行了HSA_CIRCRNA_092488的功能丧失研究。 通过QRT-PCR，Western印迹和免疫荧光测定法检查了相关RNA和蛋白质的表达。 通过CCK-8，Transwell分析和流式细胞仪测量转染细胞的增殖，迁移，细胞周期和凋亡。 使用RNA下拉分析，未透露EPC中HSA_CIRCRNA_092488和NLRP3的关联。 此外，在转染的EPC中检查了NLRP3 mRNA的稳定性。 结论：HSA_CIRCRNA_092488/NLRP3/NF-KB信号传导可能是治疗DVT治疗的新型治疗候选者。中国Binghui du，医学博士，Jinzhou医科大学的第一家附属医院，血管外科系，Jinzhou，Jinzhou，Liaoning 121000，P.R。中国binghui.du@mail.com，2024年3月4日，2025年3月4日，摘要目的：深静脉血栓形成（DVT）是一种血管疾病，发病率约为0.1％。内皮祖细胞（EPC）是内皮细胞的前体细胞，有助于血管修复和再生。circrnas成为一种新的研究热点，因为它们参与了各种生物学过程，包括DVT的进展。材料和方法：在从DVT患者（n = 42）和健康对照组（n = 42）获得的静脉血液样本中评估了HSA_CIRCRNA_092488的表达。进行了HSA_CIRCRNA_092488的功能丧失研究。通过QRT-PCR，Western印迹和免疫荧光测定法检查了相关RNA和蛋白质的表达。通过CCK-8，Transwell分析和流式细胞仪测量转染细胞的增殖，迁移，细胞周期和凋亡。使用RNA下拉分析，未透露EPC中HSA_CIRCRNA_092488和NLRP3的关联。此外，在转染的EPC中检查了NLRP3 mRNA的稳定性。结论：HSA_CIRCRNA_092488/NLRP3/NF-KB信号传导可能是治疗DVT治疗的新型治疗候选者。结果：在这项研究中，在DVT样品中检测到HSA_CIRCRNA_092488的上调，这可以抑制EPC的增殖和迁移，诱导细胞周期从S到G0/G1相和触发细胞凋亡。此外，NLRP3被确定为HSA_CIRCRNA_092488的电势下游分子，并且可以通过激活NLRP3/NF-KB信号传导发挥其调节功能。在细胞中过表达的HSA_CIRCRNA_092488明显升高了caspase-1，IL-1B，P-NF-κB-P65/NF-κB-P65和P-IκB-p65和p-iκBA/IκBA的蛋白质表达；反之亦然，HSA_CIRCRNA_092488的敲低显着降低了EPC中这些相关蛋白的水平。关键字：hsa_circrna_092488; nlrp3; NFKB; DVT引言深静脉血栓形成（DVT）是一种多因素疾病，并且有许多危险因素可以触发DVT，例如妊娠，固定性和血栓形成[1]。和DVT的危险因素可以分为有利于血栓形成的基本元素，包括静脉停滞，血管损伤和高凝性[2]。但是，尚未完全了解DVT发作和进展的详细机制。据报道，静脉血流，内皮激活，血小板和白细胞的粘附以及凝结激活的改变在DVT的发病机理中起着至关重要的作用[1,2]。诊断是基于高度怀疑的，包括危险因素病史，D-二聚体测量和超声扫描，显示出深静脉血块的存在[1]。其他相关测试包括肺动脉CT扫描和通风 - 灌注扫描时，当怀疑PE时[1,2]。内皮祖细胞（EPC）是内皮细胞的前体细胞，有助于血管修复和
褪黑激素受体 1a 密度的个体发生方面......
引言 生命系统中的生理过程受制于有规律的周期性波动——生物节律 [1]。生命组织各个层面的生物功能的周期性是生物系统的主要特性之一 [2]。昼夜节律似乎是所有生物节律中最具价值的 [3]，属于自由发展的内源性节律 [4]，大约持续 24 小时 [3]。昼夜节律与昼夜节律变化有关，即地球绕地轴旋转 [5]。如今，运动活动、体温与皮肤温度、脉搏和呼吸频率、血压、利尿等都有昼夜节律 [4]。24 小时昼夜睡眠-觉醒周期是人类所特有的 [6]，尽管睡眠不仅仅是昼夜节律系统的一部分 [7]。睡眠约占人类生命的三分之一，睡眠质量决定了总体健康水平 [8]。睡眠是一个复杂的生理过程，需要大脑各个区域的相互作用 [9]。睡眠包括两个阶段：慢波睡眠和快速眼动睡眠 [8]。夜间睡眠由 4-5 个这样的周期组成，持续约 90-100 分钟 [4]。调节睡眠-觉醒周期的一个重要组成部分是位于下丘脑前部的结构，
定量评估依赖性含量密度 -
随着电子设备和组件的变化比以往任何时候，杂项外延半导体的尺寸越来越小（Moore，1965）。对于小型设备，异性外延结构中的位错和晶格不匹配等缺陷对设备的整体性能显着影响。尤其是主要缺陷，位错在外延层的生长和特性中起主要作用（Wagner，1998）。因此，量化错位分布并评估外延层中的脱位密度很重要。详细的位错密度数据，其中外延层的生长将为异核外延结构提供脱位效应。始终寻求许多杂种外延半导体，以提高设备的性能和高产量的产量。根据这种需求，量错密度的量化对于未来半导体的发展至关重要。
由于阿尔茨海默氏病和帕金森氏病引起的轻度认知障碍中的脑振荡模式：一项探索性高密度EEG研究
Objective: We investigated brain cortical activity alterations, using a resting-state 256-channel high- density EEG (hd-EEG), in Alzheimer's (AD) and Parkinson's (PD) disease subjects with mild cognitive impairment (MCI) and correlations between quantitative spectral EEG parameters and the global cogni- tive status assessed by Montreal Cognitive Assessment (MoCA) 分数。方法：15个AD-MCI，11个PD-MCI和十个年龄匹配的健康控制（HC）进行了HD-EEG记录和神经心理学评估。脑脊液生物标志物分析以获得良好的特征组。EEG光谱特征，并研究了三组之间的差异以及与MOCA的相关性。结果：与对照组相比，AD-MCI和PD-MCI的α2/alpha1比的α2/alpha1比显着降低。在PD-MCI中观察到明显更高的theta和较低的β/theta比。MOCA评分与theta功率以及alpha2和beta功率以及alpha2/alpha1和alpha/theta比率直接相关。结论：这项研究强调了AD-MCI和PD-MCI患者的脑电图模式的显着差异，并指出了EEG参数在两种神经退行性疾病中可能的替代标志物的作用。明显的能力：除了完善的生物标志物外，我们的发现还可以支持神经退行性疾病中认知功能障碍的早期检测，并可以帮助监测疾病的进展和治疗反应。
密度矩阵
密度矩阵在量子力学中用于给出量子系统的部分描述，其中省略了某些细节。例如，在由两个或多个子系统组成的复合量子系统中，人们可能会发现，只构造其中一个子系统的量子描述很有用，无论是在单个时间还是作为时间函数，而忽略其他子系统。或者，量子系统的确切初始状态未知，人们希望使用概率分布或预概率作为初始状态。概率分布用于经典统计力学以构造部分描述，密度矩阵在量子统计力学中起着类似的作用，这超出了本书的范围。在本章中，我们将提到密度矩阵在量子理论中的几种使用方式，并讨论它们的物理意义。正算子和密度矩阵在第 3.9 节中定义。概括地说，正算子是特征值非负的 Hermitian 算子，密度矩阵 ρ 是迹（特征值之和）为 1 的正算子。如果 R 是正算子但不是零算子，则其迹大于零，并且可以通过公式定义相应的密度矩阵
