XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System异源性
纸的类型（条款）1三种异源乳酸的生化表征2来自乳酸菌，乳酸杆菌和L
摘要：在这项研究中，我们克隆并表征了三个细菌lac酶，来自10个CIES菌株的菌株，Pediococcus pediococcus pediococcus pediococcus pediococcus，paracasei lacticasibacillus paracasei和Lactocococcus乳酸乳酸菌和11个奶酪中分离出来的乳酸乳酸菌，并评估了其生物氨基化的能力，并评估了人类的生物氨基化能力。 2,2'-氮杂（3-乙基苯甲苯二唑啉-6-磺酸（ABTS）或天然（Epicatechin）介体13化合物。尽管已经将一些重组细菌腔酶进行了表征，并揭示了14个是使用或不使用介质来降解生物胺的生物学工具，但以前没有对天然介体的作用进行15项研究，例如在葡萄酒中发现的酚类底物，而在生物基因降解中，在葡萄酒中发现了16个一些蔬菜食品。三个重组细菌lac-17病例表现出乙状结肠动力学，相似的分子质量和不同的K 0.5以及在ABT上的特定活性18。它们是嗜酸的，最佳温度为28ºC，在19个温度高于37ºC的温度下的热稳定性较低。在没有任何20个介体的情况下，这三个laccase能够降解多巴胺，而其余的胺则没有降解。ABT的存在以某种方式改善了21种多巴胺和酪胺降解，而epicatechin的添加并不能改善其DEG 22辐射。这是第一项研究，其中将laccases使用的人工23介质的生物胺降解效率与天然介体进行了比较。24
设计和演示玻璃面板嵌入3D系统包装的异源集成应用
摘要 - 本文展示了一种下一代高性能3D包装技术，其外形较小，出色的电性能以及异质整合的可靠性。高密度逻辑记忆集成主要是使用插入器建造的，这些插入器从根本上受到限制的组装螺距和互连长度有限，并且随着包装尺寸的增加，它们也具有范围。另一方面，高频应用继续使用层压板，这些层压板也受到包装大小和集成许多组件的能力的限制。Wafer级风扇外（WLFO）包装承诺以较低的成本以较低的成本进行更好的表现和外形，但是当前的WLFO包装是基于模具的，因此仅限于小包装。本文提出了使用玻璃面板嵌入（GPE）的3D包装技术，以实现高性能，并具有大型体型异质整合应用的潜力。玻璃热膨胀的可量身定制系数允许大型GPE包装的可靠直接板连接，这不仅使外形速度和信号速度有益，而且还为动力传递提供了根本的好处。与插入器和硅桥不同，GPE软件包不是颠簸限制的，并且可以支持与后端的I/O密度，而硅状的重新分布接线则以较低的成本为单位。本文描述了3D GPE的制造过程，从而在40- m m i/o处使用芯片嵌入具有300- m m音高的TGV的芯片，从而导致技术的固定，从而启用双层RDL和芯片，以实现三个级别的设备集成。通过参数过程改进来解决当前有机WLFO包装等基本限制，以及较差的尺寸稳定性，以将模具转移降低到<2 m m，同时还可以改善3D包装的粉丝范围内的RDL表面平面性，以改善高产量的细线结构，并通过玻璃（TGV通过玻璃（TGV）集成）。
息肉区域的细分异源变分编码器用于分割，缺少模态
摘要。多模式图像的使用通常可以改善分段。但是，由于临床限制，完整的多模式数据集通常不可用。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的mul-timodal分割框架，该框架可通过使用利益区域（ROI）细心的模态完成，可以使缺少模态固定。我们使用ROI专注的跳过连接专注于与分割相关的收件，以及结合肿瘤ROI的关注点和分割概率图的关节歧视者，以学习与分割与分割相关的共享潜在表示。我们的方法在脑部分割挑战数据集中得到了285例，该数据集的全部肿瘤，肿瘤核心和增强肿瘤的三个区域。它也是在缺血性卒中病变分割挑战数据集上的带有28例梗塞病变的阀门。我们的方法在强大的多模式分割中优于最先进的方法，分别为三种类型的脑肿瘤区域的平均骰子分别为84.15％，75.59％和54.90％，中风病变的平均骰子为48.29％。我们的方法可以改善需要多模式图像的临床工作流程。
与BCG疫苗的Covid-19异源保护固化 - 癌症与纳米疗法 - 纳米疗法 -
尽管纳米材料因其在常规治疗方法上的优势而受到广泛研究和赞赏，但其使用有几个局限性。这些包括靶向特性，通常通过结合结合癌细胞上过表达的蛋白质的配体来实现的靶向特性，但是当纳米材料会导致这些蛋白质由健康细胞产生时导致靶毒性的OFF靶毒性。靶向迅速分裂的细胞也是纳米医学的策略，当酸性环境中还有其他不属于肿瘤组织的细胞时，可能会损害，例如在胃肠道衬里或胃壁上发现的类似于肿瘤组织。在制造方面，可重复性和扩展性也是挑战，因此导致每批产生的纳米材料的变化。他们的胶体稳定性和保质期也是阻碍其翻译能力的因素。最后，一旦注入体内的此类材料的安全性，它们的最终命运仍然存在争议34。
异性态性男性目光：柏林酷儿Instagram用户的性内容中的经历
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
加速度诱発性意识消失（Gravity-induced loss of consciousness
摘要 重力引起的意识丧失 (G-LOC) 是战斗机飞行员面临的主要威胁，可能会导致致命事故。高 +Gz（头到脚方向）加速度力会诱发脑出血，导致周边视力丧失、中央视力丧失（昏厥）和 G-LOC。我们尝试建立一个公式，使用脑氧合血红蛋白 (oxyHb) 值、身高、体重和身体质量指数 (BMI) 来预测 G-LOC。我们分析了 2008 年至 2012 年间测量的 249 名人体离心机受训者的脑氧合血红蛋白值。受训者暴露于两种离心机模式。一种是 4G–15s、5G–10s、6G–8s 和 7G–8s，不穿抗荷服（间隔 60 秒，发作率为 1G/s）。另一组为 8G-15s，起始速率为 6G/s，穿着抗荷服。我们使用近红外光谱仪 (NIRS)（NIRO-150G，日本静冈县滨松光子学株式会社，滨松）测量了受训者的脑氧合血红蛋白值。分析了以下参数。A）基线值为 +Gz 暴露前 30 秒的平均值。B）+Gz 暴露期间氧合血红蛋白的最大值。C）+Gz 暴露期间氧合血红蛋白的最小值。D）氧合血红蛋白从最大值到最小值的变化率（变化率）。使用逻辑回归分析进行统计分析，以建立预测 G-LOC 的公式。受训者的年龄为 24.1 ±1.7（S.D.）（范围，22 ～ 30）
使用家庭高级...
图1多个系统萎缩的治疗方法这种形状说明了针对多系统萎缩（MSA）病理机制的各种治疗策略。MSA的特征是神经元丧失，神经胶质病和α-突触核蛋白夹杂物的积累。抗 - α突触核蛋白疗法包括 - 在诸如ANELE138B，清除剂，例如PD01A，PD03A，LU AF82422，TAK - 341和UB – 312和UB –312和UB –312和抑制方法之类的清除剂中的聚集。细胞疗法涉及修复和再生受损神经组织的间充质干细胞。能量代谢和INSU -LIN信号 - 靶向疗法包括脱齿素 - 4，泛氨醇和NAD +补充。抗炎性和神经保护疗法具有氟西汀，AAV2 - GDNF和KM819的化合物，可减少炎症并提供神经保护作用。细胞调节文本包括显示退化的神经元，α-突触核蛋白夹杂物，活化的星形胶质细胞和小胶质细胞，免疫 - 反应性T细胞，IM成对的线粒体，Pro - 炎性细胞因子，肌蛋白损失和髓质细胞质细胞胞质包含（GCIS）（GCIS）。此视觉代表提供了MSA中治疗策略及其细胞靶标的概述。
人工智能信任量表的制作及信度、效度检验
I II III 因素 1 (H1)：不信任他人的自我中心主义 (α=.79) 12. 人们可能会说好话，但最终他们最关心的是自己的幸福。 5.03 (1.12) .65 -.05 .00 16. 人们更有可能维护自己的权利，而不是承认他人的权利。 4.70 (1.06) .64 -.04 .00 2. 人们会做一些轻微的错事来获得自己的利益。 4.48 (1.11) .60 .08 .09 17. 人们撒谎是为了避免麻烦。 4.61 (1.08) .60 .01 .07 6. 人们撒谎是为了出人头地。 4.35 (1.21) .54 .13 .16因素 2 (H2)：相信人们的诚实 (α=.70) 5. 人们通常过着诚实正直的生活 4.16 (1.17) -.11 -.70 .14 8. 人们通常诚实地与他人打交道 4.55 (1.03) .13 -.65 -.15 1. 人们基本上是诚实的 4.36 (1.19) .08 -.61 -.15 14. 人们说到做到 4.00 (1.08) -.11 -.50 .16 因素 3 (H3)：不相信人们的谨慎 (α=.67) 4. 人们怀疑别人对自己很友善，因此很谨慎 3.90 (1.09) .05 -.07 .64 10. 人们认为不信任他人更安全4.03 (1.14) .13 .03 .54 13. 人们内心不愿意帮助别人 3.53 (1.10) .00 .11 .53 9. 人们很谨慎，因为他们认为有人会利用他们 4.38 (1.08) .20 -.15 .43 最大似然法，Promax 旋转 特征值 3.93 1.90 1.16 贡献率 30.3% 14.6% 8.9% 累积贡献率 30.3% 44.8% 53.7% 因子间相关性 I - 0.25 0.55 II - - 0.31
广义量子测量中的异常值、Fisher 信息和语境性
对自旋为 1/2 的粒子进行测量，结果可能为 100 [ 1 , 2 ] 。自从引入后选择值概念以来，人们一直在争论这些过程中究竟测量了什么以及这是否具有物理意义 [ 3 – 7 ] 。当通过间接程序测量可观测量时，就会出现这些异常，即通过将自旋与辅助探测系统耦合并仅访问后者来推断其值。第二个系统的状态不需要进行优化以在每次测量时提供完整信息，因为期望值可以从大量事件中准确地恢复出来。每个单独的事件都不会提供有关可观测量的明确信息 [ 8 ] ，因此对自旋状态的扰动会成比例减少。当测量引入的扰动影响可忽略不计时，这些值本身被称为弱值。该框架在平等处理量子态的前选择和后选择方面完全一致，从而使描述更加时间对称，但这种方法的某些结果似乎使量子力学比看起来更加令人费解[13-15]。在某些情况下，一切都可以与经典波中也会发生的干涉效应相协调[16]，并且有人认为异常值的出现纯粹由于后选择而产生的假象，在经典概率中也可以观察到[17]。然而，这一论点引发了长期的争议[18-22]。异常值位于可观测量范围之外，不仅限于弱值区域，还可以在任意扰动下出现。值得注意的是，存在需要满足的一致性条件才能允许异常值[23]。在单个自旋为 1/2 的粒子这种简单情况下——如今这种粒子通常被称为量子比特——这种特殊效应可用来标记宏观现实描述的失败，正如 Leggett-Gard 不等式所捕捉到的[24-27]；然而，这种联系在一般条件下并不成立[28]。