脑肿瘤的识别很耗时,因此开发一个使用成像技术的自动化系统非常重要。使用磁共振图像 (MRI) 将脑肿瘤分类为良性或恶性。从基于 MRI 的脑肿瘤图像中,提取特征对于模式识别至关重要,模式识别可根据颜色、名称、形状等确定对象。因此,分类器依赖于形状、颜色等特征的强度,然而,分类器依赖于使用深度学习分类器提取的特征,而深度学习分类器依赖于提取的特征。医学领域的深度学习算法引起了计算机视觉研究人员的兴趣,它在执行过程中耗费时间。提出的扩张 U-Net 模型扩展了用于提取多尺度上下文信息的感受野。基于高分辨率条件,使用大规模特征图生成大规模特征图和高分辨率条件。它提供了丰富的空间信息,可用于执行语义分割。使用 U-Net 实现语义图像分割,因为它添加了一条扩展路径来生成属于源图像中发现的特征的像素分类。现有的基于核的 SVM 模型获得了 99.15% 的准确率,非支配排序遗传算法卷积神经网络 (NSGA-CNN) 获得了 99% 的准确率,具有自适应模糊聚类的深度 Elman 神经网络获得了 98% 的准确率,3D 上下文深度监督 U-Net 获得了 92% 的准确率。然而,与现有模型相比,所提出的基于扩张 U-Net 的 CNN 模型获得了 99.5% 的准确率。关键词:脑肿瘤、深度学习分类器、扩张 U-Net CNN 模型、磁共振图像。
2023年11月,斯托克顿大学(“斯托克顿”,“大学”)与Brailsford&Dunlavey,Inc。(“ B&D”)聘请了可行性评估,以确定将扩大其大西洋城(AC”)校园的战略,程序化和财务机会。开始这项工作后不久,大学还要求B&D领导专门针对AC校园的战略规划过程,其目标是建立凝聚力的身份并提出实用的途径,以确保对其现有设施的最佳利用。这些并发的举措将使大学能够巩固AC校园的学术目的,探索现有空间的重新分配和优化机会,并确定扩展校园可以增强斯托克顿身份的潜在方式。共同努力,有效地概述了重新定位现有设施的前进道路,并增强了校园以其澄清的目的交付的能力,然后确定额外用途(如果有的话)可能会在策略性和财务上与合作伙伴,Scarpa Academic Center,Kesselman和Kesselman和Kesselman和Parkview Halls合作,同时巩固AC的品牌。项目背景
摘要 最常见的神经退行性疾病,如阿尔茨海默病或帕金森病,其特征是突触功能障碍、神经元丢失和中枢神经系统中的蛋白质聚集。错误折叠蛋白质的沉积构成了这些疾病的神经病理学特征,这些疾病被归类为蛋白质病。除此之外,其他神经退行性疾病的特征是遗传异常,例如遍布整个人类基因组的不稳定重复简单序列束(微卫星)。它们被称为重复扩增障碍,包括与 C9ORF7 2 扩增相关的亨廷顿氏病或额颞叶痴呆/肌萎缩侧索硬化症表型。扩增的 DNA 束的存在会导致 DNA、RNA 和蛋白质水平的分子改变,这些改变与不同的机制有关,例如功能丧失(LOF)、功能获得(GOF),包括生理或突变蛋白质的错误折叠,有利于它们的聚合和聚集。因此,特定的蛋白质病也由这些重复扩增障碍引起。首先将描述扩增束的性质和位置的分子描述,强调其对临床表型的影响。然后将特别关注与蛋白质病相关的重复扩增的三种病理机制。最后,我们将展示对这些不同机制的理解进展如何导致新/创新治疗方法的最新进展和相关生物标志物的出现。
资料来源:菲律宾统计局 内格罗斯省省级产品账户 (PPA) 结果的完整数据系列、图表和数据可视化可在菲律宾统计局 (PSA) 的 PPA 登录页面 (psa.gov.ph/statistics/ppa) 和 PSA 区域网站 (rsso06.psa.gov.ph/statistics/ppa) 上查阅。 JOHN F. CAMPOMANES 首席统计专家
自 20 世纪 90 年代以来,外太空探索一直是科学界关注的焦点。而人文学科对于此类活动的社会作用的兴趣则断断续续。然而,在过去 20 年里,人们对太空探索社会方面的兴趣急剧增加,部分原因是与超级富豪有关联的大型私营部门参与者的出现,例如埃隆·马斯克 (Elon Musk) 的 SpaceX、杰夫·贝佐斯 (Jeff Bezos) 的蓝色起源 (Blue Origin),以及理查德·布兰森 (Richard Branson) 的维珍银河 (Virgin Galactic)(尽管影响较小)。推动这种转变的其他因素包括大规模太空旅游的前景、从开采主小行星带获得巨额财富的可能性、在月球南极建立永久基地的希望重燃以及本世纪中叶登陆火星的前景。其他关键因素包括全球战略转移、发射能力横向扩展到主要欧美国家之外,以及中国崛起为能够让首位宇航员登陆火星的航天超级大国之一。除此之外,我们还可以考虑日益严重的太空垃圾问题,例如
了解人们和野生动植物在时空重叠的程度对于保护生物多样性和生态服务至关重要。然而,尚未评估全球变化将如何重塑人类野生动物重叠的未来。我们表明,到2070年,全球人口和22,374种陆地脊椎动物物种的潜在空间重叠和22,374种陆地脊椎动物的潜在空间重叠将增加约56.6%,而在地球上仅占地11.8%。的增加主要是由人口密度的加剧而驱动的,而不是由于气候变化引起的野生动植物分散的变化。在我们的研究中发现的未来人与野生动物重叠的强烈空间异质性表明,必须考虑当地环境,并且应将更具针对性的基于区域的土地利用计划集成到系统的保护计划中。
摘要 目的 评估接种新冠疫苗对长期新冠患者症状严重程度的影响。设计 基于 ComPaRe 电子队列的目标试验模拟。数据来源 ComPaRe 长期新冠队列是法国一个全国性的长期新冠患者电子队列(即在线招募和随访的队列)。方法 2021 年 5 月 1 日之前加入 ComPaRe 队列的成年患者(年龄≥18 岁)如果报告确诊或疑似感染 SARS-CoV-2、发病后症状持续 >3 周且基线时至少有一种症状可归因于长期新冠,则纳入研究。根据倾向评分,将第一次接种新冠疫苗的患者与未接种疫苗的对照组以 1:1 的比例匹配。记录了长期新冠症状的数量、长期新冠完全缓解率以及 120 天内报告不可接受症状状态的患者比例。结果 分析纳入了 910 名患者(疫苗组 455 名,对照组 455 名)。到 120 天时,疫苗接种减少了长期新冠症状的数量(疫苗组平均 13.0(标准差 9.4)vs 对照组 14.8(9.8);平均差 -1.8,95% 置信区间 -3.0 至 -0.5),缓解患者率翻了一番(16.6% v 7.5%,风险比 1.93,95% 置信区间 1.18 至 3.14)。疫苗接种减少了长期新冠对患者生活的影响(对影响的平均得分
路博润先进材料有限公司 (“路博润”) 希望您发现所提供的信息有用,但请注意,本材料(包括任何原型配方)仅供参考,您应自行负责评估信息的适当使用。在适用法律允许的最大范围内,路博润不作任何陈述、保证或保证(无论是明示、暗示、法定或其他形式),包括任何关于适销性或特定用途适用性的暗示保证,或关于任何信息的完整性、准确性或及时性的暗示保证。路博润不保证本文提及的材料与其他物质结合、在任何方法、条件或工艺、任何设备或在非实验室环境中的性能。在将含有这些材料的任何产品投入商业化之前,您应彻底测试该产品(包括产品的包装方式),以确定其性能、功效和安全性。您应对您生产的任何产品的性能、功效和安全性负全部责任。路博润不承担任何责任,您应承担使用或处理任何材料的所有风险和责任。并非所有司法管辖区都批准任何索赔。任何提出与这些产品相关的索赔的实体都有责任遵守当地法律法规。本文所含内容不应被视为未经专利所有者许可而实施任何专利发明的许可、建议或诱导,您有责任确定是否存在与所提供信息相关的任何组件或组件组合的专利侵权问题。您承认并同意您自行承担使用本文提供的信息的风险。如果您对路博润提供的信息不满意,您的唯一补救措施是不使用这些信息。
解密基因如何解释细胞核内转录因子(TF)浓度的信息仍然是基因调节中的一个基本问题。最近的进步揭示了TF分子的异质分布,对精确解码浓度信号提出了挑战。使用荧光果蝇胚胎中荧光标记的TF双子体的高分辨率单细胞成像,我们表明双子体簇中的双聚体积累保留了母体双聚体梯度的空间信息。这些集群通过强度,大小和频率提供精确的空间提示。我们进一步发现,双子靶基因以增强子结合亲和力依赖性方式与这些簇共定位。我们的建模表明,聚类为全球核浓度提供了更快的传感机制,而不是通过简单增强子检测到的自由扩散的TF分子。
消毒剂可以是一种化学物质或用于在闲置表面清洁上灭活或消灭微生物的化合物,并不是所有微生物,尤其是安全的微生物孢子,尤其不是杀死所有微生物;它不如灭菌引人注目,这是一种杀死各种生命的非凡物理或化学过程。消毒剂与其他抗微生物专家(例如抗微生物)的区分和大区分开,这些抗微生物摧毁了体内的微生物,以及清洁剂,这些微生物在生物组织上消除了微生物。消毒剂与杀菌剂的多样化 - 最后提到的期望粉碎所有生命的形状,而不是公平的微生物。消毒剂通过用消化系统破坏微生物或干涉仪的细胞分隔线来起作用。