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World File Search System收集的
开发用于DNA测序自然病史收集的协议基础架构
自然史收藏中有意保存的生物学物质代表了一个庞大的生物多样性存储库。实验室和测序技术的进步使这些标本越来越容易用于基因组分析，为物种的遗传过去提供了一个窗口，并且经常允许访问无法在野外采样的信息。由于它们的年龄，准备和存储条件，从博物馆和植物标本室取回的DNA通常的产量通常很差，大量碎片且生化修饰。这不仅在恢复核苷酸序列方面构成了方法论上的挑战，而且使此类研究易受环境和实验室污染的影响。在本文中，我们回顾了与从博物馆收藏中恢复DNA序列数据相关的实际挑战。我们首先审查要解决的关键操作原则和问题，以指导研究人员和策展人之间关于何时以及如何
使用可穿戴传感器收集的心率和手动加速数据评估大学生的精神压力
压力是各种心理健康障碍，包括大学生的抑郁和焦虑。早期压力诊断和干预可能会降低患精神疾病的风险。我们使用了一种基于机器学习的方法来使用自然主义研究中收集的数据鉴定压力，该研究利用自我报告的压力作为基础真理以及生理数据，例如心率和手动加速。这项研究涉及来自一个大型校园的54名大学生，他们使用可穿戴腕部的传感器和移动健康（MHealth）应用程序连续40天使用。该应用程序收集了生理数据，包括以一个Hertz频率的心率和手动加速。该应用程序还通过敲击手表面来使用户能够自我报告压力，从而产生了自我报告的压力的时间标记记录。我们使用心率和加速度计数据创建，评估和分析的机器学习算法，用于识别大学生之间的压力事件。XGBoost方法是最可靠的模型，AUC为0.64，精度为84.5％。手动加速度的标准偏差，心率的标准偏差和最小心率是压力检测的最重要特征。该证据可能支持使用智能手表传感器识别生理反应中的模式的功效，并可能为实时检测压力的未来工具的设计提供信息。关键字：心理健康，机器学习，压力，学生，检测
自动显微镜技术对被动收集的样本提供了可靠的空气花粉定量数据
空气中的颗粒物数据对于保护人类健康至关重要。人为（例如烟尘、轮胎和刹车磨损）以及生物（例如花粉和孢子）颗粒通常由位于城市环境中的主动采样器监测；因此，偏远山区的数据非常少。此外，生物气溶胶分析耗时且需要大量技能。因此，为了避免主动采样的障碍（即高成本和功耗）并简化数据分析，我们研究了结合自动分析的被动采样作为花粉检测方法。2018 年，我们在意大利圣米歇尔阿迪杰部署了两台 Sigma-2 被动采样器，为期 12 周。自 1990 年以来，这里一直使用 Hirst 型容积采样器监测空气中的花粉。为了获得单个粒子的形态化学信息，我们使用 (i) 自动光学显微镜 (OM) 分析了样品，然后根据粒度和灰度值进行图像分析，以及 (ii) 自动扫描电子显微镜结合能量色散 X 射线光谱 (SEM/EDX)。自动 OM 检测到尺寸范围为 20–80 µ m 的明亮颗粒（即来自天然来源），准确代表了总花粉，SEM/EDX 根据大小、形状和化学成分过滤颗粒，这使我们能够识别可能的花粉候选物（“花粉状”部分）。总体而言，自动化分析技术可以同时提供有关空气中人为、地质和生物颗粒（包括花粉）的数据。此外，被动采样为收集空气生物学研究中的数据提供了一种可靠的选择，特别是在维护主动采样器具有挑战性的偏远地区。关键词：空气生物学、Sigma-2 采样器、Hirst 型采样器、空气中颗粒、SEM/EDX
托盘处理类似汽车的机器人的自动货运收集的停车姿势生成
摘要：本文着重于用于使用车辆中安装的托盘处理机器人自动收集货运的电动货车的自主导航。除了自动驾驶汽车导航外，车辆自治的主要障碍是货运的自主集合，无论货运方向/位置如何。这项研究重点是为车辆产生停车位，而不论货运以其自主收集而定向。货运方向是通过通过板载传感器捕获货运来计算的。之后，此信息使用数学方程式以及对车辆和货运收集限制的知识创建停车位。根据装载舱的可用性，生成了单独的停车位，用于车辆的单独装载湾。最后，将结果捕获和验证，以确定货运的不同方向以结束研究。
对Einkorn收集的乳糜泻患者谷物蛋白抗原抗原的免疫分析研究
农业研究所，农业研究中心，e otv'os o otv'os lor´ and Research Network，Martonv´ as hu 2462，匈牙利B 2462，匈牙利B儿科学系，医学和临床学院，杜布雷肯大学，杜布拉肯大学，Hune Cornary Coleary Colecer and Cartor of Biorcen and bi coles corlary Colector corm an Debrecen，Hu 4032，DeBrecen，匈牙利氏病疾病中心，Heim P´Al国家儿科研究所，布达佩斯，胡1089年，胡1089年，匈牙利E蛋白质组学研究中心（BRC），Eotv。工程和教育，澳大利亚珀斯，澳大利亚珀斯，科学学院，270 Joondalup Drive，6027，西澳大利亚州HO应用生物技术与食品科学系Joondalup，谷物科学与食品质量研究小组，布达佩斯特技术与经济学研究小组，布达佩斯大学，布达佩斯特大学，布达佩斯特，布达佩斯特，布达佩斯特，Hu 1111，Hu 1111，Hunary I Insifuct of Instrical of Instrical of Instrucy of Instruction of Instuct布达佩斯，匈牙利农业研究所，农业研究中心，e otv'os o otv'os lor´ and Research Network，Martonv´ as hu 2462，匈牙利B 2462，匈牙利B儿科学系，医学和临床学院，杜布雷肯大学，杜布拉肯大学，Hune Cornary Coleary Colecer and Cartor of Biorcen and bi coles corlary Colector corm an Debrecen，Hu 4032，DeBrecen，匈牙利氏病疾病中心，Heim P´Al国家儿科研究所，布达佩斯，胡1089年，胡1089年，匈牙利E蛋白质组学研究中心（BRC），Eotv。工程和教育，澳大利亚珀斯，澳大利亚珀斯，科学学院，270 Joondalup Drive，6027，西澳大利亚州HO应用生物技术与食品科学系Joondalup，谷物科学与食品质量研究小组，布达佩斯特技术与经济学研究小组，布达佩斯大学，布达佩斯特大学，布达佩斯特，布达佩斯特，布达佩斯特，Hu 1111，Hu 1111，Hunary I Insifuct of Instrical of Instrical of Instrucy of Instruction of Instuct布达佩斯，匈牙利
交流-直流转换器拓扑结构和二极管特性对低功率压电能量收集的影响
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献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。
对马来西亚砂拉越收集的NYPA Fruticans SAP的物理化学和微生物评估
nipa sap是一种甜美的半透明饮料，起源于NIPA Palm（NYPA Fruticans）树。在砂拉越，NIPA SAP成为NIPA糖或本地称为古拉Apong的原材料。但是，NIPA SAP经历了自然发酵，从而改变了NIPA SAP的特性，包括味道，香气和质量。发酵的NIPA SAP是白色的，具有不愉快的香气和味道，这使其无法接受。因此，它不再适合制作NIPA糖。这项研究旨在确定NIPA PALM SAP从新鲜到发酵的物理化学和微生物变化。允许NIPA SAP在室温下进行自然发酵56天。在第一个星期每24小时收集样本，在随后的一周中每周一次。使用高性能液相色谱（HPLC）分析了所选的生理化学品质，而使用扩散板分析了微生物含量。新鲜的NIPA SAP显示出最高的糖（334.2±12 g/l），蔗糖作为主要糖（231.5±4.3 g/l），其次是果糖（42.1±1.2 g/L）和葡萄糖（29.7±3.2 g/L）。新鲜的NIPA SAP还具有最低的乙醇（0.08±0.03 g/L），乳酸（1.09±0.06 g/L）和乙酸（0.05±0.01 g/L）以及微生物和酵母菌浓度。后来，乙醇在第4天（9.80±0.1 g/l）开始积聚，最高峰为第21天（19.1±2.01 g/l）。微生物浓度也会改变，影响NIPA SAP的质量。由于NIPA SAP在砂拉越人民的生活方式中起着如此重要的作用，因此这项研究可以更好地了解其发酵过程的微生物学和生物化学。因此，应考虑正确处理新鲜NIPA SAP的适当计划，以确保增值产品生产的质量。
深层跨模式学习应用于使用家庭收集的心电图和经胸生物阻抗
背景：深度学习已成功地应用于ECG数据，以帮助对心力衰竭（ADHF）的准确，更快地诊断。先前的应用主要集中在良好控制的临床环境中对已知的ECG模式进行分类。但是，这种方法并不能完全利用深度学习的潜力，深度学习的潜力直接学习重要特征而不依靠先验知识。此外，对从可穿戴设备获得的ECG数据的深度学习应用尚未得到很好的研究，尤其是在ADHF预测领域。方法：我们使用了Sentinel-HF研究中的ECG和经胸生物阻抗数据，该研究招募了患有心力衰竭或患有ADHF症状的主要诊断患者的PA（≥21岁）。为了构建一个基于ECG的ADHF预测模型，我们开发了一种被称为ECGX-NET的深层模式学习管道，它利用了可穿戴设备的RAW ECG时间序列和经胸腔生物阻抗数据。为了从ECG时间序列数据中提取丰富的特征，我们首先采用了一种转移学习方法，其中ECG时间序列被转换为2D图像，然后使用Imagenet-Pretained Den Senet121/VGG19模型进行了特征提取。数据过滤后，我们应用了跨模式特征学习，其中回归者接受了ECG和经胸生物阻抗的训练。然后，我们将Densenet121/VGG19功能与回归特征相连，并使用它们用于训练支持向量机（SVM），而无需生物阻抗信息。结果：使用ECGX-NET的高精度分类器预测ADHF，精度为94％，召回79％，F1得分为0.85。仅具有Densenet121的高回报分类器的精度为80％，召回98％，F1分数为0.88。我们发现ECGX-NET对高精度分类有效，而Densenet121对于高回报分类有效。结论：我们显示了从门诊病人获得的单渠道ECG记录中预测ADHF的潜力，从而及时警告心力衰竭的迹象。我们的跨模式特征学习管道有望通过处理医疗场景和资源限制的独特要求来改善基于ECG的心力衰竭预测。
树实例细分和特征估计林业环境利用移动机器人收集的LIDAR数据
摘要 - 森林在我们的生态系统中起着至关重要的作用，充当碳汇，气候稳定剂，生物多样性中心和木材来源。根据其规模的本质，监视和维护森林是一项艰巨的任务。林业中的机器人技术可能有可能实现高效和可持续的森林实践。在本文中，我们解决了通过利用移动平台收集的LIDAR数据自动生产森林清单的问题。要构建库存，我们首先从点云中提取树实例。然后，我们处理每个实例以提取林业清单信息。我们的方法提供了“胸高直径”的每个树几何特征，以及一个地块中的单个树位置。我们验证了我们的结果，以实地试验期间森林人收集的手动测量结果。我们的实验显示出强大的细分和树状估计表现，这强调了自动化林业服务的潜力。结果与该域中使用的流行基线方法相比，结果表现出了出色的性能。
ESSA 财务透明度报告和学校层面财务调查综合数据收集的变化
目前，财政数据是通过学校级表格和区级表格在学校级和区级收集的。SLFS 要求将中央级支出分配到区内各学校。例如，如果无法直接分配，某些支出可以除以区内入学人数，然后按每名学生的人数分配给所有学校。区表格将包含每个学校表格第 I 部分的值的总和和排除项，以便与可比的 ST-3 值进行比较。此外，区级表格将只包括一个用于项目领域详细信息的字段，涵盖特殊教育总支出。这个单一的区级字段将反映 ESSA 财务透明度表格中条目 O 中当前收集的内容，并将满足《教育法》第 1716 条和第 215-a 条的要求。