我在此提交一篇由 Audrey E. Birdwell 撰写的论文,题为“胰蛋白酶抑制剂在叶片中表达以阻止大豆食草的可能性”。我已检查了该论文的最终电子版形式和内容,并建议接受该论文,以部分满足植物科学专业理学硕士学位的要求。
大约一年前,一种新型冠状病毒开始从中国武汉传播。由此引发的疫情在许多方面都是史无前例的,其中之一就是它引发的科学出版物数量。PubMed 已经列出了 70,000 多篇关于 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 的论文。《放射学》上的第一篇出版物描述了 COVID-19 肺炎的 CT 表现,发表于 2020 年 2 月 6 日。迄今为止,《放射学》已发表了 40 篇关于该主题的原创研究文章。这些研究产生了重大影响:2020 年《放射学》杂志中引用次数最多的 12 篇论文(使用谷歌学术统计的数据)均为有关 COVID-19 的论文,甚至排名第 12 位的文章的引用次数也是 2019 年《放射学》杂志中引用次数最多的文章的两倍。(有趣的是,2019 年引用次数最多的 12 篇《放射学》出版物均涉及人工智能 [AI] 的应用。)
注意:对于SAA转换器,在转换时间点之前和之后提供了队列特征(即分别使用CSF 𝛼 -SYN SAA-的最后一个时间点,分别与CSF 𝛼 -SYN SAA +的第一个时间点)。n(%),用于连续变量的中位数(IQR)。在支持信息中,表S1提供了临床和生物标志物数据的数据计数和百分比。缩写:β,淀粉样蛋白β; ADAS-COG11,阿尔茨海默氏病评估量表认知子量表11-项目; Ancova,协方差分析;方差分析,方差分析; apoe,载脂蛋白E; CDR-SB,临床痴呆评级盒子的总和; CSF,脑脊液;铜,认知没有受损; MCI,轻度认知障碍; MMSE,小型国会考试; PACC,临床前阿尔茨海默氏症的认知复合材料; p-tau181,磷酸化的tau181; SAA,种子扩增测定法。皮尔森的卡方测试。b单向方差分析。c Fisher精确测试。d Ancova针对年龄,性别,教育,诊断和APOE进行了调整。e Ancova针对年龄,性别,教育,APOE,诊断和CSFAβ42状态进行了调整。f逻辑回归针对年龄,性别,教育,诊断和APOE进行了调整。g配对t检验:所有连续变量; McNemar测试:所有二进制变量;配对标志测试:诊断。
*通讯作者:nima.gorji@tudublin.ie摘要 - X射线衍射(XRD)映射是一种非破坏性计量技术,可以通过热机械应力重建在硅晶片上引起的经线的重建。在这里,我们使用基于X和Y方向的一系列线扫描以及同一样品的不同90度旋转的方法绘制了晶圆的扭曲。这些线扫描从晶圆的表面收集摇摆曲线,记录由于表面不良导致的衍射角(ω)偏离了布拉格角。表面经线通过诱导测得的衍射角与参考角度角度(ω -ω0)和摇摆曲线扩展(FWHM)之间的差异来反映XRD测量。通过收集和整合摇摆曲线(RCS)和FWHM从整个表面和晶圆的多个旋转范围扩大,我们可以生成表面函数f(x)的3D地图和角度的不良方向(Warpage)。经线表现出凸形,与文献中报道的光学验证测量值对齐。基于实验室的XRDI有可能在较短的时间内和原位绘制晶圆的翘曲,这可以在同步加速器辐射源中完美地执行。关键字:计量学,硅,扭曲,X射线衍射,晶圆。I.简介
有机太阳能电池(OSC)的功率转化效率超过20%,这是形态优化起着重要作用的进步。普遍认为,加工溶剂(或溶剂混合物)可以帮助优化形态,从而影响OSC效率。在这里,我们开发了对一系列加工溶剂的强大耐受性的OSC,所有设备的高功率转换效率均约为19%。通过研究溶液状态,膜的形成动力学以及经过实验和计算的处理膜的特征,我们确定控制形态的关键因素,即受体材料的侧链与溶剂链的侧链以及供体和受体材料之间的相互作用之间的相互作用。我们的工作为形态控制的长期问题和有效指南提供了新的理解,以将OSC材料设计用于实用应用,在这种应用中,大规模加工需要绿色溶剂。
摘要。本研究讨论了使用两个示例图像在照明和面部姿势方面的示例图像中实施用于面部检测的计算机视觉技术。开发的系统结合了Viola-Jones算法和卷积神经网络(CNN),以增强针对照明和面部取向变化的弹性。实验结果即使只有两个样本图像也显示出很高的精度。这项研究还开发了处理极端照明条件的预处理技术,并使用Python和OpenCV证明了有效的实施。关键字:面部检测,Viola-Jones,CNN,OpenCV摘要。本研究讨论了使用两个示例图像在照片中进行面部检测的计算机视觉技术的实施,这些示例图像具有不同的照明和面部姿势。系统开发的系统结合了中提琴和卷积神经网络(CNN)算法,以增加对照明和面部取向变化的抗性。实验结果表明,即使仅使用两个示例图像,它也显示出高度的准确性。这项研究还开发了预处理技术,以使用Python和OpenCV来克服极端的照明条件和实施效率。关键字:面部检测,Viola-Jones,CNN,OpenCV 1。简介
摘要背景研究人员已经开发了基于机器学习的ECG诊断算法,这些算法匹配甚至超过心脏病专家的性能水平。但是,它们中的大多数不能用于现实世界中,因为老年的ECG机器不允许安装新算法。目的是开发一种智能手机应用程序,该应用程序会自动从照片中提取ECG波形,并通过研究人员构建的各种诊断算法将其转换为电压序列进行下游分析。方法是使用客观检测和图像分割模型从临床医生拍摄的照片中自动提取ECG波形的一种新型方法。模块化机器学习模型的开发是为了依次执行波形识别,脱离环线和比例校准。然后使用基于机器学习的心律分类器分析提取的数据。从40个516扫描和444张照片的ECG的结果波形自动提取。扫描13 258(96.8%)的12 828(96.8%)和5743中的5399(94.0%)被正确裁剪和标记。11 604 of 12 735(91.1%)扫描,5752中的5062(88.0%)拍摄的波形在自动环和噪声删除后获得了成功的电压时间信号提取。在概念验证示范中,使用ECGS的照片作为输入,使用ECGS的照片,可达到91.3%的敏感性,94.2%的敏感性,94.2%的特异性,95.6%的阳性预测价值,88.6%的负预测值和93.4%的F1得分。结论对象检测和图像分割模型允许从照片中自动提取ECG信号以进行下游诊断。这条新颖的管道规定了需要昂贵的ECG硬件升级的需求,从而为大规模实施基于机器学习的诊断算法铺平了道路。
硅光子学(SIPH)正在驱动几个应用领域,从而使高性能计算系统中的超快速芯片尺度通信到人工智能(AI)硬件加速器中的能效计算[1]。一个集成SIPH的系统需要采用光子和电子子系统之间的接口,这可能导致几乎没有探索的新的和不可避免的安全漏洞。已经提出了一些方法,以通过采用安全性增强技术[2],[3]来解决光电系统中的潜在安全漏洞,或者通过提供专门的硬件块来创建加密种子[4]。但是,它们缺乏光电系统中的弹性和易于部署。本文提出了一个框架,以增强光电系统中的硬件安全性。我们的解决方案利用光刻过程的独特特征来从SIPH子系统中创建独特的加密密钥,而无需专用的SIPH块(即使用架构中的SIPH节点)。此外,我们提供了一个在线入侵检测系统(IDS)以进行攻击检测。在不同的攻击场景下获得的仿真结果,并靶向光电结构(例如,光子AI加速器)显示了100%检测到的测试用例。增强的节点调整提高了光学信号完整性。
基于石墨炔 (GY) 和石墨炔 (GDY) 的单层代表了下一代二维富碳材料,其可调结构和性能超越石墨烯。然而,检测原子级厚度的 GY/GDY 类似物中的能带形成一直具有挑战性,因为该系统必须同时满足长程有序和原子精度。本研究报告了在表面合成的金属化 Ag-GDY 薄片中形成具有介观(≈ 1 μ m)规律性的能带的直接证据。采用扫描隧道和角度分辨光电子光谱,分别观察到费米能级以上实空间电子态的能量相关跃迁和价带的形成。此外,密度泛函理论 (DFT) 计算证实了这些观察结果,并揭示了蜂窝晶格上双重简并的前沿分子轨道产生接近费米能级的平坦、狄拉克和 Kagome 能带。 DFT 建模还表明原始薄片材料具有固有带隙,该带隙保留在具有 h-BN 的双层中,而吸附诱导的带隙内电子态在 Ag-GDY 装饰银的 (111) 面的合成平台上演变。这些结果说明了通过原子精确的二维碳材料中的分子轨道和晶格对称性设计新型能带结构的巨大潜力。