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通过使用高性能电离微电极阵列与光学成像相关的高性能电离微电极阵列
1个大学。Lille, CNRS, Centrale Lille, UMR 9189-Cristal-Center for Research in Computer Science, Signal and Automatic, F-59000 Lille, France 2 University Paris-Saclay, CNRS, CEA, Institut de Physique Th´Eorerique, 91191, Gif-sur-Yvette, France 3 Univ Lyon, Ens de Lyon, University Claude Bernard Lyon 1, CNRS De Physique（UMR 5672），F-69342 Lyon，法国4 Qube Research and Technologies，75008 Paris，France 5 Univ。Lille，CNRS，UMR 8523-Phlam-phlam-lasers，Atoms and Mol´écules，F-59000 Lille，法国6号ALTO大学应用物理系，00076 AALTO，AALTO，芬兰7 Sorbonne University 7 Sorbonne University 7 Sorbonne University，理论实验室和高级Enigh Enightoration and High Enigh Encorgies，cnres and High Enighs umr 7559999999999。 Jussieu，Tour 13，5eme’iTage，75252 Paris 05，法国8大学。巴黎 - 萨克莱，CNRS，Optique Institute研究生院
使用高级数值模拟在我的紧急情况下推进庇护所
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利用高精度纳米孔 RNA 碱基调用模型增强 RNA 修饰检测和可映射性
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。
利用高级网络安全分析来增强零信任
在一个网络威胁越来越复杂且持久的时代，基于传统的外围安全模型不再足以保护组织资产。这种范式转移加速了零信任体系结构（ZTA）的采用，该构造（ZTA）是根据“ Never Trust，始终验证”原则运行的。但是，ZTA的功效在很大程度上依赖于连续监测，动态威胁检测和自适应响应机制。本文探讨了如何利用高级网络安全分析来加强自适应安全框架内的ZTA，从而确保积极主动，实时保护不断发展的威胁。通过整合机器学习（ML），人工智能（AI）和行为分析，组织可以增强威胁检测过程的粒度和精确度，从而实现对异常活动和潜在违规的实时识别。这些高级分析有助于上下文感知的决策，从而根据用户行为，设备健康和网络活动进行动态策略调整。此外，这项研究研究了如何将预测分析和自动化事件响应能力嵌入自适应安全系统中，以最大程度地减少人类干预，减少响应时间并限制攻击表面。通过案例研究和经验数据分析，本文证明了在不同部门中网络安全分析的实际实施，强调了与在复杂的IT环境中扩展这些技术相关的益处和挑战。最终，这项研究强调了数据驱动的见解在强化零信托原则方面的关键作用，为寻求建立能够承受现代网络威胁的能够建立弹性，适应性安全的基础设施的组织提供了路线图。
使用高保真纳米孔测序的正hantavirus hantanense的流行病学监测和系统发育多样性，韩国共和国
1韩国大学医学院微生物学系，韩国共和国，韩国共和国2病毒疾病研究所，韩国大学医学院，韩国北部共和国，韩国共和国，3韩国研究生课程，韩国大学医学院研究生课程3加拿大伯纳比西蒙·弗雷泽大学分子生物学与生物化学系，韩国康奇大学，汉奇大学，汉奇大学，北加拿大大学，北加拿大大学，第7次预防医学单位，韩国，韩国，韩国第五，韩国第一个预防医学，韩国共和国共和国第一个预防医学部，第三次预防医学部，第三次预防医学部，第三次预防医学，韩国共和国第三次预防医学，第三次预防医院大韩民国Chuncheon，大韩民国Chuncheon，大韩民国陆军总部，大韩民国总部，大韩民国大韩民国，大韩民国的第二次预防医学部门，大韩民国，大韩民国12
使用高速离心机CR22N让我们一起生物处理
在Eppendorf，我们的目标是使您在上游生物过程之旅中赋予您权力。我们提供可信赖的创新生物过程解决方案，以开发细胞培养和发酵生物处理，并将其从研发转移到生产。我们已经策划了可扩展的生物处理系统，单使用生物反应器，软件解决方案和服务，以优化流程控制，自动化日常任务并利用数据功能。我们倾听您的具体挑战，并与您一起解决它们。最重要的是速度更高，风险较小，在您的业务中取得了更多成功。
使用高斯混合物学习机器人运动的几何力学
使用来自几何力学的原理构建的机器人运动的数据驱动模型已显示[Bittner，Hatton等。2018; Dan Zhao，Bittner等。2022; Hatton等。2013]为各种机器人提供机器人运动的有用预测。对于具有有用数量DOF的机器人，这些几何力学模型只能在步态附近构建。在这里，我们展示了如何将高斯混合模型（GMM）用作流形学习的一种形式，该形式学习了几何力学“运动图1”的结构，并证明了：[i]与先前发表的方法相比，预测质量的可观改善； [ii]可以应用于任何运动数据集的方法，而不仅仅是周期性步态数据； [iii]一种预先处理数据集以促进在已知运动图是线性的地方外推的方法。我们的结果可以在数据驱动的几何运动模型的任何地方应用。
WiFi和Lora能源消耗比较IOT ESP 32/ SX1278设备 div> 通过使用高性能电离微电极阵列与光学成像相关的高性能电离微电极阵列
摘要 - 物联网（IoT）设备的使用已通过许多不同的领域传播。农业的运输，健康和能源管理是使用物联网系统的一些领域。对物联网系统的无线通信技术的选择对于其最佳性能至关重要。但是，必须考虑此选择的因素，例如所需的覆盖范围或能源消耗。在本文中，已经执行了使用低成本物联网设备的WiFi和Lora低功率广泛区域网络（LPWAN）传输后确定可获得的电池寿命。具有5秒的传输间隔和默认设置，WiFi和Lora都获得了类似的结果。此外，WiFi的表现优于默认设置和30秒的传输间隔。最后，洛拉（Lora）在更改的设置变化时确实跑赢了wifi，因为洛拉（Lora）的传输功率为10 dbm。
算法级别使用高级...
摘要：近似计算技术（ACT）是实现减少能量，时间延迟和硬件大小的有希望的解决方案，用于嵌入式机器学习算法的实现。在本文中，我们介绍了使用高级合成（HLS）的算法级别的近似张力支持向量机（SVM）分类的第一个FPGA实现。采用了触摸模式分类框架来验证拟议实施的有效性。与最先进的实施相比，拟议的实施将功耗的速度降低了49％，加速度为3.2倍。此外，硬件资源减少了40％，同时消耗的能量减少了82％的能量，而精度损失小于5％。
使用高分辨率质谱法开发和验证人类全血和血浆中大多数精神活性药物、镇痛药、麻醉药、抗糖尿病药、抗凝血药和抗高血压药的非靶向筛查方法
摘要：(1) 背景：在毒理学实验室中，可以使用各种筛选方法来识别与中毒有关的化合物。由于其灵敏度和可靠性，高分辨率质谱法在过去几年中在这方面的应用越来越广泛。本文，我们介绍了一种使用液相色谱与高分辨率质谱联用的筛选方法的开发和验证。(2) 方法：该方法仅需要 100 µ L 全血或血浆样品。预处理包括使用甲醇/乙腈和硫酸锌进行快速简便的去蛋白质化。根据国际指南对这种新测定法进行了验证。(3) 结果：为了进行方法验证，选择了 53 种化合物。选择标准如下：各种化学结构和治疗家族（>15）、大的 m/z 分布、正或负电离模式以及各种洗脱时间。测定法显示出高选择性和特异性，具有最佳的工艺效率。使用预定标准确定的鉴别限度设定为亚治疗浓度或治疗浓度。使用加标血浆对照和外部质量对照评估适用性。（4）结论：新方法已成功应用于常规临床和法医样品。