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World File Search System粗检
母校StudiorumUniversitàdiBologna Archivio ... -Iris
†在水性检查后确定。‡由RP-HPLC确定。 §将其作为回收的粗混合物x纯度（％）。 ¶从前一个条目进行了重新封闭。 ＃RP-HPLC和ESI-MS还检测到depsripeptides的存在。通过硅胶垫过滤后††。 boc：tert-butycarbonyl; CBZ：苯甲酰氧气； ESI-MS：电喷雾电离质谱法； FMOC：氟苯基甲氧基碳苯甲； HAP：羟基磷灰石； RP-HPLC：反相高性能液相色谱。‡由RP-HPLC确定。§将其作为回收的粗混合物x纯度（％）。¶从前一个条目进行了重新封闭。＃RP-HPLC和ESI-MS还检测到depsripeptides的存在。通过硅胶垫过滤后††。boc：tert-butycarbonyl; CBZ：苯甲酰氧气； ESI-MS：电喷雾电离质谱法； FMOC：氟苯基甲氧基碳苯甲； HAP：羟基磷灰石； RP-HPLC：反相高性能液相色谱。
用悬浮的铁磁体检测到超薄的暗物质检测
1明尼阿波利斯大学，明尼苏达州明尼苏达州55455，美国2约翰内斯塔省大学25128 Mainz，德国55128 3 Helmholtz-institute，GSI Helmholtzentrum fur Schwerionenforschung intericiaia for Intriciai， ，加利福尼亚州伯克利，94720-7300，美国5加利福尼亚州立大学 - 加利福尼亚州海沃德市东湾94542东湾，美国6，波士顿大学，马萨诸塞州波士顿大学02215，美国波士顿大学02215，美国7 7号电气和计算机工程系马萨诸塞州02215，美国9号物理与天文学学院，南安普敦大学，南安普敦SO117 1BJ，英国10 istituto di fotonica e nanotecnologiei ifn - CNR，CNR，CNR，38123 POVO，38123 POVO，TRENTO，TRENTO，TRENTO，ITALY 11 FONDALYE BRUNOO KESSLO（ITAZIONE BROUNO）123 3812222381238128812881288112388112881128811 pEROSE＆3812888812。 A*Star量子创新中心（Q.INC），材料研究与工程研究所（IMRE），
检替滨在恶性脑膜瘤细胞中的功效
脑膜瘤对手术或辐照的脑膜瘤的客观化学治疗选择在很大程度上是未知的。Human端粒酶逆转录酶（HTERT）启动子甲基化具有随后的TERT表达和端粒酶活性，在大多数高级脑膜瘤中都发现了肿瘤发生的关键特征。因此，作者研究了脱甲基化剂去甲甲他蛋白（5-Aza-2-脱氧胞苷）对脑膜瘤细胞中存活和DNA甲基化的影响。方法在两种良性（HBL-52和Ben-Men 1）和一种恶性（Iomm-Lee）脑膜瘤细胞系中，研究了在与Decitabine与Decitabine孵育之前和孵育后，研究了在与Decitabine孵育之前和孵育培养之前研究的。与DNA甲基化分析一起探索了解替滨对DNA甲基化的整体作用。在Iomm-Lee和Ben-Men 1中发现了高水平的TERT表达，端粒酶活性和HTERT启动子甲基化，但在HBL-52细胞中没有发现。decitabine诱导剂量依赖性的显着降低，并在Iomm-Lee中与剂量从1至10 µm孵育后，在HBL-52或Ben-Men 1细胞中诱导了剂量依赖性降低。然而，Iomm-Lee细胞的作用与TERT表达，端粒酶活性或HTERT启动子甲基化无关。全基因组甲基化分析表明，在德替替替替替替替象敏感的Iomm-Lee中药物给药后，14个DNA区域的脱甲基化明显，但在耐替替替他的HBL-52细胞中却没有。结论决定滨在高级脑膜瘤细胞系中降低了增殖和生存能力。差异甲基化区域的11个基因的启动子区域，包括几种癌基因和肿瘤抑制基因，这些基因尚未在脑膜瘤中描述。取代滨的作用是独立的，但与不同肿瘤抑制基因和癌基因的启动子的DNA甲基化变化有关。
FEMS2023-摘要书.pdf
我们发现，与含有 8 个或更少典型 sgRNA（“sg0”-“sg8”）的样本（Ct：26.3，15.9 – 32.5）相比，含有全套 9 个典型 sgRNA（“sg9”）的样本与粗病毒载量（Ct：19.0，11.3 – 27.7）呈显著正相关（p ≤ 0.001）。sgORF7b 表达最少，在含有部分典型 sgRNA 的样本中 96.7% 未检测到。含有“sg9”模式的样本收集较早（早期 63.3% vs 晚期 27.4%）。9 个典型 sgRNA 的检测率变化与粗病毒载量和取样日相关，但与年龄、性别和肺炎无关。接收者操作特性 (ROC) 曲线分析表明，检测全套 9 个典型 sgRNA（AUC = 0.91，95% CI 0.88-0.94）、sgRNA ORF7b（0.90，0.87 – 0.93）和 sgORF7a（0.89，0.84 – 0.93）与 BA.2 和 D614G 变体的粗病毒载量表现出最佳关联。
使用粗图>在看不见的环境中的机器人导航
摘要 - 公制占用图广泛用于机器人导航系统中。但是，当机器人被部署在看不见的环境中时，构建准确的度量图会耗时。可以使用粗图直接在以前看不见的环境中直接导航？在这项工作中，我们提出了粗大地图导航器（CMN），这是一个可以使用不同的粗图在看不见的环境中执行机器人导航的导航框架。为此，CMN解决了两个挑战：（1）新颖而现实的视觉观察； （2）粗图上的误差和错位。为了解决在看不见的环境中的新型视觉观测，CMN了解了一个深刻的感知模型，该模型将视觉输入从各个像素空间映射到本地占用网格空间。为了解决粗图上的误差和未对准，CMN使用预测的局部占用网格作为观测值扩展了贝叶斯过滤器，并直接在粗图上保持信念。使用最新信念，CMN提取了全球启发式向量，该向量指导计划者找到本地导航行动。经验结果表明，CMN在看不见的环境中实现了高导航的成功率，明显优于基准，并且对不同的粗图形具有鲁棒性。
人工智能可以通过数字皮肤图像检测出猴痘吗？
摘要 — 迄今为止，已有 75 个国家报告了猴痘疫情，该疫情正在全球迅速蔓延。猴痘的临床特征与天花相似，而猴痘的皮肤病变和皮疹通常与其他痘相似，例如水痘和牛痘。这些相似之处使得医疗保健专业人员通过检查病变和皮疹的外观来检测猴痘具有挑战性。此外，由于在当前疫情爆发之前猴痘很罕见，医疗保健专业人员之间存在知识差距。受人工智能 (AI) 在 COVID-19 检测中取得成功的推动，科学界对使用人工智能从数字皮肤图像中检测猴痘表现出了越来越浓厚的兴趣。然而，缺乏猴痘皮肤图像数据一直是使用人工智能进行猴痘检测的瓶颈。因此，最近，我们推出了 2022 年猴痘皮肤图像数据集，这是迄今为止同类数据集中规模最大的数据集。此外，在本文中，我们利用该数据集研究了在皮肤图像上使用最先进的 AI 深度模型进行猴痘检测的可行性。我们的研究发现，深度 AI 模型在从数字皮肤图像中检测猴痘方面具有巨大潜力（准确率为 85%）。然而，要实现更强大的检测能力，需要更大的训练样本来训练这些深度模型。
检测到的物体的金属探测器信号印记 - CORE
人道主义排雷任务是将操作员安全和时间消耗作为关键问题的活动。为了提高我们一直在使用的 ATMID 金属探测器的识别能力，我们扩展了探测器的功能，在探测器头部安装了惯性测量单元 (IMU)，并辅以两个光学距离传感器。这使我们能够根据 IMU 在所有三个轴上测量的加速度和角速率进行航位推算。光学距离传感器已用于补偿目的和初始距离测量。我们的主要目标是将探测器感测到的磁性印记与其头部的精确定位互连，从而估算印记尺寸及其位置。由于基于低成本微机电系统 (MEMS) 的 IMU 实现，我们不得不处理不稳定的航位推算结果。为此，我们使用了我们设计的复杂磁标记 (CMM)，它可以标出搜索区域，并为我们在其两个边缘提供精确定位。本文的主要贡献在于研究和识别 CMM 磁印特征及其与 CMM 在排雷过程中使用的各个方面及其条件相关的差异。根据几个实验室实验研究和分析了 CMM 的特性，并给出了结果。
检查在电动汽车电池使用中发挥的关键作用
根据 NITI Aayog (2022) 的数据，印度电动汽车电池再利用市场的增长将从 2023 年的 2 GWh 增加到 2030 年的 128 GWh。为了加快这一增长速度，应重点改进当前的检测技术和政策，以确保电池的安全和可持续的可重复使用性和可回收性。有关退役电动汽车电池测试和认证的法规应成为核心。此外，测试技术的进步将是提高这些流程效率的关键。初创企业也应该抓住这个新兴领域的机遇，利用尖端的检测技术推动电池再利用和回收市场的创新和增长。
用于增强全脑分割的曲率引导粗到精框架
摘要。全脑分割是将整个脑体积划分为解剖标记的感兴趣区域 (ROI)，是脑图像分析中的关键步骤。传统方法通常依赖于复杂的管道，这些管道虽然准确，但由于其复杂性而耗时且需要专业知识。或者，端到端深度学习方法提供快速的全脑分割，但通常会由于忽略几何特征而牺牲准确性。在本文中，我们提出了一种新颖的框架，将以前由复杂的基于表面的管道使用但被基于体积的方法忽略的关键曲率特征集成到深度神经网络中，从而实现高精度和高效率。具体而言，我们首先训练一个粗略的解剖分割模型，重点关注高对比度组织类型，即白质 (WM)、灰质 (GM) 和皮层下区域。接下来，我们使用 WM/GM 接口重建皮质表面，并计算表面上每个顶点的曲率特征。然后将这些曲率特征映射回图像空间，在那里它们与强度特征相结合以训练更精细的皮质分割模型。我们还简化了皮质表面重建和曲率计算的过程，从而提高了框架的整体效率。此外，我们的框架非常灵活，可以将任何神经网络作为其主干。它可以作为即插即用组件来增强任何分割网络的全脑分割结果。在公共 Mindboggle-101 数据集上的实验结果表明，与各种深度学习方法相比，分割性能有所提高，速度相当。