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减少了杜钦肌营养不良患者的脑灌注
divenne肌肉营养不良是由肌营养不良蛋白基因突变引起的，导致缺乏蛋白质肌营养不良蛋白。除了肌肉无力外，患有学习和行为障碍的患者中有很大的比例。我们以前已经表明，与健康对照组相比，这些患者的总脑和灰质体积较小，白质微观结构改变。具有更远端基因突变的患者，预计会影响肌营养不良蛋白同工型DP140和DP427，显示出更大的灰质减少。现在，我们研究了Duchenne肌肉营养不良患者的脑血流量是否改变，因为脑肌营养不良蛋白的脑表达也发生在与脑血管相关的血管内皮细胞和星形胶质细胞中。T1加权解剖学和伪连续的动脉自旋标记脑血流图像是从26例患者和19个Tesla MRI扫描仪上的26例患者和19个年龄匹配的对照组（8-18岁）中获得的。使用部分体积校正进行脑血流的组比较，并在不校正灰质体积的情况下进行。结果表明，患者的脑血流低于对照组（分别为40.0±6.4和47.8±6.3 ml/100 g/min，p = 0.0002）。这种还原与灰质体积无关，表明它们是病理生理学的两个不同方面。缺乏DP140的患者脑血流最低。 救护车和非肉眼患者之间的CBF没有差异。 只有三名患者显示左心室射血分数减少。 发现脑血流与年龄之间没有相关性。脑血流最低。救护车和非肉眼患者之间的CBF没有差异。只有三名患者显示左心室射血分数减少。发现脑血流与年龄之间没有相关性。我们的结果表明，与灰质体积减少无关，杜钦肌营养不良患者的脑灌注会减少。©2016 Elsevier B.V.保留所有权利。
带视频率的视网膜电子纸45,000像素每英寸
摘要：随着对沉浸式体验的需求的增长，显示器的大小和更高的分辨率越来越接近眼睛。但是，缩小像素发射器降低了强度，使其更难感知。电子纸利用环境光进行可见性，无论像素大小如何，都可以保持光学对比度，但无法实现高分辨率。我们显示了由WO 3纳米散件组成的大小至〜560 nm的电气可调节元像素，当显示大小与瞳孔直径匹配时，可以在视网膜上进行一对一的像素 - 示波器映射，我们将其称为视网膜电子纸。我们的技术还支持视频显示（25 Hz），高反射率（〜80％）和光学对比度（〜50％），这将有助于创建最终的虚拟现实显示。主要文本：从电影屏幕和电视到智能手机以及虚拟现实（VR）耳机，显示器逐渐越来越靠近人眼，具有较小的尺寸和更高的分辨率。随着展示技术的进步，出现了一个基本问题：显示大小和分辨率的最终限制是什么？如图1a，为了获得最沉浸和最佳的视觉体验，该显示应与人瞳孔的尺寸紧密匹配，每个像素与视网膜中的光感受器单元相对应。人类视网膜包含约1.2亿光感受器细胞。假设瞳孔直径为8毫米，理想的像素大小为〜650 nm，导致分辨率约为每英寸40,000像素（PPI）。随着像素尺寸收缩，主流发射显示器正在接近其物理极限。这个理论像素大小接近人眼的分辨率极限，代表了显示技术的最终边界，我们将其命名为“视网膜”显示。较小的像素尺寸降低了发射极尺寸，从而导致亮度显着下降，从而使它们越来越难以通过肉眼感知（1，2）。当前，市售的智能手机显示像素通常约为60×60μm²（〜450 ppi），比最终视网膜显示所需的理论尺寸大约10,000倍。已经在这个规模上，肉眼很难感知，尤其是在
在四脑性人>中的皮质grasp电路中解码掌握和语音信号
皮质抓紧网络编码语言的grasps和流程的规划和执行。该网络中的高级皮质区域是用于脑麦克氨酸界面（BMIS）的有吸引力的植入物。 虽然四边形患者执行了掌握运动图像和发声的语音，但从超肉眼回去（SMG），腹侧前的皮层（PMV）和So-超感染性皮质（S1）记录了神经活动。 在SMG和PMV中，五个想象的grasps在视觉提示呈现过程中由神经元种群的结构很好地表示。 在运动图像期间，这些抓取物在所有大脑区域都可以显着解码。 在语音生产过程中，SMG编码了口语掌握类型和五种颜色的名称。 虽然PMV神经元在掌握过程中显着调节其活性，但SMG的神经种群广泛编码运动图像和语音的特征。 一起，这些结果表明，来自人类皮层高级区域的大脑信号可用于抓握和语音BMI应用。该网络中的高级皮质区域是用于脑麦克氨酸界面（BMIS）的有吸引力的植入物。虽然四边形患者执行了掌握运动图像和发声的语音，但从超肉眼回去（SMG），腹侧前的皮层（PMV）和So-超感染性皮质（S1）记录了神经活动。在SMG和PMV中，五个想象的grasps在视觉提示呈现过程中由神经元种群的结构很好地表示。在运动图像期间，这些抓取物在所有大脑区域都可以显着解码。在语音生产过程中，SMG编码了口语掌握类型和五种颜色的名称。虽然PMV神经元在掌握过程中显着调节其活性，但SMG的神经种群广泛编码运动图像和语音的特征。一起，这些结果表明，来自人类皮层高级区域的大脑信号可用于抓握和语音BMI应用。
微生物学CBCS MDSU 2024.DOCX
AIM和座右铭是微生物学系（DOM）旨在消除对肉眼看不见生物生命的好奇心。对这种微观的知识应具有对生活的更深入的了解。It answers how life is sustained (evolution), whether there is life on other planets (exobiology), how do the microorganisms live (cell biology, physiology and genetics), how many different types of microorganisms are there (biodiversity), what is their role, how do they interact with other beings and what are the extremes of their life (biogeochemical cycles-ecology) and whether man can utilize them为了他的利益和持续存在的地球生命，包括生物技术，工业，农业，环境，医疗，食物，水和空气微生物学领域。带有座右铭“揭开隐藏的力量”，试图揭示学生和无形朋友的隐藏力量。
用于激光辅助键合的先进芯片光束对准方法
摘要 在激光辅助键合工艺中检查激光束和芯片是否对准的动作称为芯片束对准。当前的芯片束对准方法是简单的肉眼目视检查，这使得该方法极易受到人为错误的影响，因为它取决于负责它的工程师/操作员的感觉和能力。此外，它缺乏明确的定量评估标准。本研究的目的是开发一种基于计算机视觉算法的无人为错误的芯片束对准方法。专用的图像采集相机与基于计算机视觉的定制软件相结合，成功地将芯片和激光束对准，精度为 0.060 毫米。简单的硬件设置与用户友好的软件相结合，使其成为一种方便的现场使用方法。 关键词 计算机视觉、芯片束对准、激光辅助键合、LAB。
6-2草案，例如MPA的参考条款行动计划波罗的海-2021更新
波罗的海中的生物多样性由于各种人类活动而导致的潮流而恶化，气候变化会加剧其影响。大多数鱼类，鸟类和海洋哺乳动物以及波罗的海的底栖生物和骨髓栖息地目前都不处于健康状态。波罗的海中的近100种宏观（可见肉眼）（大约3.5％的波罗的海宏观特征）被视为被视为处于区域灭绝的危险中，并且在食物网络上的恶化迹象和生态系统水平变得更加广泛，并且变得更加广泛和频繁。在生命周期的至少一部分中，对大多数波罗的海物种对大多数波罗的海物种来说很重要，并且在海床附近的氧气状况较低的地区的广泛分布特别关注。对生物多样性的影响还限制了我们可以从波罗的海生态系统中获得的潜在社会经济利益。
色谱
色谱法是一种基于混合物成分之间的吸附差异分离混合物的技术。有几种色谱法，范围从简单且廉价到精致且昂贵。最简单的方法包括纸色谱法，薄层色谱和色谱柱色谱法。这些方法使用相对便宜的材料，但仅提供定性结果。这些方法将分开液体样品，并且必须具有可见的成分，或者可以通过用紫外线辐射染色或观察来检测。更复杂的方法包括气相色谱和高性能液相色谱法（或高压液相色谱法）。这些不仅提供定性结果，而且还允许进行定量分析。使用这些方法，样品不限于可见分离。气相色谱法（GC）将分离气体的混合物以及挥发性液体的混合物。高性能液相色谱（HPLC）将分开包括无色成分在内的液体样品。这些后两种方法使用肉眼以外的检测系统，并允许进行定量分析。
激光束的阴影
轻，无质量，没有阴影；在普通情况下，光子彼此彼此之间的经历。在这里，我们演示了一个像物体一样起作用的激光束 - 当光束被另一个光源照亮时，光束会在表面上施放阴影。我们观察到一个常规的阴影，从肉眼可以看出，它遵循其落在表面的轮廓上，并遵循物体的位置和形状（激光束）。特别是，我们使用涉及四个原子水平的非线性光学过程。我们能够通过施加另一个垂直激光束来控制透射激光束的强度。我们通过实验测量阴影对激光束功率的对比度的依赖性，最多发现约22％，类似于阳光明媚的一天的树阴影。我们提供了一个理论模型，可以预测阴影的对比。这项工作为制造，成像和照明开辟了新的可能性。©2024 Optica Publishing Group根据Optica Open Access Publishing协议的条款
利用人工智能、机器学习和物联网推动农业发展
摘要：长期以来，人们一直认为农业是满足人们基本需求的主要来源。在印度，农业既是一种必要的就业，也是一个重要的工业部门。为了保持健康的多样性，农民应该进行传统的肉眼观察，生产健康的作物，而不在种植田地或食用此类产品的动物身上使用杀虫剂。在农业过程中，各种机器学习算法为农民提供帮助。创建了土壤分类、作物预测、疾病检测和肥料推荐等系统，使农业更容易。为了获得疾病预测、作物预测和土壤分类建议方法的高精度，使用了 SVM、kNN 和决策树等机器学习算法。物联网在农业中的应用包括洒水器、无人机、机器人、牲畜管理、智能温室等。关键词：机器学习 (ML)、人工智能 (AI)、物联网 (IoT) 第一节 1.1 简介
Kaumarbhritya 中的 Balgrahas（微生物）概念研究
以上所有关于 Grahas 的解释都适用。通过考虑所提到的诗句，人们可以假设 Grahas 是活的有机体，因为它们像寄生虫一样攻击和抓住其他有机体。它们也在有利于其生长的黑暗区域和低温、高湿度环境中茁壮成长，从它们在夜间的活动可以看出。它们是肉眼看不见的，需要特殊的视觉辅助才能看到。因为它们是看不见的，所以它们大概是单细胞和微观的。它们经历不同的生命阶段，改变其大小和形状，如卵、孢子、幼虫、单细胞等（微生物可以在不同的发育阶段改变其大小和形状，例如变形虫）。它们进入人体后会引起人类疾病，这证明它们对人体具有抗原性和致病性。它们会引起人体身体和心理上的紊乱，表明它们具有普遍的痛苦性质。通常，它们不会攻击人体；相反，不道德（错误的生活方式）会使人体容易受到有害物质的侵袭。治疗这些疾病可能相当困难，通常需要专家的建议 [4]。