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库制备基于经过验证的杂交捕获化学，可从基于DNA和RNA的库中纯化选定的靶标。生物素化的探针与感兴趣的区域杂交，这些区域使用链霉亲和素涂层的磁珠将其拉下，然后洗脱以丰富库池。基于杂交的富集是一种有用的策略，用于分析给定样品中的特定遗传变异，并可靠地测序外部或大量基因（例如，> 50个基因）。它在广泛的输入类型和数量上提供可靠的结果。混合捕获化学具有比扩增子测序的几个优点，包括产生较少的伪影和辍学的数据。此外，杂交捕获化学是融合不可知的，可以检测和表征已知和新型融合。与基于扩增子的方法不同，该方法需要确认性测试，因为可能会出现假阳性，而混合捕获方法高度敏感，并且可以准确地表征已知和新型伴侣的基因融合。
具有多...
摘要：对道路标志的准确检测和解码起着自动驾驶汽车系统的至关重要作用，从而影响道路安全和法规合规性。这项工作提出了一个基于卷积神经网络（CNN）的非常健壮的路标识别系统。它已在包含43种不同类别的路标类别的数据集上进行了培训。自动驾驶应用程序将使用该系统以更高的准确性来可靠的标志分类。cnn使用顺序的层结构，并通过重叠两个5×5卷积层，具有3×3卷积层，并带有Maxpool和辍学层以减少过度拟合。设计优雅的图形用户界面使用户可以上传路标的图片，以进行实时分类。该系统包括用11种印度语言检测到的符号的多语言翻译，并实时使用音频描述。所采用的数据增强技术包括旋转，缩放和翻转 - 模型中鲁棒性的完美定义，这将无缝地适合自动驾驶汽车。
高频脑电图检测与不确定性通过早期出口范式
脑电图（EEG）对于监测和诊断脑疾病至关重要。然而，脑电图信号遭受非脑部伪影引起的扰动，从而限制了其效率。当前的伪影检测管道是渴望资源的，并且严重依赖手工制作的功能。此外，这些管道本质上是决定性的，使它们无法捕获预测性不确定性。我们提出了E 4 g，这是一个高频脑电图检测的深度学习框架。我们的框架利用了早期出口范式，建立了能够捕获不确定性的模型的隐性集合。我们将对坦普尔大学的脑电图施工（v2.0）进行评估，以实现现状的分类结果。此外，E 4 g提供了良好的不确定性指标，可与采样技术相吻合，例如仅在一次前传球中蒙特卡洛辍学。e 4 g为支持临床医生在环框架中的不确定性感知人工检测打开了大门。
![arxiv：2012.15294v1 [eess.iv] 2020年12月30日](/simg/4\440d22a9e2e4d8344dbfe06477ccfb76b9f91828.webp)
arxiv：2012.15294v1 [eess.iv] 2020年12月30日
摘要。3D磁共振图像（MRI）中脑肿瘤分割的自动化是评估疾病的诊断和治疗的关键。近年来，卷积神经网络（CNN）在任务中显示出改善的结果。但是，在3D-CNN中，高内存消耗仍然是一个问题。此外，大多数方法不包含不确定性信息，这在医学诊断中尤其重要。这项工作研究3D编码器培训架构，该体系结构接受了基于贴片的技术，以减少记忆消耗并降低不平衡数据的效果。然后使用不同的训练模型来创建一个集合，以利用每个模型的属性，从而增加性能。我们还分别使用测试时间辍学（TTD）和数据启动（TTA）引入了Voxel的不确定性信息。另外，提出了一种混合方法，有助于提高分割的准确性。这项工作中提出的模型和不确定性估计测量已在Brats'20挑战中针对肿瘤分割和不确定性估计。
光学连贯性层析成像血管造影...
与荧光素血管造影（FA）相比，DR的黄金标准诊断标准，八颗八颗有助于评估视网膜微瘤状况。作为需要静脉穿刺和染料输注的方法，FA是侵入性且耗时的。此外，FA仅提供二维图像[3，4]。加上，深毛细血管（DCP）的八八图比其FA图像清晰。此外，在测量中央凹性血管区（FAZ）[5]时，八八颗粒的观察者间变异性比FA较小。八八人在诊断DR方面具有几个独特的优势。它具有在微血管异常（MAS）（MAS）之前检测到的早期迹象的能力，这些迹象包括毛细血管辍学，扩张的毛细血管环和毛细管分支[6]。此外，它可以检测一些未被FA捕获的MAS [7，8]并识别MAS和受影响的毛细血管丛的位置[9]。考虑到其清楚地识别增殖膜和后透明膜之间的结构关系[10-12]，八
引用Nawaz T，Awan T，Zahoor H，Gul R，Bibi S，Uddin A，Abbas G，Ghafoor SU，Belay SA，Rehman A，Rehman A，Li X-G和Tabassum S（2025）突变分析
结果：与对照组相比，AC患者的平均MG长度为4.48±1.04 mm（4.72±0.94 mm）。AC患者中央5个腺体的平均长度为4.94±1.67 mm，也比对照组的中央5个腺体（5.38±1.42 mm）短。与对照组相比，AC患者的中央5个腺体面积（1.61±0.64 mm 2）降低（1.79±0.62 mm 2）。。在过敏组（8.65±6.31 s）中，非侵入性的第一个撕裂纤维分裂时间比对照组（10.48±2.58 s）短（p <0.05）。与对照组（0.97±0.30）相比，过敏组的结膜拥塞更高（1.1±0.52）（p <0.05）。过敏组（8.33±7.6）的OSDI评分高于对照组（4.00±0.50）（p <0.05）。相关性分析表明，腺辍学比与男性性别呈正相关，并且与年龄和OSDI分数负相关。此外，尽管Mg数量增加，但仍未提高泪液稳定性。
教育工作者在教学中使用人工智能（AI）和数据的道德准则
学校通常会处理大量的教育数据，包括有关学生、家长、教职员工、管理层和供应商的个人信息。在教育领域收集、使用和处理的数据通常被称为“教育数据”。这些数据包括记录在学生信息系统中的数据，例如教育成就、家长姓名、评估成绩，以及使用数字工具时产生的微观层面数据。当学生与数字设备交互时，他们会产生数字痕迹，例如鼠标点击、打开页面的数据、交互事件的时间或按键。在课堂上使用智能辅导系统 (ITS) 时，学习数学或现代语言也会产生学习活动痕迹。所有这些数据可以结合起来，捕捉每个学生的在线行为。这种类型的痕迹数据（数字使用和学习活动痕迹）通常用于学习分析 (LA)。学生信息系统中的数据可以进一步用于资源和课程规划以及预测辍学和指导。
人工智能技术在教育领域的冒险：
众所周知，最近对人工智能技术的研究是由不同的科学分支进行的。其中一个提到的科学分支是教育。近年来，教育领域人工智能研究的快速增长引起了研究人员的关注。在此背景下，本研究的目的是分析教育研究中人工智能技术期刊出版物的文献计量方面。使用 R-Studio 工具检查从 Web of Science 数据库收集的数据集。文章允许的唯一索引字段是 SSCI、SCI-Expanded 和 ESCI。根据研究结果，近年来关于人工智能技术的期刊文章似乎显着增加。美国、中国和西班牙是这方面最多的国家。尽管土耳其和俄罗斯是十大生产力国家之一，但它们却是没有国际合作的国家之一。研究发现，关于人工智能的期刊文章非常关注辍学、聊天机器人、语言学习、学生参与和表现、电子学习和协作学习等主题。我们希望这项研究能够为想要研究人工智能技术的学者提供一个总体的概述。
基于技术的EBD学生的自我监控以改善学术参与
患有情感和行为障碍（EBD）的学生代表美国5.45％的残疾青年（国家教育统计中心[NCES]，2022年），并经历了许多负面的短期和长期结果。具体来说，具有EBD的学生表现出不适当的行为，学术问题和人际关系差（Landrum等，2003），这会导致班级失败并以比其他残疾类别中的同龄人和学生更高的速度辍学（Cipriano et al。 2011）。因此，他们在家庭和学校环境中面临着与老师，同伴，父母和兄弟姐妹发生冲突的逆境（Kauffman＆Landrum，2009; Menzies等，2009; Walker等，2004）。因此，高中后的结果很差。例如，许多患有EBD的青年在高中毕业后没有从事任何教育活动，而那些学分的学分比其他任何残疾类别中的学生都少（Cipriano等，2018； Newman等，2011）。此外，患有EBD的学生比通常发展同龄人的学生更有可能经历失业，滥用药物，监禁和离婚（Offerman等人，2022年）。很明显，在学校需要中断这种负面轨迹的干预措施。
一种用于大脑年龄建模的不确定性感知、可共享、透明的神经网络架构
根据神经影像数据预测的年龄与实际年龄之间的偏差已被确定为跨疾病大脑变化的敏感风险标记，并逐渐成为生物年龄研究的基石。然而，该领域的基础机器学习模型不考虑不确定性，因此会将结果与训练数据密度和变异性混淆。此外，现有模型通常基于同质训练集，通常未经独立验证，并且由于数据保护问题而无法共享。在这里，我们引入了一个不确定性感知、可共享且透明的蒙特卡洛辍学复合分位数回归 (MCCQR) 神经网络，该网络基于来自德国国家队列的 N = 10,691 个数据集进行训练。MCCQR 模型可在高维神经影像数据中提供稳健、无分布的不确定性量化，与现有模型相比，可实现更低的错误率。在两个例子中，我们证明它可以防止虚假关联并提高检测异常大脑衰老的能力。我们公开了预训练模型和代码。