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光学：阅读策略食谱
在温暖的春天（当）时，莎莉·简（Who）正走到她的英语课上（当时），当她看到约翰尼（谁）站在水上喷泉旁时。约翰尼是七年级班上最大的男孩，他一直称她为“雀斑”（什么）。莎莉（Sally）发誓，如果约翰尼（Johnny）再一次称她为“雀斑”，她会向他展示她70磅的假小子框架可以做什么（为什么）。当她走近约翰尼时，莎莉·简闭上了眼睛，期待着低语的名字。Johnny没想到他说“ Freck”，她会跳下他的背。 到他到达第二个音节时，“ - les”，她的眼睛围着一只手，另一只手抓住了他那长长的棕色头发。 他错开了，将她猛撞在储物柜上，试图拉起辫子使她从背部脱身。 坎贝尔女士跑到教室门的那一刻，萨利从约翰尼的背上跳下来，跑到校长的办公室，甚至可以叫她到办公室。 她已经知道自己的惩罚将在桌子上擦洗口香糖（如何）；然而，约翰尼还不知道他的 - 在摘下牙龈莎莉·简（Gum Sally Jane）的棉布之前，它将在她抓住头发之前藏在她的手中。 现在，每当他称她为“雀斑”时，她只是笑了笑，称他为“鲍迪”。Johnny没想到他说“ Freck”，她会跳下他的背。到他到达第二个音节时，“ - les”，她的眼睛围着一只手，另一只手抓住了他那长长的棕色头发。他错开了，将她猛撞在储物柜上，试图拉起辫子使她从背部脱身。坎贝尔女士跑到教室门的那一刻，萨利从约翰尼的背上跳下来，跑到校长的办公室，甚至可以叫她到办公室。她已经知道自己的惩罚将在桌子上擦洗口香糖（如何）；然而，约翰尼还不知道他的 - 在摘下牙龈莎莉·简（Gum Sally Jane）的棉布之前，它将在她抓住头发之前藏在她的手中。现在，每当他称她为“雀斑”时，她只是笑了笑，称他为“鲍迪”。
阅读习得和阅读障碍的神经基础
阅读是一项必不可少的技能，不仅需要在学校成功，而且要维持越来越有识字社会的高质量生活。技术的变化改变了阅读格式，并提高了扫盲环境的范围和复杂性，从而给基础阅读技能带来了更大的压力。这些技能的发展发生在与学习书面语言的形式和功能相关的相应神经发展及其与口语的关系。学习阅读的困难与成功学习的神经模式有关。因此，对阅读神经基础的研究为扫盲和阅读障碍的发展提供了信息。最近的进步是基于行为和大脑研究的40多年研究所提供的显着基础（Perfetti和Helder，2022年是对这项研究的评论）。该基础建立了有关阅读和学习阅读的认知过程的基本事实，包括对构成印刷单词的身份的正交，语音和语义信息的获取，并由口语和概念知识支持。一个强大的发现是语音知识，例如，对毫无意义的语音段的意识会影响阅读习得和发育阅读障碍。对语音学水平（音素）的意识对于阅读字母写作系统和未能达到这种意识的失败尤其重要。在全球范围内，大多数孩子都学会阅读非字母语言。因此，为了了解阅读发展的普遍性及其使用特定语言和写作系统的变化，跨语言研究很重要。中文阅读引起了最多的研究关注，可以作为字母阅读的比较。例如，语音知识与中国阅读发展有关，就像字母阅读的发展一样。然而，视觉正面知识，视觉知识，形态意识，词汇量，工作记忆和其他一些因素可能与中国儿童识字的语音知识一样重要。
计算机辅助单词阅读干预对小学各年级的影响：一项荟萃分析 Verhoeven, LTW; Voeten, MJM; Segers, PCJ
这项荟萃分析重点关注了自 1995 年以来计算机支持的单词阅读干预措施（基础阅读指导、补充字母拼写、阅读流畅度、补习阅读）对不同语言小学生阅读相关结果指标（字母知识、语音意识、单词和假词阅读、句子和文本阅读、拼写以及向阅读理解的转变）的影响。我们确定了 67 项研究，共涉及 10,734 名小学儿童，从中得出了 694 个效应大小。按照多层次方法，干预措施和结果指标的平均效应大小为 0.36，95% 可信区间（0.28,0.43）。也有证据表明效应大小向阅读理解转变，69 个效应大小平均为 0.21（95% 可信区间 0.13 – 0.29）。不同研究之间，尤其是研究内的比较之间，效应大小差异很大。效果大小受治疗长度、子词级别作为标准变量和加速测试的影响。效果大小取决于对照组条件，即在教育照常的对照条件下，效果大小较高，而在阅读治疗对照条件下，效果大小较低。结论是，技术增强的单词阅读干预措施平均对不同项目类型和不同语言的单词学习的准确性和速度产生中等积极影响。
蓝牙1-D和2-D手持式阅读器1/21 ...
可读代码条形码类型：代码39，代码39，代码32，代码93，代码11，Codabar，Codabar，代码128，GS1-128 / EAN 128，UPC / EAN / JAN（附加），MSI / PLESSEY，UK / PLESSEY，UK / PLESSEY，UK / PLESSEY，IATA，IATA，IATA，IATA，IATA，ITA，ITAVER 2，5，STARTARDILIAL 2，5，MATRIX 2，5，5，5，5，5，5，5，5，5，5，5 Australian Post, China Post, German Post, US Planet, US Postnet, British Post, Intelligent Mail, Japan Post, Korean Post, Dutch KIX Post stacked code types (depending on model selected): PDF417, MicroPDF417, Code 49, Code 16K, Composite, Codablock F 2-D code types (depending on model selected): Data Matrix, QR, MicroQR, Aztec, Maxicode
支持移动设备的多技术阅读器 | Schlage
Schlage® 移动式多技术读卡器旨在简化您的门禁解决方案，并按照您自己的节奏轻松从现有感应系统过渡到安全、加密的卡技术或移动解决方案，而无需更换读卡器。三种可用型号可满足任何需求，并可与多种凭证形式（包括腕带、卡、遥控器和标签）配合使用。
使用长阅读的RNA测序推进基因组注释：Igdrion设施的见解
1。van Dijk El，Jaszczyszyn Y，Naquin D，ThermesC。测序技术的第三次革命是测序技术的简短历史。遗传学趋势2018; 34：666–81。 2。 di Tommaso P，Chatzou M，Floden EW，Barja PP，Palumbo E，NotredameC。NextFlow启用可重现的计算工作流程。 NAT Biotechnol 2017; 35：316–9。 3。 Chen Y，Sim A，Wan YK，Yeo K，Lee JJX，Ling MH等。 与BAMBU的长阅读RNA-seq数据中的上下文感知的转录本定量。 NAT方法2023; 20：1187–95。 4。 Wucher V，Legeai F，HédanB，Rizk G，Lagoutte L，Leeb T等。 feefnc：长期非编码RNA注释及其应用于狗转录组的工具。 核酸研究2017; 45：1-12。遗传学趋势2018; 34：666–81。2。di Tommaso P，Chatzou M，Floden EW，Barja PP，Palumbo E，NotredameC。NextFlow启用可重现的计算工作流程。NAT Biotechnol 2017; 35：316–9。3。Chen Y，Sim A，Wan YK，Yeo K，Lee JJX，Ling MH等。 与BAMBU的长阅读RNA-seq数据中的上下文感知的转录本定量。 NAT方法2023; 20：1187–95。 4。 Wucher V，Legeai F，HédanB，Rizk G，Lagoutte L，Leeb T等。 feefnc：长期非编码RNA注释及其应用于狗转录组的工具。 核酸研究2017; 45：1-12。Chen Y，Sim A，Wan YK，Yeo K，Lee JJX，Ling MH等。与BAMBU的长阅读RNA-seq数据中的上下文感知的转录本定量。NAT方法2023; 20：1187–95。4。Wucher V，Legeai F，HédanB，Rizk G，Lagoutte L，Leeb T等。feefnc：长期非编码RNA注释及其应用于狗转录组的工具。核酸研究2017; 45：1-12。
细菌群落结构中的精细尺度一致性，来自iLlumina上的短读和纳米孔上的长阅读的海洋沉积物
在开发高通量测序仪后，环境原核生物群落通常是通过在16S域上用遗传标记来描述的。然而，由于底漆的选择和读取长度，简短读取测序遇到了系统发育覆盖率和分类分辨率的局限性。在这些关键点上，纳米孔测序（一种适用于长读的元编码的上升技术）被低估了，因为其每读的错误率相对较高。在这里，我们比较了模拟社区中的原核生物群落结构和两个对比的红树林遗址的52个沉积物样本，由16SV4-V5标记上的短读描述（Ca。0.4kpb）通过Illumina测序分析（Miseq，v3），由长读细菌对细菌的描述几乎完整16s（Ca。1.5 kpb）由牛津纳米孔（Minion，R9.2）分析。短读和长阅读从模拟中检索了所有细菌属，尽管两者都显示出与所期待的比例相似的偏差。从沉积物样品中，具有覆盖范围的读数稀有性，在单例过滤后，共同恩赐和Procrustean测试表明，从短读和长长读取的细菌社区结构显着相似，表明位点之间的相当对比度和站点内相干的海岸方向是可比的。在我们的数据集中，分别将84.7和98.8％的短阅读分别分别分配给了相同的物种和属，而不是长阅读所检测到的物种和属。长期16的底漆特异性使其能够检测到309个家庭中的92.2％，而在短16SV4-V5检测到的448属中，有87.7％。长阅读记录了973个未检测到的额外分类单元，其中91.7％被确定为该属等级，其中一些属于11个独家门，尽管仅占长期读数的0.2％。
利用长阅读的组件和机器学习来增强短阅读转座
图1：（a）描述用于检测非参考TE 97插入的读取图信息的图表。简短读取与参考基因组对齐，并读取98，其中一个在对参考基因组中读取，而另一个读取为TE序列99（不一致的映射读取）或读取一对在参考和TE 100序列之间分配的，而TE 100序列（分裂读数）被量化。（b）Teforest管道的概述。输入和输出101个文件显示在椭圆形中，管道中的重要分支点显示在钻石中，管道的102个计算步骤显示在矩形中。（c）IGV中显示的TE插入周围的103个对齐模式的示例。将映射到基因组中其他地方的TE序列104中以颜色显示。105