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imagexpress hcs.ai高内心筛选系统
imagexpress®HCS.AI高内心筛选系统通过高质量的成像和分析来捕捉您的想象力，从而使您可以轻松地获取所需的数据。该系统可配置以符合您的要求，并且可以随着您的研究需求而升级。使您的团队能够从2D和3D细胞分析中获取高清图像和稳健的数据，并利用AI的功率来获得更深入的见解。
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最大限度地提高内部审计效率
虽然实施人工智能可以通过降低成本、提高速度和改善质量来增强审计流程，但内部审计人员需要权衡利弊，因为几乎没有机会立即实现所有好处。他们应该意识到，在人工智能产生真正有意义的影响之前，短期成本往往会增加。例如，将人工智能嵌入审计流程可能需要增加一次性设置和培训成本，这将导致更快、更高质量的审计，或者通过 100% 检查人群实现更高质量的审计，但也可能导致识别多个误报，这可能导致在嵌入新流程时审计流程放缓。
在高内部乳液中与生物相容性聚合物与生物相容性的藻酸钠和2-羟基乙基甲基丙烯酸酯单体合成，作为药物递送底物，释放阿霉素
近年来，生物医学已广泛地集中在开发具有反应性行为和可自定义特性的生物学用途药物输送系统上。在药物载体中，水凝胶可以是合适的选择。由于它们具有特定的表面和结构，可以选择性地维护和运输药物到操作区域，因此它们以有利的时间范围释放，以提供更高的治疗作用。在这里，我们宣布在高内相乳液（HIPES）中宣布聚（藻酸钠（ALG）和2-羟基乙基甲基丙烯酸酯（HEMA））的共聚合物的合成，以产生高度多孔的水凝胶，以产生高度的多孔水凝胶，这些水凝胶已发育为化学疗法药物额肌蛋白（Dox）。可以随着聚合物合成程序中涉及的变量而改变孔隙率的百分比。发达的珠的特征是通过傅立叶变换红外光谱（FTIR），热重分析（TGA）和扫描电子显微镜（SEM）进行表征。在37和42°C的pH 5.4和7.4中研究了体外释放研究，这表明DOX有效地掺入了多孔水凝胶中，并通过pH调节和溶胀损失过程以控制的方式释放。在合成的聚螺旋结构中存在羟基和羧酸基团，增强了所得水凝胶的pH敏感性和肿胀行为，可以选择为响应肿瘤的酸性释放药物，以应对肿瘤的酸性状况，从而为局部局部和有效的癌症治疗提供了有希望的策略和有效的癌症治疗。
通过4D打印智能热孔隙4D结构，可通过4D打印对可能的输送系统的血浆功能化淀粉纳米材料稳定稳定的皮克林高内相乳液
层次上的多孔结构结合了微孔度，中膜性和微孔度，以增强孔隙可及性和运输，这对于开发高性能材料至关重要，用于生物制造，食物和药物应用。这项工作旨在通过3D打印Pickering型高内相乳液（Pickering-iphipes）来开发4D打印的智能分层大孔结构。关键是表面活性（羟基丁基化）淀粉纳米材料的液化，包括淀粉纳米晶体（SNCS）（从蜡质玉米淀粉通过酸水解）或淀粉纳米颗粒（SNP）（SNPS）（通过超声处理获得）。通过使用冷等离子体技术嫁接1,2-叔丁烯氧化物来增强其表面疏水性，改善其聚集，从而获得胶体稳定的拾音器，从而通过每种表面稳定的凝固性凝固性凝聚力来提高其表面疏水性，从而提高其表面疏水性，从而增强其表面疏水性，从而提高其表面疏水性，从而提高其表面疏水性，从而提高其表面疏水性，从而实现来制造功能化淀粉材料的创新程序。 在加入了修改后的SNC或SNP之后，开发了液滴的液滴，从而形成了类似凝胶的结构。 这些皮克林船的3D打印开发了一种高度相互连接的大孔结构，具有具有热响应行为的自组装特性。 作为一种潜在的药物输送系统，这种热重孔3D结构在体温下提供了较低的临界溶液温度（LCST）型相变，可用于生物活性化合物的智能释放领域。来制造功能化淀粉材料的创新程序。在加入了修改后的SNC或SNP之后，开发了液滴的液滴，从而形成了类似凝胶的结构。这些皮克林船的3D打印开发了一种高度相互连接的大孔结构，具有具有热响应行为的自组装特性。作为一种潜在的药物输送系统，这种热重孔3D结构在体温下提供了较低的临界溶液温度（LCST）型相变，可用于生物活性化合物的智能释放领域。
4D打印多键搭配的高内相乳液以组装热响应形状 - 记忆层次分层大孔支架
由于它们在生物制造，吸附，催化和能量转化应用方面具有巨大的潜力，因此人们对制造4D印刷的层次多孔结构从分子水平到宏观尺寸有很大的关注。为此，对于设计创新的构造，必须了解4D打印中智能材料的结构功能关系，而这些构建体不限于任何特定的自由度。在这里，我们报告了通过3D打印pickering型臀部的3D打印，以制造热响应性大量聚合聚合物高的内相乳液（Poly-hipes）。基于水的皮带油的油墨含有甲基纤维素/kappa-carrageenan混合物（非交叉链接）作为连续相，该相通过纤维素纳米晶体和纤维素纳米纤维的混合胶体稳定。基于皮克希的墨水显示出具有出色粘弹性界面特性的非线性和时间依赖性振动响应。在基于热融化的基于挤出的印刷过程中，Pickering-iphes的原位交联很容易地制造出多挑战型，这产生了一系列3D打印的热反应层次层次MAC ROPOLOPORFORFURES。4D打印的对象提出了高度相互连接的敞开多孔结构，该结构本质上具有热响应性。此外，这些4D结构显示出高机械强度，并具有出色的自我恢复性能。我们的结果提供了通过调节乳液配方在不同温度下开发具有形状记忆特征的热响应MAC rop的前景。
Viant 提高内窥镜设备产量并降低其成本
该项目涉及高水平的供应链管理，金属和注塑部件均来自多家供应商。为了支持该项目，Viant：• 投资了自动光学检测设备和经过专门培训的检测员，以确保部件符合严格的尺寸要求• 开发了激光焊接工艺，以方便金属部件的组装• 设计和制造了用于激光焊接和最终组装工艺的工具• 规划和建造了经 ISO 8 认证的洁净室，用于组装此无菌设备
基于具有高内存能力的串联耦合微孔谐振器
摘要：已经提出了片上微区谐振器（MRR）来构建时间延迟的储层计算（RC），该计算提供了有希望的配置，可用于具有高扩展性，高密度计算和易于制造的计算。但是，单个MRR不足以为具有多种内存要求的计算任务提供足够的内存。MRR通过光学反馈波导满足了巨大的记忆需求，但以其较大的足迹为代价。在结构中，超长的光学反馈波导实质上限制了可扩展的光子RC集成设计。在本文中，提出了一个时间删除的RC，该RC是通过利用基于硅的非线性MRR与一系列线性MRRS结合使用的。这些线性MRR具有高质量的因素，为整个系统提供了足够的存储能力。我们在具有多种内存要求的三个经典任务上进行定量分析和评估拟议的RC结构的性能，即Narma 10，Mackey-Glass和Santa Fe Chaiotial Chaotion Chaoticerseries的预测任务。在处理NARMA 10任务时，提出的系统具有超长的基于波导的系统，具有与MRR相当的性能，这需要大量的内存能力。尽管如此，与具有基于光反馈波导的系统的MRR中超长的反馈波导相比，这些线性MRR的总长度明显小于三个数量级。这种结构的紧凑性对光子RC的可伸缩性和无缝整合具有重要意义。
基于高内涵图像的 CRISPR 筛选揭示了 3D 基因组结构的调控因子
目前还没有技术能够有效地筛选新的长距离染色质组织调节剂。在这里，我们开发了一个基于图像的高内涵 CRISPR 筛选平台，该平台结合了新的基于 FISH 的条形码读取方法 (BARC-FISH) 和染色质追踪。我们在人类细胞中进行了功能丧失基因筛选，并从 13,000 个成像靶点扰动组合以及 25 个
人工智能聊天机器人：提高内罗毕大学计算机与信息学系处理学生查询的效率
摘要 人工智能聊天机器人正日益取代人类聊天服务代理，因为机器人能够通过自然语言和人工智能 (AI) 技术与人类交流。研究发现，大学需要提供由人工智能驱动的有效、高效的数字平台，以支持整体虚拟学习 (Alharthi、Spichkova 和 Hamilton，2019)。COVID-19 大流行扰乱了面对面的学习，大多数机构现在已经采用了混合或纯在线学习。在新生以虚拟方式入学的情况下，学生的问询有所增加，传统的人工支持渠道变得无效。这项研究旨在开发一种对话式人工智能聊天机器人，以提高内罗毕大学计算与信息学系 (DCI) 处理学生问询的效率。这项开发研究采用了瀑布式软件开发方法。数据来源是内罗毕大学网站上的内容和 DCI 学生。使用内容分析和结构化访谈来获取数据。自然语言处理 (NLP) 和 LSTM 模型用于构建 AI 聊天机器人 (称为 UniBot)。BLUE 评估方法用于评估 UniBot 在提供准确响应方面的有效性。研究确定聊天机器人的响应与 BLUE 得分为 0.75 几乎完美匹配。还采用了定量方法来评估模型的效率，方法是让 20 名目标学生使用聊天机器人 3 周，并通过问卷给出反馈。从学生的回答中获得的平均分数为 4.10，标准差为 0.59，这意味着 UniBot 实现了提高处理学生查询效率的目标。特别是，与 UniBot 互动的学生表示，该机器人易于使用，可以非常快速地检索所需信息。但是，聊天机器人无法回答它未接触过的主题的问题，并且会留下未回答的问题。在这种情况下，建议聊天机器人提供相关链接或人脉。