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肺炎链球菌血清型33G
抽象肺炎链球菌（肺炎球菌）是一种人类病原体，负责肺炎，败血症和脑膜炎等多种疾病。胶囊是主要的肺炎球菌毒力因子，由盖帽小多糖（CPS）基因座编码，这是一种重组热点，已导致迄今为止确定的100多种不同的帽多糖类型（血清型）。最近，提出了33倍（也称为10倍）作为推定的新型血清型，但胶囊结构尚未阐明。在这里，我们提供了33倍的深入研究，证明它是一种新的肺炎球菌血清型。在这项研究中，我们在2015年至2022年期间收集了来自健康儿童和肺炎患者（成人和儿童）的12,850名鼻咽拭子（成人和儿童）。我们确定了20个肺炎球菌33x分离株。使用整个基因组测序，我们发现33x CPS基因座是来自肺炎球菌血清群35、10和33的基因的嵌合体以及其他链球菌。通过Quellung反应对33倍肺球运动的血清分型揭示了独特的血清学特征，键入为10b和33b。竞争ELISAS证实，针对33倍的小鼠产生的抗体受到33倍肺炎球菌的抑制，而不是10b或33b。Lastly, the elucidation of the 33X capsule structure revealed that the polysaccharide is distinct from other serotypes, consisting of an O-acetylated hexasaccharide repeat unit of → 5)-β-Gal f -(1 → 3)- β-Glc p -(1 → 5)-β-Gal f 2Ac-(1 → 3)-β-Gal p NAc-(1 → 3）-α-gal p-（1→4）-rib-ol-（5→P→。因此，33倍符合必要的遗传，血清学和生化标准，该标准被指定为一种新的血清型，我们将其命名为33G。
激肽释放酶基因家族变异和过度活动型埃勒斯-丹洛斯综合征
覆盖度在外显子组测序中达到最高，从27.7X到33.6X不等。外显子组的中位覆盖度从14X到100X不等，而基因组测序则从27X到33X不等。从受试者的覆盖度来看，对于外显子组测序，超过58.8%的受试者对所有变异的覆盖度超过10X，对于许多变异，这个值达到了100%。对于15X和20X的覆盖度也是如此，拥有这种覆盖度的受试者比例最低分别为49.9%和35.7%，在很多情况下，这个值达到了100%。对于基因组测序，超过99.1%的受试者对所有变异的覆盖度超过10X，对于许多变异，这个值达到了100%。 15X 和 20X 以上的覆盖率也是如此，具有此类覆盖率的受试者的最低比例分别为 96.0% 和 82.9%，在许多情况下，该值达到 99.3% 和 95.1%。这些来自外显子组和基因组测序的覆盖率统计数据确保了变异调用的高可信度，并强调了我们
清洁科学技术
清洁科学技术（CSTL）在明年推出了两种性能化学品和一个制药中级。它在1HFY25中引入了四个新的阻碍胺光稳定器（HALS）。这些新产品的升级不仅可以驱动收入，还减轻了公司的产品集中风险。CSTL在HALS中具有进口替代机会。CSTL在FY19-23期间的回报率是最好的（ROE 33-45％，ROCE 32-44％）； 195-23财年的EPS复合年增长率为32％。股票以55倍的1年前p/e倍数交易。ROE/ROCE由于资产流失和保证金收缩而在24财年下降到22/21％。我们预计ROE将保持22-25％，而EPS复合年增长率为20％，比24-29E。HALS和即将推出的产品的边缘远低于现有产品篮。该公司在25-26E上投资33亿印度卢比（约占24财年总额的40％），这将使资产营业额降低。我们认为，在45/37/33X FY25E/26E/27E EPS时，估值在上下文上是高度较高的。我们维持清洁科学技术（CSTL）的销售价为1,106印度卢比。
dsnet：用于实时焊接接缝图像分割的动态挤压网络
焊接过程产生的图像噪声（例如弧光，飞溅和烟雾）给基于激光视觉传感器的焊接机器人带来了巨大的挑战，可以定位焊接接缝并准确地进行自动焊接。当前，基于深度学习的方法超过了灵活性和鲁棒性的传统方法。但是，它们的重大计算成本导致与自动焊接的实时要求不匹配。在本文中，我们对卷积神经网络（CNN）和变压器的有效混合体系结构（称为动态挤压网络（DSNET））进行实时焊接接缝分段。更准确地说，开发了一个轻巧的分割框架，以充分利用变压器结构的优势，而无需显着增加计算开销。在这方面，旨在提高其功能多样性的高效编码器已被设计并导致了编码性能的大幅改进。此外，我们提出了一个插件轻巧的注意模块，该模块通过利用焊接接缝数据的统计信息并引入线性先验来产生更有效的注意力权重。使用NVIDIA GTX 1050TI对焊缝图像进行广泛的实验表明，与基线方法Transunet相比，我们的方法将参数的数量减少了54倍，将计算复杂性降低了34倍，并将推理速度提高33倍。dsnet可实现较高的准确性（78.01％IOU，87.64％骰子）和速度性能（100 fps），其模型复杂性和计算负担较低。该代码可在https://github.com/hackerschen/dsnet上找到。