XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAccurate
备忘录：使用精确的无细胞表达平台检测MicroRNA-RISC的微备忘录传感器
循环microRNA已成为各种疾病的潜在预后生物标志物。它们用作细胞发出的微备忘录，科学家可以拦截以获得对细胞和疾病状态的实时见解。但是，建立标准化的microRNA检测平台仍然是一个挑战。在这里，我们使用三种不同的RNA聚合酶将RNA诱导的沉默复合物（RISC）整合到一个复杂的无细胞合成遗传回路中，创造了一种创新的MicroRNA生物传感器，该生物具有敏感，精确和成本效益。RISC在隔离过程中保护microRNA降解，并确保消除虚假目标相互作用，从而增强检测鲁棒性。以81 pm的检测限制，可负担性以及按需使用的可能性，该系统被证明是强大的miRNA感应工具。关键字：microRNA传感器，microRNA诊断，RNA诱导的沉默复合物，Argonaute蛋白，无细胞系统，基因回路，Sigma抗sigma因子
人工智能在医疗实验室中的应用确保准确
1。在医疗实验室中的AI介绍（POC）客户反馈数据（2018年）确定了两个有问题的测试和自我报告的主题，这表明诸如Liebman和Conrad的R＆D阶段之类的过程很重要，但可能不足以确保在所有情况下都能准确收集样品。这是一个问题，因为疾病控制中心（CDC）归因于造成所有实验室错误的46-68％的46-68％，其中35％是由于样本收集错误，可能导致诸如误诊，不正确的药物给药和患者不适等后果。这尤其令人担忧，因为此阶段完全或部分地在客户的控制之下。此外，Church（2012）最近发现，许多客户没有遵循建议的程序，例如在指纹之前直接使用旋转栅门或水槽。目前，尚不清楚这些发现在多大程度上推广到现场样本收集的标准实践。因此，在收集单一的新鲜血液毛细血管时，问题可能会在干燥的毛细血管血液的收集中识别出可能也有问题。因此，需要进一步的研究，随着世界在线的越来越多，将这项研究扩展到健康科学环境非常重要，尤其是与毛细血管血液的收集有关[1]。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
使用 MIDAS v3 和 StrainPGC 准确估计宏基因组数据中的种内微生物基因含量变异
A 美国加利福尼亚州旧金山格拉德斯通数据科学与生物技术研究所 B 美国加利福尼亚州旧金山陈-扎克伯格生物中心旧金山分校 C 加拿大艾伯塔省卡尔加里大学生物医学工程系 D 以色列雷霍沃特魏茨曼科学研究所计算机科学与应用数学系 E 以色列雷霍沃特魏茨曼科学研究所分子细胞生物学系 F 美国加利福尼亚州旧金山加利福尼亚大学胃肠病学系 G 美国加利福尼亚州旧金山加利福尼亚大学医学系贝尼奥夫微生物组医学中心 H 美国加利福尼亚州旧金山加利福尼亚大学流行病学与生物统计学系
与牛津纳米孔测序和甲基化诱导的误差的降低的准确细菌爆发
我们的研究调查了牛津纳米孔技术的有效性，通过重新陈述33个长达3年的克雷伯氏菌肺炎爆发的33个分离株，并以Illumina的短阅读测序数据作为参考点。我们通过对牛津纳米孔技术测序的基因组进行CGMLST和系统发育分析检测到相当大的基本误差，从而导致从暴发群集中错误排除某些与暴发有关的菌株。附近的甲基化位点会导致这些误差，也可以在肺炎K. k. tneumoniae以外的其他物种中找到。基于这些数据，我们探讨了基于PCR的测序和掩盖策略，这些策略既成功解决这些不准确性，又可以确保准确的爆发追踪。我们将掩盖策略作为生物信息学工作流（MPOA），以无参考的方式识别和掩盖有问题的基因组位置。我们的研究强调了使用牛津纳米孔技术对原核生物进行测序的局限性，尤其是用于研究暴发。对于牛津纳米孔技术无法等待进一步的技术发展的时间关键项目，我们的研究建议我们基于PCR的测序或使用我们提供的生物信息学工作流。我们建议在发布结果时应提供基于质量的基因组质量基因组。
DRB® 推出 AI 增强型车牌识别系统，实现最准确、最高效的洗车操作 俄亥俄州阿克伦 – 2024 年 10 月 16 日 – Vontier 公司 (NYSE: VNT) 旗下的领先洗车和车辆护理技术提供商 DRB 很高兴地宣布推出其 AI 增强型车牌识别 (AI-LPR) 系统，这是对其已经先进的 LPR 技术的重大升级。AI-LPR 有望在洗车的运营效率、准确性和客户满意度方面树立新标准。
DRB 是 Vontier (NYSE: VNT) 旗下子公司，Vontier 是一家全球性工业技术公司，致力于将生产力、自动化和多能源技术结合起来，以满足快速发展、更加互联的移动生态系统的需求。凭借领先的市场地位、数十年的领域专业知识和无与伦比的产品组合广度，Vontier 改变了世界的移动方式——为我们的客户和地球提供智能、安全和可持续的解决方案。Vontier 拥有持续改进和创新的文化，这种文化建立在 Vontier 业务系统的基础上，并受到全球同事的欢迎。有关 Vontier 的更多信息，请访问公司网站 www.vontier.com。
Polaris：具有磁性星座的移动机器人的准确，无远见的信托
信托标记在移动机器人中是必不可少的，包括其姿势校准，上下文感知和导航。然而，现有的基准标记仅依赖于基于视觉的感知，而这种看法遭受了遮挡，能量开销和隐私泄漏等限制。我们提出了北极星，这是第一个基于新颖的，全堆栈的磁性传感的无视力标记系统。北极星即使在NLOS方案中也可以实现可靠，准确的姿势估计和上下文感知。其核心设计包括：（1）一种新型的数字调制方案，磁取向迁移键合（MOSK），可以编码关键信息，例如航路点和使用Passive Magnets的坐标； （2）一个强大而轻巧的磁传感框架，用于解码和定位磁性标签。我们的设计还为北极星提供了三个关键特征：足够的编码容量，可靠的检测准确性和低能消耗。我们已经建立了一个北极星的端到端系统，并在现实世界中进行了广泛的测试。测试结果表明北极星以达到高达0.58 mm和1°的姿势估计，功率消耗仅为25.08 mW。
研究论文对 X 射线在精准疾病中的作用的批判性分析
摘要 X 射线是当今治疗管理中的一项基本技术，可诊断多种疾病并决定正确的处方剂量以改善患者的生活。本文旨在探索 X 射线作为诊断工具在疾病过程中的功能及其对治疗程序的影响，特别关注真实图像在制定药物治疗方案中的作用。通过文献综述和研究案例，我们研究了 X 射线诊断在肺炎、骨折和骨质疏松症等多种疾病的药物管理中的作用。本研究强调了药剂师的团队合作，根据放射图像的特点个性化调整药物治疗方案，这是准确成像和准确药物治疗之间完美联系的标志。医疗环境中的这种综合功能不仅改善了设备的诊断功能，而且还改善了为患者提供最佳治疗的功能，强调将改进的成像技术与最佳药物管理策略相结合。关键词：X 射线技术、疾病诊断、药理管理、医学成像、放射学、诊断准确性、成像方式、临床结果、药物监测、放射成像、药房实践 *通信作者：电子邮件：mgahtani@kau.edu.sa 收到日期：2024 年 7 月 2 日 接受日期：2024 年 8 月 5 日 DOI：https://doi.org/10.53555/AJBR.v27i3.1625 © 2024 作者。本文根据知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可 (CC BY-NC 4.0) 条款发布，允许在任何媒体中进行非商业性无限制使用、分发和复制，但必须提供以下声明。 “本文已发表在《非洲生物医学研究杂志》上” 简介 荧光透视或 X 射线成像方法于 19 世纪末引入，至今仍是医学界最有用的诊断工具之一。它提供了一种非侵入性的方法，可以有效地描绘身体内部部位，尤其是骨骼和胸部器官，这对于诊断骨折、感染、肿瘤和肺部疾病至关重要。它是
在复杂包装工厂环境下进行精确抓握的新型机器人抓握框架（2024年9月）
抽象作为实际包装场景中的抓地力行为很容易受到各种干扰的影响，视觉抓握预测系统遭受了稳健性和检测准确性低的差。在这项研究中，已经提出了一个以线性全球注意机制为基础的智能机器人抓手框架（RTNET），以实现在实际包装工厂场景中实现高度稳健的机器人掌握的预测。首先，为了减少计算资源，在机器人抓握过程中已经开发了一种优化的线性注意机制。然后，已对本地窗口转换算法进行了调整，以收集功能信息，然后通过向上和下采样的层次设计集成全局功能。为了进一步改善开发的框架，可以通过减轻噪声干扰的能力，建立了一种自称的特征体系结构，以增强其强大的学习能力。此外，已经生成了真正的操作环境中的握把数据集（RealCornell），以实现对真实抓地力的过渡。为了评估所提出的模型的性能，在Cornell数据集，实核数据集和实际场景上对其掌握的预测进行了实验检查。结果表明，RTNET在Cornell数据集上的最大准确度为98.31％，在复杂的RealCornell数据集上达到了93.87％。在考虑实际包装情况下，所提出的模型还证明了在抓住检测方面的准确性和鲁棒性水平很高。综上所述，RTNET对包装行业的机器人握把的高级部署和实施提供了宝贵的见解。
FACET：使用椭圆建模实现快速准确的基于事件的眼动追踪，实现扩展现实
摘要 — 眼动追踪是扩展现实 (XR) 中基于凝视的交互的关键技术，但传统的基于帧的系统难以满足 XR 对高精度、低延迟和低功耗的要求。事件摄像机由于其高时间分辨率和低功耗而提供了一种有前途的替代方案。在本文中，我们提出了 FACET（快速准确的基于事件的眼动追踪），这是一种端到端神经网络，可直接从事件数据输出瞳孔椭圆参数，针对实时 XR 应用进行了优化。椭圆输出可直接用于后续基于椭圆的瞳孔追踪器。我们通过扩展带注释的数据并将原始掩模标签转换为基于椭圆的注释来训练模型，从而增强了 EV-Eye 数据集。此外，采用了一种新颖的三角损失来解决角度不连续性问题，并提出了一种快速因果事件体积事件表示方法。在增强版 EV-Eye 测试集上，FACET 实现了平均瞳孔中心误差 0.20 像素，推理时间为 0.53 毫秒，与现有技术 EV-Eye 相比，像素误差和推理时间分别减少了 1.6 倍和 1.8 倍，参数和算术运算减少了 4.4 倍和 11.7 倍。代码可在 https://github.com/DeanJY/FACET 上找到。