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图。4：主题1（S1）和股直肌的EMG预处理示例：（a）原始EMG，（b）DC去除，（c）频谱信号，（d）Butterworth高通滤波，（e）Butterworth低通滤波，（f）
地中海饮食和事件2型糖尿病的营养生物标志物评分：来自Medley随机对照试验的数据的综合分析和Epic-Interact Case-Cohort研究
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4 Baker J.，Hoskins R.和Butterworth T.（2019）。 生物多样性净收益。 开发的良好实践原则：实用指南。 Ciria，伦敦。 5 Defra（2024）。 法定生物多样性指标：用户指南：2024年2月的日期。 伦敦环境食品与农村事务部。 6 Baker J.，Hoskins R.和Butterworth T.（2016）。 生物多样性净收益。 开发的良好实践原则。 Ciria，伦敦。 7 UKHAB LTD（2023）。 英国栖息地分类版本2.0。 UKHAB LTD，Stockport。 8 Defra（2024）。 法定生物多样性指标：技术附件1：条件评估表和方法论：2024年2月的日期。 伦敦环境食品与农村事务部。4 Baker J.，Hoskins R.和Butterworth T.（2019）。生物多样性净收益。开发的良好实践原则：实用指南。Ciria，伦敦。 5 Defra（2024）。 法定生物多样性指标：用户指南：2024年2月的日期。 伦敦环境食品与农村事务部。 6 Baker J.，Hoskins R.和Butterworth T.（2016）。 生物多样性净收益。 开发的良好实践原则。 Ciria，伦敦。 7 UKHAB LTD（2023）。 英国栖息地分类版本2.0。 UKHAB LTD，Stockport。 8 Defra（2024）。 法定生物多样性指标：技术附件1：条件评估表和方法论：2024年2月的日期。 伦敦环境食品与农村事务部。Ciria，伦敦。5 Defra（2024）。法定生物多样性指标：用户指南：2024年2月的日期。伦敦环境食品与农村事务部。6 Baker J.，Hoskins R.和Butterworth T.（2016）。 生物多样性净收益。 开发的良好实践原则。 Ciria，伦敦。 7 UKHAB LTD（2023）。 英国栖息地分类版本2.0。 UKHAB LTD，Stockport。 8 Defra（2024）。 法定生物多样性指标：技术附件1：条件评估表和方法论：2024年2月的日期。 伦敦环境食品与农村事务部。6 Baker J.，Hoskins R.和Butterworth T.（2016）。生物多样性净收益。开发的良好实践原则。Ciria，伦敦。 7 UKHAB LTD（2023）。 英国栖息地分类版本2.0。 UKHAB LTD，Stockport。 8 Defra（2024）。 法定生物多样性指标：技术附件1：条件评估表和方法论：2024年2月的日期。 伦敦环境食品与农村事务部。Ciria，伦敦。7 UKHAB LTD（2023）。 英国栖息地分类版本2.0。 UKHAB LTD，Stockport。 8 Defra（2024）。 法定生物多样性指标：技术附件1：条件评估表和方法论：2024年2月的日期。 伦敦环境食品与农村事务部。7 UKHAB LTD（2023）。英国栖息地分类版本2.0。UKHAB LTD，Stockport。8 Defra（2024）。法定生物多样性指标：技术附件1：条件评估表和方法论：2024年2月的日期。伦敦环境食品与农村事务部。
GR回收新闻通讯2024 VOL5
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在细胞的监督分类中优化特征提取和分类器的组合组合Xhoena polisi duro 1,2*，Arban UKA 2，Griselda alushllari 2，Albana Ndreu Halili 3，Dimitrios A. Karras A. Karras A. Karras 2，Nihal Engin vrana vrana 4 1 Informatics obs s. noli oblia，“ fan nori”，koria，koria，koria，korica，korica，korica，korka，korka，“ korcua”。 xpolisi@epoka.edu.al（X.P.D.）。2埃波卡大学计算机工程系，阿尔巴尼亚蒂拉纳市； auka@epoka.edu.al（a.u.）galushllari@epoka.edu.al（G.A。）dkarras@epoka.edu.al（d.a.k.）3西巴尔干大学医学系，阿尔巴尼亚提拉娜； albana.halili@wbu.edu.al（a.n.h。） 4法国斯特拉斯堡的Spartha Medical； evrana@sparthamedical.eu（N.E.V.） 摘要：医学领域的发展已经开放了在个性化患者层面进行分析的机会。 可以进行的重要分析之一是对工程材料的细胞反应，最合适的非侵入性方法是成像。 这些细胞的图像是未染色的Brightfield图像，因为在存在生物材料和流体的情况下，它们是从多参数微流体室获取的，这些室可能会随着时间的流逝而改变光路的长度，因为细胞的健康状态被监测。 这些实验条件导致具有独特照明，纹理和噪声频谱的图像数据集。 本研究通过将特征提取体系结构和机器学习分类器结合起来，探讨了监督细胞分类的优化，并重点介绍了生物材料风险评估中的应用。 1。 简介3西巴尔干大学医学系，阿尔巴尼亚提拉娜； albana.halili@wbu.edu.al（a.n.h。）4法国斯特拉斯堡的Spartha Medical； evrana@sparthamedical.eu（N.E.V.）摘要：医学领域的发展已经开放了在个性化患者层面进行分析的机会。可以进行的重要分析之一是对工程材料的细胞反应，最合适的非侵入性方法是成像。这些细胞的图像是未染色的Brightfield图像，因为在存在生物材料和流体的情况下，它们是从多参数微流体室获取的，这些室可能会随着时间的流逝而改变光路的长度，因为细胞的健康状态被监测。这些实验条件导致具有独特照明，纹理和噪声频谱的图像数据集。本研究通过将特征提取体系结构和机器学习分类器结合起来，探讨了监督细胞分类的优化，并重点介绍了生物材料风险评估中的应用。1。简介分析了三种细胞类型（A549，BALB 3T3和THP1）的Brightfield显微镜图像，以评估Inception V3，Squeeze Net和VGG16架构与分类器与包括KNN，决策树，随机森林，Adaboost，Adaboost，Neural Networks和Natan bayes的分类器配对的影响的影响。使用信息增益降低维度，以提高计算效率和准确性。使用不同参数的Butterworth过滤器用于平衡图像特征和降噪的增强，从而在某些情况下提高了分类性能。实验结果表明，与神经网络配对时，VGG16体系结构可实现通过不同指标衡量的更高分类精度。与未经过滤的数据集相比，使用Butterworth过滤器时的精度提高了，并且各种Butterworth滤波器之间的差异表明了优化这些类型图像的过滤器参数的重要性。关键字：生物材料风险评估，细胞图像分类，分类器，特征提取，个性化医学，监督分类。
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获得技术捐赠：通过沟通提高本地技术的可及性 维持 3S03：实施可持续变革
我们感谢社区项目冠军 Sanya Sharma 和 Gregory Iarusso 在整个项目过程中给予的大力指导；感谢麦克马斯特大学学术可持续发展项目办公室的 Kate Whalen 博士和 Nathan Butterworth 帮助我们实现目标；感谢麦克马斯特大学技术服务和设施服务部门的工作人员对 ACCESS Tech 的协作领导和持续支持；感谢 Green Tech 帮助我们负责任地回收无人认领的电子产品；感谢麦克马斯特学生俱乐部转发我们的社交媒体帖子；感谢 Empowerment Squared 持续合作并向有需要的社区分发物品；感谢捐助者和升级回收者帮助活动取得成功。
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