摘要 — 现代神经调节系统通常提供大量的记录和刺激通道,这降低了每个通道的可用功率和面积预算。为了在面积限制越来越严格的情况下保持必要的输入参考噪声性能,斩波神经前端通常是首选方式,因为斩波稳定可以同时改善(1/f)噪声和面积消耗。现有技术中,通过基于输入电压缓冲器的阻抗增强器解决了输入阻抗大幅降低的问题。这些缓冲器对大型输入电容器进行预充电,减少从电极吸取的电荷并有效提高输入阻抗。这些缓冲器上的偏移直接转化为电荷转移到电极,这会加速电极老化。为了解决这个问题,提出了一种具有超低时间平均偏移的电压缓冲器,它通过定期重新配置来消除偏移,从而最大限度地减少意外的电荷转移。本文详细介绍了背景和电路设计,并介绍了在 180 nm HV CMOS 工艺中实现的原型的测量结果。测量结果证实,发生了与信号无关的缓冲器偏移引起的电荷转移,并且可以通过所提出的缓冲器重新配置来缓解这种电荷转移,而不会对输入阻抗增强器的操作产生不利影响。所提出的神经记录器前端实现了最先进的性能,面积消耗为 0.036 mm2,输入参考噪声为 1.32 µV rms(1 Hz 至 200 Hz)和 3.36 µV rms(0.2 kHz 至 10 kHz),功耗为 13.7 µW(1.8 V 电源),以及 50 Hz 时的 CMRR 和 PSRR ≥ 83 dB。
抽象背景木质纤维素生物量作为原料具有巨大的生化生产潜力。仍然,源自木质纤维素衍生的水解物的有效液化受到其复杂和异质组成的挑战,以及抑制性化合物的存在,例如呋喃醛。使用微生物联盟,其中两个专门的微生物相互补充可以作为提高木质纤维素生物质升级效率的潜在方法。结果本研究描述了由合成的木质纤维素水解物的同时抑制剂解毒和产生乳酸和蜡酯,并通过确定的酿酒酵母和抗酸细菌的糖含量的共培养物和囊杆菌baylyi adp1。A。Baylyi ADP1显示出存在于水解产物中的Furan醛的有效生物转化,即富含毛细血管和5-羟基甲基甲基甲基甲醛,并且没有与S. cerevisiae竞争的底物,从而强调了其作为同伴的潜力。此外,酿酒酵母的剩余碳源和副产品由A. Baylyi Adp1引向蜡酯的产生。与塞维西亚链球菌的单载体相比,与贝利a a a a a baylyi ADP1的共培养中,酿酒酵母的乳酸生产率约为1.5倍(至0.41±0.08 g/l/h)。结论显示,酵母和细菌的共培养可以改善木质纤维素层的消耗量以及乳酸从合成木质纤维素水解的生产力。关键词乳酸,共培养,排毒,acinetobacter baylyi adp1,酿酒酵母,蜡酯,木质纤维素高排毒能力和通过A. baylyi Adp1产生高价值产物的能力表明,这种菌株是共培养的潜在候选者,以提高酿酒酵母发酵的生产效率和经济学。
[13] Ramjee,S.,Ju,S.,Yang,D.,Liu,X.,Gammal,A.E。,&Eldar,Y。C.(2019)。 快速快速
a. 由于资源丰富,企业可以生产无限的商品和服务。 b. 企业必须分配有限的资源来生产需求旺盛的商品和服务。 c. 当消费者对其产品的需求强劲时,企业不会受到稀缺性的影响。 d. 即使资源充足,稀缺性也会迫使企业减少生产。 3. 以下哪项最能描述稀缺性如何影响个人决策?
对低碳运输的追求显着增加了对锂离子电池的需求。然而,电池制造的迅速增加,没有充分考虑与其生产和材料需求相关的碳排放,这构成了在上游上游大部分排放的威胁。在本文中,开发了生命周期评估(LCA)模型,以说明26个中国各省,20个北美地区和欧洲和亚洲的19个国家 /地区的锂离子电池的摇篮到门口足迹。对已发表的LCA数据的分析显示,关键电池材料的碳排放量相关;它们对自由lib的碳足迹的总体贡献因素而异。4取决于生产路线和来源。探索了生产位置与电池制造的闸门碳足迹之间的联系,预测的中值范围在0.1至69.5 kg CO 2 -eq kWh-1中。在美国和欧洲,肯塔基州和波兰等美国领先的西方电池制造地点与中国竞争对手具有可比的碳排放,甚至超过了几个中国省份的电池制造的碳排放。对Libs碳足迹的材料和能源贡献的这种解决方案对于为政策和决策提供了必不可少的,以最大程度地减少电池价值链的碳排放量。鉴于当前的现状,锂离子电池行业的全球碳足迹预计将在未来十年内每年达到1.0 GT CO 2 -EQ。随着材料供应链的脱碳和电池生产中的节能,每年的估计值较低,估计值为0.5 GT CO 2 -EQ。
糖尿病足溃疡 (DFU) 是影响糖尿病患者的一种严重并发症,超过一半的 DFU 都有感染风险。在这些感染中,约 20% 需要截肢 (1、2)。这是一个值得关注的重要问题,因为因 DFU 而截肢的患者的死亡率很高,预计超过一半的患者会在五年内死亡 (3)。此外,治疗和管理 DFU 及其并发症的经济负担超过了五大癌症,仅在美国,每年的费用就超过 110 亿美元 (4)。随着糖尿病 (DM) 患病率的持续上升,DFU 预计将成为全球卫生系统的更大负担,并且可能是最昂贵的糖尿病并发症之一 (5)。尽管在确定 DFU 治疗的新疗法方面取得了显着进步,但对 DFU 的根本病因和管理的早期诊断仍然具有挑战性。 DFU 愈合受损是一种复杂的发病机制,由多种因素引起,包括糖尿病足部感染、伤口缺血、免疫系统衰竭和血糖控制不佳(6-8)。DFU 管理需要在多个时间点评估感染和缺血情况以便更好地管理,但由于其侵入性,目前这种方法受到限制。由于农村地区无法接触到 DFU 伤口中心和临床专家,这个问题更加严重。因此,临床对用于分析伤口感染和缺血检测的非侵入性工具的需求尚未得到满足,这两个关键因素是伤口愈合受损。近年来,深度学习算法在疾病的检测和诊断方面表现出巨大的潜力,特别是在医学成像、放射学和病理学方面(9-11)。这导致了深度学习图像分析作为一种辅助工具的出现,它支持临床医生进行决策,提高疾病诊断和治疗的效率和准确性(12)。深度学习在糖尿病足溃疡的分类和定位方面也显示出了良好的效果。它在缺血和感染分类方面取得了很高的准确率,分别为 87.5% 至 95.4% 和 73% 至 93.5%(13-16)。此外,研究人员在糖尿病足溃疡定位方面也取得了重大进展,平均精度 (mAP) 值在 0.5782 至 0.6940 之间,F1 分数在 0.6612 至 0.7434 之间(17、18)。尽管取得了这些进展,但其中许多工具仍处于开发的早期阶段,缺乏预测感染、缺血和其他对糖尿病足溃疡伤口管理至关重要的身体特征的自动分析能力。此外,目前的伤口分析平台依赖于专有硬件附件,例如热扫描仪(例如 Pod Metrics 的 SmartMat)、使用结构光或激光的 3D 扫描仪(例如 Ekare.ai 的 Insight 3D 和 Swift Medical 的 Ray 1),和光学相干断层扫描 (OCT) 用于可视化和量化与糖尿病足溃疡形成相关的微血管结构 ( 19 , 20 )。这些专门附件的需求可能会限制普通人群获得糖尿病足溃疡治疗的机会。为了解决这些限制,开发一种非侵入性和自动化的工具至关重要,即使在资源有限的地区,也可以全面分析伤口组织。本研究旨在
场景文本图像不仅包含样式信息(字体,背景),还包含内容信息(字符,纹理)。不同的场景文本任务需要不同的信息,但是以前的表示学习方法 - 在所有任务中使用紧密耦合的功能,从而导致次优性能。我们提出了一个旨在解开这两种功能的分解表示学习框架(亲爱的),以改善适应性,以更好地解决各种下游任务(选择您真正需要的内容)。具体来说,我们合成具有相同样式但内容不同的图像对数据集。基于数据集,我们通过监督设计将两种类型的功能分解。很明显,我们将视觉表示形式直接分为样式和内容功能,内容特征是通过文本识别损失来监督的,而对齐损失使图像对中的样式特征保持一致。然后,样式功能用于通过图像解码器重新构造对应图像的提示,以指示对应方的内容。这样的操作根据其独特属性有效地将功能分解。据我们所知,这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。 我们的方法在场景文本识别,转换和编辑中实现了最新的性能。据我们所知,这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。我们的方法在场景文本识别,转换和编辑中实现了最新的性能。
年轻时被诊断出患有2型糖尿病(T2D)的人正在增加,并且患心血管疾病的风险升高(CVD)(1)。先前的研究表明,诊断时糖尿病亚组除以年龄的差异表现出遗传危险因素的差异(2),并且患有早发T2D的糖尿病差异具有较高的T2D多基因风险评分(PRS)(3)。然而,与T2D诊断时与年龄相关的遗传异质性是否会影响过多的CVD风险仍然很大未知。与常见的土壤假设一致(4),我们假设在早发糖尿病患者中对CVD的遗传易感性增加。我们分析了来自两个前瞻性共同体的数据,以调查对较早的T2D诊断对事件CVD的遗传影响增加。此外,由于建议一种健康的生活方式来抵消CVD的遗传风险增加(5,6),因此我们探索了通过T2D诊断时的年龄通过健康的生活方式层次来修改对CVD的遗传影响。
背景:胃癌(GC)是全球最普遍的恶性疾病之一。异常的代谢重编程,尤其是胆固醇代谢,会影响肿瘤的发展和治疗结果。这项研究研究了胆固醇代谢相关基因在胃癌患者中的预测和功能意义。方法:使用来自基因表达综合基因综合(GEO)和癌症基因组图表(TCGA)的数据集分析了胃癌中与胆固醇代谢相关的临床和基因表达数据。使用Lasso,Cox回归和GSE26889队列开发并验证了预测签名,然后使用Kaplan-Meier分析进行评估。通过将签名与临床因素和SSGSEA整合进行免疫分析来构建一个nom图。使用Western印迹,QPCR和细胞测定法研究了NPC2的作用。结果:我们对胃癌中胆固醇代谢相关的50个基因进行了生物信息学分析。使用GEO和TCGA数据集,我们确定了28个基因在胃癌患者中表达差异。随后的Cox Univariate和Lasso回归分析分析了这28摄氏度,将五个基因(APOA1,APOC3,NPC2,CD36和ABCA1)确定为独立的预后风险因素。然后,我们为胆固醇代谢基因构建了一个风险模型,表明与低风险组相比,高危组的生存率较差,并具有更严重的病例分期结果。然后,我们使用相关列图开发了一个模型来说明这些结论。我们对高危和低风险组之间的免疫细胞进行了比较分析,揭示了免疫细胞类型表达的不同变化。我们进一步研究了NPC2的生物学特征。免疫组织化学和QPCR结果表明,NPC2在胃癌组织中表现出明显的蛋白质和mRNA表达。我们使用siRNA技术来抑制NPC2,从而降低了胃癌细胞的生存力,增殖和侵袭能力,这是由CCK-8,菌落形成,伤口愈合和Transwell分析确定的。结论:使用生物信息学构建了一个包括五个胆固醇代谢相关的基因的风险签名,以估计胃癌患者的结局和治疗反应。结果表明NPC2可以作为胃癌患者的新生物标志物。