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坚固的锗探测器系统和解决方案
MicroGe 探测器是一款紧凑型电冷却、无风扇、轻便的高纯锗探测器 (HPGe)。这款先进的探测器冷却时间短，可在 30 分钟内完成光谱测量，同时保留实验室级探测器的优势。这意味着伽马射线能量从约 10 keV 到几 MeV 具有出色的能量分辨率。此外，MicroGe 超高真空技术提供了无热循环探测器：MicroGe 探测器可以根据需要打开和关闭，而无需经历整个耗时的热循环直至室温。这是一项有效的省时功能，可优化 MicroGe 探测器的使用。
pcr在检测锥虫菌的Cruzi Henrique ...
Andrade，S。G。Caracterizaçãodecepas de trypanosoma cruzi cruzi Iseladas norecôncavoBaiano。 Revista de Patologia热带。 卷。 3，p。 65-121。 1974。 Andrade，S.G。; Magalhães，J.B。锥虫菌株的生物植物和扎伊米亚：与临床数据和实验病理学的相关性。 Revista da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical。 卷。 30，p。 27-35。 1997。 Andrade，V。; Brodskyn，c。 Andrade，S.G。 同工酶模式与克鲁氏锥虫菌株的生物bahaviour之间的相关性。 皇家热带医学和卫生学会的交易。 卷。 76，p。 796-799。 1983。 Avila，I。I.等。 通过分析PCR的分析 - 放大微圆的可变区域序列，对来自南部和中部América的Cruzi菌群的精神分裂质分析。 分子和生化寄生虫学。 卷。 42，p.175 - 188。 1990。 Britto，C。等。 一种简单的方案，用于血液样本中存在于血样中的锥虫动力学DNA的物理裂解，以及在聚合酶链反应（PCR）中使用的ITSM-基于慢性Chagas疾病的诊断。 memóriasdo Instituto Oswaldo Cruz。 。 v。88，p。 171-172.1993。 Britto，C等。 聚合酶链链反应检测人类血液样本中锥虫的锥虫瘤作为诊断和治疗评估的工具。 寄生虫学。 卷。 110，p。 241-247.1995。 ______。 等。 卷。 卷。Andrade，S。G。Caracterizaçãodecepas de trypanosoma cruzi cruzi Iseladas norecôncavoBaiano。Revista de Patologia热带。卷。3，p。 65-121。1974。Andrade，S.G。; Magalhães，J.B。锥虫菌株的生物植物和扎伊米亚：与临床数据和实验病理学的相关性。 Revista da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical。 卷。 30，p。 27-35。 1997。 Andrade，V。; Brodskyn，c。 Andrade，S.G。 同工酶模式与克鲁氏锥虫菌株的生物bahaviour之间的相关性。 皇家热带医学和卫生学会的交易。 卷。 76，p。 796-799。 1983。 Avila，I。I.等。 通过分析PCR的分析 - 放大微圆的可变区域序列，对来自南部和中部América的Cruzi菌群的精神分裂质分析。 分子和生化寄生虫学。 卷。 42，p.175 - 188。 1990。 Britto，C。等。 一种简单的方案，用于血液样本中存在于血样中的锥虫动力学DNA的物理裂解，以及在聚合酶链反应（PCR）中使用的ITSM-基于慢性Chagas疾病的诊断。 memóriasdo Instituto Oswaldo Cruz。 。 v。88，p。 171-172.1993。 Britto，C等。 聚合酶链链反应检测人类血液样本中锥虫的锥虫瘤作为诊断和治疗评估的工具。 寄生虫学。 卷。 110，p。 241-247.1995。 ______。 等。 卷。 卷。Andrade，S.G。; Magalhães，J.B。锥虫菌株的生物植物和扎伊米亚：与临床数据和实验病理学的相关性。Revista da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical。卷。30，p。 27-35。1997。Andrade，V。; Brodskyn，c。 Andrade，S.G。 同工酶模式与克鲁氏锥虫菌株的生物bahaviour之间的相关性。 皇家热带医学和卫生学会的交易。 卷。 76，p。 796-799。 1983。 Avila，I。I.等。 通过分析PCR的分析 - 放大微圆的可变区域序列，对来自南部和中部América的Cruzi菌群的精神分裂质分析。 分子和生化寄生虫学。 卷。 42，p.175 - 188。 1990。 Britto，C。等。 一种简单的方案，用于血液样本中存在于血样中的锥虫动力学DNA的物理裂解，以及在聚合酶链反应（PCR）中使用的ITSM-基于慢性Chagas疾病的诊断。 memóriasdo Instituto Oswaldo Cruz。 。 v。88，p。 171-172.1993。 Britto，C等。 聚合酶链链反应检测人类血液样本中锥虫的锥虫瘤作为诊断和治疗评估的工具。 寄生虫学。 卷。 110，p。 241-247.1995。 ______。 等。 卷。 卷。Andrade，V。; Brodskyn，c。 Andrade，S.G。同工酶模式与克鲁氏锥虫菌株的生物bahaviour之间的相关性。皇家热带医学和卫生学会的交易。卷。76，p。 796-799。1983。Avila，I。I.等。通过分析PCR的分析 - 放大微圆的可变区域序列，对来自南部和中部América的Cruzi菌群的精神分裂质分析。分子和生化寄生虫学。卷。42，p.175 - 188。1990。Britto，C。等。一种简单的方案，用于血液样本中存在于血样中的锥虫动力学DNA的物理裂解，以及在聚合酶链反应（PCR）中使用的ITSM-基于慢性Chagas疾病的诊断。memóriasdo Instituto Oswaldo Cruz。。v。88，p。 171-172.1993。 Britto，C等。 聚合酶链链反应检测人类血液样本中锥虫的锥虫瘤作为诊断和治疗评估的工具。 寄生虫学。 卷。 110，p。 241-247.1995。 ______。 等。 卷。 卷。v。88，p。 171-172.1993。Britto，C等。聚合酶链链反应检测人类血液样本中锥虫的锥虫瘤作为诊断和治疗评估的工具。寄生虫学。卷。110，p。 241-247.1995。 ______。 等。 卷。 卷。110，p。 241-247.1995。______。等。卷。卷。聚合酶链反应检测：对慢性chagas病的诊断的新见解。memóriasdo Instituto Oswaldo Cruz。94，p。 305-306.1999。______。等。o。被Xenodiongensis和聚合酶链反应MemóriosDo Instituto Oswaldo Cruz揭示的经过治疗的chagasic患者的寄生虫持久性。v。96，2001。p。 1-4。 Clark，C。G.核糖增生：原生动物分类法的分子方法。 in：Lee，J.J。 ＆Soldo，A.T。 （ed。 ）：原子学方面的协议。 Allen Press。 1992。 Clark，C.G。 ; Martin，D.S。 ; Diamond，L.S。 ruboprinting揭示的Anuran锥虫之间的系统发育关系。 真核微生物学杂志。 42，p。 92-96。 1999。 Lana，M。; Tafuri，W。L.锥虫Cruzi adoençade Chagas。 in：Neves，D。P。; Melo，A。L。； Genaro，A。＆Linardi，P。M（编辑。 ）：人类寄生虫； ed。 雅典。 2002。v。96，2001。p。 1-4。Clark，C。G.核糖增生：原生动物分类法的分子方法。in：Lee，J.J。 ＆Soldo，A.T。（ed。）：原子学方面的协议。Allen Press。 1992。 Clark，C.G。 ; Martin，D.S。 ; Diamond，L.S。 ruboprinting揭示的Anuran锥虫之间的系统发育关系。 真核微生物学杂志。 42，p。 92-96。 1999。 Lana，M。; Tafuri，W。L.锥虫Cruzi adoençade Chagas。 in：Neves，D。P。; Melo，A。L。； Genaro，A。＆Linardi，P。M（编辑。 ）：人类寄生虫； ed。 雅典。 2002。Allen Press。1992。Clark，C.G。 ; Martin，D.S。 ; Diamond，L.S。 ruboprinting揭示的Anuran锥虫之间的系统发育关系。 真核微生物学杂志。 42，p。 92-96。 1999。 Lana，M。; Tafuri，W。L.锥虫Cruzi adoençade Chagas。 in：Neves，D。P。; Melo，A。L。； Genaro，A。＆Linardi，P。M（编辑。 ）：人类寄生虫； ed。 雅典。 2002。Clark，C.G。; Martin，D.S。; Diamond，L.S。ruboprinting揭示的Anuran锥虫之间的系统发育关系。真核微生物学杂志。42，p。 92-96。 1999。 Lana，M。; Tafuri，W。L.锥虫Cruzi adoençade Chagas。 in：Neves，D。P。; Melo，A。L。； Genaro，A。＆Linardi，P。M（编辑。 ）：人类寄生虫； ed。 雅典。 2002。42，p。 92-96。1999。Lana，M。; Tafuri，W。L.锥虫Cruzi adoençade Chagas。 in：Neves，D。P。; Melo，A。L。； Genaro，A。＆Linardi，P。M（编辑。 ）：人类寄生虫； ed。 雅典。 2002。Lana，M。; Tafuri，W。L.锥虫Cruzi adoençade Chagas。in：Neves，D。P。; Melo，A。L。； Genaro，A。＆Linardi，P。M（编辑。）：人类寄生虫； ed。雅典。2002。
阿尔茨海默氏症在MRI图像中的检测
使模型对某些特定特征敏感，但对边缘不敏感。2。通过转移学习即兴创作：通过使用Resnet50的预训练的权重，对阿尔茨海默氏症的特定数据进行了微调，以增强模型适应性并提高较小或不平衡数据集的性能。
早期检测的智能医疗系统
在这项研究中，我们将Java作为编程语言，以及综合开发环境（IDE）作为文本编辑器，以及我们实施的Deeplearning4J库。这项研究是在具有以下规格的高端PC上进行的：具有双核CPU，16GB RAM和2TB的SSD存储的VP，由带有8个核心和512MB RAM的GPU补充。如表3所示，实验结果表明，健康移动应用中训练的神经网络引擎有效地检测到九种疾病中的六种，尽管它在鉴定心脏病方面的表现是次优的。尽管有这些限制设置，但仍需要进一步的改进来增强应用程序的有效性。我们为每种疾病选择了适当的神经网络模型，并在Android Studio中实施了它们。我们的目标是提供一个解决这些环境中挑战的应用程序，使患者有能力在管理健康方面发挥更为积极的作用。该应用程序可确保个人可以访问有关其健康状况的信息，无论地理障碍如何，并且简化了获得疾病诊断的过程，从而节省了时间和降低成本。这项初步研究强调了早期疾病检测和在资源贫乏的环境中积极健康管理的重要性。对于将来的工作，我们计划探索其他技术，例如支持向量机（SVM）和转移学习，以进一步验证神经网络的性能。在本研究中未进行现场测试时，我们认识到需要评估和验证应用程序对实际临床诊断的准确性，这将是即将进行的研究的重点。
seadetect：开发一个自动检测系统，以减少鲸鱼碰撞风险
‡皇家比利时自然科学研究所（RBINS），运营局自然环境（OD自然），水上和地层生态学（ATECO），海洋生态与管理（Mareco），Rue Vautier 29，1000，1000，Brussels，Brussels，Bilgium§§tethys Research Institute，Tethys Research Institute，Viale G. B. B. B. B. B. B. B. Gadio 2，20122年2月2日，2012年2月2日| Greenov Ites，10 Docteur Joseph Audic，56000，法国Vannes。 13009 Marine，70 Rue Jean Doucet，16470，法国圣米歇尔»Interniversity Microectronics Center（IMEC），75 Kapeldref，3001，比利时Sirehna，5 Rue de l'albrane，44340，Buguena，Buguenais，france，弗朗西斯，弗朗西斯，弗朗西斯，弗朗西斯，弗朗西斯92 Group，5 Rue de l'Halbrane，44340，法国Bouguenais
基于计算机视觉的机器人手势
本文提出了一种使用YOLO算法估算车速的新方法。通过分析车辆沿连续线的运动，系统可以计算车辆的移动速度以及覆盖已知距离所需的时间。与基于物理数据的传统方法不同，此方法仅使用视频数据，使其无创和可用作为现有监视摄像机。Yolo附加使用或复杂安装。与传统方法相比，这种方法侧重于诸如准确性，适用性和及时性等因素。通过成功的实验，我们证明了基于YOLO的系统可以高精度估算车辆速度，并为自动驾驶汽车控制和交通管理提供了良好的解决方案。该计划还提供了一个机会，可以通过为全球交通监控提供成本效益和大规模的解决方案来改变交通监控。
纳米电子电路中基于学习的基于学习的故障检测
在纳米电子的快速前进的领域中的摘要，确保电路的鲁棒性对于可靠的性能至关重要。这项研究解决了使用深度学习技术在纳米电子电路中有效检测有效故障检测的关键需求。引言概述了纳米电子电路的增加的复杂性以及对断层易感性的相应上升，这强调了高级故障检测机制的必要性。手头的问题涉及在高度紧凑和复杂的纳米电子电路中识别断层的固有挑战，在这些断层中，传统的故障检测方法通常不足。突出了研究差距，强调缺乏根据纳米电子的特定挑战量身定制的可靠故障检测解决方案。为了弥合这一差距，我们的方法利用了深度学习的力量，采用神经网络来学习复杂的模式，指示纳米电子电路中的故障。该方法涉及开发一个综合数据集，该数据集可捕获各种故障场景，从而确保模型对现实情况的适应性。使用此数据集对神经网络进行了训练，从而可以辨别出信号潜在故障的微妙变化。结果介绍了提出的基于深度学习的故障检测系统的功效，与传统方法相比，准确性有显着提高。该系统不仅以高精度识别已知的故障，而且还具有出色的检测新故障的能力，展示了其对纳米电子电路体系结构不断发展的适应性。关键字：纳米电子，故障检测，深度学习，神经网络，鲁棒性