XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemExpression
评估用毒力抑制剂处理的铜绿假单胞菌中的外排泵表达与运动表型之间的联系
明尼苏达州明尼阿波利斯市宜人街207号的化学系 321 11 Church St SE, Minneapolis, Minnesota, United States of America 12 13 d Department of Medicinal Chemistry, University of Minnesota, 208 Harvard Street SE, 14 Minneapolis, Minnesota 55454, United States of America 15 16 e Department of Pharmacology, University of Minnesota, 321 Church St SE, Minneapolis, 17 Minnesota, United States of America 18 19 * Corresponding author 20
癌症及其治疗意义中的基因表达谱
公共领域中可用的大量肿瘤和细胞系的大量基因表达数据代表了巨大的资源。对于任何主要的癌症类型，表达数据都可以识别分子亚型，预测患者的结果，确定治疗反应的标志物，确定体细胞突变的功能后果，并阐明转移性和晚期癌症的生物学。本综述提供了癌症中基因表达分析的广泛概述（可能包括转录组和蛋白质组水平）以及使用这些数据做出的发现的类型。本综述还提供了访问公共癌基因表达数据集并产生独特的数据观点和产生的感兴趣基因的特定示例。这些例子涉及泛癌分子亚型，代谢相关的表达相关性的患者存活涉及多种癌症类型，以及乳腺肿瘤中化学疗法反应的基因表达相关。
人工智能中的情感识别：连接人类表情......
466114，印度 摘要 人工智能中的情感识别代表了人机交互的一项关键进步，弥合了计算能力和人类情感表达之间的差距。本文研究了情感识别技术的现状，包括面部表情分析、语音模式识别、生理信号处理和多模态方法。它分析了印度公众对情商和人工智能整合的态度，强调了对技术进步的乐观态度以及对隐私和道德影响的担忧。该研究探讨了医疗保健、教育、客户服务和人机交互中的各种应用，同时解决了文化多样性、数据隐私和系统可靠性方面的关键挑战。未来的方向强调需要具有情境感知和文化敏感性的系统，以平衡技术创新和道德考虑。 关键词：情感识别、人工智能、人机交互、情商、隐私和道德 1. 简介 解读人类情感是人工智能 (AI) 中最雄心勃勃的目标之一。人工智能中的情感识别弥合了复杂的人类情感表达世界和机器学习能力之间的差距。情绪会影响我们的决策、交流和行为，如果人工智能要真正与人类互动，就需要学习这些微妙之处。情绪识别被广泛认为是实现“更深层次”人机互动的载体，旨在打造更直观、更有同理心、反应更灵敏的机器。人工智能系统会使用人类的各种表情，如面部表情、肢体语言、声调和心率等生理信号 [1]。这些数据被输入机器学习算法，以发现它们推断出的情绪状态。有了这些好处，我们相信这项技术有望增强虚拟助手、个性化学习、支持客户服务，并实现情绪感知医疗保健系统。目前的形式表明了进步，但理解人类情绪一直是一个巨大的挑战。情绪的解读很复杂，因为生物、文化和社会力量塑造了它们 [2]。举个例子：微笑可能表示快乐或不适；声调可能会受到（例如）压力或讽刺的影响。但情绪是动态的，会随时间而变化，实时跟踪起来很复杂。除了对情绪识别人工智能的兴起提出质疑外，道德问题也随之出现。然而，这些技术收集敏感的情绪数据，这引发了隐私问题，可能会被错误地用于广告或类似用途或监控。其他问题包括：机器是否应该能够在没有被指示的情况下处理情绪？
可扩展的结果30ml-2l在转染后带有Expicho™表达系统的OptimumGrowth®瓶中的30ml-2l
A.拆分Expicho-S™种子细胞，达到4 x 10^6活细胞/mL的最终密度。B.在37°C下将细胞与8％Co₂一起孵育过夜，在平台振荡器上，将2英寸轨道设置为100 rpm。应将1英寸轨道的振动器设置为140 rpm。转染后的速度调整将使2英寸轨道振荡器上的速度降低至80rpm，或者在1英寸轨道振荡器上将速度降低至100rpm。（请参阅表2）C。对于最佳的实验条件，保持湿度水平在50-55％之间至关重要。如果没有湿度控制，则另一种方法是使用装有水的汤姆森1.6升烧瓶，使帽子掉落以帮助维持所需的水分水平。第0天|转染
优化基于面部表达的神经疾病患者的重症监护的深度学习模型
doi：https：//dx.doi.org/10.30919/es1364优化的深度学习模型，以基于面部表达的神经疾病患者的重症监护，以面部表达患者的患者Dattatray G. Kulkarni 6和Parikshit N. Mahalle 7，*抽象的面部表情在非语言交流中起着重要作用。阅读患有神经疾病的人的面部表情至关重要，因为它们可能大大降低了口头交流能力。这样的评估需要接受医学专家的彻底检查，这可能是昂贵且具有挑战性的。借助低成本，非侵入性的，自动化的面部表达检测技术，专家可以诊断神经系统疾病。为了确定帕金森氏症，中风，阿尔茨海默氏症和贝尔麻痹疾病的人的面部表情，这项研究构建了一种微调的深度学习模型（FTDLM）。该数据集最初是从著名的互联网站点收集的。此外，还会收集使用公共访问的来源，患者最常见的面部表情的原始照片，例如通常，快乐，悲伤和愤怒。确定在寻找帕金森氏病症状时确定个体差异是否可行是数据分析的目的。裁剪以更改输入图像的图像。随后，检查了采用高斯滤波器的预处理方法，以消除噪声。使用FTDLM，使用预处理的图像来对情绪进行分类。在此建议的模型中合并了新的卷积神经网络（NCNN）和增强的黄金搜索算法（EGSA）。egsa在NCNN中用于选择超参数。建议的方法是在Python中进行的，准确性，灵敏度，特异性，回忆和精度的统计测量用于评估性能。此外，这与传统方法相反。
Telangana可再生能源开发公司有限公司（TGREDCO）邀请合格和经验丰富的机构的兴趣表达（EOI），I
Telangana可再生能源开发公司有限公司（TGREDCO）邀请了来自合格和经验丰富的机构，机构，公司或公司的兴趣表达（EOI），以在Telangana Green＆Reenwable Energy Polition在Hicc，hicc，Hicc，Hicc，Hycerech City，hysedabad，Hicc，Hicc，Hicc，HiCc，HiCc，HiCc，Hycerabad，HICC，HICC，HICC，HYDEC，HYDEC，HYDEC，HYDEC，HYSEDABAD，HYSERDABAD，HICC，HICC，HYDERABAD，HICC，HICC，HYCERAD，HICC，HYDEC，HYDERABAD。所选机构将负责管理事件并确保满足以下工作范围中概述的所有后勤要求。
呼吁兴趣表达（EOI）喂养未来的埃塞俄比亚转型农业
此EOI的截止日期：2025年2月1日，下午5:00 EAT EAT预期的奖励日期：O/A 2025年3月31日喂养未来的埃塞俄比亚转型农业，很高兴宣布为商业小麦面粉厂厂的微型计划。这项倡议向埃塞俄比亚米勒协会（Ethiopian Millers Association）和在Techno Serve管理的Nutrition Project的免费在线门户网站上注册的成员开放，该计划表明了他们致力于使用认可的Premix产品完全实施面粉强化并遵守必要标准。在这种微电磁，中小型磨坊主下，可以通过饲料在未来的埃塞俄比亚转型农业和埃塞俄比亚的埃塞俄比亚之间的合作伙伴关系中获得一套实物支持。此支持套餐旨在帮助磨坊主达到国家标准，并开发针对市场需求量身定制的强化小麦产品。最终，该计划旨在提高米勒的生产能力，并确保埃塞俄比亚的麦面粉固化努力的可持续性和可扩展性。
ADHD 风险基因 ADGRL3 在人类神经发育过程中的表达谱以及遗传变异的影响
预印本（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此版本的版权所有者于 2025 年 1 月 29 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.01.29.635411 doi：bioRxiv 预印本
说明利息通知参考＃hra/rfa/01/2024/25
Mercy Corps是一个非宗教，非营利性和非政府国际人道主义组织。Mercy Corps正在寻找合格的供应商和潜在的金融服务提供商（FSP），包括（MFIS，Banks，Sacco/Rusacco Union，移动网络运营商和Fintech Company），这些公司渴望为PSNP客户提供创新并扩大对HRA成绩领域贡献的PSNP客户的访问权限。申请请求是确保所有感兴趣的金融机构都有公平的机会竞争并有资格获得资金。鼓励申请人提出创新但可持续，对性别敏感和包容性的方法来解决上述问题并产生结果以实现活动的目标。提出了实现RFA目标之一的应用程序的申请表达（EOI）：申请人必须提交利益的表达（EOI），总结了拟议的业务模型活动，整体目标和目标，说明性活动和预期结果。EOI应清楚而简单地解释所提出的业务模型/方法目的，相关性，活动和预期结果，以支持上述HRA的目标。所有EOI都必须在RFA文档中的兴趣格式表达中提交。表达兴趣的截止日期将开放至2025年1月10日，下午5:00关闭时间