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手指触摸检测
机器学习是“一个研究领域，它使计算机能够学习而无需明确地进行学习” [11]。机器学习的起源始于康奈尔大学的心理学家弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）。基于人类神经系统的机器设计。该机器被称为“ Perceptron”，其目的是识别字母的字母[8]。随着机器学习的领域的增长，可以完成的任务数量也随之增长。例如，对象检测是通过使用机器学习进一步研究，测试和部署的众多任务之一。对象检测是计算机视觉中的视觉识别问题，其目标是在给定图像中找到某些目标类的对象，并为每个对象分配一个相应的类标签。由于近年来基于深度学习的图像分类的成功，它结合了深度学习技术[12]。现在已经解释了机器学习的一些历史，让我们开始研究如何使用它来检测指尖。 创建此机器将是有益的，因为它的模型可以采用并将其实施到不同的应用程序中。 在本文的其余部分中，将说明以下内容：讨论的第一个主题将是其他人在手指检测方面进行的一些先前研究，接下来将提供模型的创建和测试方法，然后将是整个过程的结果。 最后，本文将以结论结束。现在已经解释了机器学习的一些历史，让我们开始研究如何使用它来检测指尖。创建此机器将是有益的，因为它的模型可以采用并将其实施到不同的应用程序中。在本文的其余部分中，将说明以下内容：讨论的第一个主题将是其他人在手指检测方面进行的一些先前研究，接下来将提供模型的创建和测试方法，然后将是整个过程的结果。最后，本文将以结论结束。
使用指纹的 ATM - ijrpr
在 ATM（自动柜员机）中，使用生物识别技术的个人身份识别比传统方式更受青睐。基于生物识别技术的身份验证可能是替代基于密码的身份验证的潜在候选技术。在所有生物识别技术中，基于指纹的身份验证是最成熟和最可靠的技术之一。基于指纹的 ATM 可以是一个桌面应用程序，其中使用用户的指纹进行身份验证。每个人的指纹细节特征都不同，因此用户将被唯一识别。与使用 ATM 卡相比，基于指纹的 ATM 更安全可靠。您无需在钱包中携带 ATM 卡，也不会有丢失的风险。ATM 安全性的一个关键特性是个人识别码 (PIN) 或密码。PIN 或密码被广泛用于保护客户的财务信息免遭非法访问。PIN 经常用于建筑物、银行账户和计算机系统的访问代码中的识别和身份验证。
在时间分辨相关的量子晶格动力学中热音纸物理学的指纹
能量流的时间动力学从电子泵设置中从电子自由度到晶格的自由度的时间动力学可能会受到热量瓶颈的存在，从而可以在光学激发的电子状态下保持更长的连贯性。在MGB 2中已经在实验观察到并在理论上进行了描述，该MGB 2（具有Tc≈39K的基于电子的超导体，基于电子 - 音波的超导体。在晶格间相关性中。 这种方法利用了E 2 G热模式的基本对称性，该模式通过两个硼原子的平面外运动进行了表现。 由于热声子通常发生在布里远区域的高对称点，具有特定的晶格位移对称性，因此目前的分析非常笼统，它可以帮助将其他有前途的材料以其他有前途的材料（例如石墨烯，硼乙烯，硝酸硼，黑色磷酸盐，均匀的蛋白质）呈现。在MGB 2中已经在实验观察到并在理论上进行了描述，该MGB 2（具有Tc≈39K的基于电子的超导体，基于电子 - 音波的超导体。在晶格间相关性中。这种方法利用了E 2 G热模式的基本对称性，该模式通过两个硼原子的平面外运动进行了表现。由于热声子通常发生在布里远区域的高对称点，具有特定的晶格位移对称性，因此目前的分析非常笼统，它可以帮助将其他有前途的材料以其他有前途的材料（例如石墨烯，硼乙烯，硝酸硼，黑色磷酸盐，均匀的蛋白质）呈现。
用于手指小米的新型基于GBS的SNP标记及其在遗传多样性分析中的使用
eleusine coracana（L。）Gaertn。（通常称为纤维小米）是一种用于食物和饲料的多功能作物。基因组工具对于作物基因库的表征及其基因组主导的繁殖需要。基于高通量测序的表征代表多种农业生态学的纤维细胞种质，被认为是确定其遗传多样性的有效方法，从而提出了潜在的繁殖候选者。在这项研究中，使用基因分型（GBS）方法同时鉴定新型的单核苷酸多态性（SNP）标记和基因型288纤维小米辅助量，从埃塞俄比亚和津巴布韦收集。使用5,226个BI-Callelic SNP在个人和组水平上进行表征，最小等位基因频率（MAF）高于0.05，分布在2,500个纤维小米参考基因组的2,500支支架上。SNP的多态性信息含量（PIC）平均为0.23，其中四分之一的PIC值超过0.32，这使得它们非常有用。基于地理位置的288个加入分为七个种群和种质交换的潜力显示，观察到的杂合性范围狭窄（HO; 0.09 - 0.11）和预期的杂合性（HE），其范围超过了Twofold，从0.11到0.26。等位基因在不同群体中独有的等位基因也得到了识别，这值得进一步研究其与理想性状的潜在关联。在AMOVA，群集，主要坐标和人口结构分析中，埃塞俄比亚和津巴布韦附属之间的高遗传分化很明显。分子方差的分析（AMOVA）揭示了基于地理区域，原产国，流动式，泛质类型和易耐受性的种类群之间的高度显着遗传分化（p <0.01）。菲格尔小米附属的遗传多样性水平在埃塞俄比亚内部的位置中适度变化，北部地区的加入水平最低。在邻居加入聚类分析中，这项研究中包括的大多数改进的品种都非常紧密，这可能是因为它们是使用遗传学上不同的种质和/或以类似性状（例如谷物产量）选择的。通过来自两国不同地区的跨植物上不同的遗传学加入来重组等位基因，可能会导致出色品种的发展。
通过基于 fNIRS 的大脑功能网络指纹识别个体
基于脑功能网络 (BFN) 的个体识别近年来吸引了大量的研究兴趣，因为它为身份验证提供了一种新颖的生物特征识别，同时也提供了一种在个体层面探索大脑的可行方法。先前的研究表明，可以通过从功能性磁共振成像、脑电图或脑磁图数据估计出的 BFN 指纹来识别个体。功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种新兴的成像技术，通过测量血氧浓度的变化来对大脑活动做出反应；在本文中，我们研究基于 fNIRS 的 BFN 是否可以用作识别个体的“指纹”。具体而言，首先使用 Pearson 相关性根据预处理的 fNIRS 信号计算 BFN，然后使用最近邻方案匹配不同个体之间估计的 BFN。通过在开放的 fNIRS 数据集上进行实验，我们有两个主要发现：（1）在交叉任务（即休息、右撇子、左撇子手指敲击和脚敲击）的情况下，BFN 指纹通常可以很好地进行个人识别，更有趣的是，（2）交叉任务下的准确率远高于交叉视图（即氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白）下的准确率。这些发现表明，基于 fNIRS 的 BFN 指纹是一种潜在的个人识别生物特征。
原创研究年轻人夜间大脑活动指纹状模式也出现在老年人身上
目的：定量睡眠脑电图被视为脑电图“指纹”，即它在个体内稳定但个体之间有差异。然而，到目前为止，几乎所有针对这方面的研究都是在年轻男性中进行的。因此，很想知道睡眠脑电图指纹概念是否适用于男女老年人样本。患者和方法：从三个不同子样本（每个子样本 30 名健康个体）获得的数据被重新用于当前的二次分析（年轻男性（YM）= 25.6 ± 2.4 岁，老年男性（EM）= 69.1 ± 5.5 岁，老年女性（EW）= 67.8 ± 5.7 岁）。个体在睡眠实验室中睡了十次，总共进行了 900 个研究夜晚。然而，为了避免因干预相关的睡眠脑电图功率谱变化而导致的误解，仅包括没有任何干预的 3 个假性睡眠夜，将数据集减少到 270 个。为了确定假性睡眠夜对之间 NREM 睡眠脑电图功率谱的稳定性，分别按样本计算受试者内和受试者之间的曼哈顿距离测量值。结果：无论是子样本还是假性睡眠夜对，在受试者内功率谱比较中都观察到最低距离测量值，即最大相似度（EW 的平均距离测量值范围为 3.82 至 4.06，EM 的平均距离测量值范围为 3.55 至 3.63，YM 的平均距离测量值范围为 3.04 至 3.62）。此外，样本之间的个体内相似度没有显着差异。受试者之间的功率谱距离测量值明显较大（EW 的平均距离测量值范围为 12.95 至 13.15，EM 的平均距离测量值范围为 12.21 至 12.57，YM 的平均距离测量值范围为 10.33 至 10.78），且年轻人和老年人之间存在显著差异。结论：本研究结果支持以下观点：睡眠脑电图功率谱是一种类似于个人特征的特征，直到老年仍保持独特性。这一发现可能有助于提高测量干预效果的灵敏度。关键词：睡眠脑电图功率谱、衰老与睡眠、睡眠脑电图的遗传性、脑电图指纹、类似于特征的定量脑电图特征、睡眠脑电图的个体性
婴儿期功能连接组指纹的存在及其数月内的稳定性
功能连接组指纹是一组个体化的大脑功能连接模式，能够区分不同个体。尽管它已在青少年和成人中得到证实，但尽管它在识别可能反映不同行为表型的内在连接组模式的起源方面具有重要意义，但这种个体化模式是否存在于婴儿期却很少被研究。为了填补这一知识空白，利用纵向高分辨率结构和静息态功能磁共振成像数据集，包括 104 名人类婴儿（53 名女性）的 806 次纵向扫描（年龄，16 – 876 天）和婴儿特定的功能分区图，我们观察到大脑功能连接组指纹可能自婴儿期就存在，并在早期大脑发育的数月内保持稳定。具体而言，通过使用；5% 的选定功能连接，我们实现了；78% 的个体识别率，而没有连接选择的最佳识别率为 60%。额顶叶网络被认为是成人功能连接组指纹中最有贡献的网络，尽管人们普遍认为它在儿童时期发展迅速，但它在婴儿中仍然保持着优势。功能连接组指纹的存在和稳定性在相邻年龄组中得到进一步验证。此外，我们发现婴儿额顶叶网络在预测个体早期学习综合得分方面可以达到与全脑连接组类似的准确度，这再次与成人的观察结果相似，并突出了功能连接组指纹与认知表现的相关性。这些结果首次表明，每个个体在早期大脑发育过程中可能保留一个独特而稳定的功能连接组标记。
斯旺森柔性指关节植入物 | 手术技术
Swanson 指关节植入物是一种灵活的髓内柄一体式植入物，作为切除关节成形术的辅助手段，帮助因类风湿性、退行性或创伤性关节炎而致残的手部恢复功能。负载分配柔性铰链的中间部分设计用于帮助保持适当的关节间隙和对齐，具有良好的横向稳定性和最小的屈伸限制。植入物不固定在骨头上，而是通过封装过程变得稳定。它充当动态间隔器、内部模具和柔性铰链。Swanson 指关节植入物有 11 种尺寸可供选择，可充分满足各种解剖要求。提供颜色编码的尺寸套件（非无菌提供，不适合植入），以便在手术期间确定合适的尺寸。
利用逆对接指纹重新利用 SARS-CoV-2 药物
严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 或 SARS-CoV-2 是一种属于冠状病毒科的病毒。这类病毒通常会引起感冒，但具有巨大的致病潜力。在人类中，由 SARS-CoV 病毒引起的 SARS 疫情于 2003 年首次报道，随后 2012 年，中东呼吸综合征冠状病毒 (MERS-CoV) 导致中东呼吸综合征 (MERS) 疫情爆发。此外，COVID-19 是一个严重的社会经济和全球健康问题，已夺走了 400 多万人的生命。迄今为止，只有少数几种治疗方法可以对抗这种疾病，而且只有一种直接作用的抗病毒药物，即有条件批准的瑞德西韦。由于迫切需要针对 SARS-CoV-2 的有效药物，药物再利用策略是实现这一目标的最快方法之一。进行了一项使用两种方法的计算机模拟药物再利用研究。对 FDA 批准的 SARS-CoV-2 主蛋白酶药物数据库进行了基于结构的虚拟筛选，并确定了 11 种具有已知 3CL pro 活性的得分最高的化合物，同时使用该方法报告了另外 11 种潜在的全新 3CL pro 抑制剂。然后，对整个病毒蛋白数据库以及冠状病毒科蛋白子集进行逆分子对接，以详细检查命中化合物。不是进行靶向筛选，而是为每种命中化合物以及作为对照的五种最常报告和直接作用的再利用药物生成逆对接指纹。通过这种方式，检查和比较了靶向命中空间，我们可以支持对所有 11 种新报告的 SARS-CoV-2 3CL pro 命中化合物进行进一步的生物学评估，并建议对抗蠕虫类成员化合物进行进一步的深入研究。作者承认该方法对于未来成熟的逆对接指纹筛选具有普遍的实用性。
