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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
使用深度学习和 Flask Web 应用程序自动检测脑肿瘤
I. 简介 对于脑瘤患者，早期诊断和最佳治疗至关重要。越早发现，越容易治疗，存活的机会就越大。考虑到这个基本想法，我们正在尝试开发一个应用程序，该应用程序将为我们提供确定患者是否患有脑瘤的功能。该软件旨在满足对脑瘤进行正确和准确诊断的需求（在我们对脑瘤进行了大量研究之后）该应用程序是使用编程语言 Python 开发的，以增强应用程序，我们将创建用户界面。界面使用最强大的 HTML 语言构建，用户界面使用 Flask 设计，以实现高度交互的界面。创建用户界面的主要优势是，没有计算机语言经验的人或者可以说他们不是程序员的人在用户界面的帮助下，可以使这个应用程序易于访问和使用，即使已经看过脑瘤。在后台，该应用程序使用机器学习来训练患者的 MRI 扫描，并查看图像的第一个区域以确定该人是否患有脑瘤。近年来，深度学习技术的出现彻底改变了医学图像分析，带来了疾病检测和分类的自动化解决方案
使用 Python Flask 开发数字孪生操作平台
数字孪生概念已发展成为一种从数据中提取价值的方法，并正在发展成为一种用于设计和资产管理高价值工程系统（如飞机、发电厂和风力涡轮机）的新技术。在实施方面，许多专有的数字孪生软件解决方案已在该领域上市。相比之下，本文介绍了最近发布的数字孪生开源软件框架，该框架使用 Python 和 Flask 提供了一个基于浏览器的操作平台。新平台旨在最大限度地提高用户与从物理孪生获得的数据之间的连接性。本文介绍了如何使用这种类型的数字孪生操作平台 (DTOP) 将物理孪生和其他物联网设备连接到用户和云计算服务。该软件的当前版本 — DTOP-Cristallo — 使用三层结构作为要管理的工程资产的示例。在 DTOP-Cristallo 中，已经开发了用于数字孪生的特定工程软件工具，这些工具用于演示该概念。在这个阶段，所提出的框架是一个原型。然而，利用网络连接的开源数字孪生软件的潜力是未来研究和开发的非常大的领域。