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可重新配置的磁性折纸执行器，带有指导组装的板载感应
广泛地用于实现受到生活系统行为及其对各种物理和化学刺激的反应能力的启发，包括电荷和偶极子，压力，温度，湿度和磁场。[5-17]这些机械主动的结构通常设计为在预定义的参数范围内工作，在其外部可能无法根据需要做出响应。赋予合成折纸系统具有检测环境条件及其自己的状态模仿性质，实现反馈控制并增强其适应环境变化的能力的能力。需要机械的软传感器，以适应动作过程中的运动和变形才能有效与折纸进行整合。软执行器的标准方法已集中在基于商业电子和气动系统[18]的刚性设计上，或者是带有刺激响应材料的小规模平台。[19]前者太笨重了，无法复制生物系统中发现的无缝且温和的折叠模式，而后者缺乏传感器，因此反馈控制以积极指导其运动。实现柔软，功能性和薄折纸致动器需要在这两种方法之间进行合成，这可以通过使用电子皮（E-Skins），复合膜或水凝胶来介导。最近的工作通过证明本质上柔韧的应变[20,21]曲率，[22,23]和光学[24]传感器整合到软致动器中，从而实现了该协同作用的一些步骤。然而，这些示例集中在由没有多个折叠的单层材料制成的执行器上，因此不需要折纸时的组装过程中的运动跟踪。可以通过将磁敏感的e胶粘在软磁性执行器上，检测到各种襟翼或褶皱的位置和方向，从而检测出外部或固有或固有的（由执行器）磁场产生。专门用于磁性软执行器或磁性软机器人[1,25-29]，该机器人是由带有嵌入式磁性颗粒的聚合物复合材料构建的，磁化状态的变化会极大地影响致动。[24,25,30–35]当磁性特性的这种变化是有目的的和骗局的时，它们对于允许以新的方式做出相同的结构非常有益。杂志执行器对施加磁场的响应是复合材料的磁化状态的特征，这对用于磁化的过程既敏感又敏感。
超声引导区域麻醉中的人工智能图像解释
超声引导下区域麻醉教育和培训建议。区域麻醉和疼痛医学 2009；34：40 – 6。4. Turbitt LR、Mariano ER、El-Boghdadly K。区域麻醉的未来方向：不仅仅针对行家。麻醉学 2020；75：293 – 7。5. Bowness J、Turnbull K、Taylor A 等人。在超声引导下区域麻醉期间识别变异解剖结构：临床改进的机会。英国麻醉杂志 2019；122：775 – 7。6. Drew T、Vo MLH、Wolfe JM。看不见的大猩猩再次来袭：专家观察员的持续注意力盲视。心理科学 2013； 24 ：1848 – 53。7. Connor CW。麻醉学中的人工智能和机器学习。麻醉学 2019；131：1346 – 59。8. James Lind Alliance。麻醉和术前护理前 10 名。http://www.jla.nihr.ac.uk/priority-setting-partnerships/anaesthesia- and-perioperative-care/top-10-priorities/（2019 年 11 月 15 日访问）。9. C ^ ot e CD，Kim PJ。麻醉学中的人工智能：迈向未来。多伦多大学医学杂志 2019；96：33 – 6。10. Karpagavalli S、Jamuna KS、Vijaya MS。用于术前麻醉风险预测的机器学习方法。国际工程技术最新趋势杂志 2009；1：19 – 22。11. Oh TT、Ikhsan M、Tan KK 等人。一种新的神经轴麻醉方法：自动超声脊柱标志识别的应用。BMC 麻醉学 2019；19：57。12. Wijnberge M、Geerts BF、Hol L 等人。机器学习衍生的术中低血压预警系统与标准护理对择期非心脏手术期间术中低血压深度和持续时间的影响。美国医学会杂志 2020；323：1052 – 60。13. Sippl P、Ganslandt T、Prokosch HU 等人。全身麻醉期间插管后缺氧的机器学习模型。卫生技术和信息学研究 2017； 243 : 212 – 6. 14. Lee CK, Ryu HG, Chung EJ 等。丙泊酚和瑞芬太尼靶控输注过程中双谱指数的预测：一种深度学习方法。麻醉学 2018；128：492 – 501。
自适应细菌免疫中的可编程双 RNA 引导 DNA 内切酶
成簇的规则间隔短回文重复序列 (CRISPR)/CRISPR 相关 (Cas) 系统通过使用 CRISPR RNA (crRNA) 引导入侵核酸的沉默，为细菌和古细菌提供针对病毒和质粒的适应性免疫。我们在此表明，在这些系统的一个子集中，与反式激活 crRNA (tracrRNA) 碱基配对的成熟 crRNA 形成双 RNA 结构，该结构指导 CRISPR 相关蛋白 Cas9 在靶 DNA 中引入双链 (ds) 断裂。在与 crRNA 引导序列互补的位点，Cas9 HNH 核酸酶结构域切割互补链，而 Cas9 RuvC 样结构域切割非互补链。当双 tracrRNA:crRNA 被设计为单 RNA 嵌合体时，它还会指导序列特异性 Cas9 dsDNA 切割。我们的研究揭示了一个使用双 RNA 进行位点特异性 DNA 切割的核酸内切酶家族，并强调了利用该系统进行 RNA 可编程基因组编辑的潜力。B
引导多能干细胞分化以实现心脏细胞多样性
旨在表征和研究调控性数量性状基因座 (QTL) 的研究也揭示了个体之间的表型差异，包括疾病风险和药物反应的差异。调控性 QTL 效应高度依赖于环境，可能仅在特定条件下表现出来。原则上，诱导性多能干细胞 (iPSC) 可以分化成体内的任何细胞类型，当与单细胞 RNA 测序相结合时，iPSC 能够在不同环境中大规模映射调控性 QTL。挑战在于找到一种方法来快速扩展我们可以表征的细胞类型和细胞状态的维度。为了解决这个问题，我们开发了一种引导式 iPSC 分化方案，可以快速生成时间和功能各异的心脏相关细胞类型。在短短 8-10 天内，我们就能持续复制在费力的定向分化时间进程研究中看到的心脏祖细胞，以及成熟心脏类器官中存在的终末细胞类型。利用引导分化，人们可以快速表征空间和时间多样化的心脏细胞类型中的调控变异和基因与环境的相互作用。
分枝杆菌中 CarD 的转录调控受基础启动子动力学指导
细菌病原体，如结核分枝杆菌 ( Mtb )，利用转录因子来使其生理适应宿主内的不同环境。 CarD 是一种保守的细菌转录因子，对 Mtb 的生存至关重要。与通过结合特定 DNA 序列基序来识别启动子的传统转录因子不同， CarD 直接与 RNA 聚合酶结合，以在转录起始期间稳定开放复合中间体 (RP o )。我们之前使用 RNA 测序表明，CarD 能够在体内激活和抑制转录。然而，尽管结合任何 DNA 序列，CarD 如何在 Mtb 中实现启动子特异性调控结果仍不清楚。我们提出了一个模型，其中 CarD 的调控结果取决于启动子的基础 RP o 稳定性，并使用来自具有不同 RP o 稳定性水平的一组启动子的体外转录来测试该模型。我们表明，CarD 直接激活 MTB 核糖体 RNA 启动子 rrnA P3 (AP3) 的全长转录本产生，并且 CarD 的转录激活程度与 RP o 稳定性呈负相关。利用 AP3 的延伸 -10 和鉴别器区域中的靶向突变，我们表明 CarD 直接抑制形成相对稳定 RP o 的启动子的转录。DNA 超螺旋也会影响 RP o 稳定性并影响 CarD 调控的方向，这表明 CarD 活性的结果可受启动子序列以外的因素调控。我们的研究结果为 RNA 聚合酶结合转录因子（如 CarD）如何根据启动子的动力学特性发挥特定的调控结果提供了实验证据。
由晶体学电子密度引导的蛋白质集合的生成建模
蛋白质是动态分子，在生物过程中和其他方面的热力学采样构象中的状态之间的过渡。尽管由X射线晶体学生成的模型通常描绘了单个构象，但这实际上是一个集合度量。蛋白质晶体是一个巨大的分子阵列，从衍射中重建的电子密度可捕获该阵列中原子位置之间的变异性。随着蛋白质链中的灵活性的增加，电子密度越来越散布。由于难以识别和建模特定构象产生平均密度，因此通常仅以B因子的形式间接报告最佳拟合模型周围的变异性。然而，如果可检测到的晶体学者在多个替代位置（通常称为Altlocs）中的原子模型。交替位置的蛋白质主链段仍然不足以识别，因为大多数可视化平台（例如Pymol和Chimerax）以及使用结构模型作为输入（例如Gromacs）的程序完全忽略了Altloc或用简单的启发式方法来解决它们[4]。最近的工作[11]创建了从PDB结构中提取的Altloc的全面目录，这表明该数据集应在努力中使用单个序列预测多个结构的努力。有趣的是，作者表明，对于一组良好的分离和稳定的Altlocs，即使结构合奏预测因子识别该区域是灵活的，他们也无法捕获实验确定的构象甚至骨架构象分布的双峰性。
以人类尊严而非基因本质主义为指导来规范基因工程
摘要 . 自由民主社会如何才能最好地规范人类基因工程？相关辩论广泛使用通常未定义的术语“人类尊严”。其含义和用法的不确定性使其作为指导原则毫无用处。在本文中，我不认为人类基因组具有某种道德地位，我称其为“基因本质主义”。我解释了为什么对基因本质主义的批评不是稻草人，并反对用基因本质主义来定义人权。作为一种替代方案，我提出尊严是未来人的决策自主权，由当代人保管。我说明了为什么可以期望未来人对决策自主权感兴趣，以及民众的审议如何与专家的医学和生物伦理意见相结合，就如何在基因工程方面配置未来人的决策自主权达成原则性共识。
MRI-CT图像引导的自适应近距离放射治疗和宫颈癌的进展
课程内容•雌性骨盆的正常和病理解剖结构•基于图像的解剖结构，包括我们，诊断时的CT，MRI和常规放射线照相术，在BT•GTV/CTV-HR，CTV-HR，CTV-LR // PTV，用于IG-IMRT和治疗计划概念•ITV和适应性EBRT方法。•GTV-RES，CTV-HR，CTV-IR，剂量处方，D90的概念，D98的靶标和2 cc的桨。•放射性辐射和近距离疗法的放射生物学效应和组合，使用EQD2
使用光流在自动驾驶汽车上的光流
2理论4 2.1 LIDAR。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 4 2.2探测仪。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 4 2.2.1视觉探测器。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 2.2.2直接稀疏探针。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 2.3光流。 。 。2理论4 2.1 LIDAR。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.2探测仪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.2.1视觉探测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2.2直接稀疏探针。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.3光流。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.3.1光流估计的Lucas-Kanade方法。。。。。8 2.3.2卢卡斯·卡纳德（Lucas-Kanade）背后的假设。。。。。。。。。。。。。。10 2.4特征检测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.5仿射转化估计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.5.1仿射转换矩阵定义。。。。。。。。。。。。。12 2.5.2翻译和旋转计算。。。。。。。。。。。12 2.6惯性测量单元。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12
探索实时应用程序的音频指导3D面动画
6。 div>方法17 6.1。 div>研究方法论。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 6.2。 div>数据集。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 6.3。 div>现有方法的性能分析。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>18 6.4。 div>架构。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 6.5。3D面重建。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 6.6。实时音频流的预测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 6.6..1增加上下文窗口。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 6.6..2转换为更快的运行时。。。。。。。。。。。。。。。。。24 6.7。渲染方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 6.8。端到端工作流程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25