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IPC-TM-650 测试方法手册
6.10 关于 ROSE 测试仪的测试池尺寸，存在一些问题。在 20,000 毫升的测试池中测试 2 厘米 x 2 厘米 [0.79 英寸 x 0.79 英寸] 的电路板会导致严重的稀释，从而导致信号在噪音中丢失。建议的测试池尺寸为 5000 毫升或更小。较小的测试池体积将允许更可测量的结果。如果无法使用较小的测试池或使用较小的测试体积运行，则可以增加裸板的数量，单独提取所有裸板，并一次测试所有提取溶液。
社会科学中的定量方法
“ QMSS使学生接触到在学术界和商业世界中对当今世界至关重要的技能和概念。当我到达密歇根大学时，我唯一的数据经验就是制作Google表。现在，我已经为社会研究所进行了研究，已经对Tableau的气候变化进行了演讲，并且正在学习Python的绳索，但我什至还没有完成课程序列！课程丰富，教师注意让您了解发生了什么，学生社区非常支持。现代研究建立在大数据上，QMSS正在教我如何理解它。” - 康纳·扎勒（Connor Zahler），QMSS未成年人，组织研究和历史双专业和QMSS学生博客助理编辑和办公室助理
经济适应度：概念、方法和应用
经济适应性和复杂性是最近由 Luciano Pietronero 团队与多位国际合作者在罗马开发的一门经济学科和方法，最初在 Sapienza 大学和 ISC-CNR 工作，现在在 Enrico Fermi 研究中心工作。EFC 使用和开发现代数据分析技术，以复杂系统科学为基础的科学方法建立经济模型，特别注重定量测试以提供可靠的科学框架。它采用基于数据和自下而上的方法，考虑没有经济意识形态的具体问题，并使用复杂网络、算法和机器学习方法从所有国家以前的增长数据中获取信息。其主要特点是科学严谨、分析和预测精确、透明和适应性强。适应性算法克服了该领域早期尝试的概念和实际问题，为可测试和成功实施经济复杂性领域奠定了基础。特别是，它为多样化的基本概念提供了适当的相关性。一种新的范式取代了关于经济发展的理想经济理论的意识形态争论。不存在适用于所有情况的理想理论。就像医学一样，人们必须首先仔细识别病理，然后实施适当的治疗，没有一种万能药可以解决所有问题。同样，对于一个国家的经济发展，人们必须分析其竞争力水平并确定可能的现实发展路线。
基于计算机视觉方法的智能手机跟踪手动障碍
摘要。本文介绍了使用基于智能手机的计算机视觉技术来诊断手动障碍的经济高效，高效且可访问的解决方案的开发。它突出了使用TOF相机数据与RG数据和机器学习算法相结合的想法，以准确识别四肢和运动，这克服了传统运动识别方法的局限性，改善了康复和降低专业医疗设备的高成本。使用智能手机和先进的计算方法的无处不在，该研究提供了一种新的方法来提高运动障碍诊断的质量和可及性，为未来的研究和在临床实践中的研究和应用提供了有希望的方向。
gmomethods：qt-eve-zm-014
描述：参与者收到了20个盲人样本，代表5个GM水平，即0.09％，0.5％，0.9％，5.0％和8.0％的玉米事件GA21 DNA中的非GM玉米DNA中的GA21 DNA。此外，实验室收到了五个校准样品，分化试剂对照，反应试剂，引物和探针的葡萄酒脱氢酶1（ADH1）参考基因以及GA21特异性系统。在两次运行中分析了每个GM级别的四个重复，并同时使用参考和转基因系统。遵循了？ÖCT方法来计算盲样品的GM含量。
gmomethods：qt-eve-zm-029
描述：参与者收到了20个盲测样品，代表5个GM水平，即0.05％，0.5％，1.0％，5.0％和10％的玉米事件MON87419 DNA中的非GM玉米DNA中的DNA。此外，实验室获得了五个校准样品，玉米玉米高迁移率组（HMG）参考基因和事件MON87419特定系统的五个校准样品，反应试剂，引物和探针。在两次运行中分析了每个GM级别的四个重复，并同时使用参考和转基因系统。
gmomethods：qt-eve-gm-016
描述：参与者收到了20个盲人测试样本，代表5个GM水平，即0.1％，0.9％，2.5％，5.0％和10％（复制/副本）MON877751 DNA中的大豆DNA中的DNA。此外，实验室收到了五个校准样品，大豆凝集素（LE1）参考基因的反应试剂，引物和探针以及事件MON87751特定系统。在两次运行中分析了每个GM级别的四个重复，并同时使用参考和转基因系统。
使用机器学习方法在高能量物理学中的数据分析
这个科学启动项目涉及使用机器学习（ML）方法对蒙特卡洛（MC）数据集进行分析。该数据集由实验性Hadronic Physics Group（Hadrex）与Alice实验直接合作，该实验与大型强子对撞机（LHC）直接合作。该研究专门针对多震颤的重子（例如ξ⁻，ξ⁺等）以及随后的衰减，这是一个称为“级联衰变”的过程。主要目的是使用生成机器学习模型通过其次要衰减来重建这些粒子。通过综合与实验观察相吻合的现实数据，该项目旨在优化常规的高能物理学分析并增强数据分析算法，以搜索稀有可观察物。为了应对这一挑战，采用了条件表格生成对抗网络（CTGAN）模型。结果表明，CTGAN在复制可变分布的同时有效地保留了原始数据的物理和内在相关性，从而增强了其改善高能物理学数据驱动研究的潜力。
QL-EVE-DC-005 | GMOMETHODS -EUR GMFF
矩阵类型：DNA协调器：JRC-IHCP验证类型CRL / INHOUSE分析类型类型：定性目的：识别说明：EURL GMFF测试了常规父母康乃馨线（负面对照样品）和GM系27531的基因组DNA样品的方法（正对照样本）。使用靶向花青素合酶康乃馨基因（ANS）和GM系27531的双链PCR进行了重复进行测试。通过琼脂糖凝胶电泳分离放大的PCR产物，并在紫外线下可视化。分别通过SPEI和TAQI酶的限制消化进一步证实了它们。通过更改PCR反应分量来测试该方法的鲁棒性。通过使用GM双链系统扩增检测限（LOD），每个反应具有25或5 gm拷贝数的两个不同的GM级别。每次稀释测试了60次重复。
转基因方法 : QT-TAX-SL-002
描述：该合作研究验证了一种用于检测番茄内源性参考基因 LAT52 的定性和定量 PCR 方法。每位参与者收到 12 个番茄基因组 DNA 样本，编号为 U1-U12，提取自具有不同地理和系统起源的番茄品种；10 个其他植物基因组 DNA，编号为 W1-W10，这些基因组 DNA 要么与番茄进化相关，要么是常用的植物材料；10 个 DNA 样本，编号为 S1-S10，是五个浓度水平的双盲重复，即番茄样品以 2%、0.5%、0.1%、0.05% 和 0.01% (w/w) 的比例与非转基因玉米粉混合而成；4 个纯化的番茄品种基因组 DNA 样本，编号为 AD；8 个盲 DNA 样本，编号为 X1-X8，包含四个番茄品种基因组 DNA 的两个浓度水平（0.5 和 0.05 ng/uL）。此外，参与者还收到一个由加分1号番茄DNA溶液组成的阳性DNA靶标对照和一个由鲑鱼精子DNA溶液组成的阴性DNA对照。此外，实验室还配备了定性PCR反应主混合物、定量PCR反应主混合物和DNA稀释溶液。使用编码为W1-W10的十种不同的DNA植物溶液验证了番茄LAT52基因的物种特异性。使用编码为U1-U12的12种不同番茄品种测试了番茄LAT52基因的等位基因变异。为了评估不同品种之间拷贝数的稳定性，参与者被要求使用来自编码为AD的四个番茄品种的基因组DNA稀释系列构建四个单独的标准曲线。为了评估LAT52定性PCR方法是否具有足够的灵敏度，实验室以连续稀释的浓度测试了编码为S1-S10的10个DNA样本。为了验证 LAT52 的定量 PCR 方法，每个实验室都使用了四个不同番茄品种（中薯 5、R144、早丰和林春）（分别编号为 A、B、C 和 D）的基因组 DNA，并将它们连续稀释至 50、5、0.5、0.05 和 0.01 ng 进行 PCR 反应，以构建四条标准曲线。然后使用 LAT52 实时 PCR 检测对这四个品种（编号为 X1-X8）的八个盲番茄样品进行定量。验证指标和描述性统计数据是根据每个级别进行三次重复的三次测试的数据计算得出的。