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gorasp1中的双重变体引起新型的高脂肪酸，糖基化和有丝分裂缺陷
grasp65是一种由高尔基体相关的外围蛋白，该蛋白由Gorasp1基因编码，并且在体外堆叠了高尔基体蓄水系统所需。也已经提出了Grasp65在细胞分裂调节中的关键作用。然而，小鼠中Grasp65的耗竭对高尔基体结构的影响很小，迄今为止，该基因尚未与任何人类表型相关。在这里，我们报告了GORASP1（C.1170_1171DEL; P.ASP390GLUFS*18）的第一个人类致病变异的识别，该患者将神经发育障碍与神经增强性，Neuromuscu-神经肌肉，神经肌肉和骨骼异常相结合。功能分析表明，这种变体导致完全缺乏GRASP65。高尔基体的结构没有显示出碎片化，但是检测到诸如低溶性等异常的糖基异常。有丝分析分析表明，与极性染色体的突起酶和中期过量过多，表明细胞周期会延迟。在RPE细胞中概括了这些表型，其中CRISPR/CAS9引入了类似的突变。这些结果表明，人类中的grasp65丢失引起与糖基化和有丝分裂进程中缺陷相关的新型高尔基体病。
gorasp1中的双重变体引起新型的高脂肪酸，糖基化和有丝分裂缺陷
grasp65是一种由高尔基体相关的外围蛋白，该蛋白由Gorasp1基因编码，并且在体外堆叠了高尔基体蓄水系统所需。也已经提出了Grasp65在细胞分裂调节中的关键作用。然而，小鼠中Grasp65的耗竭对高尔基体结构的影响很小，迄今为止，该基因尚未与任何人类表型相关。在这里，我们报告了GORASP1（C.1170_1171DEL; P.ASP390GLUFS*18）的第一个人类致病变异的识别，该患者将神经发育障碍与神经增强性，Neuromuscu-神经肌肉，神经肌肉和骨骼异常相结合。功能分析表明，这种变体导致完全缺乏GRASP65。高尔基体的结构没有显示出碎片化，但是检测到诸如低溶性等异常的糖基异常。有丝分析分析表明，与极性染色体的突起酶和中期过量过多，表明细胞周期会延迟。在RPE细胞中概括了这些表型，其中CRISPR/CAS9引入了类似的突变。这些结果表明，人类中的grasp65丢失引起与糖基化和有丝分裂进程中缺陷相关的新型高尔基体病。
gorasp1中的双重变体引起新型的高脂肪酸，糖基化和有丝分裂缺陷
图3：这无疑是本文中最重要的信息之一。i认识到糖基化总体上受到影响，但在这个水平上，通过质谱来深入分析患者细胞的N-糖基化状态至关重要，以了解这种缺陷，戈尔吉帕蒂和糖基化之间的联系。作者使用WGA确认其糖基化缺陷。我会建议他们重复SNA和MAA的实验，这些实验是更具体的凝集蛋白。作者检测到apociii糖基化缺陷，而在转铁蛋白中无。在O-Glycans上发生的溶苷位在Alpha 2,3中，而对于N-Glycans，这主要是Alpha 2,6。缺陷可能只会影响α2,3溶性。使用两个凝集素SNA和MAA的使用应回答这个问题，但这就是为什么通过质谱法中患者细胞的N-糖基化状态很重要。这也可以在本文第二部分中使用的RPE突变细胞中完成。
GRASP：加速 GPU 并行架构上基于哈希的 PQC 性能
签名和验证过程。我们为 SPHINCS+ 提出了一种适应性并行化策略，分析其签名和验证过程以确定高效并行执行的关键部分。利用 CUDA，我们执行自下而上的优化，重点关注内存访问模式和超树计算，以提高 GPU 资源利用率。这些努力与内核融合技术相结合，显著提高了吞吐量和整体性能。大量实验表明，我们优化的 SPHINCS+ CUDA 实现具有卓越的性能。具体而言，与最先进的基于 GPU 的解决方案相比，我们的 GRASP 方案可将吞吐量提高 1.37 倍到 3.45 倍，并比 NIST 参考实现高出三个数量级以上，凸显了显著的性能优势。
使用Raspberry Pi
视觉是存在的重要方面。失明是影响数百万个人的全球状况。在执行日常任务时，盲人面临各种挑战。他们主要依靠专业知识，智能棍子或其他人的帮助来避免危险[7]。为视力障碍的个体提供具有成本效益的解决方案。使用负担得起的硬件组件和开放源软件通过减少电子废物并使技术更容易访问这种全面的方法来帮助可持续性，以解决视觉障碍者面临的问题是使用技术来缩小可访问性差距[2]。其他无视人的解决方案是阅读文本。需要戴上任何无视力的人手的手指，然后需要戴上戒指设备的手指来指出每个文本字母，但是要指出文本中的每个单词的每个单词都很难为视觉较少的人指出一个巨大的任务。它用相机扫描文本，并创建一个读数文本的声音。这种类型的系统的主要缺点是准确性取决于人们如何将手指指向文本[1]。OCR技术使计算机能够从图像中解释和数字化文本，从而使其成为文档扫描，自动化和实时数据提取的至关重要的工具。但是，将OCR与TTS功能相结合，通过将提取的文本转换为语音，将此功能进一步发展。这样的系统对视觉受损的个体特别有益，使他们能够通过听觉手段“读取”文本。此外，增加多语言支持将应用程序扩展到语言学习，全球沟通和旅游业。该项目将Raspberry Pi作为硬件平台，因为其负担能力，可移植性和与外围设备的集成易用性。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，用于预处理捕获的图像，以增强文本清晰度和识别精度。Tesseract OCR是文本提取的骨干。然后由Google文本到语音（GTTS）处理公认的文本，这是一个广泛使用的Python库，提供多语言的文本对语音功能。
使用Raspberry Pi
智能停车系统利用传感器，物联网和自动化软件等高级技术来优化停车过程。通过在可用空间提供实时信息，有效地指导驾驶员并实现非接触式付款，可以减少搜索时间，交通拥堵和排放。此外，智能系统可以提高安全性，通过移动集成来增强用户体验，并提供数据驱动的见解，以更好地管理和未来的计划。这种聪明的方法不仅增加了停车位的利用，而且还促进了城市地区的成本效率和环境可持续性。
使用Raspberry Pi实时泳道检测自动驾驶汽车Umamaheswari Ramisetty 1，M。Grace Mercy 2，V。Nookaraju 2，N。JagadeshBab
使用Raspberry Pi实时泳道检测自动驾驶汽车Umamaheswari Ramisetty 1，M。Grace Mercy 2，V。Nooka Raju 2，N。Jagadesh Babu 2，P。Ashok Kumar 3和Vempalle 3和Vempalle Rafi 4 1 Ecm 4 1 Ecm eCM，Vignan的Ecect of Information of Information of Information of Information of Technology，eec eec ecem ecem ecem eec。印度的Visakhapatnam 3 ECE，Vignan妇女工程研究所，印度Visakhapatnam，印度4号EEE系，JNTUA工程学院，印度Pulivendula，印度E-邮件：vempallerafi@gmail@gmail.com摘要摘要摘要包括智能世界，智能汽车和其他技术。智能车辆的开发必须能够检测和确定交通标志以确保交通安全。为了控制自动驾驶汽车的速度，环境感知至关重要。交通标志上列出的交通法规必须作为自动驾驶汽车的投入。但是，交通监管是自动驾驶汽车的基本因素之一，但是需要考虑更多的因素。在本文中，用于停车符号检测，交通符号检测的机器学习技术以及避免障碍物和距离计算的对象检测对于调节自动驾驶汽车的纵向速度起着至关重要的作用。停车标志在汽车接近时从相机的视野中消失，这使得在所需的距离距离距离距离的距离挑战。要确切地知道在哪里停止车辆，对停车线的位置的了解至关重要。避免障碍物和对象的检测是分析潜力的其他具有挑战性的因素。HAAR级联分类器方法是此处使用的优化方法。色调饱和值的特征灰度缩放空间具有更快的速度检测能力和低照明痛苦。使用设定基准的印度交通标志评估所提出的技术。所提出的方法提供了几乎80％的精度。关键字：巷道跟踪对象和标志标识，机器学习，图像处理，HAAR级联，自动驾驶汽车的控制。
人类使用Raspberry Pi
1助理教授，2,3,4,5 UG学者1,2,3,4电子和通信工程，1,2,3,4剑桥技术研究所，印度班加罗尔，印度班加罗尔：摘要：本文介绍并着重于人类遵循Robo（HFR）的设计和开发，它可以遵循人类运营商以自动性方式进行人类运营商。与人类操作员保持恒定距离和方向是HFR的主要目标。在室内和室外环境中导航时。系统的关键组成部分包括用于人员识别和跟踪的计算机视觉，避免障碍机制和运动控制策略。通过广泛的模拟和现实世界实验评估所提出的HFR系统的有效性，证明了其在各种情况下准确跟踪和关注人类操作员的能力。结果突出了HFRS作为能够增强人机相互作用和生产力在不同应用中的多功能和智能机器人助手的潜力。人类追随机器人（HFRS）的发展代表了机器人技术的重大进步，从而彻底改变了监视，医疗保健和娱乐等各种行业的潜力。这些机器人旨在自主跟踪和跟随人类操作员，从而促进无缝的人类机器人相互作用并在动态环境中提高生产率。本文旨在探讨能够智能跟踪和跟随人类操作员的HFR系统的设计，开发和评估。通过利用传感器，执行器和控制算法的组合，HFR系统可以实现直观有效的导航，同时保持与人类操作员的安全且一致的距离。索引术语 - 遵循ROBO（HFR）的人，避免障碍物，对象检测，燃烧处理器的源代码。
使用Raspberry Pi 的基于物联网的车辆安全和安全系统 ... 的面积有效的通用加密处理器 农业的新兴趋势-IJNRD 人工智能在SEO中的作用 使用机器学习的自动驾驶汽车模拟 标题： - “吡啶：综合，瑞士和应用。” 使用机器学习模型预测孕产妇的健康风险并比较 利用药房实践中的人工智能和... 人类活动识别系统 对微球的评论：类型，配方方法，... 医疗保健中的AI驱动数据安全 聊天机器人对已知的个人prakriti（... 使用Python 的对象检测OPENCV Jetir Research Journal
该提案提出了一个高级的综合车辆安全和安全系统，该系统准确地解决了这两个方面。现有系统通常专注于安全或保障措施，而不是合并的解决方案。拟议的系统包含了基于面部识别的安全授权和一个超声波传感器，以监视车辆移动以提高安全性。通过整合这些关键组件，该系统旨在提供全面的解决方案，通过面部认证来增强车辆安全性，同时通过障碍物检测和速度控制机制降低事故的风险。这种用于车辆安全和保障的综合方法区分了拟议的系统，提供了一个整体解决方案，以应对该领域的关键挑战。
cebraspe -inpa/mcti-注意 - - 话语证明 -
•在此测试中，请执行要求，如果需要的话，请使用本笔记本中指示的草稿空间。接下来，在适当的地方将文本抄录到话语证明的权威教科书中，因为不会在不正确的地方评估文本片段。•将无视可用线的最大范围之外的任何文本片段。未写在相应的确定文本表上的文本也将被忽略。•在确定的教科书中，旨在转录确定文本的空间中的任何识别品牌的存在都将导致其话语证明。•在每个问题中，书面方式的域最多将分配高达7.50点，并且将掌握内容的掌握将被分配高达17.50点，从中，最高0.85点将归因于表现（可读性，尊重边缘和段落的尊重和段落的指示）和文本结构（在结构性文本中的组织）。