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玛格丽特自动Raspé
早在1971年，Raspé就在这些工业上就开发了所谓的“相机头盔”：配备了Super 8相机的施工网站头盔，可捕捉艺术家凝视的中心视角，并使她能够拍摄她的日常生活。由此产生的电影显示了艺术家执行常规任务，包括家务劳动，这些任务通常是不思想或自动执行的。raspé的手可以临床细节，将奶油搅成der sadistschlägtdas eindeutig unschuldige，1971年，在1973年在kuchen，kuchen，kuchen，kuchen，kuchen，1973年烤蛋糕，或在塞勒·威德（Allet Tage Wieder）中洗涤 - 让他们摇摆！除了借用经常看不见的普通杂务的可见性外，这些电影还见证了工作中最无意识的身体过程。这些自动化行动有时会以它们改变自己的事情的方式暴力，但同样是平庸的。自动化被检查为在大脑和手动工作之间发生的过程。身体被认为是可编程的“ Mensch-Maschine”（人机）或“ Frautomat”（女机器人），相机头盔可作为假肢扩展，并使观众能够体验艺术家自己的观点，并具有广泛的镜像。
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在这个职位上，LTG Rasch负责迅速攻击某些能力，以阻止和击败迅速现代化的对手，包括监督陆军远程大超声武器的开发。他领导陆军快速能力和关键技术办公室任务，以快速有效地研究，开发，原型，测试，评估，采购和现场关键的促成技术和能力，这些技术和能力与近期和中期威胁有关，并符合陆军的现代化优先。
通过联合抑制 FAK 和 PI3K 来靶向癌细胞中的 Ras 信号兴奋性
Ras/PI3K/ERK 信号网络在包括宫颈癌和胰腺癌在内的各种人类癌症中经常发生突变。先前的研究表明，Ras/PI3K/ERK 信号网络表现出可兴奋系统的特征，包括活动波的传播、全或无反应和不应性。致癌突变导致网络兴奋性增强。Ras、PI3K、细胞骨架和 FAK 之间的正反馈回路被确定为兴奋性的驱动因素。在这项研究中，我们研究了通过抑制宫颈癌和胰腺癌细胞中的 FAK 和 PI3K 来靶向信号兴奋性的有效性。我们发现 FAK 和 PI3K 抑制剂的组合通过增加细胞凋亡和减少有丝分裂协同抑制了特定宫颈癌和胰腺癌细胞系的生长。特别是，FAK 抑制导致宫颈癌但不会导致胰腺癌细胞中 PI3K 和 ERK 信号下调。有趣的是，PI3K 抑制剂激活了多种受体酪氨酸激酶 (RTK)，包括宫颈癌细胞中的胰岛素受体和 IGF-1R，以及胰腺癌细胞中的 EGFR、Her2、Her3、Axl 和 EphA2。我们的研究结果强调了 FAK 和 PI3K 抑制剂联合治疗宫颈癌和胰腺癌的潜力，尽管需要适当的药物敏感性生物标记物，并且可能需要同时针对耐药细胞进行 RTK 靶向治疗。
Rita Rastogi Kalyani，医学博士，MHS |简历
2023年3月21日，MHS，MHS人口统计学和个人信息当前任命大学2016年 - 现任医学副教授，糖尿病学和代谢副教授，约翰·霍普金斯大学医学院，巴尔的摩，MD 2011-临时教育企业，约翰斯·霍普斯·霍尔布斯（John-efortior Infortion），约翰·霍普金斯（Johns Hopkins）衰老与健康中心2013年 - 现任助理教职员工，韦尔奇预防，流行病学和临床研究2015年 - 2016年Genestar Research Center 2016-主任主任，首发主任约翰·霍普金斯（Johns Hopkins）糖尿病患者指南2020 - 主管2020-主管2020-主管2020-临时医疗服务员约翰斯（Johns）。霍普金斯医学机构审查委员会＃3 2010年医院 - 现任医师，约翰·霍普金斯医院，2011年 - 糖尿病管理服务，约翰·霍普金斯总胰岛切除术胰岛自动移植计划。马里兰州卫生部癌症和慢性病局2021-目前的常规研究部门成员，糖尿病，内分泌学和代谢疾病研究B.
HPV DNA的宫颈癌跟踪... 体育锻炼对患者血糖控制的影响 在控制基因表达机制的表观遗传学...
邮政编码：70687-145电子邮件：thaistbpaiva@gmail.com摘要目的：阐明当前的宫颈癌预防策略及其挑战，更加重视DNA-HPV测试风险跟踪和分层。材料和方法：使用描述符（“宫颈癌筛查”和“ HPV DNA”）在PubMed/Medline，Scielo和Bireme/Lilacs进行了搜索。在应用纳入标准并排除了重复或不可访问的文章后，它仅限于22篇文章。结果/讨论：在临床上，低度宫颈肿瘤筛查已被证明对检测组织学手段潜在的癌前癌症病变的敏感性比对液体细胞学的重复分析更为敏感。HPV测试是生化和标准化的，而细胞学是主观的，需要视觉识别。结论：在筛选方法中的进步将通过DNA-HPV检验给出。成为预防宫颈癌的主要必要公共卫生措施之一。关键字：HPV，筛查方法，宫颈癌。摘要目的：阐明当前的宫颈癌预防策略及其挑战，更加重视HPV DNA测试进行筛查和风险分层。材料和方法：使用描述符（“宫颈癌筛查”和“ HPV DNA”）在网格和DECS中进行了搜索，在PubMed/Medline，Scielo和Bireme/Lilacs中进行了搜索。关键字：HPV，筛查方法，宫颈癌。应用了包含标准并排除了重复的文章或无法访问的文章后，它仅限于22篇文章。结果/讨论：在临床上，通过HPV测试对低度宫颈肿瘤进行筛查已被证明比通过重复性液体细胞学分析比通过组织学手段检测潜在的癌前颈病变更敏感。HPV测试是生化和标准化的，而细胞学是主观的，需要视觉识别。结论：筛选方法中的进步将通过DNA-HPV检验进行。成为预防宫颈癌所必需的主要公共卫生措施之一。
研究文章分析DNA目的值分析使用纳米光度计的比例为260/230，该分析是从掘金Alfi Sophian 1*中分离出来的
1,2 Pusat Pengeman pengujian obat dan Makanan鼻腔，Badan Pengawas obat obat Dan Makanan，印度尼西亚Jakarta Pusat *通讯作者：alfi.sophian@pom.go.go.id.iid摘要背景：与隔离的纯度参数分析的纯度参数：260/230的纯度参数是260/230，鸡块产品中的DNA。目的：这项研究的目的是提供有关孤立DNA纯度读数的分析值的信息，比为260/230。通过从这项研究的结果中获取信息，希望它可以为相关的类似研究提供好处。方法：本研究中使用的方法是使用自旋柱技术的DNA分离方法，然后使用纳米光度计以260/230的比例读取所获得的分离的DNA。结果：然后将测量结果计算为平均值和标准偏差。基于孤立的DNA测量结果，以A260/A230比率读取的纯度结果在1.98 - 2.10范围内，平均值为2.043。结论：根据这些结果，可以得出结论，获得的隔离DNA根据DNA的纯度值以260/230的比例（即2.0 - 2.2范围内）显示出良好的DNA质量。Keywords: analysis, DNA, purity, ratio, validation ABSTRAK Latar belakang: Parameter nilai kemurnian yang dianalisis dari panjang gelombang dengan rasio 260/230 merupakan parameter validasi sekunder yang digunakan untuk melakukan analisis mutu DNA hasil isolasi pada produk nugget ayam.kata kunci：Analisis，DNA，Kemurnian，Rasio，Pallasi目的：这项研究的目的是提供有关以260/230比率读取的DNA隔离纯度的值的信息。通过从这项研究结果中获得的信息有望受益相关的类似研究。方法：本研究中使用的方法是使用柱自旋技术的DNA隔离方法，然后使用260/230比例的光度计NANO读取所获得的绝缘结果。结果：然后计算得出的结果平均值和标准偏差。基于A260/A230比率读取的隔离DNA结果的测量结果，在1.98-2.10范围内，其平均值为2.043。结论：基于这些结果，可以得出结论，获得的绝缘结果的DNA根据DNA纯度值在260/230的比率下显示出良好的质量DNA，范围为2.0-2.2。
RaspberryPi 使用 Shield PiEEG 测量 EEG、ECG、EMG 和 EOG 本文介绍了用于读取信号的 Shield PiEEG 的硬件和软件
RaspberryPi 使用 Shield PiEEG 测量 EEG、ECG、EMG 和 EOG 本文介绍了用于通过单板计算机系列（RaspberryPi、OrangePi、BananaPi 等）读取信号的屏蔽 PiEEG 的硬件和软件。本文主要提供了如何实现该设备的技术信息。该设备旨在熟悉神经科学，是开始进行 EEG 测量的最简单方法之一。 Ildar Rakhmatulin，博士，PiEEG，ildarr2016@gmail.com 来源 https://github.com/Ildaron/EEGwithRaspberryPI 演示 https://youtu.be/uK8QF2liO5U 关键词：RaspberryPi 和 EEG、ECG、EMG 和 EOG；脑机接口；RaspberryPi 屏蔽 1. 简介 脑机接口是一种读取脑信号的设备，以识别可用于实际目的的任何相关性。 2021 年，我们开发了脑机接口 - ironbci [1,2,3]，但芯片短缺大大增加了设备的成本，之后我们改用 PiEEG 屏蔽，这使得降低设备成本和简化安装过程成为可能。PiEEG 设备在会议 [4] 和出版物 [10] 中进行了一般性介绍。在本文中，我们将更多地关注该设备实现的技术细节。2. 安全建议开发的设备仅针对 Raspberry Pi 进行了测试。在测试期间，禁止将设备连接到电源，这是出于安全考虑并避免网络干扰。通过电网供电时不能使用此设备，并且只能在使用 5V 电池（容量不超过 2000 mAh）时使用它。图 1 是设备完整组装的概览。
在基于 Raspberry Pi 的实时系统上使用最先进的神经架构研究基于 EEG 的生物特征识别
摘要：尽管人们对使用脑电图 (EEG) 信号作为主体身份识别的潜在生物特征识别的兴趣日益浓厚，并且在使用深度学习 (DL) 模型研究神经信号（例如心电图 (ECG)、脑电图 (EEG)、视网膜电图 (ERG) 和肌电图 (EMG) ）方面也取得了进展，但由于单个主体在不同会话中的 EEG 特征变化很大，因此在使用最先进的 DL 模型进行基于 EEG 的主体身份识别任务方面仍然缺乏探索。在本文中，我们探索使用最先进的 DL 模型（例如 ResNet、Inception 和 EEGNet）在 BED 数据集上实现基于 EEG 的生物特征识别，该数据集包含来自 21 个个体的 EEG 记录。我们获得了令人满意的结果，Resnet、Inception 和 EEGNet 的准确率分别为 63.21%、70.18% 和 86.74%，而之前的最佳成果报告的准确率为 83.51%。我们还通过开发一种便携式、低成本、实时的基于 Raspberry Pi 的系统展示了这些模型实时执行 EEG 生物识别任务的能力，该系统集成了从获取 EEG 信号到预测身份的所有必要主体识别步骤，而其他现有系统仅包含整个系统的部分内容。
利用 Raspberry Pi 构建太阳能系统
用于测量的设备是 USB 测试仪，具体来说是 UM25C。该测试仪具有蓝牙连接功能，因此可以将读取的数据下载到计算机并使用 Python 进行合成，因此它是系统满负荷运行的实际负载曲线，其中的元件有助于其运行，并且当电路板未执行任何活动（即处于“空闲”或休息模式）时也是如此。通过这种方式，了解整个系统在满负荷和休眠状态下的消耗，就可以开始必要的计算，以确定必要组件的尺寸，从而使发电机系统正常运行。利用这些信息，我们继续计算元件，通过电池蓄能系统自主建立电源。这就是为什么必须使用消耗数据进行计算，以支持所需的自主性，从而确定电池的尺寸。
引用发布版本（APA）：Rasmussen，G。H. F.，Kristiansen，M.，Arroyo-Morales，M.，Voigt，M。，＆Madeleine，P。（2023）。镇痛效率
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