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引言糖尿病（DM）是一种慢性，进步的代谢障碍，是一个重大的全球公共卫生问题。它的特征是胰岛素分泌和/或胰岛素抵抗受损，导致血糖水平始终如一。1尽管每年造成超过100万人死亡，并且在死亡率方面排名第九，但DM已成为21世纪的主要问题。预测表明，到2030年，全球约有5.78亿人将患有糖尿病，额外的3.98亿人面临着疾病的高风险。2在过去的三十年中，DM的发病率在全球范围三倍，大约四分之三受影响的人居住在低收入和中等收入国家。3型糖尿病（T2DM）是最常见的类型，占所有情况的90％以上。4，它影响了11个成年人中的1个，其中T2DM占所有实例的90％，并且人体要么对胰岛素反应不足，要么无法产生足够的胰岛素，导致高血糖症。长期高血糖会增加心脏病发作，肾衰竭，神经损伤和视网膜病变的风险。在这些并发症中，两种类型的糖尿病患者普遍存在慢性肾脏疾病（CKD），影响了这些病例中约40％。
verifi®库放大组合：可靠的...
如果未完美地进行提取，则从血液样品中提取的DNA污染。血液中发现的关键PCR抑制剂包括血否蛋白，肝素和血红蛋白。这三种化合物都可以以不同的方式抑制PCR。血红蛋白的一种副产品血红蛋白会影响DNA聚合酶的活性，并可能导致PCR效率降低或完全反应衰竭。 血红蛋白虽然不那么有效抑制剂，但可以结合DNA并影响DNA聚合酶温稳定性，从而降低总体扩增产率。 虽然肝素通常用作血液样本中的抗凝剂，但可以干扰DNA聚合酶活性以及引物与其DNA靶标的结合，从而阻碍PCR反应。 因此，开发对这些抑制剂具有耐药性或至少耐受性的聚合酶在临床环境和基于血样本测试的研究中很有用。血红蛋白会影响DNA聚合酶的活性，并可能导致PCR效率降低或完全反应衰竭。血红蛋白虽然不那么有效抑制剂，但可以结合DNA并影响DNA聚合酶温稳定性，从而降低总体扩增产率。虽然肝素通常用作血液样本中的抗凝剂，但可以干扰DNA聚合酶活性以及引物与其DNA靶标的结合，从而阻碍PCR反应。因此，开发对这些抑制剂具有耐药性或至少耐受性的聚合酶在临床环境和基于血样本测试的研究中很有用。
基于ERP的大脑的强大异步控制 -
背景和客观。基于事件相关电位（ERP）的大脑计算机接口（BCI）是在辅助环境中替代和增强通信的有前途的技术。但是，迄今为止的大多数方法都是同步的，当用户希望将注意力转移到BCI系统时，要求主管的干预。为了将这些BCIS带入现实生活中，通过监视用户注意力，需要对系统进行强大的异步控制。尽管这种限制非常重要，这阻止了这些系统在实验室外的部署，但在研究文章中通常会忽略它。这项研究的目的是提出一种新的方法来解决这个问题，在此上下文中第一次深入学习，以克服基于手工制作的特征的先前策略的局限性。方法。基于EEG启动，提出的方法是一种新型的深层卷积神经网络，将问题分为两个阶段以实现异步控制：（i）模型检测用户的控制状态，（ii）仅在用户参与刺激的情况下才能解码命令。此外，我们使用转移学习来减少校准时间，甚至探索无校准方法。结果。我们的方法通过22个健康受试者进行了评估，分析了校准时间和刺激序列对系统性能的影响。此外，我们的无校准方法也取得了合适的结果，最大精度为89.36％，显示了转移学习的好处。结论。对于控制状态检测阶段，我们仅使用1个刺激序列和30次校准试验报告平均精度以上91％，最高为96.95％，使用15个序列。至于包括两个阶段的整体异步系统，最大信息传输速率为35.54 bpm，是高速通信的合适值。拟议的策略通过校准试验和刺激序列比以前的方法较少，这是一个有希望的步骤，为基于ERP的拼写者的更实际应用铺平了道路。
lvi融合：强大的激光射击惯性大满贯方案
摘要：随着在自动驾驶领域的同时定位和映射技术的发展，当前的同时定位和映射方案不再是单个传感器，并且正在朝着多传感器融合的方向发展，以增强ro骨和准确性和准确性。在这项研究中，提出了一种基于相机，LIDAR和IMU的多传感器融合的定位和映射方案，称为LVI融合。不同的传感器具有不同的数据采集频率。为了解决异质传感器数据紧密耦合中时间不一致的问题，时间对齐模块用于对齐激光雷达，相机和IMU之间的时间戳。图像分割算法用于分割图像的动态目标并提取静态关键点。同时，进行了基于静态关键点的光流跟踪，并提出了强大的特征点深度恢复模型，以实现对特征点深度的强大估计。最后，LIDAR约束因子，IMU前综合约束因子和视觉约束因子共同构造使用基于滑动窗口的优化模块处理的误差方程。实验结果表明，所提出的算法具有竞争力和鲁棒性。
自主系统中强大的多模式感知
摘要自主系统越来越多地部署在各种领域，包括运输，机器人技术和工业自动化。但是，他们准确感知和理解其环境的能力仍然是一个重大挑战，尤其是在依靠视觉或声音等单一模态时。本评论论文全面研究了多模式感知系统，强调了视觉，听觉和触觉数据的整合，以增强环境理解和状态估计。本文追踪了多模式感知的演变，回顾了关键的方式和数据融合技术，并确定了这些系统所面临的当前挑战，例如环境不确定性，传感器限制和计算复杂性。此外，它提出了增强策略，包括采用高级传感器技术，改进的数据融合方法和自适应学习系统。本文通过探索未来的方向，强调新兴趋势并确定必须解决的研究差距
用于医学图像处理的稳健且可推广的人工智能
©Emir Konuk©Emir Konuk，Kevin Smith，论文A©Emir Konuk，Christos Matsoukas，Moein Sorkhei，Phitchapha Lertsiravarameth，Kevin Smith，Paper B©Filip Christiansen，Emir Konuk，Emir Konuk，Emithya Raju Ganeshan，Robert welse，rane narane，rane g Bert Fruscio，Adrius Gaurilcikas，Dorella Franchi，Daniela Fischerova，Elisa Mor，Luca Savelli，Maria Angela Pascual，Marek Kudla，Stefano Guerriero，Francesca Buonomo Pangilinan。 24©Emir Konuk©Emir Konuk，Kevin Smith，论文A©Emir Konuk，Christos Matsoukas，Moein Sorkhei，Phitchapha Lertsiravarameth，Kevin Smith，Paper B©Filip Christiansen，Emir Konuk，Emir Konuk，Emithya Raju Ganeshan，Robert welse，rane narane，rane g Bert Fruscio，Adrius Gaurilcikas，Dorella Franchi，Daniela Fischerova，Elisa Mor，Luca Savelli，Maria Angela Pascual，Marek Kudla，Stefano Guerriero，Francesca Buonomo Pangilinan。 24
值得信赖、强大且适应性强的电网 AI 助手……
未来电力系统控制中心对能源转型的展望，现代电力系统与清洁能源杂志，2022 年，A. Marot、A. Kelly、J. Cremer 等人。
基于实时设计稳健的四轴飞行器软件...
摘要。目前，制造可靠的无人机（无人机）是科学和技术的一项重要任务，因为此类设备在数字经济和现代生活中有很多用例，所以我们需要确保它们的可靠性。在本文中，我们建议用低成本组件组装四轴飞行器以获得硬件原型，并使用现有的开源软件解决方案开发具有高可靠性要求的飞行控制器软件解决方案，该解决方案将满足航空电子软件标准。我们将结果用作教学课程“操作系统组件”和“软件验证”的模型。在研究中，我们分析了四轴飞行器及其飞行控制器的结构，并提出了一种自组装解决方案。我们将 Ardupilot 描述为无人机的开源软件、适当的 APM 控制器和 PID 控制方法。当今航空电子飞行控制器可靠软件的标准是实时分区操作系统，该系统能够以预期的速度响应来自设备的事件，并在隔离分区之间共享处理器时间和内存。此类操作系统的一个很好的例子是开源 POK（分区操作内核）。在其存储库中，它包含一个四轴飞行器系统的示例设计，使用 AADL 语言对其硬件和软件进行建模。我们将这种技术与模型驱动工程应用于在真实硬件上运行的演示系统，该系统包含一个以 PID 控制作为分区过程的飞行管理过程。使用分区操作系统将飞行系统软件的可靠性提升到了一个新的水平。为了提高控制逻辑的正确性，我们建议使用形式验证方法。我们还提供了使用演绎方法在代码级别以及使用微分动态逻辑在信息物理系统级别验证属性的示例，以证明稳定性。
