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基于CRISPR-CAS13A系统，为禽流感病毒建立快速的视觉检测方法
迅速，特定且敏感地检测禽流感病毒（AIV），这项研究建立了一种基于定期群散布的短palindromic重复序列（CRISPR）和CRISPR相关蛋白13A（Cas13a）的重组酶辅助扩增（RAA）的视觉检测方法。在这项研究中，根据AIV核蛋白（NP）基因的保守序列设计了特定的引物和CRRNA RNA（CRRNA）。raa技术用于放大目标序列，并通过侧流量尺（LFD）视觉检测到放大产物。评估了Raa-Crispr-Cas13a-lfd的特定峰，敏感性和可重复性。同时，使用该方法和聚合酶链反应（PCR） - 琼脂糖电泳方法检测临床样品，并计算了两种检测方法的重合速率。结果表明，RAA-CRISPR-CAS13A-LFD方法可以实现目标基因片段的特定扩增，并且可以通过LFD视觉观察到检测结果。同时，与感染性支气管炎病毒（IBV），传染性喉咙痛病毒（ILTV）和纽卡斯尔病毒病毒（NDV）没有交叉反应。灵敏度达到10 0拷贝/ µL，比PCR-琼脂糖电泳方法高1,000倍。临床测试的巧合率为98.75％，总反应时间约为1小时。在这项研究中建立的RAA-CRISPR-CAS13A-LFD方法具有快速，简单，强大的特异性和高灵敏度的优点，这为AIV检测提供了新的视觉方法。
ISF 最终决定 - AEMC
首先是希望拆分服务，即通过现货市场安排单独指定、估价54和采购服务。然而，鉴于目前无法在运营时间范围内指定单个服务，因此目前不可能转向基于单个服务运营采购的框架。在实现这一目标之前，重要的是进一步发展工程知识和对未来技术的理解。鉴于此，该规则侧重于发展现有的长期采购框架，以更积极地满足系统安全需求并避免使用指令。然而，展望未来，该规则还创造了激励措施，以增进对系统需求和服务的理解和规范，从而朝着这个方向发展，包括通过过渡服务框架、过渡计划和惯性规范。
人工智能与组织生物标志物
摘要：组织生物标志物是记录在组织中的信息，在病理学中用于识别具有诊断、预后或预测目的的特定患者亚组，从而代表个性化医疗的关键要素。人工智能 (AI) 的出现有望进一步加强病理学在个性化医疗场景中的作用：基于 AI 的设备有望标准化组织生物标志物的评估，并发现新的信息，否则这些信息将被人工审查忽略，并使用它们做出特定的预测。在这篇评论中，我们将介绍 AI 如何用于支持病理学特定领域的组织生物标志物评估，深入了解基于 AI 的生物标志物这一有趣领域，并讨论病理学的可能优势、风险和前景。
用于神经图像分类的可解释领域感知学习
本论文中引用的其他人作品中的所有句子或段落均已明确注明作者、作品和页码。任何非本论文作者作品的插图均已获得原作者的明确许可，并已明确注明。我理解，不这样做就等同于剽窃，将被视为整个学位考试不及格的理由。
基于视觉的自动着陆系统的伪造
在没有仪表进近或先进设备的小型机场，飞机自动着陆是一项安全关键任务，需要使用飞机上的传感器。在本文中，我们研究使用摄像头作为主要传感器的固定翼飞机自动着陆系统的伪造。我们首先介绍一种基于视觉的自动着陆架构，包括基于视觉的跑道距离和方向估计器以及相关的 PID 控制器。然后，我们概述了使用实际飞行数据验证的着陆规范。使用这些规范，我们建议使用伪造工具 Breach 来查找自动着陆系统中规范的反例。我们的实验是使用 X-Plane 飞行模拟器中的 Beechcraft Baron 58 与 MATLAB Simulink 通信实现的。
分布式协作预测 - 剑桥大学
本论文是我自己的工作成果，除序言中声明和文中指定的内容外，不包含任何合作工作成果。除序言中声明和文中指定的内容外，它与我已提交或正在同时提交给剑桥大学或任何其他大学或类似机构的学位、文凭或其他资格证书的内容实质上不同。我进一步声明，除序言中声明和文中指定的内容外，我的论文的任何实质性部分均未提交或正在同时提交给剑桥大学或任何其他大学或类似机构的任何此类学位、文凭或其他资格证书。本论文包含附录、参考书目、脚注、表格和方程式，字数少于 65,000 字，图表少于 150 张。
地方能源社区技术框架 TF-...
对于本技术框架，应根据官方词典中各个术语的含义公开使用“地方能源社区”一词。各种形式的地方能源社区的发展正在取得很大进展。欧盟委员会在最近的指令中放弃了该术语，没有明确的定义，也没有定义具体的限制或义务。但是，清洁能源一揽子计划 [5] 中对能源社区进行了规范。截至 2020 年春季，多个公共资助的研发项目提到了地方能源社区 [ https://cordis.europa.eu/search/en?q=%27Local% 20Energy%20Communities ]。至少有三个项目名称中包含该术语，国家和其他资助计划中还有更多。请尝试 [ https://www.google.at/search?client=opera&q="Research+Project"+ %2B"Local+Energy+Communities" ] 进行单独搜索。
在 Xilinx Virtex-4 FPGA 中实现数字射频存储器
数字射频存储器 (DRFM) 是国防工业广泛使用的一种技术，例如，用于生成虚假雷达目标的电子对抗设备。DRFM 技术的目的是使用高速采样以数字方式存储和重建射频和微波信号。在 Saab Bofors Dynamics AB，该技术用于电子战模拟器 (ELSI) 等。DRFM 技术在安装在 ELSI 电路板上的全定制 ASIC 电路中实现。如今，可编程硬件领域的进步使得在现场可编程门阵列 (FPGA) 中实现 DRFM 设计成为可能。与全定制 ASIC 设计相比，FPGA 技术具有许多优势。因此，本硕士论文的目的是开发一种新的 DRFM 设计，该设计可以在 FPGA 中实现，使用一种名为 VHDL 的硬件描述语言。本硕士论文的方法是首先制定时间计划和需求规范。之后，根据需求规范制定设计规范。这两个规范已成为开发 DRFM 电路的基础。设计要求之一是电路应能够通过外部以太网接口进行通信。因此，部分工作是审查市场上可用的外部以太网模块。结果是一个通过模拟测试的 DRFM 设计。测试表明，设计按照设计规范中的描述工作。
TCR捕获键非线性控制CD8合作以塑造T细胞特异性
在动态生物力学调制下，自然进化的T细胞受体（TCR）在区分非自身抗原与自我抗原方面表现出非常高的特异性。相比之下，工程设计的高级TCR通常会失去这一特殊的城市，从而与自我抗原和靶向毒性产生交叉反应。这种差异的基本机制尚不清楚。我们的研究表明，天然TCR利用机械力与其同源抗原形成最佳的捕获键。此过程依赖于机械功能的TCR - PMHC结合界面，该界面可以通过MHC和CD8中力引起的顺序构象变化，从而实现了强力增强的CD8 copector与MHC-α1α2域结合。相反，工程设计的高级tcrs与其父母TCR的同源PMHC形成了刚性，紧密结合的接口。这种刚性阻止了力诱导的构象变化，以实现最佳捕获键形成所需的构象变化。矛盾的是，这些高级的TCR可以与其父母TCR的非刺激性PMHC形成中等的捕获键，从而导致脱靶交叉反应性和降低的特异性。我们还开发了综合的力依赖性TCR - PMHC动力学功能图，能够区分功能和非功能性TCR - PMHC对并识别有毒的，交叉反应的TCR。这些发现阐明了天然TCR的特异性机械化学基础，并突出了CD8在靶向同源抗原中的关键作用。这项工作为工程TCR提供了有价值的见解，具有提高的特异性和对非自身抗原的效力，尤其是在癌症免疫疗法和传染病治疗中的应用，同时最大程度地降低了自我抗原交叉反应性的风险。