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聚合物囊泡的形状转变
概要：生命活动，例如呼吸，是通过细胞、组织和器官的持续形状调节来完成的。开发具有形状变形能力的智能材料是迈向类生命系统和可穿戴电子设备、软体机器人和仿生执行器等新兴技术的关键一步。从细胞中汲取灵感，人们组装了智能囊泡系统来模拟生物形状的调节。这将有助于理解细胞形状的适应性，并指导具有形状变形能力的智能材料的设计。由两亲性分子组装的聚合物囊泡就是一个卓越的囊泡系统的例子。其化学多功能性、物理稳定性和表面功能性使其有望应用于纳米医学、纳米反应器和仿生系统。然而，由于聚合物链的低流动性和囊泡膜的低渗透性导致能量分布不均匀，因此很难驱动聚合物囊泡脱离平衡态来诱导形状转变。过去几十年来，大量的研究开发了各种驱动形状转变的方法，包括透析、化学添加、温度变化、聚合、气体交换等。如今，聚合物囊泡可以被设计成各种非球形形状。尽管取得了令人瞩目的进展，但目前关于聚合物囊泡形状转变的研究大多仍处于反复试验阶段。预测和编程控制聚合物囊泡的形状转变是一项巨大的挑战。深入了解聚合物囊泡的变形路径将有助于从反复试验阶段过渡到计算阶段。本文介绍了聚合物囊泡形状转变的最新进展。为了进行深入分析，我们将聚合物囊泡的形状转变分为基本变形和耦合变形。首先，我们讨论聚合物囊泡的基本变形，重点关注两种变形路径：扁圆形路径和扁长圆形路径。并介绍了触发不同变形路径的策略。其次，我们探讨了两种变形途径选择性的起源以及控制这种选择性的策略。第三，我们探讨了聚合物囊泡的耦合变形，重点关注两种基本变形途径的切换和耦合。最后，我们分析了聚合物囊泡形状转变的挑战与机遇。我们设想，对变形途径的系统理解将推动聚合物囊泡形状转变从反复试验阶段进入计算阶段。这将使我们能够预测纳米颗粒在血液和间质组织等复杂环境中的变形行为，并最终获得人造应用所需的先进结构。
使用BT Cry2a基因和印度品种Arka Vikas 的遗传转化使用BT Cry2a基因和印度品种Arka Vikas
南印度品种Arka Vikas的转基因番茄植物是使用农杆菌菌株EHA 105开发的，该菌株具有bt Cry2a基因，其中包含35S CAMV启动子，OCS终止剂和NPTII -NEPTI -NEPTI -NOPTII -abledable Marker，通过Agrobacterium Medimed -MediDied Transformation。进行了这项研究是为了改善南印度品种Arka Vikas的再生和转化方案。下胚基被用作由于较高的再生效率，通过PCR分子分析t 0生成中的推定转化体，用于t 0生成中的分子分析，并进行了定性ELISA方法，以用于BT蛋白表达，然后进行昆虫生物测定。昆虫生物测定研究，以筛选植物，并在后代进一步携带了用分子和表型特征表达良好耐药性的植物。实验结果得出的结论是，BT基因成功地部署在番茄品种中，并在实验室条件下对Helicoverpa Armigera的新生儿幼虫产生了抗性。这些结果表明转基因线在Helicoverpa Armigera的管理中有效地表达了大量的BT Cry2a蛋白。转基因T 1系的精确筛选对于获得单拷贝数植物非常重要，因为连续一代中BT蛋白的表达促进了将来该害虫的有效管理。
伊朗私人医院管理的AI驱动转型
近年来，医疗保健行业目睹了人工智能（AI）的整合到医院管理实践中，尤其是在伊朗的私立医院的背景下。这篇科学叙事评论探讨了AI对这些私人医疗机构管理的深远影响，并特别关注其财务影响。审查首先提供了医疗保健中AI的概述，追踪其进化并讨论其在行业中的多样化应用。然后，它深入研究了伊朗私人医院景观的细节，强调了该行业所独有的挑战和机遇。当我们浏览叙述时，我们深入研究了私立医院中AI采用的当前状态，强调了它所提供的好处，以及医疗保健组织必须克服的障碍。此外，对AI实施的财务方面进行了审查，具有全面的成本效益分析，收入产生和投资回报率。围绕医疗保健中AI的道德和监管问题进行了深入探讨，现实世界中的案例研究说明了伊朗私立医院的实际AI应用。最后，评论瞥见了未来，预测新兴技术和趋势有望塑造伊朗私人医院管理的景观。关键字：人工智能（AI），私立医院，医疗保健管理，伊朗，财务影响。总而言之，这篇综述提供了对AI对伊朗私人医院管理的多方面影响的全面检查，阐明了财务动态，并为不断发展的医疗保健环境中的决策铺平了道路。
心脏病的混合CNN转化器模型...
摘要 - 这项研究提出了卷积神经网络（CNN）的混合模型和用于预测和诊断心脏病的变压器。基于CNN检测本地特征的强度以及变压器在感知全球关系方面的高能力，该模型能够从高维生的生活历史数据中成功检测心脏病的危险因素。实验结果表明，在精度，精度和回忆中，提出的模型胜过传统基准模型，例如支持向量机（SVM），卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）。这表明了其处理多维和非结构化数据的强大能力。为了验证模型的有效性，进行了某些部分的实验，实验的结果表明，同时使用CNN和变压器模块来增强模型很重要。本文还讨论了将来的研究中纳入其他特征和方法，以增强模型的性能并使其能够在不同条件下有效运行。本研究提出了使用机器学习预测心脏病的新颖见解和方法，尤其是在个性化医学和健康管理中。
bevgan：生成鱼眼交叉视图变形金刚
摘要：当前的停车援助和监测系统合成鸟类视图（BEV）图像，以提高驱动程序的可见度。这些BEV图像是使用称为“逆透视图”（IPM）的流行透视转换创建的，该转换将其投射到FishEye摄像头捕获的环绕视图图像的像素上。然而，IPM在准确地表示高度和接缝的对象方面面临挑战，因为它依赖于刚性几何变换，因此将预计的环绕视图缝合在一起。为了解决这些局限性，我们提出了Bevgan，这是一种新型的几何形状引导的条件生成副本网络（CGAN）模型，将多尺度鉴别器与基于变形金刚的生成器相结合，该生成器利用Fisheye摄像机校准和注意力机械机制，以隐含地模拟该视图之间的几个几何形式的变换。实验结果表明，在图像保真度和质量方面，Bevgan的表现优于IPM和最先进的跨视图生成方法。与IPM相比，我们报告了 + 6的改进。在PSNR上的2 dB，MS-SSIM上的 + 170％在描绘停车场和驾驶场景的合成数据集上进行评估。此外，还通过零射推理证明了Bevgan在现实世界中的图像上的概括能力。
ali-u-net：用于DNA序列多个序列比对的卷积变压器神经网。概念证明
我们报告了能够对齐多个核苷酸序列的卷积变压器神经网络。神经网络基于图像分割中常用的U-NET，我们采用了该神经网络将其用于将未对准序列转换为对齐序列的U-NET。对于对齐场景，我们的ALI-U-NET神经网络已经接受过培训，在大多数情况下，它比MAFFT，T-Coffee，Muscle和Clustal Omega等程序更准确，同时比单个CPU核心上的类似准确的程序快得多。的限制是，神经网络仍针对某些对齐问题进行了专门训练，并且对于以前从未见过的差距分布而表现不佳。此外，该算法当前与48×48或96×96核苷酸的固定尺寸比对窗口一起工作。在此阶段，我们将研究视为概念证明，确信目前的发现可以扩展到更大的一致性，并在不久的将来将其扩展到更复杂的一致性方案。
cmtedd-策略与转型办公室-Braddock
策略和转型办公室是一个很好的尝试，可以很好地尝试公共服务创新，与ACT工党在可能的情况下采购工作的政策保持一致。它在整个政府中提出了有用的建议，并以市值的75％的税率收取了内部收费的建议。为什么现在要结束？肯定是在需要公共服务创新的时候 - 这是没有时间关闭Inhouse Ideas Factory的时间。作为新的公共服务部长，斯蒂芬·史密斯（Stephen-Smith）与您共同担任首席部长，以支持改善公共服务绩效的其他想法？