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多功能载体揭示药物输送的潜力......
摘要：D-半乳糖是一种简单的天然化合物，由于其独特的性质和与特定细胞受体的相互作用，已被研究作为药物输送、诊断和治疗诊断的强大支架。在药物输送领域，半乳糖作为配体，选择性靶向表达半乳糖受体的细胞，如肝细胞、巨噬细胞和特定癌细胞。半乳糖直接附着在主要药物或载药纳米颗粒或脂质体上可增强细胞摄取，从而改善药物向目标细胞的输送。半乳糖也被发现可用于诊断。具体而言，基于半乳糖的诊断测试，如半乳糖消除能力测试，可用于评估肝功能和评估肝病以及肝功能储备。此外，可以通过结合药物输送和诊断能力来设计基于半乳糖的治疗诊断剂。这篇评论是我们之前评论的更新，涉及利用 D-半乳糖作为前药设计载体的广泛可能性以及允许其在诊断和治疗诊断中共同实现的合成策略，以突出这种有趣载体的多功能性。
矢量商过滤器：克服时间/空间交易 -
在本文中，我们介绍分区商lter（PQF）。它的设计类似于向量商lter和pre x（商）lter（最终都是基于商lter）的设计。与Pre X Ler类似，它使用两级层次结构来存储商：大多数密钥都发送到Frontyard，而Over Ows则进入后院。在frontyard中，只有一个存储桶（缓存线）可以在其中最终出现，这是导致其他动态lter设计的性能提高，这些设计必须访问每个操作的两个缓存线。键使用两种选择机制（类似于向量商lter）发送到后院，并且使我们能够支持删除的创新是后院位置纯粹依赖于前院位置，而没有重新进行商的重新进行。
PGBKT7 DNA-BD矢量分析证书
描述PGBKT7是一种酵母表达载体，旨在表达GAL4 DNA结合结构域（DNA-BD;氨基酸1-147）和诱饵蛋白的融合蛋白。融合蛋白来自培养基ADH1启动子的高水平表达。融合蛋白还包含一个C-MYC表位标签。为了促进体外转录/翻译，PGBKT7包括GAL4 DNA-BD和表位标签之间的T7启动子。
2024-2025受赠人治愈部落能力赠款
人畜共患病和媒介传播疾病是由传播的动物和节肢动物（例如蚊子和tick虫）传播给人们引起的。环境真菌可以在土壤和环境的其他部分中找到。气候变化有望影响人畜共患病和媒介传播以及华盛顿州的环境真菌疾病。天气模式的转变可能会使这些疾病更容易扩散到新区域。温和的冬季，温暖的夏季和降雨的变化可能会改变携带和可能传播疾病的动物和节肢动物的分布。
基于潜在矢量优化的消费电子应用的生成图像隐肌
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优化预测性能：堆叠的多内核支持向量机中的超参数调整
摘要 - 这项研究解决了管理糖尿病的更先进诊断工具的必要性，糖尿病是一种慢性代谢疾病，导致葡萄糖，脂质和蛋白质代谢的破坏是由胰岛素活性不足引起的。该研究研究了机器学习模型的创新应用，特别是堆叠的多内核支持向量机随机森林（SMKSVM-RF），以确定它们在识别医疗数据中复杂模式方面的有效性。创新的合奏学习方法SMKSVM-RF结合了支持向量机（SVM）和随机森林（RFS）的优势，以利用其多样性和互补特征。SVM组件实现多个内核来识别唯一的数据模式，而RF组件由决策树组成，以确保可靠的预测。将这些模型集成到堆叠的体系结构中，SMKSVM-RF可以通过优势通过优势来增强分类或回归任务的总体预测性能。这项研究的一个重大发现是引入SMKSVM-RF，它在混淆矩阵中显示出令人印象深刻的73.37％的精度。此外，其召回率为71.62％，其精度为70.13％，值得注意的F1分数为71.34％。这种创新技术显示了增强当前方法并发展为理想的医疗系统的潜力，这表明糖尿病检测方面的一个值得注意的一步。结果强调了复杂的机器学习方法的重要性，并强调了SMKSVM-RF如何提高诊断精度并有助于持续发展医疗保健系统，以实现更有效的糖尿病管理。
使用局部放电数据和支持向量回归的锂离子电池健康状态评估程序
摘要：电池老化是一种复杂的现象，精确的健康状态 (SoH) 监测对于有效的电池管理至关重要。本文提出了一种基于支持向量回归 (SVR) 的数据驱动 SoH 估计方法，利用从全放电和部分放电容量曲线以及电池温度数据构建的特征。它深入讨论了从不同电压间隔构建的新特征。此外，分析了三种特征组合，展示了它们的功效在不同电压范围内的变化。使用从 2 到 3.4 V 的完整间隔构建的全放电容量曲线获得了成功的结果，并且在测试集上实现了 0.962 的平均 R 2 值，从而展示了所选 SVR 策略的充分性。最后，将从全电压范围构建的特征与从 10 个小电压范围构建的特征进行了比较。观察到了类似的成功，证据是不同电压范围内的平均 R 2 值介于 0.939 和 0.973 之间。这表明所开发的模型在现实场景中具有实际适用性。所提出的模型的调整和评估是使用丰田创建的包含 124 个磷酸铁锂电池的大量数据集进行的。
使用模糊支持向量机的情感分析...
The Ministry of Communication and Information and the Ministry of BUMN of The Republic of Indonesia designed a mobile app “Peduli Lindungi” to be used to help the public and related government agencies in carrying out screening and tracing people's movement to stop the spread of Corona Virus Disease (Covid-19).The existence of a mobile app, “Peduli Lindungi” triggers abundant different sentiments from the Indonesian community, either positive or负面情绪。基于积极的情绪，印度尼西亚共和国政府可能会对该应用程序的各个方面有一些反馈。相比之下，负面的情感可以用作移动应用程序潜在改进的初始点。本研究应用模糊支持向量机（FSVM）模型来对用户对Peduli Lindungi应用程序的评论进行分类。FSVM可以将客户的评论分为两个或多个类别，并且比其他分类方法相对更高的准确性。这项研究的结果表明，使用FSVM的评论分类可产生良好的准确性，值为77％。完全正确的预测是2813个评论中的2192个评论。
使用潜在向量表示的晶圆图缺陷模式半监督分类
摘要 —随着半导体设计和制造工艺的全球化，集成电路制造阶段的缺陷检测需求变得越来越重要，在提高半导体产品的产量方面发挥着重要作用。传统的晶圆图缺陷模式检测方法涉及使用电子显微镜进行手动检查以收集样本图像，然后由专家评估缺陷。这种方法劳动密集且效率低下。因此，迫切需要开发一种能够自动检测缺陷的模型来替代手动操作。在本文中，我们提出了一种方法，该方法首先采用预先训练的 VAE 模型来获取晶圆图的故障分布信息。该信息作为指导，结合原始图像集进行半监督模型训练。在半监督训练期间，我们利用师生网络进行迭代学习。本文提出的模型在基准数据集 WM-811K 晶圆数据集上进行了验证。实验结果表明，与最先进的模型相比，该模型具有更高的分类精度和检测性能，满足了工业应用的要求。与原始架构相比，我们取得了显着的性能提升。索引术语——缺陷检测；半监督学习；无监督学习；变异自动编码器