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IV-A1型CRISPR介导的基因表达和质粒复制的抑制的可视化
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2024年6月12日。 https://doi.org/10.1101/2024.06.12.598411 doi：Biorxiv Preprint
脑磁图和脑电图脑波活动可视化
在这个项目中，我们最初使用 MNE 样本数据集作为基础数据集。这些数据是使用 MGH/HMS/MIT Athi-noula A. Martinos 生物医学成像中心的 Neuromag Vectorview 系统收集的。EEG 数据是使用 60 通道电极帽与 MEG 同时采集的。原始 MRI 数据集是使用带有 MPRAGE 序列的西门子 1.5 T Sonata 扫描仪获得的。在实验期间，在受试者的左、右视野中呈现棋盘格图案，并穿插着向左耳或右耳发出的音调。刺激之间的间隔设置为 750 毫秒。此外，视野中心偶尔会出现一个笑脸，提示受试者在笑脸出现时尽快用右手食指按下按键。样本数据集包含两个主要目录：MEG/sample（包含 MEG/EEG 数据）和 subject/sample（包含 MRI 重建）。
数据预处理和可视化机器学习模型及其在教育中的应用
私人公司现在非常有兴趣使用机器学习和人工智能[5]引入最新技术。最近，人工智能和机器学习领域的初创公司一直在积极开放，正在投资于这些行业的发展，这一趋势只会继续进行。使用人工智能和机器学习算法的自动化的一些关键优势是提高生产力，时间和经济效率，减少人类错误，加速业务决策，预测客户的偏好以及最大化销售[6]。需要分析和使用大量数据的大公司包含监视和维持数据质量的整个团队。这再次证明了数据质量对于将来使用的重要性。
引用：Maduabuchi E. (2024) 人工智能 (AI) 在石油作业过程安全累积风险可视化中的应用：概念框架，国际工程与先进技术研究杂志 12 (1), 33-49
摘要：在运营工厂中预防重大工艺安全事故的关键挑战之一是缺乏一个集成系统/模型，该系统/模型将安全关键屏障的缺陷/偏差所带来的风险汇总在一起，以供运营决策。基于此背景，开发了一个模型/框架，用于评估和可视化尼日利亚尼日尔三角洲石油设施中安全关键屏障受损引起的工艺安全风险的累积。基于对该模型的审查，确定了对基于网络的智能软件的需求。因此，通过广泛的文献综述和焦点小组参与者进行了一项探索性研究，以开发用于工艺安全累积风险可视化的基于网络的智能软件的概念框架。研究结果表明，该概念框架提供了一种使用人工智能 (AI) 技术开发基于网络的智能软件的新方法，用于实时可视化工艺安全累积风险图。关键词：工艺安全、累积风险评估、人工智能、重大事故预防、石油作业
Genehapr：基因单倍型统计，表型关联和可视化
ashaplotype。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4个数据集。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 displayVaroneNemodel。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。4个数据集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 displayVaroneNemodel。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>5 fi lterlargep.link。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 fi lterlargevcf。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 fi lter_hap。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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增强手术可视化：对基于GAN的图像生成的可行性研究
摘要：唇裂/pa/p/p）是一种普遍的上颌面先天性异常，是由于额骨和上颌过程中的融合失败而引起的。目前，尚无国际商定的唇唇修复的黄金标准程序，并且经常根据外科医生的过去经验和个别患者病例的具体特征选择手术方法。Asher-McDade得分是一种评估单侧裂口手术的广泛使用的工具，依赖于与上颌面区域的美学和对称性有关的标准。但是，尚未开发客观的指标来评估手术成功。本研究旨在结合深度学习和生成对抗网络（GAN）方法，以构建图像生成框架，以产生术后唇部图像，该图像可以用作评估手术成功的标准化参考。我们根据图像嵌入式介绍了图像相似性分数，我们用来验证生成的图像。我们的方法为一组合成面的技术铺平了道路，这些技术可以指导外科医生评估CL/P手术的结果。
设计有效的数据可视化
源自B. Wong的数字，“布局”，NAT方法，第1卷。8，不。10，pp。783–783，2011年10月，doi：10.1038/nmeth.1711。和B. Wong，“观点：审查的观点（第2部分）”，Nat Methods，第1卷。8，不。3，pp。189–189，3月 2011，doi：10.1038/nmeth0311-189。 幻灯片改编自：科学人物信息设计的基础知识，凯利·克劳斯189–189，3月2011，doi：10.1038/nmeth0311-189。幻灯片改编自：科学人物信息设计的基础知识，凯利·克劳斯
一种用于自动化现实捕获和可视化的机器人网络物理系统，在施工进度监控
有效的进度监控对于在规定的时间和预算中成功交付建筑项目至关重要。经常通过多个项目利益相关者进行耗时的实际场地访问来不规则地监测建筑项目。使用机器人网络物理系统（CP）进行远程监测可以使过程更有效，更安全。本文为自动化现实捕获和可视化的机器人CP提供了一个概念框架，用于远程进度监视。CPS集成了四倍的机器人，构建信息建模（BIM）和360°现实捕获以自主捕获并可视化最新站点信息。此外，该研究还通过对17个进度监测专家的半结构化访谈探讨了影响拟议机器人CP的因素。这些发现将指导建筑管理团队在建设中采用CP，并推动以人为中心的CPS建设开发的进一步研究。
CAM模型中人类胰腺癌组织血管灌注的可视化及其对未来个性化药物测试的影响
摘要：尽管在治疗胰腺癌方面已经取得了重大改善，但其预后仍然很差，总5年生存率小于10％。新的实验方法对于开发新型治疗剂是必要的。在这项研究中，进行了绒毛膜膜膜（CAM）模型中胰腺癌组织生长的研究，并随后对吲哚氰胺绿色（ICG）注射进行了用于验证肿瘤内灌注的使用。icg被注入凸轮脉管系统中，以可视化肿瘤组织的灌注。通过PCR研究了转移的存在，以了解鸡胚胎肝脏中人类特异性的Alu元素。此外，还建立了冷冻保存的胰腺肿瘤。在最近获得的肿瘤和冷冻保存的肿瘤中观察到肿瘤组织在CAM上的肿瘤内灌注。Alu-PCR检测到小鸡胚胎的肝脏中的转移。冷冻保存后，组织仍然至关重要，这些肿瘤产生的异种移植类似于原发性肿瘤的组织学特征。该方法代表了CAM模型中胰腺癌静脉注射药物测试的原理证明。冷冻保存的肿瘤可用于测试新型疗法，并可以整合到分子肿瘤板中，从而促进个性化肿瘤治疗。