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在高分子量DNA提取
数十亿美元致力于推进测序技术。这导致了通过数量级的顺序和基于测序的应用程序爆炸的降低。但是，样品制备过程仍然是一个重要的瓶颈。手动处理样品时，样本质量，费力的协议和高样本成本仍然是可伸缩性和一致性的重要障碍。自动化液体处理程序可实现更高的吞吐量，但实施的重大障碍持续存在：昂贵的方法开发，高资本支出，对多重
深部脑刺激自动轨迹规划的帕累托前沿与加权和
摘要。深部脑刺激 (DBS) 的术前路径规划是一个多目标优化问题，即在多个放置约束之间寻找最佳折衷点。它的自动化通常通过使用聚合方法将问题转变为单目标来解决。然而，尽管这种方法很直观，但它以无法找到所有最优解而闻名。在本文中，我们引入了一种基于多目标优势的 DBS 路径规划方法。我们将它与经典的多个约束的聚合加权和以及由神经外科医生对 14 个 DBS 病例进行的回顾性研究的手动规划进行了比较。结果表明，基于优势的方法优于手动规划，并且与传统的加权和方法相比，它涵盖了更多相关的最佳切入点选择，因为传统的加权和方法会丢弃外科医生可能喜欢的有趣解决方案。
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图2。生物启发的Zn@C电极的制造以及腐蚀和氢的耐药性评估。（a）生物启发的Zn@C电极的SEM图像后24 h聚合和热解后，（b）生物启发的SEI层的横截面视图。（c）TEM图像和碳球涂层的相应元素映射。（d）在2 m ZnSO 4中裸露锌电极的腐蚀表面的SEM图像7天，（e）生物启发的Zn@C电极的腐蚀表面，（F）xrd xrd表征在裸露的Zn电极的腐蚀表面上，并在50个cycles the cycm cycm -2 cer in 1 ma cm -2之后，（g）cy cy cy cy in Zn电极和Zn@C电极基于两个电极细胞，（H）裸Zn和生物启发的Zn@C阳极的接触角。碳球的沉积可以限制在选定区域，例如在
用智能物联网，体重分析和机器学习彻底改变金库安全
摘要 - 尽管数字支付方法的增加，但持续使用实物货币，对存储钞票和硬币的保险库构成了安全挑战。传统的金库安全措施，包括物理障碍，时间锁，双控制系统和监视，容易受到复杂的攻击和内部威胁的影响。本文通过合并智能物联网（IoT）设备和机器学习算法来监视保险库货架上的钞票的重量，从而提出了一种新颖的方法来增强跳马安全性。通过跟踪和分析重量变化，该系统旨在检测差异和潜在盗窃。该系统采用各种机器学习模型，包括线性回归，套索回归，K-Nearest邻居（KNN），支持向量机（SVM）和随机森林，以预测基于重量和面额的钞票数量。评估表明，线性回归和LASSO回归达到了最高的精度，使其成为该应用的最有效模型。挑战，例如有限的数据，计算资源限制以及对更精致功能的需求，以及潜在的改进，例如数据增强和增强的解释性。这种方法通过整合现代技术来保护盗窃和未经授权的访问，从而在保险库安全方面取得了重大进步。
儿童身体虐待对孩子的影响...
电锯广泛用于森林作业中木材收集活动的树切阶段。通常，有两种类型的电锯：汽油动力和电池供电。汽油和电池电锯的性能受到不同因素的影响，包括木材的水分含量，树种，环境条件，操作员的经验以及电锯的不同技术特征（功率，重量，链条旋转速度和棒状长度）。本研究旨在确定影响汽油动力电锯和电池供电的电锯的性能的技术标准的重量。在研究中，熵方法用于确定标准的重量。作为技术标准，最大功率的链速度，总圆柱体容量，功率，条形长度，链条音高和重量标准，并考虑了汽油电锯。在电池供电的电锯中，以最大功率，条形长，链条，重量和电池电压标准处于最大功率，链速度。一般评估技术标准的重量值时，汽油驱动的电锯中最重要的性能标准是功率标准，而电池供电锯中最大功率标准的链速度。基于该电源的功率因数对于两种电锯都是重要的。通常，这项研究的结果将使用户了解技术标准在替代选择不同类型的链锯的性能方面的有效性，这些链锯经常用于不同的活动，例如在森林砍伐阶段，修剪，修剪和花园维护的城市地区。
Yuting Wei
- Stat 9910-302：增强学习的数学基础，秋季2023年。开发了有关统计强化学习的新研究生课程。尽管增强学习（RL）由于其在实践方面取得了巨大的成功而引起了人们的兴趣，但RL的统计基础远离成熟，尤其是在样本中含有样本较大的大维度，这在实践中具有至关重要的运营价值。该博士学位主题课程提出了一个连贯的框架，该框架涵盖了现代RL中重要的算法和统计发展，突出了新想法与古典主题之间的联系。
doi：10.29261/pakvetj/2025.007怀孕母羊的高密度饲养对其后代mingji wei 1,2的肠道菌群的影响，zh
这项研究探讨了怀孕母羊高密度饲养对其后代肠菌群的影响。将40个小尾羊绵羊随机分为两组，包括高密度组（1羊/m 2）和对照/低密度组（1羊/2m 2）。粪便样品，以进行高通量测序和多种意义分析。我们发现了肠道菌群在母羊和后代对不同饲养密度的反应。潜在有害细菌的数量（Ralstonia Pickettii，Ruegeria，Rhodobacteraceae等）在高密度组中增加了，而几种益生菌（振荡器，Akkermansia，Rusinococcaceae-UCG-010等）的丰度发现比对照组的明显小得多（p <0.05）。此外，高密度组中的肠道菌群随着年龄的增长而表现出更大的可变性，这表明住房密度的增加具有显着的相关性。在一起，怀孕绵羊的饲养密度不当会损害自己和后代，这不仅无法改善经济利益，而且会产生有害影响。这项研究可能为健康和可持续的绵羊繁殖和农业提供新的想法。
Weital Tong
*演讲：第9届中国农业绿色开发（AGD）研讨会（Wageningen，Nether- Lands）[05/2024]；共同国际会议（ECGIC）的III经济（Leeuwarden，Frys-Lân，荷兰）[06/2024]；第29届欧洲环境与资源经济学家协会会议（EAERE）（比利时鲁汶）[07/2024]；第四荷兰环境和资源经济学（DEARE）DAY研讨会（荷兰Wageningen）[02/2025，即将到来]
神经网络权重的几何流量模型
深层生成模型（例如流量和扩散模型）已被证明在建模高维和复杂的数据类型（例如视频或蛋白质）方面具有有效性，这激发了它们在不同数据模式（例如神经网络重量）中的使用。神经网络权重的生成模型对于贝叶斯深度学习，学习优化和转移学习等多种应用程序将很有用。但是，重量空间生成模型的现有工作通常忽略神经网络权重的对称性，或者仅考虑其中的一个子集。对这些对称性进行建模，例如MLP中的子顺序之间的置换对称性，卷积网络中的滤波器或通过使用非线性激活而产生的比例对称性，具有通过有效地降低问题的降低降低问题的重量模型的潜力。从这个角度来看，我们旨在在重量空间中设计生成模型，以更加仔细地尊重神经网络重量的对称性。我们以流量匹配的生成建模为基础，而权重空间图神经网络设计以设计三个不同的重量空间流。我们的每个流量都采用不同的方法来建模神经网络权重的几何形状，因此使我们能够以原则上的方式探索权重空间流的设计空间。我们通过列出了在重量空间的常规模型上列出未来工作的潜在方向来得出结论。我们的结果证实，建模神经网络的几何形状更忠实地导致更有效的流量模型，可以推广到不同的任务和体系结构，并且我们表明，尽管我们的流量以比以前的工作少的参数获得竞争性能，但可以进一步改进它们，通过扩展它们。
引用 Wang J, Zhu W, Li X, Wu Y, Ma W, Wang Y, Zhao W, Wei F 和 Wang W (2025) 卵巢癌转录组分析揭示了
在女性生殖系统中，最致命的癌性生长被称为上皮性卵巢癌 (EOC)。根据 2020 年全球癌症统计数据，卵巢癌在全球女性恶性肿瘤中排名第七，每年新发病例超过 310,000 例（Lee 等人，2022 年；Konstantinopoulos 和 Matulonis，2023 年）。卵巢癌每年夺走约 210,000 人的生命。2020 年，中国有 60,000 例新诊断病例被诊断为卵巢癌，并导致 40,000 人死亡（Zhao 等人，2023 年）。晚期卵巢癌患者的 5 年生存率约为 30%。随着多次复发，治疗和复发的间隔变得更短，导致对铂类药物的敏感性降低，最终发展为铂类耐药性。该病的治疗难度大，预后往往较差（Marchetti等，2021；Porter和Matulonis，2023）。克服卵巢癌的化疗耐药性是一个紧迫而重要的临床问题。炎症反应主要分为急性和慢性两类。急性炎症主要发生在物理、化学或急性感染情况下，是机体的早期防御机制，通常很快可自行缓解（Yang等，2023）。慢性炎症则发生在慢性感染或自身免疫性疾病中，机体正常的反馈调节无法阻止炎症，导致慢性炎症（Liu等，2022）。统计数据显示，全球约20%的恶性肿瘤是由慢性炎症引起的（Kennel et al., 2023; Venakteshaiah and Kumar, 2021; Haas et al., 2021），非甾体抗炎药物在临床上可以降低各类实体瘤的发病率和转移率，降低肿瘤引起的死亡率。慢性炎症被认为对癌症的发生、生长和进展有显著的影响。慢性炎症引发肿瘤发生、发展的机制多种多样，但往往与炎症为肿瘤提供的微环境有关。癌相关成纤维细胞（CAFs）作为癌症基质的重要组成部分，与炎症和肿瘤免疫微环境（TME）密切相关（Chen et al., 2021）。 CAFs 与 NF- κ B、PI3K-Akt、IL6-JAK-STAT3 和 TGF- β 等各种信号通路相互作用，帮助形成和维持 TME，影响 ECM 结构并产生免疫治疗耐药性（Mao et al., 2021; Wu F. et al., 2021）。此外，活化的 CAFs 促进单核细胞粘附并驱动巨噬细胞向 M2 极化方向分化，进一步抑制 TME 中的免疫反应（Lavie et al., 2022; Galbo et al., 2021）。因此，分析与炎症相关的基因与肿瘤免疫环境之间的关系有助于