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直磷酸监测的倾斜和阅读障碍物电化学传感器
DNA2VEC载体。单词嵌入被广泛用于自然语言处理（NLP），可使用固定长度向量有效地将单词映射到高维空间中[19]。这个概念也已应用于DNA序列[20]。在这项研究中，我们利用了预训练的单词向量来嵌入DNA序列。我们通过窗口大小m（m = 3）和步长s（s = 1）进行长度n的DNA样本，然后获得长度m xi∈{x 1，x 2，x 3，...，x n-2}的N-2 DNA序列。每个X I可以在衍生自DNA2VEC的预训练的DNA载体基质中找到[21]。我们使用ei∈Rk来表达缝隙I序列的k（k = 100）维矢量，然后将我们的序列x i转换为e ei∈{e 1，e 2，e 3，...，e n-2}。最后，对于每个长度n的样本，它可以嵌入为：e 1：n -2 = e1⊕e2 e 2 e 2⊕e n -2（1），其中⊕表示串联算子。
利用人工智能将录音转化为准确的街道图像
该团队利用来自北美、亚洲和欧洲城市的 YouTube 视频和音频，制作了来自不同地点的 10 秒音频片段和静态图像，并用它们训练 AI 模型，该模型可以根据音频输入生成高分辨率图像。然后，他们使用人工和计算机评估，将由 100 个音频片段制作的 AI 声音到图像创作与它们各自的真实照片进行比较。
患者血浆 cfRNA 谱的特定改变能够准确对癌症患者和对照组进行分类
。CC-BY-NC 4.0 国际许可 它是永久可用的。 是作者/资助者，已授予 medRxiv 许可以显示预印本（未经同行评审认证）预印本 此版本的版权持有者于 2024 年 12 月 27 日发布。 ；https://doi.org/10.1101/2023.05.24.23290388 doi：medRxiv 预印本
drv3233-q1汽车24/12-V电池3相门驱动器单元具有准确的电流感应和增强的诊断数据表（Rev. a）
•AEC-Q100有资格用于汽车申请 - 温度选项： - drv323333php：–40°C至 +150°C，T A - DRV3233QPHP（预览）：–40°C：–40°C至 +125°C， +125°C，t•功能安全系统 - 可实现的系统范围262 26226262226262222222. up to ASIL D targeted • Three phase half-bridge gate driver – Drives six N-channel MOSFETs (NMOS) – 4.5 to 60-V wide operating voltage range – Bootstrap architecture for high-side gate driver – Charge pump for 50mA average gate current – 100% PWM duty cycle support – Overdrive supply of external switches • Smart Gate Drive architecture – 45-level configurable peak gate drive current up to 1000 / 2000-mA (source / sink) – Three-step dynamic drive current control – Soft shutdown for power stage protection • Low-side Current Sense Amplifier – Sub-1 mV low input offset across temperature – 9-level adjustable gain • SPI-based detailed configuration and diagnostics • DRVOFF pin to disable driver independently • High voltage wake up pin (nSLEEP) • Multiple PWM interface options available – 6x, 3x, 1x PWM Modes – PWM over SPI • Supports 3.3-V, and 5-V Logic Inputs • Optional programmable OTP for reset settings • Advanced and configurable protection features – Battery and power supply voltage monitors – Phase feedback comparator – MOSFET V DS and R sense over current monitors – Analog Built-In-Self-Test, Clock monitors – Fault condition indicator pin
kun-peng：一种超级效率，快速和准确的锅...
数据库。对于序列处理，使用滑动窗口将k = 35 bp k-mer分析为116提取物aℓ= 31 bp最小化器（红色框）。与Kraken2不同，Kun-Peng仅保留独特的BP 117最小化器，以防止过度计数并减少误报。间隔的种子蒙版（s = 7）是将118应用于最小化器序列，然后进行哈希函数计算以生成119个紧凑型哈希码。此哈希代码确定存储的块位置，也确定了数据库中有序块中的120个搜索启动位置。数据库分为121个多个有序块（1至n），从而通过块加载122和搜索实现有效的内存使用。123
研究文章 基于 Mobilenetv1 的深度学习模型实现脑肿瘤精准分类
摘要 脑肿瘤是最危险的疾病之一，受伤一段时间后会导致死亡。因此，建议医生和医疗保健专业人员尽早诊断脑肿瘤并遵循他们的指示。磁共振成像 (MRI) 可用于提供足够且实用的数据来检测脑肿瘤。基于人工智能的应用程序在疾病检测中发挥着非常重要的作用，提供令人难以置信的准确性并有助于做出正确的决策。特别是，深度学习模型是人工智能的重要组成部分，具有诊断和处理医学图像数据集的能力。在这方面，一种深度学习技术 (MobileNetV1model) 被用于从 Kaggle 平台收集的 1265 张图像中检测脑部疾病。通过四个主要指标研究了该模型的行为。本文从最重要的指标，即准确性，推断出该模型在诊断这些图像方面具有显着效果，因为它获得了超过 97% 的准确率，这是一个非常好的效果。
薄液含液液的非线性频率混合器
摘要：薄膜硅锂（TFLN）光子学的最新进展导致了新一代的高性能电磁设备，包括调节器，频率梳子和微波炉到光传感器。然而，依赖于全光非线性的TFLN基于TFLN的设备受到了准阶段匹配（QPM）的敏感性的限制，该设备通过铁电极通过制造公差实现。在这里，我们提出了一个可扩展的制造工艺，旨在改善TFLN中光频率混合器的波长 - 准确性。与常规的极前蚀刻方法相反，我们首先定义了TFLN中的波导，然后执行铁电孔。此序列允许在波导定义之前和之后进行精确的计量学，以完全捕获几何缺陷。系统误差也可以通过测量设备的子集进行校准，以填充QPM设计，以在晶圆上剩余的设备。使用这种方法，我们制造了大量的第二次谐波生成设备，旨在生成737 nm的光，其中73％的靶标在目标波长的5 nm之内。此外，我们还通过覆层沉积展示了设备的热点调整和修剪，前者将约96％的测试设备带到了目标波长。我们的技术使集成量子频转换器，光子对源和光学参数放大器的快速增长，从而促进基于TFLN的非线性频率混合器集成到更复杂和功能性光子系统中。
pangenomes有助于准确检测大插入和...
1。意大利布雷西亚布雷西亚大学分子与转化医学系2。 国家心脏和肺研究所，伦敦帝国学院，英国伦敦3. Velsera Inc，美国马萨诸塞州查尔斯敦4。 皇家布隆普顿和哈雷菲尔德医院，盖伊和圣托马斯的NHS基金会信托基金会，英国5。 MRC医学科学实验室，伦敦帝国学院，伦敦，英国6。 阿斯万心脏中心，阿斯万，埃及7。 Meyer儿童医院，意大利佛罗伦萨8。 生物学和医学遗传学系，捷克共和国布拉格的查尔斯大学和摩托大学医院第二夫人士。 捷克共和国布拉格查尔斯大学和摩托大学医院第二学院心脏病学系10. 意大利佛罗伦萨大学实验与临床医学系11. 遗传学单位，IRCCS ISTITUTO CENTRO SAN GIOVANNI DI DIO DIO FATEBENEFRATELLI，意大利布雷西亚12. SOD Diagnostica Genetica，Azienda Ospedaliero Universitaria Careggi，佛罗伦萨，意大利佛罗伦萨13。 七桥基因组学公司，美国马萨诸塞州查尔斯敦，美国14。 Bristol Myers Squibb，美国马萨诸塞州剑桥市15。 心血管和基因组学研究所，伦敦伦敦市圣乔治大学，英国16。 阿姆斯特丹大学阿姆斯特丹UMC临床和实验心脏病学系，意大利布雷西亚布雷西亚大学分子与转化医学系2。国家心脏和肺研究所，伦敦帝国学院，英国伦敦3. Velsera Inc，美国马萨诸塞州查尔斯敦4。 皇家布隆普顿和哈雷菲尔德医院，盖伊和圣托马斯的NHS基金会信托基金会，英国5。 MRC医学科学实验室，伦敦帝国学院，伦敦，英国6。 阿斯万心脏中心，阿斯万，埃及7。 Meyer儿童医院，意大利佛罗伦萨8。 生物学和医学遗传学系，捷克共和国布拉格的查尔斯大学和摩托大学医院第二夫人士。 捷克共和国布拉格查尔斯大学和摩托大学医院第二学院心脏病学系10. 意大利佛罗伦萨大学实验与临床医学系11. 遗传学单位，IRCCS ISTITUTO CENTRO SAN GIOVANNI DI DIO DIO FATEBENEFRATELLI，意大利布雷西亚12. SOD Diagnostica Genetica，Azienda Ospedaliero Universitaria Careggi，佛罗伦萨，意大利佛罗伦萨13。 七桥基因组学公司，美国马萨诸塞州查尔斯敦，美国14。 Bristol Myers Squibb，美国马萨诸塞州剑桥市15。 心血管和基因组学研究所，伦敦伦敦市圣乔治大学，英国16。 阿姆斯特丹大学阿姆斯特丹UMC临床和实验心脏病学系，国家心脏和肺研究所，伦敦帝国学院，英国伦敦3.Velsera Inc，美国马萨诸塞州查尔斯敦4。 皇家布隆普顿和哈雷菲尔德医院，盖伊和圣托马斯的NHS基金会信托基金会，英国5。 MRC医学科学实验室，伦敦帝国学院，伦敦，英国6。 阿斯万心脏中心，阿斯万，埃及7。 Meyer儿童医院，意大利佛罗伦萨8。 生物学和医学遗传学系，捷克共和国布拉格的查尔斯大学和摩托大学医院第二夫人士。 捷克共和国布拉格查尔斯大学和摩托大学医院第二学院心脏病学系10. 意大利佛罗伦萨大学实验与临床医学系11. 遗传学单位，IRCCS ISTITUTO CENTRO SAN GIOVANNI DI DIO DIO FATEBENEFRATELLI，意大利布雷西亚12. SOD Diagnostica Genetica，Azienda Ospedaliero Universitaria Careggi，佛罗伦萨，意大利佛罗伦萨13。 七桥基因组学公司，美国马萨诸塞州查尔斯敦，美国14。 Bristol Myers Squibb，美国马萨诸塞州剑桥市15。 心血管和基因组学研究所，伦敦伦敦市圣乔治大学，英国16。 阿姆斯特丹大学阿姆斯特丹UMC临床和实验心脏病学系，Velsera Inc，美国马萨诸塞州查尔斯敦4。皇家布隆普顿和哈雷菲尔德医院，盖伊和圣托马斯的NHS基金会信托基金会，英国5。MRC医学科学实验室，伦敦帝国学院，伦敦，英国6。阿斯万心脏中心，阿斯万，埃及7。Meyer儿童医院，意大利佛罗伦萨8。生物学和医学遗传学系，捷克共和国布拉格的查尔斯大学和摩托大学医院第二夫人士。捷克共和国布拉格查尔斯大学和摩托大学医院第二学院心脏病学系10.意大利佛罗伦萨大学实验与临床医学系11.遗传学单位，IRCCS ISTITUTO CENTRO SAN GIOVANNI DI DIO DIO FATEBENEFRATELLI，意大利布雷西亚12.SOD Diagnostica Genetica，Azienda Ospedaliero Universitaria Careggi，佛罗伦萨，意大利佛罗伦萨13。七桥基因组学公司，美国马萨诸塞州查尔斯敦，美国14。Bristol Myers Squibb，美国马萨诸塞州剑桥市15。心血管和基因组学研究所，伦敦伦敦市圣乔治大学，英国16。阿姆斯特丹大学阿姆斯特丹UMC临床和实验心脏病学系，
采用 Orbitrap Astral 质谱仪进行高通量 PROTAC 化合物筛选工作流程，针对目标蛋白质降解进行精确的非标记定量
通用实验室设备。不用于诊断程序。© 2024 Thermo Fisher Scientific Inc. 保留所有权利。除非另有说明，所有商标均为 Thermo Fisher Scientific 及其子公司的财产。Waters 和 MassPREP 是 Waters Corp 的商标。Promega 是 Promega Corp 的商标。IonOpticks 和 Aurora Frontier 是 IonOpticks Pty Ltd 的商标。Spectronaut 和 directDIA 是 Biognosys AG 的商标。MSAID 和 CHIMERYS 是 MSAID GmbH 的商标。Python 是 Python 软件基金会的商标。AN003390-EN 1124
一种基于计算机视觉的航空视频中准确提取车辆轨迹的方法
车辆轨迹数据拥有有价值的信息，用于高级驾驶开发和交通分析。虽然无人机（UAV）提供了更广泛的视角，但视频框架中小规模车辆的检测仍然遭受低精度的折磨，甚至错过了。本研究提出了一个全面的技术框架，以进行准确的车辆轨迹提取，包括六个主要组成部分：视频稳定，车辆检测，车辆跟踪，车道标记检测，坐标转换和数据denosing。为了减轻视频抖动，使用了冲浪和绒布稳定算法。仅一旦使用X（Yolox）进行多目标车辆检测，就只能看一下一个增强的检测器，并在检测头中包含一个浅特征提取模块，以提高低级和小规模特征的性能。有效的通道注意力（ECA）模块在颈部之前集成，以进一步提高表现力。此外，在输入阶段还应用了滑动窗口推理方法，以防止压缩高分辨率的视频帧。Savitzky-Golay过滤器用于轨迹降低。验证结果表明，改进的Yolox的平均平均精度（地图）为88.7％，比原模型的增强5.6％。与Advanced Yolov7和Yolov8模型相比，所提出的方法分别将MAP@50增加到7.63％和1.07％。此外，已经开发了车辆轨迹数据集，并且可以在www.cqskyeyex.com上公开访问。大多数跟踪（MT）轨迹度量达到98.9％，单侧定位的根平方误差约为0.05 m。这些结果证实，所提出的框架是交通研究中高准确性车辆轨迹数据收集的有效工具。