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Cas12a 是快速准确病原体检测的未来吗？
CRISPR-Cas12a 能检测 CMV 吗？巨细胞病毒 (CMV) 是一种常见病毒，很少对健康人造成问题。然而，它会给免疫系统较弱的人带来问题，包括接受移植手术的患者和容易将病毒传染给婴儿的孕妇。感染会导致新生儿听力丧失和发育问题。尽管会造成严重缺陷，但在 80% 的病例中，没有明显的感染迹象。当受感染的婴儿未通过听力或认知测试时，就会怀疑有先天性感染。一种可以筛查每个新生儿的快速、经济有效的测试将使临床医生能够识别受感染的婴儿并提供治疗以减少严重并发症。
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Solmaz S. Kia 是加州大学欧文分校 (UCI) 机械与航空航天工程副教授。她于 2009 年获得加州大学欧文分校机械与航空航天工程博士学位，并分别于 2004 年和 2001 年获得伊朗沙里夫理工大学航空航天工程硕士和学士学位。2009 年 6 月至 2010 年 9 月，她担任加州埃尔塞贡多 SySense Inc. 的高级研究工程师。她曾在加州大学圣地亚哥分校和加州大学欧文分校机械与航空航天工程系担任博士后职位。她曾于 2012-2014 年获得加州大学校长博士后奖学金，2017 年获得 NSF CAREER 奖，并于 2021 年获得 IEEE Control Systems Magazine 最佳论文奖。Kia 博士是 IEEE Sensors Letters、IEEE Open Journal of Control Systems、Automatica（IFAC 期刊）和 IEEE Transactions on Control of Network Systems 的副主编。她的主要研究兴趣广泛，包括分布式优化/协调/估计、非线性控制理论和概率机器人技术。
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摘要。适当的田间管理需要高精度、高准确度和高分辨率的植物高度测量方法。研究表明，地面激光扫描 (TLS) 适用于捕获农作物等小物体。本文介绍了用于监测中国水稻田植物高度的多时相 TLS 调查结果。在田间试验和农民常规管理的田地上进行了三次活动。高密度的测量点使我们能够建立分辨率为 1 厘米的作物表面模型，可用于推导植物高度。对于两个地点，TLS 得出的植物高度和手动测量的植物高度之间都具有很强的相关性（R 2 = 0.91），这证实了扫描数据的准确性。根据田间试验的植物高度和生物量样本之间的相关性建立了生物量回归模型（R 2 = 0.86）。模拟值和测量值之间的强相关性（R 2 = 0.90）支持了对农民田地的可转移性。独立的生物量测量用于验证时间可转移性。该研究证明了 TLS 在推导植物高度方面的优势，可用于模拟生物量。因此，激光扫描方法是精准农业的一种很有前途的工具。© 作者。由 SPIE 根据知识共享署名 3.0 未移植许可证出版。
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摘要：帕金森氏病（PD）的发病率为15至43个LAC人群，估计表明印度患有一名LAC PD患者，并且预计世界上PD患者数量最多。大约40-45％的患者在22-49岁时具有初始运动表现，这被称为早期发作帕金森氏病（EOPD）（Early等人（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。 该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。 该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。 通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。 该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。 随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。 另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。 相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。 这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。这项研究中检索到的事实导致了整体和KNN算法在预测帕金森氏病中的困惑。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。 关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。
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mung豆种子在农业生产和食品加工中非常重要，但是由于它们的多样性和相似的外观，传统的分类方法都具有挑战性，以解决这一问题，这项研究提出了一种基于学习的方法。在这项研究中，基于深度学习模型MobilenetV2，提出了DMS块，并通过引入ECA块和Mish激活函数，即提出了高度优势网络模型，即HPMobileNet，提出，该模型被提出，该模型是在eLBIND中探索的，可用于分类和精确的图像识别。在这项研究中，收集了八种不同的绿豆种子，并通过阈值分割和图像增强技术获得了总共34,890张图像。hpmobilenet被用作主要网络模型，并通过在大规模的绿豆种子图像数据集上进行训练和精细调整，实现了有效的特征提取分类和识别能力。实验结果表明，HPMobileNet在Mung Bean Seed Grain Grain分类任务中表现出色，其准确性从87.40％提高到测试集的94.01％，并且与其他经典网络模型相比，结果表明，HPMobileNet可以达到最佳结果。此外，本研究还分析了学习率动态调整策略对模型的影响，并探讨了将来进一步优化和应用的潜力。因此，这项研究为开发绿豆种子分类和智能农业技术提供了有用的参考和经验基础。