XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemages
未经训练的感知损失，用于MR图像中线状结构的图像降级
在获取磁共振（MR）图像中，较短的扫描时间会导致更高的图像噪声。因此，使用深度学习方法自动图像降解是高度兴趣的。在这项工作中，我们集中于包含线状结构（例如根或容器）的MR图像的图像。特别是，我们研究了这些数据集的特殊特征（连接性，稀疏性）是否受益于使用特殊损失功能进行网络培训。我们特此通过比较损失函数中未经训练的网络的特征图将感知损失转换为3D数据。我们测试了3D图像降级的未经训练感知损失（UPL）的表现，使MR图像散布脑血管（MR血管造影-MRA）和土壤中植物根的图像。在这项研究中，包括536个MR在土壤中的植物根和450个MRA图像的图像。植物根数据集分为380、80和76个图像，用于培训，验证和测试。MRA数据集分为300、50和100张图像，用于培训，验证和测试。我们研究了各种UPL特征的影响，例如重量初始化，网络深度，内核大小以及汇总结果对结果的影响。，我们使用评估METIC，例如结构相似性指数（SSIM），测试了四个里奇亚噪声水平（1％，5％，10％和20％）上UPL损失的性能。我们的结果与不同网络体系结构的常用L1损失进行了比较。我们观察到，我们的UPL优于常规损失函数，例如L1损失或基于结构相似性指数（SSIM）的损失。对于MRA图像，UPL导致SSIM值为0.93，而L1和SSIM损耗分别导致SSIM值分别为0.81和0.88。UPL网络的初始化并不重要（例如对于MR根图像，SSIM差异为0.01，在初始化过程中发生，而网络深度和合并操作会影响DeNo的性能稍大（5卷积层的SSIM为0.83，而核尺寸为0.86，而5卷积层的0.86 vs. 0.86对于根数据集对5卷积层和5卷积层和内核尺寸5）。我们还发现，与使用诸如VGG这样的大型网络（例如SSIM值为0.93和0.90）。总而言之，我们证明了两个数据集，所有噪声水平和三个网络体系结构的损失表现出色。结论，对于图像
评估感知的优势和资金需要增强紧急医疗服务：患者和员工的见解
紧急医疗服务（EMS）代表了保加利亚医疗基础设施的重要性，为急性医疗紧急情况提供了紧急护理和立即治疗。[1]随着全球折磨中对医疗保健系统的需求，EMS的作用变得更加迅速被淘汰。Pirogov于1951年出现，在保加利亚提供专门的多学科急诊护理方面已将自己定位为领导者。[4] uhatem“ N.I. Pirogov”因在各种医学专业中提供全面的24小时紧急服务而得到广泛认可，包括为紧急手术，儿科，烧伤治疗和毒理学提供创伤护理，为该地区的紧急医疗提供基准。[5,6]
Djidonou，R。，N。Foster-McGregor，＆Mathew，N。（2025）。撒哈拉以南非洲的正式信息供应链联系和企业生产力：
•提交的手稿是提交后和同行评审之前的文章版本。提交版本与官方发布的记录版本之间可能存在重要差异。对研究感兴趣的人被建议与作者联系以获取出版物的最终版本，或访问DOI到出版商的网站。•最终的作者版本和厨房证明是同行评审后出版物的版本。•最终发布的版本具有论文的最终布局，包括卷，问题和页码。链接到出版物
同源蛋白Nanog（癌症干细胞标记）抗体的产品图像
特异性和评论此mAb识别〜50KDA的蛋白质，该蛋白质被识别为神经胶质原纤维酸性蛋白（GFAP）。它与其他中间丝蛋白没有交叉反应。GFAP在星形胶质体中特异性发现。GFAP是在中枢神经系统中定位良性星形胶质细胞和神经胶质起源的肿瘤细胞的非常流行的标记。对GFAP的抗体可用于区分大脑的转移性病变，并记录中枢神经系统外肿瘤的星形细胞分化。
alpha-1-抗胰蛋白酶（SERPINA3）（组织细胞瘤标记）抗体的产品图像
特异性和评论同型蛋白质Nanog是通过抑制细胞分化因子维持胚胎干细胞（ESC）多能性至关重要的转录因子。在人类中，纳米基因编码这种蛋白质。Nanog与其他因素（例如Oct-4和Sox2）一起运行，以定义ESC身份。它在癌症干细胞中也高度表达，这表明作为癌基因在促进癌症发展中的潜在作用。纳米水平升高与癌症患者的预后不良有关。nanog在原位（CIS），胚胎癌和seminomas中表现出强烈而特异性的表达，但在Teratomas和蛋黄囊肿瘤中不存在。研究表明，包括Oct4，Nanog，Stellar和GDF3在内的人类胚胎干细胞相关的基因在Seminomas和乳腺癌中表达。nanog的阳性与高级卵巢浆液性癌显着相关，但在良性，边缘或低度浆液病变中未观察到。一项研究强调了纳米的细胞穿梭及其在宫颈癌进展过程中增加的基质存在。此外，Nanog的过表达与肿瘤分化，淋巴结转移和肿瘤大小等因素有关，研究表明其对肺癌中降低总生存率（OS）和无疾病生存（DFS）的预测价值。
获取社会安全在上核中与催产素神经元参与：MAGEL2缺乏症的作用
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。根据作者/资助者提供了预印本（未经同行评审的认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2024年2月5日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2024.02.04.578818 doi：Biorxiv Preprint
可差异的CRE重组酶允许在Berghei疟原虫的蚊子阶段进行有条件的基因组编辑
疟原虫的无性血液阶段很容易通过同源重组来适应遗传修饰，从而使寄生虫基因的功能性研究在生命周期的这一部分中并非必不可少。然而，常规的反向遗传学不能应用于无性血液阶段复制中必不可少的基因的功能分析。已经开发了各种策略，用于浆细胞的条件诱变，包括基于重组酶的基因缺失，可调节启动子以及mRNA或蛋白质破坏稳定系统。在其中，可二聚Cre（DICRE）重组酶系统已成为p中有条件基因缺失的强大方法。恶意。在该系统中，噬菌体CRE以两种单独的酶无活性多肽的形式表达，每种酶融合了不同的雷帕霉素结合蛋白。雷帕霉素诱导的两个成分的异二聚化恢复重组酶活性。我们已经在啮齿动物疟原虫p。berghei，并表明可以在哺乳动物和蚊子寄生虫阶段具有很高的效率来实现雷帕霉素诱导的floxed DNA序列切除。此工具可用于投资基本基因的功能，不仅在无性血液阶段，而且在疟原虫生命周期的其他部分。
基于AI的深度学习模型的应用用于检测龋齿的口腔内图像
摘要龋齿的检测是一个普遍的口腔健康问题，仍然是有效牙科护理的关键组成部分。传统的诊断方法，例如视觉检查和射线照相分析，通常受到主观性和可变性的限制。近年来，人工智能（AI）和深度学习模型的整合在增强牙科检测的准确性，速度和一致性方面表现出了巨大的希望。本文系统地回顾了基于AI的模型的应用，尤其是卷积神经网络（CNN），生成对抗网络（GAN）和转移学习模型，在检测从内部图像的牙齿中。评论突出了这些模型的优势和局限性，对其性能指标进行了全面分析，包括曲线下的准确性，灵敏度，特异性和面积（AUC）。
d-lmbmapx：在任何发育阶段进行自动全脑神经电路分析的广义深度学习管道
缺乏准确和全面分析的工具，阻碍了小鼠的全脑电路发展。没有现有的3D大脑图集提供每日产后分辨率，因为建造这种地图集是高度劳动的。轴突形态动态变化，使可靠的分割具有挑战性，许多2D数据集缺乏足够的Z分辨率用于交叉模式3D分析。在这里，我们提出了D-LMBMAPX，这是一种在产后发展的自动化全脑电路分析的深度学习管道。d-LMBMAPX构建高分辨率的3D小鼠大脑图谱，跨越了七个产后阶段，并在任何后日都采用自适应注册策略来进行全脑对齐。它还集成了用于轴突和SOMA分割的基础模型，从而实现了整个开发的定量电路评估。，我们实现了基于扩散模型的样式转移，以用于交叉模式和跨二维注册，并通过将遗传定义的神经元类型从2D ISH数据集对齐到我们的3D地图集进行了验证。使用D-LMBMAPX，我们在产后成熟过程中介绍了全脑多巴胺能预测。
优化的机器学习模型，以准确检测念珠菌属。在革兰氏染色的显微镜图像中
摘要：图像解释对于临床微生物诊断至关重要。革兰氏阴性幻灯片的手动阅读是时间耗尽和复杂的。基于机器学习（ML）模型的人工视觉系统的使用可以加快感兴趣的微生物的检测，从而确保丢弃无关的图像，并考虑与诊断相关的图像。这种自动诊断过程大大减轻了微生物学家及其主观性的负担。可以通过鉴定酵母样细胞或指示念珠菌属的丝状结构来自动化晶体染色样品的形态学研究。已经实施了几种多类机器学习模型（XGBoost，人工神经网络和K-Nearest邻居），从图像中采取了相关的形态特征。使用目标函数对酵母和菌丝的特定检测，使用创新的元启发式算法优化了数据集维度。最佳优化模型的精度为0.821，精度宏为0.827，召回宏为0.790，F1宏的宏为0.806。