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自适应免疫和动脉粥样硬化：十字路口衰老
具有最佳能量分辨率的低能X射线对低能X射线的有效检测需要应用硅漂移检测器（SDDS）和高级应用程序特定的集成电路（ASIC）。与专门的基础科学项目一起，它们在物质科学中的广泛使用长期以来仅限于在低温下工作的单个选择的SDD元素。这是因为在相当详尽的平面技术生产过程中产生的限制，并且需要达到非常低的泄漏电流水平，以及对高度专业化的读取电子产品的需求。我们在这项审查工作中描述了RedSox合作的努力的具体结果，以开发基于多像素单片硅漂移探测器和定制设计的高级读数电子设备，能够处理用于高光谱的高光谱，但适用于应用程序的高光谱，但可用于代表各种应用程序。
Illuminaio：解析Illumina微阵列输出文件
对于两个文件类型，返回列表中最重要的条目是项目Quants。在读取未加密的文件时，这包含平均强度（平均值），珠子数（nbead）和阵列上每种珠类型的可变性（SD）度量。除了这些其他其他信息外，还提供了表达阵列，包括平均强度的中位数和修剪均值的估计值，平均局部背景强度以及排除在外的离群值之前存在的珠子数量。
fdrame：微阵列实验的FDR调整（...
设计。 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>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2 exp.arr。 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>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2 FDR内部内部。 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>。 div>。 div>3 fdr.guii。 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>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 fdr.ma。 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> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 4 div>3 fdr.ma。 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>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 div>
GSVA：微阵列和RNA-seq数据的基因集变异分析
ComputeGenesetSoverlap。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3个reduplicateGenesets。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4个过滤器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5基因史上术。。。。。 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个基因。 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> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 7 GSVA。 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> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 8 GSVA解码。 div> 。 div>6个基因。 div>。 div>。 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div>。 div>11 GSVA-PKG弃用。 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>11 gsvaantolation。 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>11 gsvaenrichment。 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>13 GSVOXPRATA类。 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>14 GSVAGESETS类。 div>。 div>。 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低成本凝胶填充的微孔阵列装置，用于筛选海洋微生物财团
为了利用环境中存在的微生物以获得其有益资源，有效的选择和从环境样品中隔离了微生物是必不可少的。在这项研究中，我们使用树脂制造了一个用于微生物培养的凝胶填充的微孔阵列装置。该设备具有集成的密封机制，可以基于微生物的培养物进行高密度隔离。该设备易于管理，使用明亮场显微镜促进观察。这款由甲基丙烯酸甲酯（PMMA）/聚乙二醇三苯二甲酸酯（PET）制成的低成本装置具有900个微孔（600μm×600μm×600μm×700μm），填充在玻璃滑板板中的微生物培养基培养基。它还具有用于维持微凝胶中水分含量的凹槽。井之间的分区壁具有高度疏水的涂层，可抑制微生物迁移到相邻井中并防止液体物质交换。密封后，该设备可以在琼脂糖凝胶中保持水分7天。在使用该设备的细菌培养实验中，将环境细菌分离出来，并在3天后在单个井中培养。此外，然后从井中捡起孤立的细菌并重新培养。该设备可有效地首次筛选海洋环境样品中的微生物。
用相互电感传感器阵列形状的自感应
摘要 - 形状的实时感测是许多智能机器，尤其是软机器人技术的重要工具。来自一系列传感器的相互感应数据显示出巨大的希望，作为形状传感的准确工具。在本文中，我们展示了如何将电感阵列数据用于形状成像和地形形状跟踪。这个想法已扩展到许多几何设置，显示了用于形状传感的多功能工具。传感器围绕圆形阵列排列，从而重建了从圆形形状到通用多边形形状的变形，包括椭圆形。线性阵列显示了张力力和各种线路变形的传感。最后，传感器阵列用于表面，允许重建剪切力和正常力到表面。已经实施了两个线圈之间相互电感的合适方法，并进行了一系列方法，包括反转算法，校准方法和机器学习工具，显示了新形状传感器系统的应用。索引项 - 磁感应阵列，形状跟踪，线性和非线性倒置，软机器人
使用易于且易于访问的多线圈垫片改善大脑B0在超高场
抽象对象提高了超高野外系统的光滑功能，并在7 t处添加了可访问的低复杂性B 0用于头部MRI的Shim Array阵列。材料和方法八个频道B 0 Shim Coil阵列的设计是在易于改进和构造复杂性之间进行的权衡，以便可轻松使用Shim阵列，以提供可与标准的7 t Head coil一起使用的Shim阵列。使用开源八通道垫片放大器机架将阵列连接。将全脑和基于切片的光滑的场均匀性改善与标准的二阶光合物进行了比较，并与具有32和48个通道的更复杂的高阶动态垫片和垫片阵列进行了比较。结果八通道垫片阵列可在整个脑部静态弹药中提高12％，并在使用基于切片的垫片时提供了33％的改进。这样，八通道阵列的执行类似于三阶动态垫片（无需高阶涡流补偿）。更复杂的垫片阵列具有32和48个通道的性能更好，但需要专用的RF线圈。讨论设计的八通道Shim阵列提供了一种低复杂性和低成本方法，可改善B 0在超高场系统上的弹跳。在静态和动态杂物中，它在标准弹跳中提供了改进的B 0均匀性。
现场可编程门阵列实现基于卡尔曼过滤器的锂离子电池组的电荷观察者的状态
本文介绍了一项有关锂离子电池的电荷观察状态，用于嵌入式应用中的能量管理。对收费状态的了解对于这些电池的安全性和最佳用途至关重要。该研究的重点是在Spartan 6 FPGA上基于Kalman滤波器的观察者算法的开发和实施，即使可以从其实际状态开始初始化电池的电池，该算法可以准确估算电池的充电状态。在本文中，我们专注于FPGA进行快速计算的机会，该计算可以将FPGA用作BMS中的从属组件，并允许以低成本观察SOC大量的单元。在低成本FPGA上实施该观察者可能会导致各种应用中的电池管理系统（例如电动汽车和任何其他需要观察电池组充电状态）的电池管理系统的成本。通过模拟和实时测试验证了观察者模型。本研究提出了一种有希望的方法，可以准确估计锂离子电池的电荷状态，以用于各种应用中的E FFI能源管理。
人类诱导性多能干细胞在纳米纤维膜阵列单层上向同步神经网络自动分化
Boxin Huang、Yong He、Elrade Rofaani、Feng Liang、Xiaochen Huang 等人。人类诱导多能干细胞在纳米纤维膜阵列单层上向同步神经网络自动分化。Acta Biomaterialia，2022 年，150，第 168-180 页。�10.1016/j.actbio.2022.07.038�。�hal-03818522�
DMRcate：甲基化阵列和测序空间分析方法
DMRcate 包 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 DMRcate-内部 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 DMResults-类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 extractRanges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 15