XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcapsule
Neurotech提供了NT-501的BLA的更新，作为黄斑telangiectasia 2型（Mactel）的治疗方法
关于封装的细胞疗法（ECT）ECT平台是一种基于细胞的输送系统，旨在提供长期，持续的治疗蛋白来治疗慢性视网膜疾病。这个多功能平台由一个含有专有的同种异体视网膜色素上皮细胞（RPE）细胞的小型，可渗透的胶囊组成，该细胞经过基因设计，可生产用于靶向疾病的特定治疗蛋白。在门诊手术过程中，将囊插入患者的玻璃体中，并缝合到巩膜中。到位后，胶囊的半渗透膜可以进入必需的营养素，同时还允许治疗蛋白退出玻璃体，提供靶向且连续的治疗。同时，膜保护包裹的RPE细胞免受宿主的免疫系统的影响，从而确保其长期生存和功能。
Neurotech Pharmaceuticals，Inc。获得了NT-501（Revakinagene Taroretcel）的生物制剂申请（BLA）的优先审查，作为治疗方法
关于封装的细胞治疗（ECT）ECT平台是一种基于细胞的递送系统，旨在提供长期，持续的治疗蛋白递送，用于治疗慢性视网膜疾病。这个多功能平台由一个小的半渗透胶囊组成，该胶囊含有专有的同种异体RPE细胞，该细胞经过基因设计，可生产特定的治疗蛋白用于靶向疾病治疗。在门诊手术过程中，将囊插入患者的玻璃体中，并缝合到巩膜中。到位后，胶囊的半渗透膜可以进入必需的营养素，同时还允许治疗蛋白退出玻璃体，提供靶向且连续的治疗。同时，膜保护包裹的RPE细胞免受宿主的免疫系统的影响，从而确保其长期生存和功能。
ABS 防冷却液卡尺 防冷却液千分尺 - 三丰
一般情况下，进行漏气试验是为了评估防水性能。试验首先将测量工具放入胶囊中。接下来，向胶囊和标准件供给等压空气，然后关闭阀门。如果胶囊中的空气没有渗入测量工具，胶囊中的气压将保持与标准件中的气压相等，差压计将继续指向中心。但是，如果有一些空气渗入测量工具，它将产生差压计指示的气压差。因此，检测气压差是判断泄漏的标准。每台 ABS 防冷却液卡尺和防冷却液千分尺都以这种方式进行漏气测试，以帮助确保产品质量。
细胞破碎力学 - 阿德莱德研究与奖学金
4.3 应变流中胶囊周围的速度场和压力云图（Re = 160，Ac = 0.1）。使用 p(J,' 标准化压力。4.4 胶囊膜表面的压力和剪切应力分布（使用 pU,' 标准化）（Re = 160，Ac = 0.1）。4.5 胶囊膜中的轴向、环向和冯·米塞斯张力（Re = 160，Ac = 0.1）。4.6 临界韦伯数对雷诺数和加速度数的依赖性。4.1 临界韦伯数对可行均质机操作线雷诺数的依赖性。4.8 操作压力和细胞直径对球形细胞内产生的最大张力的影响。4.9 修正临界韦伯数对修正雷诺数和加速度数的依赖性。
生物医学工程课程计划 - 纳米颗粒
在本实验课中，学生将参与一项动手实验，设计和制作明胶胶囊，用于在预定条件下控制药物输送。课程首先快速回顾药物输送概念，并介绍实验目标。学生将了解控制药物释放的概念，并负责制作符合特定时间释放标准的胶囊（通常胶囊在 15 分钟内溶解在水中，可用于显示快速释放，如果将一层胶囊加到另一层胶囊上以模拟缓释，则可能需要 30 分钟，老师应在上课前确认胶囊溶解需要多长时间）。他们以小组为单位，将食用色素液、小糖果或彩色糖（代表“药物”）装入胶囊，并观察胶囊在温水中的行为。
自动交通标志检测和...
关键词：移动激光雷达，图像，交通标志，胶囊卷积网络，高阶胶囊特征 摘要：本文提出了一种从移动激光雷达数据和数字图像中检测和识别交通标志的方法，用于智能交通相关应用。交通标志检测和识别方法包括两个步骤：首先从移动激光雷达数据中提取交通标志兴趣区域。接下来，通过卷积胶囊网络模型从多传感器移动激光雷达系统同时采集的数字图像中识别交通标志。实验结果表明，所提出的方法在检测三维点云中的交通标志和识别二维图像上的交通标志方面都获得了有希望、可靠和高性能。
Neurotech的固体（Revakinagene taroretcel-lwey）...
关于封装的细胞治疗（ECT）神经技术的ECT平台是一种基于细胞的基因治疗递送系统，旨在提供长期，持续的治疗蛋白递送，用于治疗慢性眼疾病。这个多功能平台由一个含有专有的同种异体视网膜色素上皮细胞（RPE）细胞的小型，可渗透的胶囊组成，该细胞经过基因设计，可生产用于靶向疾病的特定治疗蛋白。囊是手术植入的。到位后，胶囊的半渗透外膜允许必需的营养素进入，同时还可以使治疗蛋白进入眼睛，在那里他们可以前往位于眼睛的视网膜。外膜可保护封装的RPE细胞免受宿主的免疫系统的影响，从而有助于其随着时间的推移的生存和功能。
噪声标签下的基于多通道脑电图的情绪识别
摘要 大量基于脑电图（EEG）的情绪识别任务的深度学习分类方法取得了优异的表现，并且隐含地假设所有标签都是正确的。然而，人类在判断时具有天然的偏见、主观性和不一致性，这会导致脑电图情绪状态的标签带有噪声。为此，我们提出了一种在有噪声标签的情况下基于多通道EEG的情绪识别框架。所提出的噪声标签分类方法基于胶囊网络使用联合优化策略（JO-CapsNet）直至收敛。具体而言，基于胶囊网络的损失函数更新网络参数，通过基于胶囊网络的输出预测类标签的存在可能性来更新伪标签。这样，交替的更新策略可以互相促进以纠正噪声标签。实验结果证明了我们方法的优势。