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从智能手机捕获的心电图照片中自动检测心脏状况
摘要背景研究人员已经开发了基于机器学习的ECG诊断算法，这些算法匹配甚至超过心脏病专家的性能水平。但是，它们中的大多数不能用于现实世界中，因为老年的ECG机器不允许安装新算法。目的是开发一种智能手机应用程序，该应用程序会自动从照片中提取ECG波形，并通过研究人员构建的各种诊断算法将其转换为电压序列进行下游分析。方法是使用客观检测和图像分割模型从临床医生拍摄的照片中自动提取ECG波形的一种新型方法。模块化机器学习模型的开发是为了依次执行波形识别，脱离环线和比例校准。然后使用基于机器学习的心律分类器分析提取的数据。从40个516扫描和444张照片的ECG的结果波形自动提取。扫描13 258（96.8％）的12 828（96.8％）和5743中的5399（94.0％）被正确裁剪和标记。11 604 of 12 735（91.1％）扫描，5752中的5062（88.0％）拍摄的波形在自动环和噪声删除后获得了成功的电压时间信号提取。在概念验证示范中，使用ECGS的照片作为输入，使用ECGS的照片，可达到91.3％的敏感性，94.2％的敏感性，94.2％的特异性，95.6％的阳性预测价值，88.6％的负预测值和93.4％的F1得分。结论对象检测和图像分割模型允许从照片中自动提取ECG信号以进行下游诊断。这条新颖的管道规定了需要昂贵的ECG硬件升级的需求，从而为大规模实施基于机器学习的诊断算法铺平了道路。
POWERHOUSE 呈现 2024 年悉尼科学节 1968 年，在阿波罗 8 号太空任务的关键时刻，宇航员威廉·安德斯拍摄了
关于 POWERHOUSE POWERHOUSE 位于艺术、设计、科学和技术的交汇处，在社区参与当代思想和问题方面发挥着关键作用。我们正在实施一项具有里程碑意义的 13 亿美元基础设施更新计划，该计划由新博物馆 Powerhouse Parramatta 的建立、Powerhouse Castle Hill 的研究和公共设施的扩建、标志性的 Powerhouse Ultimo 的更新以及悉尼天文台的持续运营牵头。该博物馆保管着超过 50 万件具有国内和国际意义的物品，被认为是澳大利亚最精美、最多样化的收藏品之一。我们还在实施一项广泛的数字化项目，将为 Powerhouse 收藏品提供新级别的访问权限。
捕获的生物二氧化碳的利用和存储
IEA生物能源技术合作计划（TCP）是在国际能源机构（IEA）的主持下组织的，但在功能和法律上是自主的。IEA生物能TCP的观点，发现和出版物不一定代表IEA秘书处或其各个成员国的观点或政策。IEA生物能TCP的观点，发现和出版物不一定代表IEA秘书处或其各个成员国的观点或政策。
将药物重新定位到阿尔茨海默氏病的三孔深神经网络中的线粒体融合蛋白2
尽管乳腺癌筛查技术的进步和对疾病的广泛研究，但乳腺癌仍然是美国女性（美国）的癌症负担最重，而疾病差异显着。自2004年以来，乳腺癌发病率增加了0.4％，估计表明，八分之一的女性将受到这种诊断的影响（1）。在过去的十年中，早期发作乳腺癌的诊断率在50岁之前的诊断率显着增加（2，3）。早期发作乳腺癌通常是一种更具侵略性的疾病类型，在后期被诊断出来，预后通常很差（2）。生存早期发作乳腺癌的患者面临着影响其生活质量的不同生存问题（4）。提高乳腺癌率，尤其是早期发作疾病，是一个紧迫的公共卫生问题，需要新的临床和转化方法来遏制这些疾病趋势。对加速生物年龄的仔细考虑可能为预防疾病提供有希望的途径，特别是对于早期发作乳腺癌。年龄仍然是乳腺癌的最强预测因素之一（5，6），因此尚不清楚为什么在美国发生早期乳腺癌发生率的增加，一种潜在的途径是了解早期发作乳腺癌的增长趋势正在确定加速生物年龄在乳腺癌风险中的作用。这些共同的分子标志在预测乳腺癌风险方面的发现是矛盾的（9，11）。生物年龄的标志是人体系统中的渐进式下降也称为衰老的标志（7，8），而这些下降会增加对疾病和死亡的脆弱性。与乳腺癌的发展有关的九个标志（7，8），这些标记是：基因组不稳定性（9），端粒损耗（9），表观遗传变化（10），过失调节的营养感应（11，12），Mitochondirialialialialialial nirial dimochrial dipfuntiment（12），互动（11），和11个（11）（11）（11）（11）（11）（11）。 迄今为止，DNA甲基化的表观遗传学改变是生物年龄最强的预测指标（13，14）。 DNA甲基化是一种表观遗传标记物，在CpG（细胞质 - 磷酸 - 瓜氨酸）岛上最常发生在胞嘧啶核苷酸上，并且通常与年龄相关（15）。 DNA甲基化（DNAM）是癌症进展的肿瘤生成和病理生理学的既定标志（14）。 考虑到DNAM捕获的生物年龄和年代年龄之间的差异，以及通过DNAM进行癌症发展的风险增加为预防疾病的调查提供了关键的地点。 本评论的重点是阐明有关乳腺癌风险中DNA的现有证据，作为监视和干预的潜在标志，因为DNAM已被发现可以通过生活方式和心理干预措施可逆，可以修改（16，17）（图1）。 使用机器学习开发表观遗传时钟，以在整个基因组的CPG位点创建多元加权总和，以评估生物年龄（14）。与乳腺癌的发展有关的九个标志（7，8），这些标记是：基因组不稳定性（9），端粒损耗（9），表观遗传变化（10），过失调节的营养感应（11，12），Mitochondirialialialialialial nirial dimochrial dipfuntiment（12），互动（11），和11个（11）（11）（11）（11）（11）（11）。 迄今为止，DNA甲基化的表观遗传学改变是生物年龄最强的预测指标（13，14）。 DNA甲基化是一种表观遗传标记物，在CpG（细胞质 - 磷酸 - 瓜氨酸）岛上最常发生在胞嘧啶核苷酸上，并且通常与年龄相关（15）。 DNA甲基化（DNAM）是癌症进展的肿瘤生成和病理生理学的既定标志（14）。 考虑到DNAM捕获的生物年龄和年代年龄之间的差异，以及通过DNAM进行癌症发展的风险增加为预防疾病的调查提供了关键的地点。 本评论的重点是阐明有关乳腺癌风险中DNA的现有证据，作为监视和干预的潜在标志，因为DNAM已被发现可以通过生活方式和心理干预措施可逆，可以修改（16，17）（图1）。 使用机器学习开发表观遗传时钟，以在整个基因组的CPG位点创建多元加权总和，以评估生物年龄（14）。与乳腺癌的发展有关的九个标志（7，8），这些标记是：基因组不稳定性（9），端粒损耗（9），表观遗传变化（10），过失调节的营养感应（11，12），Mitochondirialialialialialial nirial dimochrial dipfuntiment（12），互动（11），和11个（11）（11）（11）（11）（11）（11）。迄今为止，DNA甲基化的表观遗传学改变是生物年龄最强的预测指标（13，14）。DNA甲基化是一种表观遗传标记物，在CpG（细胞质 - 磷酸 - 瓜氨酸）岛上最常发生在胞嘧啶核苷酸上，并且通常与年龄相关（15）。DNA甲基化（DNAM）是癌症进展的肿瘤生成和病理生理学的既定标志（14）。考虑到DNAM捕获的生物年龄和年代年龄之间的差异，以及通过DNAM进行癌症发展的风险增加为预防疾病的调查提供了关键的地点。本评论的重点是阐明有关乳腺癌风险中DNA的现有证据，作为监视和干预的潜在标志，因为DNAM已被发现可以通过生活方式和心理干预措施可逆，可以修改（16，17）（图1）。表观遗传时钟，以在整个基因组的CPG位点创建多元加权总和，以评估生物年龄（14）。通过此测量工具捕获了三个不同的生物过程：基于DNAM的年龄估计量（13），生理过程
语言中的不同计算关系由不同的大脑系统捕捉
人类获取信息的重要方式是通过语言，但语言经验是否以及如何驱动特定的神经语义表征仍然知之甚少。我们考虑了 3 种不同的语言计算原理（简单共现、网络（图形）拓扑关系和神经网络向量嵌入关系）捕获的统计属性，并测试了它们在多大程度上可以解释语义表征的神经模式，通过 2 个具有共同语义过程的功能性磁共振成像实验进行测量。不同的图形拓扑词关系，而不是简单的共现或神经网络向量嵌入关系，对前颞叶（捕获图形共同邻居）、下额回和后中/下颞回（捕获图形最短路径）中的神经模式具有独特的解释力。这些结果相对特定于语言：它们不能用感觉运动相似性来解释，并且相同的视觉对象计算关系（基于视觉图像数据库）在图片命名实验中对视觉皮层产生了影响。也就是说，语言中的不同拓扑属性以及语言和视觉输入的相同拓扑计算（共同邻居）被不同的大脑区域捕获。这些发现揭示了语言的图形拓扑属性的特定神经语义表征，突出了人类大脑中语义表征的信息类型特定和统计属性特定的方式。
通过单个 T 细胞克隆的动态和表型捕捉原发性和继发性抗病毒反应
1 俄罗斯联邦莫斯科 Shemyakin-Ovchinnikov 生物有机化学研究所；2 俄罗斯联邦莫斯科皮罗戈夫国立研究医科大学精准基因组编辑和生物医学遗传技术中心；3 俄罗斯联邦莫斯科 Skoltech 生命科学中心；4 德国基尔大学免疫学研究所；5 德国基尔大学临床分子生物学研究所；6 捷克共和国布尔诺马萨里克大学、中欧理工学院；7 俄罗斯联邦莫斯科 VI Kulakov 国家妇产科和围产期医学研究中心；8 俄罗斯联邦莫斯科国立大学；9 法国巴黎高等师范学院、ENS、PSL、索邦大学、巴黎大学和 CNRS 物理实验室
空客在汉堡启用新的 A320 结构装配线 树立数字自动化新标准 #Airbus #A320 汉堡，2019 年 10 月 1 日——空客在汉堡启用了高度自动化的 A320 系列飞机机身结构装配线，展示了空客工业生产体系的演变。新工厂特别专注于生产 A321LR 的更长部件，配备 20 台机器人、一种新的物流概念、激光测量自动定位以及一个数字数据采集系统。这些将进一步支持空客提高质量和效率的努力，同时为其工业生产体系带来更高的数字化水平。“通过采用一些最新的技术和工艺，空客已经开始了为 A320 系列生产树立新标准的旅程。这条新的机身结构装配线是 A320 系列产量提升的重要推动因素。提高自动化和机器人技术水平可以实现更快、更高效的制造，同时让我们将重点放在质量上，”空中客车首席运营官 Michael Schoellhorn 表示。“鉴于 A320 系列的巨大成功和订单积压，我们正在采取必要措施，确保我们的生产系统能够与我们产品的卓越性相匹配，并能够满足客户对我们单通道飞机的需求。”他补充道：“我们对员工和工厂给予了高度信任和投资
空客在汉堡启用新的 A320 结构装配线 树立数字自动化新标准 #Airbus #A320 汉堡，2019 年 10 月 1 日——空客在汉堡启用了高度自动化的 A320 系列飞机机身结构装配线，展示了空客工业生产体系的演变。新工厂特别专注于制造 A321LR 的较长部件，拥有 20 台机器人、一种新的物流概念、激光测量自动定位以及数字数据采集系统。这些将进一步支持空客提高质量和效率的努力，同时为其工业生产体系带来更高的数字化水平。“通过采用一些最新技术和工艺，空客已经开始了在 A320 系列生产中树立新标准的旅程。这条新的机身结构装配线是 A320 系列产能提升的重要推动力。空客首席运营官 Michael Schoellhorn 表示：“提高自动化和机器人水平可以实现更快、更高效的制造，同时保持我们对质量的首要关注。”“鉴于 A320 系列的巨大成功和订单积压，我们正在采取必要措施，确保我们的生产系统能够与我们产品的卓越性相匹配，并能够满足客户对我们单通道飞机的需求。” 他补充道：“我们对汉堡的员工和工厂给予了高度信任和投资。我们现在需要履行对客户的承诺，同时确保整体竞争力。”对于初始段的组装，空客采用了一种模块化、轻型自动化系统，称为“Flextrack”，八个机器人在每个纵向接头上钻孔和沉头 1,100 到 2,400 个孔。在下一个生产步骤中，12 个机器人（每个机器人在七个轴上操作）将机身中段和后段与尾部组合成一个主要部件，每个轨道接头钻孔、沉头、密封和插入 3,000 个铆钉。除了使用机器人外，空客还在材料和零件物流中实施新方法和技术，以优化生产、改善人体工程学并缩短交货时间。这包括物流和生产水平的分离、以需求为导向的材料补给以及自动导引车的使用。汉堡结构装配工厂负责将单个机身外壳连接成段，以及将单个段最终组装到飞机机身。飞机部件在最终交付到法国、德国、中国和美国的总装线之前，会配备电气和机械系统。高效的 A320neo 系列（包括 A321）拥有天空中最宽的单通道客舱，采用了包括新一代发动机和鲨鳍小翼在内的最新技术，从第一天起，这些技术共同节省了 15% 以上的燃油和二氧化碳，到 2020 年将节省 20%，同时噪音降低 50%。迄今为止，A320neo 系列已获得来自 100 多家客户的 6,500 多份订单。
使用
关键词：光束法区域网平差、自校准、系统校准、非度量相机 摘要 使用市售的非度量相机（例如佳能、尼康）进行摄影测量操作正变得非常流行。使用它们的原因有几个，例如有效载荷更轻、传感器成本低、尺寸更小，以适应有限的机载空间（例如无人机作为数据采集平台）、快速周转项目、易于更换等。与使用数字高分辨率度量图像传感器（Hexagon DMC、Microsoft Vexcel UltraCam 系统等）相比，所有这些属性都具有优势。然而，为了获得接近使用度量系统获得的结果，必须考虑上述非度量图像传感器的所有系统误差；对它们进行建模并消除（或尽量减少）它们对所获取图像的影响。本文回顾了与使用非度量图像传感器相关的功能和随机模型。将关注传感器内部校准参数，即校准焦距、主点、对称 - 非对称 - 切向镜头畸变模式和可能严重扭曲所获取图像的其他偏差。为此，使用焦距为 50 毫米的尼康 D810 数码相机在摄影测量测试场区域“Franklin Mills Mall”进行相机校准。该场地覆盖了多个飞行高度，分别产生 15 和 30 厘米 GSD 的图像。飞行了两个垂直摄影测量飞行带，具有高端搭接和侧搭接。测试场区域拥有大约 25 个目标控制和检查点，这些点的测量精度为 2 厘米或更高。使用 PIX4Dmapper（专为从无人机或地面获取的图像而创建的软件包）对上述图像进行自动空中三角测量。导出图像观测结果（ASCII），并使用汉诺威莱布尼茨大学程序系统 BLUH 进行相应的束流区域调整，该系统能够通过附加参数（十二个标准加上不同失真模式的中型非度量数字相机）进行自我校准。调查中使用了不同数量和分布的地面控制点 (GCP) 和检查点 (ChkPts)。本文介绍了结果。