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板球gryllus bimaculatus中的靶向基因标记
8 1美国田纳西州纳什维尔大学医学中心上皮生物学中心，美国田纳西州纳什维尔市9 2托德比尔特大学，范德比尔特大学，田纳西州纳什维尔大学10 3 Vanderbilt免疫生物学中心，病理学系，微生物学系，微生物学，微生物学系，和范德比尔特大学医学中心，纳什维尔，医学中心，美国3723 24 2423.232323232222222222222222222222.美国田纳西州纳什维尔中心13 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 6 6 7 6美国纳什维尔大学医学院生物化学系14号生物化学系，美国田纳西州纳什维尔，美国16 7 7 7美国田纳西州纳什维尔18
Chern，偶极子和四极杆拓扑阶段，具有方形晶格和非常规单位单元格
用于研究光子学中的拓扑阶段，而量子 - 大实型型前一阶手性边缘状态通常在磁光光子晶体中实现，而高阶拓扑状态大多在全dielectric光子晶体中探索。在这项工作中，我们研究了磁光子光子晶体中的一阶和二阶拓扑光子状态。在特定的情况下，我们在一个平方晶格中重新访问一个简单的磁光子光子晶体，每个单元中有一个旋风磁缸。However, rather than investigating the conventional unit cell where the cylinder is at the center of the square unit cell as previous works have done, we consider a configuration where the cylinders are located at the four corners of the square unit cell and show that this configuration hosts rich topological phases, such as dual-band Chern, dipole, and quadrupole topological phases.我们对这些拓扑状态的详细特征基于Wannier带和它们通过Wilson Loop和Nested Wilson Loop方法的极化。我们详细研究了不同拓扑阶段的边缘和角状态，并表明它们具有“频谱鲁棒性”的特殊特征。例如，尽管生活在带隙中的偶极相的边缘和角状态可以通过调谐边界条件将其推入散装带，但它们可以通过散装带并在不同的带隙内重新出现。对于双波段四极阶段，我们可以找到一个政权，两个乐队差距同时容纳了一组角状态，并且有趣的是，一组角状状态的填充异常可以使它们的签名在另一组拐角处的异常状态中，尽管它们被广泛的国家数量占据了一个拐角处。在简单的磁光子光子晶体中揭示的丰富拓扑物理学不仅为时间反转对称性折叠光子系统提供了对高阶拓扑阶段的新见解，结果还可以通过利用边缘和角状态的电势来找到有希望的应用。
无刺蜜蜂（kelulut）蜂蜜与糖尿病伤口床制备中的常规凝胶敷料的有效性：一项随机对照试验
符合条件的参与者是成年70岁的成年人，需要入院马来西亚医院（马来西亚伯兰丹）的医院，或在马来西亚医院的医院院里参加伤口诊所，并具有全厚的腔腔伤口，并在dm状态下脱离了dm的状态，并在快速的血液上被置于flyping-ligned（fbllcose）<10 mplgg/l l l l g）<10 M）<10 M）<10 M）<10 M）排除标准是严重污染或感染的伤口，对蜂蜜或无刺蜜蜂产物过敏的病史，免疫功能低下的过敏患者或慢性类固醇使用（定义为使用类固醇的使用定义2周），孕妇或被诊断为肾脏肾脏疾病的患者。根据美国内分泌学学院，美国临床内分泌学家协会和美国内分泌学会2016年Onderminology College College Colledy Association 选择10 mmol/L的FBG临界点值为10 mmol/L。 11 E 13选择10 mmol/L的FBG临界点值为10 mmol/L。11 E 13
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
非常规成像、传感和自适应光学 2024 (OP432)
成像 • 3D 成像 • 遥感、医学、生物学、地球物理、防御等领域的应用 • 生物和分子成像 • 编码孔径成像 • 计算成像 • 计算效率高的成像算法 • 与非常规成像系统实施相关的实验结果或硬件 • 使用人工智能的成像方法，例如机器学习和深度学习。 • 主动或被动照明成像 • 分集测量成像，包括相位分集、偏振分集、孔径分集、波长分集等 • 像平面测量、瞳孔平面测量或两者成像 • 合成孔径激光雷达和逆合成孔径激光雷达系统成像 • 湍流、折射或高散射介质成像或通过湍流、折射或高散射介质成像 • 使用超快脉冲成像 • 使用非常规光学设计成像 • 图像恢复和合成的信息论极限
比较机器学习和基于逻辑回归的常规预测模型，用于种族多样化的人群中的妊娠糖尿病； Monash GDM机器学习模型
背景：希望有效的生活方式干预措施可预防GDM并减少相关的不良后果，因此希望早期鉴定出患有妊娠糖尿病（GDM）高风险的孕妇。可以使用风险前字典模型来确定怀孕期间开发GDM的个性化概率。这些模型从传统统计数据扩展到机器学习方法；但是，准确性仍然是最佳的。目标：我们旨在比较多个机器学习算法以开发GDM风险预测模型，然后确定预测GDM的最佳模型。方法：从2016年1月至2021年6月的大型卫生服务网络的日常产前护理的数据进行了监督的机器学习预测分析。预测指标集1来自现有的国际验证的Monash GDM模型：GDM历史，体重指数，种族，年龄，糖尿病的家族史以及过去的不良产科历史。具有不同预测因子的新模型，考虑了统计原理，其中包括更健壮的连续变量和衍生变量。随机选择的80％数据集用于模型开发，验证为20％。绩效指标，包括校准和歧视指标。进行决策曲线分析。结果：在内部验证后，机器学习和逻辑回归模型在曲线下的区域（AUC）的区域在不同算法中的范围从71％到93％，最好是Catboost分类器（CBC）。Based on the default cut-off point of 0.32, the performance of CBC on predictor set 4 was: Accuracy (85%), Precision (90%), Recall (78%), F1-score (84%), Sensitivity (81%), Specificity (90%), positive predictive value (92%), negative predictive value (78%), and Brier Score (0.39).结论：在这项研究中，机器学习方法在传统统计方法上实现了最佳的预测性能，从75％增加到93％。catboost分类器方法通过包括连续变量的模型达到了最佳状态。
通过耳部脑电图评估注意力：传统帽状脑电图与移动式耳内和耳外脑电图系统的比较研究
结果与讨论：结果显示，两种任务的频谱特征在认知负荷水平之间存在统计学差异。对帽子和耳部脑电图的十二个和两个选定通道的频谱特征进行了分类算法测试。双通道耳部脑电图模型专门评估了两个干式入耳电极的性能。两项任务的单次试验分类显示所有受试者的准确率均高于机会水平，平均准确率为：十二通道模型为 96%（帽子脑电图）和 95%（耳部脑电图），N-back 任务的双通道模型为 76%（帽子脑电图）和 74%（入耳脑电图）；十二通道为 82%（帽子脑电图）和 85%（耳部脑电图），双通道模型为 70%（帽子脑电图）和 69%（入耳脑电图）。这些结果表明，用耳脑电图记录的神经振荡可用于可靠地区分认知工作量和工作记忆的水平，特别是在有多通道记录可用时，并且可以在不久的将来集成到可穿戴设备中。
提高Inconel 718的常规激光金属沉积过程的生产率和效率 - 第一部分：过程参数的影响
摘要可持续的能源过渡刺激了最大程度地减少材料和能源浪费的技术的开发，例如增材制造（AM）。激光金属沉积（LMD）是一种有希望的AM技术，但其复杂性和有限的自动化阻碍了其在生产链中的实现。为提高生产率，已经开发了高沉积率LMD（HDR-LMD）技术，需要先进的设备和强大的激光来源。相比之下，常规的LMD（C-LMD）过程更简单，实施便宜。这项研究旨在通过调节激光功率，扫描速度，粉末进料速率和Inconel 718单轨道上的秒距离来优化C-LMD的生产率和效率。一种创新的方法消除了切割标本以评估单个轨道的必要性，从而可以通过有限的操作员参与，使整体的几何形状和性能表征更快，更强大。进行了广泛的实验运动，以研究过程参数对轨道几何，生产力和效率的影响。多目标优化过程确定了参数组合，同时保持高效率和理想的外壳形状。该研究达到的沉积率范围从700至800 g/h，粉末集水效率在75％至90％之间。使用包括1775 W激光功率的参数，扫描速度在960到1140 mm/min，粉末进料速率在810至1080 g/h之间以及9 mm的秒距离。该研究还清楚地表明，可以进一步提高C-LMD过程性能。本文收集的发现是工作第二部分中进一步优化的基础，该研究的重点是多通邮政多层，并达到1500 g/h的沉积速率，从而促进了工业级别的C-LMD过程。
