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高介电常数各向异性 3D 打印材料
3D 打印是一种成熟的增材制造技术，它通过连续添加几何材料层来创建所需的对象。该技术通常通过熔融沉积成型 (FDM) 方法实现，其中添加的材料（称为长丝）首先被熔化，然后沉积以形成一层薄薄的新材料，该新材料在制造过程中与之前的层融合。长丝类型包括传统的聚乳酸 (PLA) 塑料长丝以及注入了不同添加剂（如碳纤维、石墨、金属颗粒等）的更先进的材料。与传统 PLA 相比，这些特种长丝主要具有独特的机械性能。然而，在这些特种长丝中加入不同的添加剂也会改变它们的电磁特性。
人工智能时代临床医生的新角色
包括诊断生成、治疗选择、健康管理、疾病分层等。人工智能辅助诊断已取得了许多令人鼓舞的成果，超过了人类的表现水平[4–7]。例如，提出了一种基于数字X光评估骨龄的自动化深度学习系统，结果表明该系统在评估骨龄方面更准确，解释速度更快（<2秒）。机器学习是人工智能的一个分支，其中算法在临床实践中最常用[8]（图1）。临床应用的潜力在于它们能够分析结构化和非结构化数据的组合以生成临床决策支持。如果能够处理和融合这两种数据，临床医生的知识和经验就可以与智能推理有效地融合在一起。同时，人工智能可以通过持续的训练为患者实现诊断。
Valley Design Corp.
•在马萨诸塞州梅里马克山谷开设了设施，最初是为I.D.设立的。切割和晶状材料。项目包括用于Intel E-Prom的融合二氧化硅，HP的直径为4英寸的蜂蜜底物，硼加和用于掺杂硅的Wafers for Illinois的Owens。
利用 mRNA 和合成向导 RNA 进行碱基编辑的精准平台
精确定位碱基编辑平台的开发目的是通过使用 RNA 适体 (Collantes, 2021) 来有效招募碱基修饰酶。精确定位碱基编辑系统可有效诱导靶标特异性核苷酸变化，而不会形成 DNA 双链断裂或插入缺失。该系统由三个部分组成：[1] 核酸酶缺陷型“切口酶” nCas9，仅切割或“切口”单链 DNA，与尿嘧啶糖基化酶 (UGI) 抑制剂融合 (Komor, 2016)，[2] 胞苷脱氨酶碱基编辑器 (大鼠 APOBEC) 与适体结合蛋白融合，以及 [3] 适体单向导 RNA (sgRNA)，可将 nCas9 和适体-脱氨酶融合物招募到特定的 DNA 靶位点（图 1）。将这三种成分递送到哺乳动物细胞中可诱导高度特定水平的 CG 到 TA 碱基转化，适用于涉及单个氨基酸点突变或功能性基因敲除的细胞和基因治疗应用。
采用新颖的经验 Riglit 小波变换对脑图像进行稳健的多模态融合网络
机器学习对于模式识别很有用，如果允许它访问患者数据，它可以注意到人类医生可能忽略的模式，这可以用来预测一个人是否有患上医生无法预料到的疾病的风险。在本文中，作者提出了一种经验 Riglit 小波变换算法。在该算法中，作者融合了从 Ridgelet 和 Little wood 经验小波变换获得的 CT 和 MR 图像的滤波器组。融合使用了四种可能的组合。图像边界被评估为性能参数。这些参数有助于理解给定 CT 和 MR 图像中的小元素和细节。本文的目的是通过融合使用不同组合的 CT 和 MR 图像来对图像中的特定模式进行分类和提取。通过使用相同技术获得的融合 CT-MT 图像的滤波器组来验证所提出的算法。
LASERTEC 3000 DED 混合型
金属粉末被逐层涂抹在基材上，并通过激光熔合在一起，不会产生任何孔隙或裂纹。同轴保护气体可防止堆积过程中发生氧化。高强度熔合接头与基材形成，冷却后即可进行加工。
主要编辑现成（OT）产品
Prime Editing（PE）系统最少由两个组件组成：可编程DNA Nickase融合到工程逆转录酶和PEGRNA。Genscript核酸部门提供合成的Pegrna服务；以下是阳性对照pegrna（Kiok16＆kiok17）和其他附件（OTS）产品：
用于危险环境中通信的手势导向传感器信息融合
基于手势的传感器信息融合 (GBSIF) 是指将从环境中收集的传感器数据与电子手套上的运动传感器数据融合。电子手套具有中央处理单元 (CPU)，用于将手和手指的动作和位置融合成手势，如图 1 所示。可以使用相同的 CPU 融合来自环境的其他数据。在 GBSIF 中，操作员传输传感器阵列，但不主动确定将参与融合的传感器或将收集数据的目标对象，安装在电子手套上的传感器除外。数据是从环境和手套传感器收集的，这些数据可以在不同于用户节点的网络站点上融合和集成。因此，手势传感器数据和环境数据在适当的情况下被收集、融合和集成。然而，手势本身并不是选择信息源和控制融合过程的主要驱动力。
手势导向传感器信息融合...
基于手势的传感器信息融合 (GBSIF) 是指将从环境中收集的传感器数据与 eGlove 上的运动传感器数据融合。eGlove 具有中央处理单元 (CPU)，用于将手和手指的动作和位置融合成手势，如图所示。1.相同的 CPU 可用于融合来自环境的其他数据。在 GBSIF 中，操作员传输传感器阵列，但不主动确定将参与融合的传感器或将收集数据的目标对象，安装在 eGlove 上的传感器除外。数据是从环境和手套传感器收集的，这些数据可以在不同于用户节点的网络站点上融合和集成。因此，手势传感器数据和环境数据在适当的情况下被收集、融合和整合。然而，手势本身并不是选择信息源和控制融合过程的主要驱动力。
D波段传输线的超脑打印
摘要 - 这封信讨论了通过超脑沉积（upd）及其在d -band（110-170 GHz）中的表征来制造Coplanar波导（CPW）传输线。upd是用于沉积功能纳米关的直接打印过程。最近，XTPL将其作为气溶胶喷气机和墨水喷射技术的替代方案。在UPD中，千分尺尺度喷嘴与打印的基板直接接触。这种方法允许应用高粘性纳米关。用粘度超过10 5 mpa·S的充满银色的墨水与喷嘴开口尺寸为5 µm，在Corning 1737展示玻璃和融合的硅胶底物上打印出cpws，并用气隙为10 µm。打印过程的横向精度约为1-2 µm。为了脱离传输线的性能，在基板上制造了通过反射线（TRL）校准标准。对于固化的纳米兰克的单个，400 nm厚的层，CPWS在整个D频带中的熔融二氧化硅和宽带传输上显示在140 GHz时约1.0 db / mm的损失。