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在海洋环境室中进行生态毒性的综合测试策略（ITS -ECO）评估
摘要：早期脑肿瘤检测可以增加患者治疗后康复的机会。在过去的十年中，我们注意到医学成像技术的实质性发展，现在它们已成为诊断和治疗过程中不可或缺的一部分。在这项研究中，我们概括了根据Marsaglia公式定义的熵差异概念（通常用于描述两个不同的图，雕像等）使用量子积分。然后，我们采用结果来扩展局部二进制图案（LBP）以获取量子熵LBP（QELBP）。拟议的研究包括两种特征MRI脑扫描提取的方法，即QELBP和深度学习DL特征。通过利用MRI脑扫描中大脑的出色表现，可以提高MRI脑扫描的分类。将所有提取的特征组合起来，将长期记忆网络用作脑肿瘤分类器时，会提高长期记忆网络的分类精度。分类包含154次MRI脑扫描的数据集的最大准确性为98.80％。实验结果表明，将提取的特征组合起来可以提高MRI脑肿瘤分类的性能。
使用新Endercript服务器
endcript 2是一款友好的Web服务器，用于以符合方式提取和渲染对第四纪蛋白质结构信息的全面分析。这一重大升级已全面设计，以通过交互式3D可视化提高速度，准确性和USABIL。它需要对我们众所周知的序列比对渲染器Espript的新版本3进行优势，以减少计算时间来处理大量数据。从单个PDB输入或文件中，端目构图显示出与查询同源的蛋白质多种蛋白质对齐的高质量图，并根据残基保守性颜色。此外，还描述了实验二级结构元素以及一组相关的生物物理和结构数据。现在，所有这些信息和更多信息都在交互式3D Pymol表示上映射。多亏了其自适应和严格的算法，专家用户的初学者可以将设置修改为满足他们的需求。endcript也已被升级为开放平台，用于可视化来自外部Biotool Web服务器的多个生化和结构数据，并具有2D和3D表示。endcript 2和es- pript 3分别在http://endscript.ibcp.fr和http://espript.ibcp.fr上免费获得。
关于 SAR 星座数据的协同使用...
稿件于 2014 年 10 月 30 日收到；2015 年 5 月 27 日修订；2015 年 7 月 29 日接受。出版日期 2015 年 8 月 25 日；当前版本日期 2016 年 2 月 22 日。COSMO-SkyMed 数据产品在 JPL 处理，经 ASI 许可，是 CIDOT 和 JPL/Caltech 合作项目的一部分。原始 COSMO-SkyMed 产品 — ASI — Agenzia Spaziale Italiana —（2014-2015 年）。这项研究的一部分是在加州理工学院喷气推进实验室根据与美国国家航空航天局签订的合同进行的。P. Milillo 的工作是在他还是加州理工学院的一名特别学生时完成的。P. Milillo 就职于美国加利福尼亚州帕萨迪纳市 91125 加州理工学院地震实验室，同时也就职于意大利波坦察 85100 巴西利卡塔大学工程学院 (电子邮件：pietro.milillo@unibas.it)。B. Riel、B. Minchew 和 M. Simons 就职于美国加利福尼亚州帕萨迪纳市 91125 加州理工学院地震实验室。S.-H. Yun 和 P. Lundgren 就职于美国加利福尼亚州帕萨迪纳市 91109 加州理工学院喷气推进实验室。本文中一个或多个图表的彩色版本可从 http://ieeexplore.ieee.org 在线获取。数字对象标识符 10.1109/JSTARS.2015.2465166
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方法：我们提出了一个开源基准测试框架，台式框架，以建立最佳的实践机器学习方法，以评估应用于FNIRS数据的模型，并使用用于脑部计算机界面（BCI）应用程序的五个开放式访问数据集。使用嵌套交叉验证的稳健方法，台式框架使研究人员能够优化模型并无偏见评估它们。该框架还使我们能够生产有用的指标和图，以详细介绍新模型的性能以进行比较。为了演示框架的实用性，我们提出了六个基线模型[线性判别分析（LDA），支持 - 矢量机（SVM），K-Neartivt邻居（KNN），人工神经网络（ANN），卷积神经网络（CNN）和长期记忆（LSTM）的（lSTM）的[分类性能的不同因素，包括：训练示例的数量和每个用于分类的FNIRS样本的时间窗口的大小。我们还提供了一个滑动窗口的结果，而不是简单的时期分类，并且通过个性化方法（在主题数据分类中）而不是广义方法（未见主题数据分类）。
mapbi3 perovskites的频率响应用于光电检测应用
在钙钛矿光电探测器中产生的光电流（I pH）的频率响应是成像或电信应用中的关键问题，尽管文献中讨论了它。目前的工作是在第一次获得MAPBI 3（MA：甲基氨基）perovskite perovskite polycrystalline薄膜上产生的I pH的完整表达。条件电路用于在平方调节激发激励下的1 V处提取I pH，其灵敏度小于1 nW，线性动态范围LDR> 200 dB；它允许准确确定I pH的模块以及相位，这通常在光电探测器系统中不报告。频域分析表明，I pH可以通过位于低（10 kHz）和高（39-250 kHz）切割频率的两个分数极点进行建模。最佳的几何参数和激发功能是针对更广泛的响应发现的，从而在最高250 kHz的速率上获得了最佳设备，并在高达100 kHz的方形光波的繁殖中繁殖。这些结果代表了对MAPBI 3（或其他钙钛矿材料）进行电气分析的重要策略，以设计后电子阶段，优化设备的优化并确定其功绩。
分子农业导航一个复杂的调节景观
分子种植是生产重组蛋白的工程工厂的实践，给国内市场和国际贸易带来了新的挑战和机遇。本文探讨了与这些生物技术进步相关的多方面风险，包括与植物中产生的重组动物蛋白有关的公共卫生问题，交叉污染和意外过敏原，以及对避免过去失败的严格身份保存系统的必要性。在全球阶段，这种基因工程作物的贸易带来了独特的监管问题，强调了对国际统一的政策的需求，并重新评估了现有的低级存在（LLP）阈值以解决意外的过敏原。此外，分子农业从事复杂的宗教和道德领土，尤其是影响伊斯兰，犹太人等严格饮食法的社区，以及纯素食或素食主义者的生活方式。解决这些问题需要科学家，监管机构，行业领导者和宗教人物之间进行协作，旨在促进包容性对话，从而导致将动物蛋白整合到植物性系统中的道德，宗教和环境影响。这种努力对于确保分子农业技术的负责发展至关重要，这为可持续，安全和包容的粮食系统的未来做出了贡献，这些粮食系统尊重各种文化和道德价值。
了解 COVID-19：混合威胁及其对大型体育赛事的影响。重点关注日本和 2020 年东京奥运会
2020 年，冠状病毒 (COVID-19) 大流行的蔓延影响了体育产业，导致全球许多职业体育比赛被取消。因此，2020 年东京奥运会的推迟和闭门举办对全球体育格局造成了重大破坏。在本文中，我们提出了一个新颖的概念性讨论，通过国际安全作为混合威胁的概念来表示和定义大流行。我们结合混合威胁一词来更好地阐明体育大型赛事面临的困难时期。首先，本文提出 COVID-19 大流行是一种混合威胁，同时反思将体育作为国家软实力工具的相关影响。其次，我们讨论了 COVID-19 对全球体育大型赛事的影响，并解释了 COVID-19 对 2020 年东京夏季奥运会的影响。本文虽然借鉴了与 COVID-19 和东京奥运会相关的一些数据，但为体育大型赛事、软实力和混合威胁领域的知识提供了理论贡献。我们概述了由疫情引发的威胁如何阻碍了奥运会的成功举办，并阐明了这些威胁如何影响了日本利用奥运会作为软实力工具的机会，这是本文对该领域的主要贡献。
内部人购买策略 2024-4
† 信托中包含的证券的每单位历史 12 个月分配额和每个历史 12 个月分配率仅供说明之用，并不代表信托的实际分配或分配率。每单位历史 12 个月分配额基于信托中包含的证券在信托存款日期前 12 个月支付的实际分配的加权平均值，并减少了投资信托时将产生的费用和开支的影响。每个历史 12 个月分配率的计算方法是将历史 12 个月分配额除以信托的初始公开发行价 10 美元/单位。不保证信托中包含的证券的发行人将来会宣布股息或分配。信托支付的分配以及相应的利率可能会因某些因素而高于或低于所示的数字，这些因素可能包括但不限于发行人支付的股息或分配的变化、实际发生的费用、货币波动、出售信托证券以支付任何递延销售费用、信托费用和开支、信托单位价格的变化，或随着赎回、到期或出售信托中的证券而变化。信托中某些证券的分配可能包括非普通收入。
观点文章 巴基斯坦新冠疫苗犹豫威胁：需要采取措施消除误导性言论
摘要。在宣布 COVID-19 为大流行病后，社交媒体上立即涌现出许多疯狂的阴谋论。巴基斯坦很容易受到此类阴谋论的影响，并因此类说法而经历了脊髓灰质炎疫苗接种计划的失败。最近，两位著名的政治人物提出了针对巴基斯坦 COVID-19 疫苗的阴谋论，称 COVID-19 是一个巨大的幻想，是针对穆斯林国家的阴谋。这一理论在当地社区引起了广泛讨论，支持了人们对 COVID-19 疫苗的犹豫。我们敦促巴基斯坦卫生部门在此类说法渗透到普通社区之前采取必要措施。反疫苗运动可能会破坏结束 COVID-19 大流行的努力。我们相信，大众媒体的道德和负责任行为、巴基斯坦电子媒体监管局的谨慎建议、医疗机构的严厉措施、提高公众对 COVID-19 认识的有效举措、数据或通信科学家对信息的有力分析以及卫生专业人员发表反对此类理论的反对意见，将在很大程度上消除此类误导性说法。由于巴基斯坦的疾病负担沉重，确诊病例急剧增加，立即采取行动至关重要，以消除未来 COVID-19 疫苗接种计划的任何潜在障碍。
使用电导方法
手稿于2020年7月26日收到；修订于2020年10月13日和2020年10月19日； 2020年10月22日接受。2020年11月16日出版日期；当前版本的日期，2020年11月24日。This work was supported in part by the Applications and Systems-driven Cen- ter for Energy-Efficient Integrated Nano Technologies (ASCENT), one of six Centers in the Joint University Microelectronics Program (JUMP), a Semiconductor Research Corporation (SRC) Program sponsored by DARPA, and in part by the Air Force Office of Scientific Research.本文最初在2020年VLSI技术的虚拟研讨会上发表。本文的评论由编辑M. Kobayashi安排。（通讯作者：Peide D.ye。）Yiming Qu和Junkang Li与Birck纳米技术中心，电气和计算机工程学院，普渡大学，西拉斐特的普渡大学，美国47907，以及电子工程与信息科学学院，Zhejiang University，Zhejiang University，Hangzhou 310027，中国。Mengwei Si，Xiao Lyu和Peide D. Ye在美国47907的Purdue University，Purdue University，Purdue University，Purdue University，美国47907的Birck Nanotech-Notech-Notech-Notech-Notech-Notech-Notech中心（电子邮件：yep@yep@purdue.edu）。本文中一个或多个数字的颜色版本可在https://doi.org/10.1109/ted.2020.3034564上找到。数字对象识别10.1109/ted.2020.3034564