XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemidentification
挥发性有机化合物的高质量鉴定（...
抽象引入挥发性有机化合物（VOC）可能是由潜在的代谢引起的，并且可以在呼气的呼吸中检测到，因此为非侵入性诊断提供了有希望的途径。稳健，精确且可重复的呼吸测量平台能够识别可与背景污染物区分的呼吸中的VOC，这是基于呼吸的生物标志物的自信污染物。建立可靠的呼吸收集和分析方法的目标，该方法可以在异质人口的呼吸中产生全面的VOC列表。方法分析队列由90对呼吸和背景样品组成，这些样品从异质群中收集。Owlstone Medical的呼吸活检®Omni®平台，包括样品收集，TD-GC-MS分析和特征提取。vot至少符合三个预定义的指标中的至少一个，则确定为“呼吸”。使用保留索引和高分辨率准确的质谱匹配，通过与纯化的化学stan dards进行比较来鉴定呼吸。结果在> 80％的样品（呼吸和背景）中存在1471个VOC，至少一个度量为585个。已确定为148个，涵盖了广泛的化学类别。结论已经开发了一种强大的呼吸收集和相对定量分析方法，该方法产生了148个呼吸ov的列表，该清单使用异源种群中的纯化化学标准标识。此外，此VOC列表可用于促进跨研究数据比较，以改善标准化。提供真正呼吸的确认的VOC身份，将促进未来的生物标志物发现以及随后的临床研究生物标志物验证。
正常上皮细胞的高度自信允许鉴定大肠癌微环境中新型的茎状细胞态
图1基于转录组信息的癌细胞调用。（a）样品的解剖位置和突变模式。c，cecum; a，上升的结肠； D，下结肠； S，Sigmoid; R，直肠。突变（在括号中）A：APC，B：BRAF，C：CTNNB1，K：KRAS，P：TP53。（b）所有73,294个细胞的UMAP，由三种主要细胞类型室染色：上皮（蓝色），免疫（橙色）和基质细胞（绿色）。（c，d，f）仅上皮细胞的umaps。（c）颜色代码按样本原点和微卫星状态。癌症样本（MSI），红色；癌症样本（MSS），黄色；正常样本，灰色。（d）ICMS分配的癌症样品颜色代码； ICMS2（黄色），ICMS3（粉红色）或正常（蓝色），正常样品（未评分，灰色）。（f）癌症样品细胞的颜色代码。拷贝数状态异常（CNA; Orange），正常（CNN; Blue）或不适用（Na; Purple）当样本中的克隆不可分割时，样品（未得分，灰色）。（e，g）分别通过癌症样本分别汇总了ICMS和地震信息。（H）量化ICMS和UnderCNV之间的一致性呼吁，作为一个不适的情节，由患者进行了颜色编码，如所示。
第12卷第12章：“
保护节省1.0一般1.1本章规定财务管理政策，以识别，保留和使用能源和水成本节省。国会已颁布了与国防部（DOD）内能源安全有关的几项措施，以为收到和使用从公用事业提供的奖励措施和用水成本节省提供的指导和指导；节省能源成本的可用性和使用；节能合同和活动；节能建设项目；在军事建筑和设施维修和翻新项目中使用可再生形式的能源和节能产品；从交替的能源和热电联产生产设施中出售电力；以及国防部活动在高峰期管理能源需求或减少能源使用的计划的计划。1.2权威指导1.2.1。标题10，美国法典，第2866条（美国法典第10条§2866）“军事设施中的节水”规定，根据该节规定实现的水成本节省的资金，必须按照第1项规定的规定使用。2.3。1和1。2.3。2，规定在第1项中使用此类使用。2.3。1用于节水活动。两者都不是10 U.S.C.§2866或该部门拨款法中的任何规定规定了此类资金的扩大可用性。因此，此类资金仅适用于它们的分配期限。
识别与未满足的健康相关需求... - KCE
报告的利益 KCE 专家：KCE 是一家联邦机构，由 INAMI/RIZIV、联邦卫生、食品链安全和环境公共服务部以及联邦社会保障公共服务部资助。KCE 的使命是在科学和客观研究的基础上为政策制定者提供有关医疗保健和医疗保险决策的建议。它有望在可访问的高质量医疗保健系统的背景下，充分考虑到不断增长的需求和预算限制，确定并阐明最佳解决方案。，KCE 对可能因实施建议而受到积极或消极影响（财务或其他任何方面）的公司（商业或非商业，即医院和大学）、协会（例如专业协会、工会）、个人或组织（例如游说团体）没有任何利益。参与撰写报告或同行评审过程的所有专家都填写了利益声明表。有关潜在利益冲突的信息发布在本报告的版权页中。 KCE 专家团队的所有成员每年都会做出利益申报，有关这些利益的更多详细信息可根据要求提供。
气象前沿的客观识别和...
摘要。气象前沿由于其相关的表面影响，包括极端降水和极端风。在运营天气预测和研究环境中，对前线的客观识别是兴趣的。这项研究的目的是基于早期的研究生成前识别算法，该算法可移植，可扩展到不同的分辨率数据集。我们已经对较早的客观前端识别算法进行了许多更改，将其应用于重新分析数据集，并介绍与这些更改相关的改进。首先，我们表明，操作顺序的变化会使休息时间更少。接下来，我们建议根据阈值领域的气候分位数来选择前识别阈值。这允许在不同分辨率的数据集之间进行比较。fi-Nelly，我们在算法的实现中包括许多数值改进，并更好地处理了短前线，这在平稳性和断裂次数方面产生了进一步的好处。该算法的更新版本已完全便携式和可扩展到不同的数据集，以便使未来的战场研究及其影响。
AI和大型模型的基础
近年来，基于深度卷积网络的对象重新识别（REID）的性能已达到很高的水平，并且取得了不错的进步。现有方法仅着眼于特征和分类精度的鲁棒性，而忽略了不同特征之间的关系（即画廊 - 壁画对之间的关系或探测 - 探针对之间的关系）。特别是，位于决策边界的探针是抑制对象REID性能的关键。我们将此探针视为硬样本。最近的研究表明，图形卷积网络（GCN）显着改善了特征之间的关系。但是，将GCN应用于对象REID仍然是一个悬而未决的问题。本文提出了两个可学习的GCN模块：特征聚合图卷积网络（FA-GCN）和评估连接图卷积网络（EC-GCN）。具体来说，预处理选择一个任意特征提取网络来提取对象REID数据集中的功能。给定探针，FA-GCN通过画廊集的亲和力图聚集了相邻节点。之后，EC-GCN使用随机概率库采样器来构建子图，以评估探针 - 壁画对的连通性。最后，我们将节点特征和连接比共同汇总为一个新的距离矩阵。对两个人REID数据集（Market-1501和Dukemtmc-Reid）和一个车辆REID数据集（VERI-776）的实验结果表明，所提出的方法可实现最先进的性能。
milpersman 1001-170 预备家庭成员身份证明...
参考文献 (a) 2014 年 1 月 23 日国防部手册 1000.13 (b) 2014 年 1 月 23 日国防部指令 1000.13 (c) 2016 年 8 月 18 日国防部指令 1341.02 1. 政策。某些预备役军人及其家庭成员有资格获得制服部队身份识别 (ID) 卡。本文包含有关预备役家庭成员国防登记资格系统 (DEERS) 和家庭成员身份证的信息。 2. 国民警卫队和预备役 DEERS 登记计划。该计划用于将年龄在 60 岁以下、无薪但有权在 60 岁时领取退休金的预备役、待命预备役和退休预备役军人（也称为灰色地带退休人员）及其家庭成员登记到 DEERS。担保人及其家庭成员将保持在预合格状态，以便将来有权享受福利。如果担保人被要求连续服现役或接受额外训练超过 30 天，DEERS 将核实家庭成员是否有资格享受长达 180 天的全额福利。180 天后，必须重新验证家庭成员与担保人的关系以保留资格。军事担保人负责确保所有符合条件的家庭成员都已加入 DEERS，所有信息均准确无误，并且关系变化会及时报告给最近的实时自动人员识别系统 (RAPIDS) 站点。成员及其家人在申请身份证时即已加入。预备役军人不参加国民警卫队和预备役 DEERS 登记计划，除非之前在其他状态下登记过。
一锅法时间诱导蛋白质组整体溶解度改变 (OPTI-PISA) 检测法可实现自动化和灵敏的药物靶标识别
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 8 月 13 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.08.13.607299 doi：bioRxiv 预印本
皮肤：多任务循环生成的对抗网络，用于无监督的自动细胞识别，这是在体内反射率的共聚焦显微镜上i
方法：在RCM图像上自动定位的表皮细胞（称为角质形成细胞）进行了两次尝试：第一个基于旋转符号误差函数掩码，第二个基于细胞形态特征。在这里，我们提出了一个双任务网络，以自动识别RCM图像上的角质形成细胞。每个任务都由一个周期生成的对抗网络组成。第一个任务旨在将真实的RCM图像转换为二进制图像，从而学习RCM图像的噪声和纹理模型，而第二个任务将Gabor滤波的RCM图像映射到二进制图像中，学习在RCM图像上可见的表皮结构。这两个任务的组合允许一个任务限制另一个任务的解决方案空间，从而改善了总体结果。我们通过应用预先训练的Stardist算法来检测恒星凸形形状，从而完善细胞识别，从而关闭任何不完整的膜并分离相邻的细胞。
危险识别和风险分析海上自动式地面船：系统审查和未来方向
尽管自动船舶技术取得了进展，但未知的风险仍然存在于海上自主地表船的设计，操作和规范中。目前缺乏针对海事自动表面船的危险识别和风险分析方法的全面文献综述。基于62种相关文献的数据库，本研究介绍了相关文献的分布，该文献通过期刊，出版年份，国家或作者身份和机构。为了进一步了解研究热点和经常被忽视的风险影响因素，根据风险影响因素的分类，文献被分为四组，并汇总了风险影响因素的全面清单。基于此，研究内容对人为因素，与船舶相关因素，环境因素和技术因素进行了分析。此外，还对与数据源和风险分析方法有关的23种文献进行了统计分析，并指出研究人员通常使用数据集和风险分析方法的组合。这项研究不仅为对海事自主地表船的危害识别和风险分析的当前状况和挑战的理解提供了贡献，而且还提供了潜在的未来研究方向。