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人工智能和机器学习的应用...
摘要：在人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的迅速发展之后，面部识别技术已成为生物识别领域内的重要研究重点。本文研究了AI和ML算法的最新进步，以提高面部识别的准确性和速度。首先，对面部识别技术的发展进行了全面审查。它可以追溯从传统方法到深度学习技术的应用，同时还总结了现有技术的优点和局限性。随后，本文中使用的关键技术在细致的情况下详细阐述了这些卷积神经网络（CNN），深度学习功能提取，转移学习，以及面部识别中的注意机制。在处理复杂的场景，不同的照明条件和遮挡情况时，这些显着增强了模型的处理能力。此外，本文对隐私保护和道德问题进行了探索，它提出了旨在在不损害身份绩效的情况下增强数据保护和隐私安全的策略。最后，这项研究的主要发现被封装，并概述了未来的研究方向。这项研究不仅为开发面部识别技术提供了理论的基础和实践指导，而且为促进AI技术在社会生活中的广泛应用铺平了道路。这些包括进一步优化算法以减少计算资源的消耗，开发更有效的数据增强技术以增强模型概括，并探索更广泛的应用程序场景，例如智能安全，个性化服务和可访问性辅助系统。
在体外进行退火温度的优化温度
在聚合酶链反应（PCR）技术中，通过一系列由三个温度依赖性步骤组成的聚合循环在体外扩增DNA：DNA变性，引物 - 板板退火和DNA合成，由热稳定DNA聚合酶。反应产物的纯度和产量取决于几个参数，其中之一是退火温度（T。）。在亚和超级最佳的TA值下，可以形成非特异性产物，并降低产物的产量。合成长产物或总基因组DNA是PCR的底物时，优化T。特别关键。在本文中，我们通过实验确定了几个引物 - 板对的最佳退火温度（TAOPT）值，并开发了一种计算方法。发现TAOPT是较不稳定的引物 - 板对和产品的熔化温度的函数。实验和计算的t，OPT值同意在0.70℃以内的事实消除了实验确定拖曳的需求。DNA片段的合成短于1 kb，因此在每个连续循环中TA较高。
全基因组 - crispr-screen-识别tmem41b-as-a-gene ...
大自源性是一个细胞内降解过程，需要多个自噬相关（ATG）基因。在这项研究中，我们使用自噬型号报告基因GFP-LC3-RFP进行了全基因组筛选，并鉴定出TMEM41B作为一种新型ATG基因。TMEM41B是一种位于内质网（ER）中的多层膜蛋白。它在液泡膜蛋白1（VMP1）中也发现了一个保守的结构域，这是另一种ER多跨度膜蛋白，对于自噬，酵母菌TVP38必不可少的，以及推定的半转生蛋白的细菌deda家族。TMEM41B的缺失阻止了早期的自噬体的形成，从而导致ATG蛋白和小囊泡的积累，但不会拉长自噬体样结构。此外，在TMEM41B -KNOCKOUT（KO）细胞中积累的脂质液滴。TE表型类似于VMP1 -KO细胞的表型。的确，TMEM41B和VMP1在体内和体外形成了复杂的复杂，VMP1的过表达恢复了TMEM41B -KO细胞中的自噬量。TESE结果表明，TMEM41B和VMP1在自噬体形成的早期步骤中起作用。
了解气候变化需要哪些科学概念
了解气候变化需要哪些科学概念？Lorna E. Jarrett A，George Takacs A，Brian Ferry B介绍作者：Lorna E. Jarrett（Lorna@una@uow.edu.au）一所工程物理学院定性分析，物理教育研究摘要摘要一大批国际研究表明，学校学生经常对气候变化科学有误解。为了更详细地调查学生对这个复杂主题的理解，正在为气候变化的基础的关键科学概念开发概念清单（CI）。本文报告了此过程的第一阶段：确定应包括哪些概念。进行了一项Delphi研究，咨询了18个学术知识的学者，研究人员和高中教师。也进行了文献综述，以确定哪些概念对于理解气候变化很重要。CI涵盖的最终概念清单是这些概念的综合。澳大利亚科学与数学教育会议会议录，墨尔本大学，2011年9月28日至9月30日，第89-94页，ISBN编号978-0-9871834-0-8。本研究的背景环境此处报道的研究是一项较大的研究的一部分，旨在调查高中生关于气候变化概念的想法及其在上下文中应用这些知识的能力。（2008），Gray等。它采用多种方法：概念清单（CI），概念映射和访谈。本文介绍了用于确定CI中包含哪些概念的方法以及所得的概念列表。此处报道的研究获得了沃隆港大学的批准。A large number of studies carried out over the past two decades have shown that school students' understanding of the science of climate change is limited and that misconceptions are common (Boyes & Stanisstreet, 2001; Fisher, 1998; Gowda, Fox, & Magelky, 1997; Hansen, 2010; Koulaidis & Christidou, 1999; Kurup, 2003; Plunkett & Skamp, 1994; Rye, Rubba, & Wiesenmayer，1997年，Schultz，Shepardson，Niyogi，Choi和Charusombat，2009年；提出的原因包括学生对潜在的科学概念的知识或在不同背景下学习的知识的问题（Koulaidis＆Christidou，1999;Österlind，2005年）;但是，这尚未直接测试。我们的研究旨在解决研究文献中的这一差距。概念清单（CIS）是旨在用一个主题诊断学生概念困难的多项选择评估工具（Libarkin，2008）。它们已在科学教育中广泛使用，以研究学生关于与更广泛主题有关的许多概念的想法，并且可以针对大型参与者群体进行管理。独顺式的一个目的是测试误解的普遍性，因为分散注意事件被编写以反映常见的误解。根据Richardson（2004）的说法，CI开发的第一阶段是决定要测试哪些概念。 （2005），Herman等。根据Richardson（2004）的说法，CI开发的第一阶段是决定要测试哪些概念。（2005），Herman等。（2005），Herman等。为此，作者建议使用Delphi研究。Delphi研究已由Danielson（2005），Goldman等人使用。（2010）和Streveler等。（2003）对于CI开发的这一阶段。Delphi方法Delphi方法的基本特征包括调查的多次迭代，具有控制反馈，参与者的匿名性，以及每次迭代之后，以统计响应摘要的形式向参与者提供反馈。参与者可以使用此反馈来修改他们的反应（Linstone＆Turoff，1975； Whitman，1990）。Clayton（1997）断言，这是一种“系统的，严格和有效的方法，旨在引起有效且有效的用户友好答案”（第374页）。
研讨会 - 公共卫生研究中的人工智能
charité在预防和评估肥胖症中使用数据| TBAAI和心血管研究| TBA机器学习与心理健康| Heiner Stuke博士| RKI ZKI-PH 4 12:00支持卫生政策中证据的决定，并实践Dimitra Panteli博士|欧洲卫生系统和政策天文台12:30 Outlook and Closing评论12:40午餐和海报会议13:30研讨会结束
定量风险评估：科学平台
Aven，T。（Terje）定量风险评估：科学平台 / Terje Aven。p。厘米。包括书目参考和索引。ISBN 978-0-521-76057-7（硬回）1。 概率。 2。 风险评估 - 统计方法。 3。 决策 - 统计方法。 I. 标题。 QA273.A93 2011 519.2 0 87 – DC22 2010037661ISBN 978-0-521-76057-7（硬回）1。概率。2。风险评估 - 统计方法。3。决策 - 统计方法。I.标题。QA273.A93 2011 519.2 0 87 – DC22 2010037661
增强翻译中风康复：运动网络优化的特定任务动作观察疗法
年龄（年）71.7±10.8性别（女性 /男性）％8（40％） /12（60％）MAS-ul 1.25（0-6）FMA-UL 51（29-66）脂肪5（1-5）MBI 94（1-5）MBI 94（46-100）平均±标准偏差； n（％）;中值（最小值最小）。修改后的Ashworth Scale-upper肢体（MAS-ul）; FUGL-MEYER评估 - Upper肢体（FMA-ul）；法式手臂测试（FAT）；和修改的Barthel指数（MBI）。
合成的盘绕螺旋相互作用组为分子工程提供了杂种模块。
引用Reinke，Aaron W.，Robert A.Grant和Amy E. Keating。“合成的盘绕螺旋相互作用组为分子工程提供了杂种模块。”J.am。化学。Soc。，2010，132（17），pp 6025–6031。
人工智能（AI）和机器学习（ML）培训教学大纲
该教学大纲旨在为参与者提供对人工智能（AI）和机器学习（ML）概念的全面理解，涵盖了理论基础和实际应用。参与者将获得流行的AI/ML库和框架的动手经验，从而使他们能够为各种现实世界中的问题构建和部署AI和ML解决方案。