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在这里，我们提供了CBSE第12类生物学注释第12章生物技术及其应用 -
1。重组DNA技术：该技术允许对DNA进行操纵和分析，从而促进与疾病相关的特定遗传序列的鉴定。它可以产生可以与样品中的互补序列杂交的DNA探针的产生，从而有助于检测病原体或突变。2。聚合酶链反应（PCR）：PCR是一种强大的方法，可扩增少量的核酸，从而可以检测到低浓度的细菌和病毒。该技术对于在症状表现之前识别病原体特别有价值，因为即使以微量量存在，也可以扩增特定的DNA或RNA序列。PCR通常用于肿瘤学来检测与癌症相关基因的突变，对于诊断可疑艾滋病患者的HIV至关重要。3。酶连接的免疫吸收测定法（ELISA）：ELISA是基于抗原抗体相互作用的原理。它可以通过鉴定抗原（例如蛋白质或糖蛋白）或响应于
自动疾病阶段阶段分类的glioblastoma- ...
摘要在计算组织病理学领域，计算机辅助诊断系统对于获得各种疾病的患者诊断和有助于精确医学很重要。因此，已经报道了许多关于数字病理图像的自动分析方法的研究。在这项工作中，我们讨论了一种自动提取和疾病阶段分类方法多形胶质母细胞瘤（GBM）组织病理学图像。在本文中，我们使用深层卷发神经网络（深CNN）同时获取功能描述符和分类方案。此外，在这个充满挑战的分类问题中，与其他流行的CNN进行了客观和定量的比较。使用癌症基因组图像的胶质瘤图像的实验表明，我们的网络平均分类准确性为96：5％，而对于更高的交叉验证，其他网络的性能相似，较高的精度为98：0％。深CNN可以以高精度从GBM组织病理学图像中提取显着特征。总的来说，具有深CNN的组织病理学图像的GBM疾病阶段分类非常有前途，并且在大规模组织病理学图像数据的可用性中，深CNN非常适合解决这个挑战性问题。
一种用于稳健拟合的混合量子-经典算法
将几何模型拟合到离群污染数据上是可证明的难点。许多计算机视觉系统依靠随机抽样启发式方法来解决稳健拟合问题，但这种方法不提供最优性保证和误差界限。因此，开发新方法来弥合成本高昂的精确解决方案与无法提供质量保证的快速启发式方法之间的差距至关重要。在本文中，我们提出了一种用于稳健拟合的混合量子经典算法。我们的核心贡献是一种新颖的稳健拟合公式，它可以解决一系列整数程序并以全局解或误差界限终止。组合子问题适合量子退火器，这有助于有效地收紧界限。虽然我们对量子计算的使用并没有克服稳健拟合的根本难点，但通过提供误差界限，我们的算法是对随机启发式算法的实际改进。此外，我们的工作代表了量子计算在计算机视觉中的具体应用。我们展示了使用实际量子计算机（D-Wave Advantage）和通过模拟 1 获得的结果。
MP-board-8-chapter-9章 - enger-englishsolution.pdf
答案：她于1997年11月19日在哥伦比亚航天飞机上执行了首个太空任务。。该航班称为S.T.S. div>87。她与六名成员船员一起担任任务专家和主要的机器人手臂操作员。 div>她非常喜欢它。 div>
CM第10级学生的影响力指南
1。青春期是从________ A.婴儿期至童年。B.童年至成年。C.青春期的童年。D.以上都不是。ans.b 2。按时间顺序成熟对于以下哪个是重要的？A.获得投票权B.继承财产C.获得驾驶执照。D.上述所有内容。d 3。________无法改变，您不能赶紧赶紧或放慢速度。A.智力年龄B.年代年龄C.细胞年龄D.哲学年龄ANS。b 4。以下哪项不是成熟的方面？A.物理。B.情感。C.智力。D.计算。ans。D 5。当事情不按照自己的意愿发生时，您通常会发脾气，并感到非常烦恼。这可能是由于缺乏________ A.智力成熟。B.社会成熟。C.情感成熟。D.哲学成熟。ANS.C 6。与人相处的能力是_______ A.情感成熟。B.身体成熟。C.社会成熟。D.哲学成熟。ans。c
建模合作者：通过LLM工具使用
从内容节制到野生动植物保护，需要模型识别细微或主观的视觉概念的应用数量正在增长。传统上，开发用于此类概念的分类器需要在数小时，天甚至数月内衡量的大量手动努力来识别和注释培训所需的数据。即使最近提出的敏捷建模技术可以快速地进行图像分类器的快速启动，但仍需要用户花费30分钟或更多的单调，重复的数据标签，以训练一个罪恶的分类器。利用了Fiske的认知灾难理论，我们提出了一个新框架，通过用自然语言相互作用代替人类标签，从而减少了由自然语言相互作用，从而减少了通过一个数量级来定义的总体努力所需的总体努力：从将2,000张标记的图像定义为只有2,000张图像到只有100张图像到100次自然语言相互作用。我们的框架利用了大型语言模型和视觉语言模型的基础模型的最新进展，以通过对话和自动标记培训数据点来雕刻概念空间。最重要的是，我们的框架消除了对人群来源注释的需求。此外，我们的框架最终生产出在成本敏感的方案中可部署的轻量级分类模型。在15个主观概念和2个公共图像分类数据集中，我们训练的模型的表现优于传统敏捷建模以及最先进的零拍模型，例如Align，clip，cupl，Cupl和大型视觉问题回答诸如Pali-X之类的模型。