XiaoMi-AI文件搜索系统
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“ZOCman Cometh” 或“关于区域类别的应用...
国际水文组织 (IHO) 出版物 S-57《数字水文数据传输标准》包括特征对象属性“CATZOC - 数据置信区类别 (ZOC) - 作为数据质量信息编码方法。ZOC 是在 IHO 数据质量工作组 (DQWG) 的主持下开发的，该工作组旨在“建立标准，根据该标准可以对制图中使用的数据质量进行编码，以便向用户表明其可靠性 (IHO, 1987)。 ”第一篇提出解决方案的论文由澳大利亚水文局 (AHO) 于 1995 年 3 月发表，并介绍了 ZOC (AHS, 1995)。此前，澳大利亚水文服务局 (AHS) 和澳大利亚皇家海军 (RAN) 实地调查部门已对这些提案进行了严格分析，并由澳大利亚用户组和在沿海和国际航行中工作的执业船长进行了测试。用户评论表明，ZOC 受到了广泛欢迎，并且比现有的源和可靠性图方法更适合描述数据置信度。ZOC 标准在第 8 届 IHO 信息系统水文要求委员会 (CHRIS) 会议上临时采用，随后在 S-57 中作为元对象“数据质量”(M_QUAL) 的强制性属性发布，该属性定义了对水深数据质量进行统一评估的区域 (IHO, 1997) (IHO, 1996a)。
原创文章 肠脑轴与克罗恩病之间的关联证据，重点关注神经营养功能障碍和放射影像分析 - 系统
摘要：目的：进行系统评价（SR）以寻找克罗恩病（CD）与肠脑轴（GBA）之间联系的证据。方法：本研究采用搜索策略和严格的纳入标准进行系统评价（SR）。研究通过搜索以下数据库中 2017 年至 2024 年期间发表的研究进行：PUBMED、PUBMED PMC、BVS-BIREME、SCOPUS、WEB OF SCIENCE、EMBASE 和 COCHRANE。结果：共纳入 50 篇原创研究文章。其中，20 篇研究涉及神经影像学方法评估 CD 患者的功能性或结构性大脑变化。神经退行性疾病是研究中第二大主题，有 18 篇文章涉及帕金森病、阿尔茨海默病、痴呆、肌萎缩侧索硬化症、多发性硬化症和多系统萎缩等不同疾病。八篇文章探讨了与 CD 相关的睡眠障碍；其中两篇探讨了脑电图变化；一篇研究了脑源性神经营养因子血清水平；一篇研究了迷走神经切断术与 CD 之间的关系。结论：人们对 CD 和 GBA 之间的联系越来越感兴趣，但研究仍然多种多样且没有定论，从流行病学到脑成像，忽视了对机制关系的研究。这篇 SR 强调需要进一步研究以更好地了解 GBA 在 CD 预后和病因中的潜在作用，并强调其复杂性。
人机交互的人工智能：一种现代方法
人工智能 (AI) 和人机交互 (HCI) 有着共同的根源，早期的对话代理研究为这两个领域奠定了基础。然而，在随后的几十年里，这两个领域之间最初的紧密联系变得不那么明显了。深度学习的兴起彻底改变了人工智能，并带来了大量实用的方法和工具，这些方法和工具对核心人工智能以外的领域产生了重大影响。特别是，现代人工智能技术现在为机器和人类的互动提供了新的方式。因此，现在是时候研究现代人工智能如何以新的方式推动人机交互研究，以及人机交互研究如何帮助指导人工智能的发展。本次研讨会为研究人员提供了一个论坛，讨论将现代人工智能方法引入人机交互研究的新机遇，确定需要研究的重要问题，展示可以应用的计算和科学方法，并分享已有的数据集和工具或提出应进一步开发的数据集和工具。我们感兴趣的主题包括用于理解和建模人类行为并实现新交互模式的深度学习方法、结合人类和机器智能来解决困难任务的混合智能，以及用于交互数据管理和大规模数据驱动设计的工具和方法。在这些主题的核心，我们希望开始讨论现代人工智能的数据驱动和以数据为中心的方法如何影响 HCI。
基于深CNN方法的MR脑图像中的有效肿瘤检测：i-Yolov5
摘要随着计算机技术的出现，人工智能（AI）有助于放射科医生诊断脑肿瘤（BT）。可以在医疗保健中提高疾病的早期发现导致进一步的治疗，其中典型的AI系统应用在时间和节省的方面发挥了至关重要的作用。磁共振（MR）图像通过图像增强技术增强，以改善对比度和颜色的效果。此外，对于BT的几种类型的MR成像问题，传统方法是无偿的。深度学习技术可以扩展，以帮助克服常规肿瘤检测中遇到的常见问题。因此，在这项工作中，已经提出了基于MR图像的BT检测的即兴Yolov5技术。最终，使用混合网格搜索优化器算法（HGSOA）应用高参数优化（HPO）的想法，以增强拟议深神经网络中超级参数的肿瘤检测性能。为了评估提出的模型的有效性，麦卡洛克的算法rithm用于定位肿瘤区域分割的图像，并且还使用真实注释的图像检查了分割结果。使用MW脑测试图像进行了各种实验，以测量提出的微调模型的准确性。最后，将分类指标与现有的最新技术进行比较，包括MSE，PSNR，SSIM，FSIM和CPU时间，以证明所提出的模型的有效性。在MRI-BT的分类学中，CNN实现了更大的精确性。
使用唯一分子标识符从下一代测序中改进高分辨率拷贝数变化分析
摘要背景：最近，涉及致癌途径涉及的基因的拷贝数变化（CNV）引起了人们对管理疾病可疑性的越来越多的关注。CNV是肿瘤细胞基因组中最重要的体细胞像差之一。癌基因激活和肿瘤抑制基因失活通常归因于许多癌症类型和阶段的拷贝数增益/扩增或缺失。下一代测序方案的最新进展允许将唯一分子标识符（UMI）添加到每个读取中。每个靶向的DNA片段都用添加到测序引物中的独特随机核苷酸序列标记。umi通过使每个DNA分子在不同的读取群中使每个DNA分子与CNV检测特别有用。结果：在这里，我们提出了分子拷贝数改变（MCNA），这是一种新的甲基动态，允许使用UMI检测拷贝数变化。该算法由四个主要步骤组成：UMI计数矩阵的构建，使用控制样品构建伪参考，log-Ratios的计算，分割以及最后的统计推断异常分段断裂。我们证明了MCNA在患有弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的数据集上取得了成功，我们强调MCNA结果与比较基因组杂交具有很强的相关性。结论：我们提供了MCNA，这是一种新的CNV检测方法，可在https：// gitla b.com/pierr ejuli en.viail ly/mcNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA许可下免费获得。MCNA可以通过使用UMI显着提高CNV变化的检测准确性。
8 2022 - 学术历史
编辑委员会 编辑委员会 教授博士Martin Holý 博士（捷克共和国科学院历史研究所）文件博士Dana Kasperová 博士(利贝雷茨技术大学) 教授博士Milena Lenderová，CSc。 (帕尔杜比采大学) 教授博士Karel Rydl，CSc。 (帕尔杜比采大学) 副教授经理Jaroslav Šebek 博士（布拉格查理大学和捷克共和国科学院）文档。博士Ruzena Vanova，CSc。 （布拉格查理大学哲学系）经理Magdaléna Šustová（布拉格城市博物馆）博士Marta Brunelli 博士(马切拉塔大学) 教授博士Antonella Cagnolati（福贾大学）教授博士马塞洛·卡鲁索 (柏林洪堡大学) 教授博士Lucien Criblez（苏黎世大学）教授Andreas Fritsch（德国夸美纽斯学会）教授博士Gerald Grimm（克拉根福大学）教授博士Andreas Hoffmann-Ocon（苏黎世教育大学）教授博士Blanka Kudláčová，博士（特尔纳瓦大学特尔纳瓦分校）教授博士Eva Matthes（奥格斯堡大学）教授博士András Németh（布达佩斯罗兰大学）教授博士Jürgen Oelkers（苏黎世大学名誉教授）教授博士Jaroslav Pánek，理学博士，名誉博士（捷克共和国科学院历史研究所）教授。博士Simonetta Polenghi 博士（米兰圣心天主教大学）教授博士Edvard Protner（马里博尔大学）教授博士Dr.hc Ehrenhard Skiera（弗伦斯堡欧洲大学教授和博士）
圆形塑料经济中的可生物降解聚合物
聚酯可以称为大分子，其中主链段通过酯单元重复链接。这不包括在重复单元的侧基内包含酯链的聚合物，例如聚（乙酸乙烯乙烯酯）和聚（Meth）丙烯酸酯[1]。将在稍后讨论，主链酯连接在多种植者的生物降解性中起关键作用。在聚酯链中，相对于所使用的重复单元，存在大量的种类，其中包括线性脂肪族型聚体的间隔长度不同（例如poly（丁基琥珀酸酯）[PBS]），半芳族聚酯，包含至少一个芳香族和一个脂肪族单位（例如聚（乙二醇乙二醇酯）[PET]）或完全芳香的聚酯（例如聚（4-羟基苯甲酸））。冷凝物聚酯是最古老的合成聚合物之一。第一组合成的聚酯是醇酸，这是通用电气公司在1910年至1915年之间商业开发的[2]。值得注意的是，从甘油和邻苯二甲酸酯之间的冷凝反应中获得树脂。在20世纪晚些时候，1928年，W.H。Carothers开始了他在杜邦的凝结聚酯研究的研究。首次从八度二烷酸和1,3-丙二醇中获得线性聚酯，分子量为12000 g/mol，当时被称为“超级聚酯”。 [3]分子量的改善显着高于先前获得的分子量在400至5000 g/mol之间。仍然，如今，polyeCarothers的研究小组继续进行（主要是脂肪族）的聚酯，但这并没有导致当时的任何商业发展。后来，进一步研究了苯二甲酸为半芳族多种植者生产的掺入，从而发现了宠物纤维[4]。同时，开发了其他含有tereph-苯甲酸和具有各种间隔长度的乙二醇的聚酯。从那时起，在Polyester的领域进行了巨大的发展，它们是当前塑料市场中普遍的聚合物类别。
单个...
1。jao，J.Y。等。微生物暗物质即将到来：挑战和机遇。国家科学评论8（2021）。2。Rinke，C。等。 对微生物暗物质的系统发育和编码潜力的见解。 自然499，431-437（2013）。 3。 Yarza，P。等。 使用16S rRNA基因序列将培养和未培养的细菌和古细菌的分类结合在一起。 自然评论微生物学12，635-645（2014）。 4。 Dykhuizen，D.E。 圣诞老人重新审视：为什么有这么多种细菌？ Antonie van Leeuwenhoek国际通用与分子微生物学杂志73，25-33（1998）。 5。 Parte，A.C.，Carbasse，J.S。，Meier-Kolthoff，J.P.，Reimer，L.C。 ＆Göker，M。具有命名（LPSN）的原核生物名称清单移至DSMZ。 国际系统和进化微生物学杂志70，5607-5612（2020）。 6。 Chaffron，S.，Rehrauer，H.，Pernthaler，J. ＆von Mering，C。来自环境和全基因组序列数据共存微生物的全局网络。 基因组研究20，947-959（2010）。 7。 QIN，J.J。等。 通过元基因组测序建立的人类肠道微生物基因目录。 自然464，59-70（2010）。 8。 Methé，B.A。 等。 人类微生物组研究的框架。 自然486，215-221（2012）。 9。 lok，C。挖掘微生物暗物质。 10。Rinke，C。等。对微生物暗物质的系统发育和编码潜力的见解。自然499，431-437（2013）。3。Yarza，P。等。使用16S rRNA基因序列将培养和未培养的细菌和古细菌的分类结合在一起。自然评论微生物学12，635-645（2014）。4。Dykhuizen，D.E。圣诞老人重新审视：为什么有这么多种细菌？Antonie van Leeuwenhoek国际通用与分子微生物学杂志73，25-33（1998）。5。Parte，A.C.，Carbasse，J.S。，Meier-Kolthoff，J.P.，Reimer，L.C。 ＆Göker，M。具有命名（LPSN）的原核生物名称清单移至DSMZ。 国际系统和进化微生物学杂志70，5607-5612（2020）。 6。 Chaffron，S.，Rehrauer，H.，Pernthaler，J. ＆von Mering，C。来自环境和全基因组序列数据共存微生物的全局网络。 基因组研究20，947-959（2010）。 7。 QIN，J.J。等。 通过元基因组测序建立的人类肠道微生物基因目录。 自然464，59-70（2010）。 8。 Methé，B.A。 等。 人类微生物组研究的框架。 自然486，215-221（2012）。 9。 lok，C。挖掘微生物暗物质。 10。Parte，A.C.，Carbasse，J.S。，Meier-Kolthoff，J.P.，Reimer，L.C。＆Göker，M。具有命名（LPSN）的原核生物名称清单移至DSMZ。国际系统和进化微生物学杂志70，5607-5612（2020）。6。Chaffron，S.，Rehrauer，H.，Pernthaler，J.＆von Mering，C。来自环境和全基因组序列数据共存微生物的全局网络。基因组研究20，947-959（2010）。7。QIN，J.J。等。 通过元基因组测序建立的人类肠道微生物基因目录。 自然464，59-70（2010）。 8。 Methé，B.A。 等。 人类微生物组研究的框架。 自然486，215-221（2012）。 9。 lok，C。挖掘微生物暗物质。 10。QIN，J.J。等。通过元基因组测序建立的人类肠道微生物基因目录。自然464，59-70（2010）。8。Methé，B.A。 等。 人类微生物组研究的框架。 自然486，215-221（2012）。 9。 lok，C。挖掘微生物暗物质。 10。Methé，B.A。等。人类微生物组研究的框架。自然486，215-221（2012）。9。lok，C。挖掘微生物暗物质。10。自然522，270-273（2015）。Medema，M.H。，De Rond，T。＆Moore，B.S。 采矿基因组阐明了生命的专业化学。 自然评论遗传学22，553-571（2021）。 11。 Pavlopoulos，G.A。 等。 通过全球宏基因组学解开功能性暗物质。 自然622，594-602（2023）。 12。 Altae-Tran，H。等。 揭示了稀有Terascale聚类的稀有CRISPR-CAS系统的功能多样性。 Science 382，EADI1910（2023）。 13。 Wilkinson，B。 ＆Micklefield，J。 采矿和工程自然产品生物合成途径。 自然化学生物学3，379-386（2007）。 14。 Chiang，C.Y。，Ohashi，M。＆Tang，Y。通过异源表达和基因组挖掘的真菌天然产物生物合成的解密化学逻辑。 天然产品报告40，89-127（2023）。 15。 Goig，G.A。 等。 直接从临床样本中的全基因组测序，用于高分辨率基因组流行病学和耐药性监测：一项观察性研究。 柳叶刀微生物1，E175-E183（2020）。 16。 刘，Y.X。 等。 微生物组数据的扩增子和宏基因组分析的实用指南。 蛋白质和细胞12，315-330（2021）。 17。 Ustick，L.J。 等。 宏基因组分析揭示了海洋营养限制的全球规模模式。 科学372，287-291（2021）。 18。 Nissen，J.N。 等。Medema，M.H。，De Rond，T。＆Moore，B.S。采矿基因组阐明了生命的专业化学。自然评论遗传学22，553-571（2021）。11。Pavlopoulos，G.A。等。通过全球宏基因组学解开功能性暗物质。自然622，594-602（2023）。12。Altae-Tran，H。等。 揭示了稀有Terascale聚类的稀有CRISPR-CAS系统的功能多样性。 Science 382，EADI1910（2023）。 13。 Wilkinson，B。 ＆Micklefield，J。 采矿和工程自然产品生物合成途径。 自然化学生物学3，379-386（2007）。 14。 Chiang，C.Y。，Ohashi，M。＆Tang，Y。通过异源表达和基因组挖掘的真菌天然产物生物合成的解密化学逻辑。 天然产品报告40，89-127（2023）。 15。 Goig，G.A。 等。 直接从临床样本中的全基因组测序，用于高分辨率基因组流行病学和耐药性监测：一项观察性研究。 柳叶刀微生物1，E175-E183（2020）。 16。 刘，Y.X。 等。 微生物组数据的扩增子和宏基因组分析的实用指南。 蛋白质和细胞12，315-330（2021）。 17。 Ustick，L.J。 等。 宏基因组分析揭示了海洋营养限制的全球规模模式。 科学372，287-291（2021）。 18。 Nissen，J.N。 等。Altae-Tran，H。等。揭示了稀有Terascale聚类的稀有CRISPR-CAS系统的功能多样性。Science 382，EADI1910（2023）。 13。 Wilkinson，B。 ＆Micklefield，J。 采矿和工程自然产品生物合成途径。 自然化学生物学3，379-386（2007）。 14。 Chiang，C.Y。，Ohashi，M。＆Tang，Y。通过异源表达和基因组挖掘的真菌天然产物生物合成的解密化学逻辑。 天然产品报告40，89-127（2023）。 15。 Goig，G.A。 等。 直接从临床样本中的全基因组测序，用于高分辨率基因组流行病学和耐药性监测：一项观察性研究。 柳叶刀微生物1，E175-E183（2020）。 16。 刘，Y.X。 等。 微生物组数据的扩增子和宏基因组分析的实用指南。 蛋白质和细胞12，315-330（2021）。 17。 Ustick，L.J。 等。 宏基因组分析揭示了海洋营养限制的全球规模模式。 科学372，287-291（2021）。 18。 Nissen，J.N。 等。Science 382，EADI1910（2023）。13。Wilkinson，B。 ＆Micklefield，J。 采矿和工程自然产品生物合成途径。 自然化学生物学3，379-386（2007）。 14。 Chiang，C.Y。，Ohashi，M。＆Tang，Y。通过异源表达和基因组挖掘的真菌天然产物生物合成的解密化学逻辑。 天然产品报告40，89-127（2023）。 15。 Goig，G.A。 等。 直接从临床样本中的全基因组测序，用于高分辨率基因组流行病学和耐药性监测：一项观察性研究。 柳叶刀微生物1，E175-E183（2020）。 16。 刘，Y.X。 等。 微生物组数据的扩增子和宏基因组分析的实用指南。 蛋白质和细胞12，315-330（2021）。 17。 Ustick，L.J。 等。 宏基因组分析揭示了海洋营养限制的全球规模模式。 科学372，287-291（2021）。 18。 Nissen，J.N。 等。Wilkinson，B。＆Micklefield，J。采矿和工程自然产品生物合成途径。自然化学生物学3，379-386（2007）。14。Chiang，C.Y。，Ohashi，M。＆Tang，Y。通过异源表达和基因组挖掘的真菌天然产物生物合成的解密化学逻辑。 天然产品报告40，89-127（2023）。 15。 Goig，G.A。 等。 直接从临床样本中的全基因组测序，用于高分辨率基因组流行病学和耐药性监测：一项观察性研究。 柳叶刀微生物1，E175-E183（2020）。 16。 刘，Y.X。 等。 微生物组数据的扩增子和宏基因组分析的实用指南。 蛋白质和细胞12，315-330（2021）。 17。 Ustick，L.J。 等。 宏基因组分析揭示了海洋营养限制的全球规模模式。 科学372，287-291（2021）。 18。 Nissen，J.N。 等。Chiang，C.Y。，Ohashi，M。＆Tang，Y。通过异源表达和基因组挖掘的真菌天然产物生物合成的解密化学逻辑。天然产品报告40，89-127（2023）。15。Goig，G.A。 等。 直接从临床样本中的全基因组测序，用于高分辨率基因组流行病学和耐药性监测：一项观察性研究。 柳叶刀微生物1，E175-E183（2020）。 16。 刘，Y.X。 等。 微生物组数据的扩增子和宏基因组分析的实用指南。 蛋白质和细胞12，315-330（2021）。 17。 Ustick，L.J。 等。 宏基因组分析揭示了海洋营养限制的全球规模模式。 科学372，287-291（2021）。 18。 Nissen，J.N。 等。Goig，G.A。等。直接从临床样本中的全基因组测序，用于高分辨率基因组流行病学和耐药性监测：一项观察性研究。柳叶刀微生物1，E175-E183（2020）。16。刘，Y.X。等。微生物组数据的扩增子和宏基因组分析的实用指南。蛋白质和细胞12，315-330（2021）。17。Ustick，L.J。等。宏基因组分析揭示了海洋营养限制的全球规模模式。科学372，287-291（2021）。18。Nissen，J.N。 等。Nissen，J.N。等。使用深层自动编码器改进了元基因组套筒和组装。自然生物技术39，555-560（2021）。
基于模拟群落评估中欧鱼类环境 DNA 条形码的五对引物
环境 DNA (eDNA) 宏条形码已成为检查鱼类群落的有力工具。在将基于 eDNA 的评估引入监管监测环境（例如欧盟水框架指令）之前，需要方法标准化。为了确保方法的准确性并满足监管标准，已经建立了各种采样、实验室和生物信息学工作流程。然而，全面监测鱼类的关键先决条件是选择合适的引物对，以准确识别给定水体中存在的鱼类。过去十年中，发表了针对不同遗传标记区域的各种鱼类特异性引物对。然而，尚未开展专门研究来评估常用鱼类引物对在评估中欧鱼类物种方面的性能。因此，我们创建了一个由 45 种中欧鱼类 DNA 组成的人工“模拟”群落，并检查了五对引物的检测能力和可重复性。我们的研究重点介绍了引物选择和生物信息学过滤对 eDNA 宏条形码结果的影响。在我们研究中评估的五对引物中，tele02（12S 基因）引物对是中欧淡水鱼 eDNA 元条形码的最佳选择。此外，MiFish-U（12S）和 SeaD NA-mid（COI）引物对表现出良好的检测能力和可重复性。然而，特异性较低的引物对（即针对脊椎动物）被发现不太可靠，并产生大量假阳性和假阴性检测。我们的研究说明了如何通过精心选择引物对和生物信息学流程使 eDNA 元条形码成为鱼类监测更可靠的工具。
利用机器学习进行脑电图信号分析
麻醉是外科手术中的关键，由于人工智能在医疗中的应用，麻醉正受到重新审视。精确控制暂时失去意识对于确保手术安全、无痛至关重要。传统的麻醉深度 (DoA) 评估方法依赖于身体特征，由于个体差异，已被证明不一致。为此，脑电图 (EEG) 技术应运而生，双谱指数等指标可提供可量化的评估。本文献综述探讨了 DoA 研究的当前范围和前沿，强调了利用 EEG 信号进行有效临床监测的方法。本综述对最近的进展进行了综合性综述，特别关注脑电图 (EEG) 技术及其在增强临床监测中的作用。通过研究 117 篇高影响力论文，本综述深入探讨了基于 EEG 的 DoA 分析中的特征提取、模型构建和算法设计的细节。对这些研究的比较评估突出了它们的方法和性能，包括与双频指数等既定指数的临床相关性。该综述确定了知识差距，特别是需要改进数据访问协作，这对于开发卓越的机器学习模型和用于患者管理的实时预测算法至关重要。它还要求改进模型评估流程，以确保在不同患者人群和麻醉剂中的稳健性。该综述强调了技术进步在提高麻醉的精确度、安全性和患者结果方面的潜力，为麻醉护理的新标准铺平了道路。本综述的结果有助于持续讨论脑电图在麻醉中的应用，为这一关键医疗实践领域的技术进步潜力提供了见解。