XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemnlm
特刊-MDPI
摘要：非本地平均值（NLM）可以显着提高信噪比（SNR），但不可避免地会降低分布式光学纤维传感器（DFOS）的空间分辨率，这阻碍了其实际应用和DFOS绩效的改善。在本文中，分析了相关光学时域回流仪（ϕ-OTDR）和NLM参数的信号扩展之间的定量关系，以识别空间分辨率降解的原因和程度。模拟周期性和ϕ -OTDR振动信号的降解结果表明，信号扩展主要是由于NLM的相似性窗口大小，并且信号振幅降低是由高斯平滑参数引起的。与参考信号相比，降解后模拟信号的信号扩展和ϕ -OTDR信号分别为2.56％和2.74％，远小于先前的结果。信号振幅分别降低了9.25％和13.62％。这项工作促进了NLM的应用并提高了DFO的性能。
受NLM参数影响的OTDR空间分辨率
急性肾脏损伤（AKI）是一种危重疾病，死亡率很高，并且经常发展为慢性肾脏疾病，而没有特定原因治疗。了解其机制对于识别生物标志物和开发靶向疗法至关重要。特别是，在许多疾病模型中都研究了基因治疗，包括siRNA，特别是通过免费序列沉默的靶基因，其中一些药物/方法正在临床试验中。但是，将基因改良剂传递到所需细胞已被证明非常具有挑战性。本期“急性肾脏损伤：分子机制和有针对性的治疗方法”，邀请了有关AKI病理生理学，生物标志物和治疗策略的研究和审查文章。我们欢迎对临床前研究和旨在改善肾脏疾病结局并提高精确医学的贡献。
如何引用本文：Trede Filho RG，Rodrigues TCP，Brant AC，Rodrigues NLM，Brant AC，Rodrigues NLM。从构图分类
使用钢铁法（8）或构图（9）的方法。视觉检查是一种评估拱形和脚对准的方法，并被医生广泛使用；但是，它们的分类是主观的，并且具有较高的评价者变异性（10）。关于定量方法，与钢铁测量法（11）相比，podographs是低成本且更易于应用的；阶数的变异性低于VI（12）。构图的解释可以基于不同的方法，例如VI，Arch Index（AI），Arch足迹角（AFA），足迹索引（FI），Arch-Length Index（Ali），截短的Arch Index（Tai）和Chippaux-Smirak Index（CSI）（CSI）（CSI）（12-17）。但是，每种技术都使用不同的参数来对脚姿势进行分类，并且有些技术不会在分类之间呈现截止阈值。此外，用于对每种绘画方法进行分类的脚的参数是不同的（12-17）；重要的是要阐明技术之间的协议是否令人满意，以便医生可以使用他们的首选选择。因此，这项研究的目的是比较文献中用于对脚摄影图像进行分类的不同参数的效率，并确定它们之间的一致性水平。
美国国家医学图书馆灾难信息... - IOS Press
摘要。2008 年，美国国家医学图书馆 (NLM) 成立了灾害信息管理研究中心 (DIMRC)。2008 年之前，NLM 长期参与为灾害管理提供健康信息。意识到这一传统，并受到卡特里娜飓风灾难性后果的影响，NLM 的长期计划（规划 21 世纪的路线：NLM 的长期计划 2006-2016）呼吁建立一个中心，以展示“对灾难补救的坚定承诺，并提供一个平台来展示图书馆和图书管理员如何成为解决这一国家问题的一部分”。敦促 NLM“确保在灾难发生时持续获取健康信息并有效利用图书馆和图书管理员”。为了响应这一要求，NLM 付出了巨大的努力，确保医学图书馆制定了持续运营的计划，培训图书管理员了解他们在准备和响应中的作用，为众多受众提供多种格式的在线灾难健康信息资源，并研究了在灾难期间和灾难后加强关键信息交流的工具。本文记录了该中心的历史、目标、举措、成就和未来计划。
NIH 数字化战略及 ChatGPT 一瞥
1836-1968：书籍和期刊合集，起源于美国陆军军医局局长办公室，国会授权将 NLM 移至公共卫生服务部。1965 年，NLM 在马里兰州贝塞斯达的 NIH 园区开业。
空间脑部 MRI 滤波方法分析......
非线性滤波器用于滤除 MR 数据中的伪影和噪声。信号保存和降噪之间的平衡使 MR 数据恢复成为一项复杂的任务。应用非线性滤波器（例如中值和非局部均值滤波器 (NLM) 滤波器）将右偏 Rician 分布转换为非偏高斯分布。NLM 滤波器比双边和中值滤波器提供更好的结果。由于应用非线性滤波器后分布不偏斜，因此应用了标准线性滤波器（例如高斯滤波器和维纳滤波器）并得出结果。NLM 和高斯滤波器的线性组合给出了令人满意的结果。对 40 张临床图像进行了实验，发现 NLM 滤波器具有最佳效果。用于比较的图像质量指标是峰值信噪比 (PSNR)、均方根误差 (RMSE)、结构相似性指数 (SSIM) 和熵。实验是在 MATLAB 2020a 上进行的。
用于指导建筑设计课程构思的语义 AI 模型 Emmanouil Vermisso 建筑学院 佛罗里达大西洋大学 111 East Las Olas Boulevard 劳德代尔堡，佛罗里达州 33301，美国 evermiss@fau.edu
摘要 本文讨论了可用的人工智能 (AI) 模型的组合，即神经语言模型 (NLM) 与经过训练的 GAN 和人类解释，以促进架构构思。工作流程使用语义提示识别推测设计的概念场景。结果成为视觉参考，以补充修订的语义描述，以指导 VQGAN+CLIP 模型，利用对结果的控制，然后使用降维对结果进行排序，并进一步策划以训练其他模型 (GAN)。NLM 对文本输入的解释增加了跨越更大语义距离的可能性，以实现创造性的视觉结果，而 AI-人类步骤的嵌套工作流程可以自动查询更大的解决方案空间。此外，它还考虑了基于语言 (NLM) 的处理模型 (LeCun, 2021) 导致的视觉数据 (Hadamard, 1945) 的低带宽、还原编码问题，这可能会限制设计机构。
SMARTScribe 逆转录酶 SDS
国际统一化学信息数据库 (IUCLID) 国家技术与评估研究所 (NITE) 澳大利亚国家工业化学品通报与评估体系 (NICNAS) NIOSH（国家职业安全与健康研究所） 美国国家医学图书馆的 ChemID Plus (NLM CIP) 美国国家医学图书馆的 PubMed 数据库 (NLM PUBMED) 美国国家毒理学计划 (NTP) 新西兰化学品分类和信息数据库 (CCID) 经济合作与发展组织环境、卫生与安全出版物 经济合作与发展组织高产量化学品计划 经济合作与发展组织筛选信息数据集 世界卫生组织
脱氧核糖核酸，未修饰 - 安全数据表
欧洲食品安全局（EFSA）EPA（环境保护局）急性暴露准则水平（S）（AEGL（AEGL）（AEGL）（AEGL（S））计划（NICNAS）NIOSH（国家职业安全与健康研究所）国家医学图书馆的ChemID Plus（NLM CIP）国家医学图书馆PubMed数据库（NLM PubMed）国家毒理学计划（NTP）新西兰化学分类和信息数据库（CCID）的经济合作和发展环境和安全组织的新西兰化学分类和信息数据库组织（CCID）组织，用于体积，健康组织和安全组织，并制造经济性组织和安全性组织，以及安全性组织和安全性组织，以及安全组织和安全性组织，并提供了经济性和安全性组织，并提供了经济和安全性组织，并且合作与开发筛查信息数据集世界卫生组织