XiaoMi-AI文件搜索系统
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频道介导秀丽隐杆线虫中的鼻子触摸反应
在触摸受体，胶质细胞和辅助细胞中起关键作用。然而，这种调节的基础机制知之甚少。我们首次表明，在秀丽隐杆线虫鼻触摸受体的神经胶质中需要氯化物通道CLH-1，以进行触摸反应和调节兴奋性。使用体内Ca 2+和Cl-成像，行为测定以及遗传和药理操作的组合，我们表明CLH-1介导了胶质GABA抑制灰分感官神经元功能以及用于调节灰神经元cAMP水平的CL-通量。最后，我们表明大鼠CLC-2通道挽救了CLH-1的鼻子触摸不敏感的表型，强调了整个物种功能的保护。我们的工作将神经胶质Cl-通道视为触摸灵敏度的新型调节剂。我们提出，Glial CLH-1调节Ca 2+与Ash神经元中CAMP信号之间的相互作用，以控制蠕虫的鼻子触摸受体的灵敏度。
liu-人工智能增强波导光子鼻子
片上纳米量波导传感器是一种有前途的解决方案，用于使用中红外（miR）区域中的吸收菌印刷物进行微型化和无标记的气体混合物检测。然而，由于吸收光谱的重叠，有机气体混合物的定量检测和分析仍然具有挑战性，报道较少。在这里，将人工智能（AI）辅助波导“光子鼻”作为MIR中的气体混合物分析的增强传感平台提出。凭借支持的波导设计和机器学习算法的帮助，将二元有机气体混合物的miR吸收光谱与任意混合率区分开，并分解为单组分光谱以进行浓度预测。结果，实现了19个混合比的93.57％的分类。此外，气体混合物频谱分解和浓度预测显示，平均根平方误差为2.44 vol％。这项工作证明了MiR波导平台的更广泛的感测和分析能力的潜力，用于多个有机气体成分，用于MIR片段光谱。
基于金属氧化物半导体传感器的电子鼻在医学诊断中的应用
由于恶性疾病往往导致高死亡率，目前迫切需要开发创新的医疗诊断技术，因为现有方法存在局限性，包括非侵入性、无法实时监测以及相关的设备成本高昂。具体来说，呼吸分析在过去二十年中受到了极大的关注。呼出气中的挥发性有机化合物（VOC）可以反映人体的代谢和生理过程。因此，电子鼻（E-nose）由气体传感器阵列、信号采集、预处理单元和模仿人类嗅觉的模式识别算法组成，可以通过准确分析呼出气指纹来诊断疾病，显示出其无创、实时监测、快速诊断和低成本等不可替代的特点。通过结合金属氧化物半导体（MOS）气体传感器的优点（响应速度快、价格实惠、灵敏度高），MOS电子鼻的优势进一步增强。本文主要介绍用于检测挥发性有机化合物的金属氧化物半导体气体传感器。综述了二元和三元金属氧化物传感材料的传感原理和改性方法。本文还综述了用于检测癌症和呼吸系统疾病的金属氧化物半导体电子鼻。
基于车内电子鼻子的糖尿病的初步筛查系统
研究发现，糖尿病患者呼吸和健康人的挥发性有机化合物的浓度差异，促使人们注意使用电子鼻子等设备来检测糖尿病。在这项研究中，我们探索了非侵入性糖尿病初步筛查系统的设计，该筛查系统使用自制的电子鼻子传感器阵列来检测呼吸气体标记。在算法部分中采用了两种特征提取方法，使用梯度提升方法选择有希望的特征子集，然后引入了粒子群优化算法来提取24个最有效的特征，从而将传感器数量降低了56％并节省了系统成本。呼吸样本，以评估系统性能。随机森林算法用于对电子鼻数据进行分类和预测，准确性可以达到93.33％。实验结果表明，在确保准确性的前提下，系统优化了传感器数量后，系统的成本较低，尺寸很小，并且很容易安装在车内。它提供了一种更可行的方法，用于在车内对糖尿病进行初步筛查，并可以用作现有检测方法的助手。
鼻子的提示：发育中的人脑中气味驱动的视觉分类
1 ERP的信噪比低，并且受到清醒婴儿研究中对（例如，肌肉）伪影的敏感性的约束。ERP还使用事后减法在对瞬态刺激的绝对脑反应之间，使得面部选择性神经活动是间接地获得的，并且可以在减去的反应中被大噪声掩盖，或者由刺激的子集驱动。此外，ERP成分的时源通常很难从个人和年龄段的形状，潜伏期和极性方面的脑反应中客观地定义。最后，ERP研究通常使用有限的同质和编辑的刺激（即，从自然背景分割，与类别示例的相同暴露条件进行分割；请参见脚注2），并将面孔与几个非面类别进行比较。
rbk04u04gns- renesas bms bms nose -div解决方案
良好的BMS应满足用户的最低要求，例如坚不可摧，很少产生热量并减少材料清单（BOM）。BMS是一个关键的设备，当电池中出现异常时，可以切断电源线（例如过电流，过热，充电等），损坏或破裂一定很难。其次，许多电流的安培将流过电路，从而导致电池中电流路线的损失，这将产生热量并损害锂离子电池操作的安全性。最后，在保持产品安全性以及降低硬件设计尺寸的同时，设计的材料降低至关重要。
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错过你鼻子底下的东西：人类食欲和厌恶的听觉嗅觉调节失败
由于涉及来自不同模式的刺激，且可能存在不同的有效机制（例如疼痛刺激与金钱奖励），因此对食欲和厌恶条件作用背后的生理机制进行比较通常具有挑战性。嗅觉系统为研究人类的这两种条件作用提供了一个独特的机会，因为等强度的气味可以作为相当愉快和不愉快的刺激。为了研究食欲和厌恶学习过程中的生理和行为反应，我们在受试者内设计中使用气味作为非条件刺激 (US)，测量各种条件生理反应，包括皮肤电导、心率、脉搏波幅度、呼吸、恐惧增强惊吓、耳后反射、面部肌电图以及事件相关电位和来自脑电图的听觉稳态反应 (ASSR)。我们对总共 95 名参与者进行了四项实验，呈现三种中性声音，搭配愉快的气味、难闻的气味或无味的空气。第一个实验涉及未经指导的参与者和频率调制条件刺激 (CS)，用于 ASSR 分析。在第二个实验中，我们省略了频率调制和惊吓探针。第三个实验包括对 CS-US 偶发性的实验前指导，而第四个实验与其他三个实验相比采用了延迟条件范式。我们的结果表明，CS+ 和 CS- 之间的差异仅在实验 3 中的恐惧增强惊吓反应中。未发现其他影响。在多个外周和神经生理测量中观察到的学习效果极小或缺失，可能归因于嗅觉通路的丘脑外性质以及随后与听觉刺激形成关联的困难。
农业和森林气象学 - Pik出版物
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带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型
摘要森林健康的检测对于维持森林环境已经变得很重要，尤其是在日益增强的压力源时。该项目的目的是使用金属氧化物（MOX）气体传感器设计电子鼻子（E-NOSE），以能够通过检测独特的挥发性有机成分（VOC）来区分健康和压力的树木。该项目涉及开发和实施气体传感器阵列，结合了多个MOX传感器，以检测VOC。利用Arduino微控制器，可以从气体传感器中收到数据，而Python则用于数据分析。数据分析涉及机器学习方法，例如线性判别分析（LDA）和主成分分析（PCA），用于降低传感器数据的分类和维度。python也派上用场了图形用户界面。在最初的结果中证明了电子鼻子区分健康和病态树的能力，在此结果表现出合理的准确性水平。最初，PCA提供了良好的分离，但是，目标气数的数量增加，分离精度恶化了。LDA在两个类别之间提供了明显的分离，并带有轻微的重叠。对可能存在的不同物质进一步评估了电子鼻子。尽管它显示出某些物质的良好可分离性，而另一些物质则重叠。MOX传感器的极高灵敏度具有不同气体的选择性成本。未来的研究将着重于使用神经网络检测树中包含的这些特定物质，从而增强了电子鼻子检测更大范围的化合物的能力。