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Polygon DMD模式照明器-Mightex
对光的精确空间，时间和/或光谱控制的要求对于许多尖端的科学应用至关重要Mightex的市场领先的多边形图案化照明器使生物科学家能够选择性地照亮具有不同波长光的多个细胞或亚细胞靶标。多边形整合了先进的数字微龙（DMD）技术和高功率光源，以提供具有衍射限量分辨率的高强度，高均匀的照明模式。使用用户友好的软件和硬件操作，多边形为需要精确靶向刺激的实验提供了优化的系统。由于数组中的每个镜子都是可寻址的，因此用户可以同时照亮大小尺寸的多个斑点，具体取决于使用的显微镜目标。用户还可以控制一组镜子，以任何具有很高分辨率的自定义定义，独特形状的光。
超广谱 β-内毒素的体外敏感性模式...
背景：如果治疗不当，超广谱 β-内酰胺酶 (ESBL) 正在成为常见的院内病原体，并且是导致死亡和发病的重要原因。当务之急是找到有效的治疗方案来对付产生 ESBL 的细菌。本研究旨在评估超广谱 β-内酰胺酶的产菌对四环素类药物的体外敏感性模式。方法：这项描述性横断面研究在拉瓦尔品第国立科技大学陆军医学院微生物学系进行了 6 个月。本研究纳入了 78 个非重复分离株。使用 Jarlier 等人的方法进行 ESBL 检测。然后使用改良的 Kirby Bauer 纸片扩散法测试四环素类药物（如四环素、强力霉素、米诺环素和替加环素）的体外敏感性。在孵育期结束后测量抑菌圈，并根据 CLSI 和 FDA 指南进行解释。结果：分离株中大肠杆菌约占56.4%，肺炎克雷伯菌约占28.2%，肠杆菌属约占10.26%，产酸克雷伯菌和不动杆菌属各占2.6%。ESBLs对替加环素最敏感，对米诺环素的敏感性次之，对强力霉素和四环素的敏感性最差。结论：在四环素类中，替加环素对产ESBL的革兰氏阴性杆菌体外敏感性最好。关键词：超广谱β-内酰胺酶（ESBLs），四环素，敏感性
裁缝师人工智能课程大纲
本课程本节简介 第 1 课 - 复制和粘贴说明 - 视频指南 第 2 课 - 平均和连接路径技术 - PDF 表 - Ai 工作表 - 视频指南 第 3 课 - 在 Ai 中分组和锁定对象 - 视频指南 第 4 课 - 在 Ai 中测量直线和曲线 - 视频指南 第 5 课 - 在 Ai 中旋转飞镖 - Ai 课程文件 - 视频指南 第 6 课 - 在 Ai 中初次查看画板 - 视频指南 第 7 课 - 如何使用图层 - 视频指南 第 8 课 - 在 Ai 中添加接缝余量 - 视频指南 第 9 课 - 在 Ai 中添加缺口 - 视频指南 第 10 课 - 创建彩色和虚线图案线 - 视频指南 第 11 课 - 在 Ai 中切割圆形图案 - 视频指南 第 12 课 - 起草A 字裙块在 Ai 中 - 视频指南第 13 课 - 使用 SB 工具的技巧 - 饰面 - 飞镖及更多！ - 视频指南第 14 课 - 创建饰面 - 使用画笔调色板 - 视频指南
物理模型辅助飞行天线方向图校准...
与导航、航空和飞行操作相关的各种天线的校准和检查一直是 FAA 和 DoD 等机构面临的巨大挑战。这些天线包括地面和机载组件。地面基础设施的天线系统包括 VOR/LOC、TACAN/DME 和下滑道等导航辅助系统，以及地面监视雷达。安装在飞机上的天线包括各种航空探测天线和机载雷达。飞行检查任务需要精确测量任何设施周围位置的信号功率。为了实现精确的雷达功能，还需要校准安装在飞机上的机载雷达天线。然而，困难在于飞机机身和环境对信号测量质量有重大影响，而信号测量质量通常很难表征。这项工作重点关注机身如何影响典型的航空天线测量，以及“规范化”这种影响以获得所需“有效”辐射模式的可能方法。我们主要依靠计算电磁 (CEM) 工具来建立飞机相对于不同简化天线模型的物理散射模型，然后通过实际飞行测试数据收集验证辐射模式。模拟和飞行测量之间的初步比较揭示了飞机装置上辐射模式的一些有趣行为、复杂飞机操作中的进一步电磁兼容性问题以及未来使用无人机系统 (UAS) 自动化测量程序的潜力。
模式识别和预测XXXV（DCS117）
本次会议是一个针对模式识别和预测的新研究（PRP）的年度论坛，其中包括算法，体系结构和系统方法。理论，模拟和光学/数字/混合硬件重新估计。将特别强调模式识别，学习，预测和跟踪的新进展。鼓励有关新颖对象识别，机器学习，空间/视频监视以及使用现实世界应用程序执行的气候/生物预测系统的论文。其他模式识别体系结构，其中可能包括用于产品检查以及对象识别和跟踪的提取器。还将考虑有关原型设备，组件，系统和产品的论文。我们进一步鼓励有关新技术的论文处理高级传感器数据（例如高光谱，LADAR，SAR和基于事件的视觉传感器数据）以及多传感器数据/信息融合。
对常见空间模式的完整调查...
背景：使用电动图像的脑部计算机界面有望通过大脑信号进行直接通信和控制。常见的空间模式（CSP）技术已成为在需要运动图像的任务中从脑电图（EEG）信号中提取歧视性特征的强大工具。目的：本调查论文旨在对运动图像中使用的不同CSP技术进行全面分析，从而强调其优势和局限性。方法：我们审查了文献并确定了各种CSP技术，包括Riemannian CSP，基于深度学习的CSP，Multiway CSP和时间加权的CSP等。对于每种技术，我们都检查了它们的基本原则，算法实现，优势，缺点，使用的过滤技术，使用的分类精度，所使用的数据集和相关注释。结论：理解和比较不同的CSP技术对于增强基于运动图像的BCI的性能至关重要。每种技术都有其自身的优势和考虑因素，例如计算复杂性和对不同BCI场景的适应性。这项调查是研究人员和从业人员选择适当的CSP技术，通过增强基于运动图像的BCI的可靠性和准确性来推动该区域迈向成功的大脑控制系统的宝贵资源。
量子进化算法的新模式
摘要：在文献中已经讨论了量子进化算法的不同形式。这些努力中的一个分支研究方法是用量子比例来表示遗传信息的表示，即问题信息。该表示的典型缺点是在算法的评估和选择步骤中丢失了量子信息。即，在混合古典设置中实现算法，并且需要在每次迭代中进行测量。这不可避免地会破坏基因组表示中的叠加和纠缠结构。在这项工作中，我们提出了一种用于遗传信息和评估和选择阶段的新实施方法，该方法实现了量子电路中的这些步骤。为了实现这一目标，我们利用Qudits代表不断发展的实体。此外，我们还利用模式来设计量子亚电路来组成从经典领域已知的控制结构。结果，我们显示了任何时间算法的量子电路设计，该算法不必在每次迭代中测量，并且不取决于经典的控制。仅需要在旗帜标志上检查进化过程的整体进展。该方法当前具有某些局限性，例如在目标函数中。此处是针对玩具问题的领导者。
单个量子感知器的模式容量
纯量子力学特性（例如相干性和纠缠）可以解决困难的计算任务，与经典计算相比，其性能呈指数级提升 [8]。这两个领域取得的巨大成功正推动量子机器学习研究的快速发展，探索机器学习和量子计算之间的相互作用，以了解这两个领域是否可以互利互惠。最简单的人工神经元模型可以追溯到经典的Rosenblatt感知器[9]，它可以看作是最简单的二元分类学习算法。可以考虑通过量子架构实现感知器的多种可能性[10-16]。在这种情况下，研究特定量子感知器模型相对于其经典对应物实现量子优势的能力非常重要。单个经典感知器的主要限制在于，分类任务是通过在包含定义模式的 N 个特征的向量空间中的超平面将属于不同类别的模式分离来完成的。特别地，人们很快指出，简单的感知器无法计算 XOR 函数 [17]，因为这对应于一个分类问题，其中不同的类别不能用平面上的一条线分开。然而，人们发现，当考虑大量特征时，即对于具有大维度 N 的向量空间中的模式，给定 p 个随机标记模式，如果 p < 2 N 且 N 很大，则感知器无法对它们进行分类的可能性极小[18,19]。相反，当 N 很大时，当 p > 2 N 时，简单感知器能够对 p 个随机标记模式进行分类的概率变得非常小。显然，表征感知器性能的重要参数是比率 α = p / N ，并由此确定该比率的临界值作为经典感知器的模式容量，即 α c = 2。在开创性的工作 [ 20 ] 中，Gardner 采用统计物理工具特别是无序系统理论的方法，对神经网络的模式容量提出了一种新方法。找到分离随机标记模式的超平面的可能性实际上属于随机约束满足问题类 [ 16 ， 21 ， 22 ]，可以使用自旋玻璃的统计理论进行研究。在这个方法中，参数 α 在高维情况下引起相变，模式容量由分离 SAT 相的临界值 α c 决定，对于 α < α c ，可以满足所有约束，即将所有模式从 UNSAT 相中分类，α > α c ，其中未满足约束的最小数量大于零。在这里，我们将遵循 Gardner 的统计方法，推导 [14] 中引入的基于连续变量多模式量子系统的特定量子感知器模型的模式容量。我们表明，该模型与经典模型相比没有任何量子优势，因为其容量始终小于其经典极限。本文结构如下。在第 2 节中，我们介绍了经典感知器及其模式容量的定义。在第 3 节中，我们描述了正在研究的量子感知器模型，并展示了由此产生的模式容量。在第 5 节中，我们详细解释了所采用的技术，这些技术基于 Gardner 用来确定经典感知器的模式容量的相同统计方法。最后，在第 4 节中，我们讨论了本文获得的结果，并将它们与同样通过统计方法获得的模式容量进行了比较，但针对的是不同的量子感知器模型。
微生物曲线和抗菌易感性模式...
简介：儿科重症监护病房（PICU）通常遇到的医疗保健相关感染是呼吸道感染和血流感染。监测不同病原体的患病率和抗菌敏感性对于正确治疗PICU感染是必要的。AIM与目标：本研究旨在确定被PICU及其抗菌易感性模式的患者的微生物发射引起的感染。材料和方法：进行了一项横截面研究，涉及19个月内PICU入院的所有儿科患者。标本。血液培养，尿液和气管抽吸物被发送以进行培养和敏感性，并观察到其抗生素易感性模式。结果：在总共372名患者中，有72例（19.35％）培养阳性。与血液（14.29％）和尿液（14.21％）相比，气管抽吸物的隔离率非常高（82.14％）。革兰氏阴性细菌（76.3％）是最常见的病原体群，肺炎克雷伯氏菌（30.5％）最常见，其次是杆菌杆菌（19.4％）。肠球菌种（13.8％）是最常见的革兰氏阳性分离株，其次是甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）（6.94％）。在革兰氏阴性分离株中观察到较高的易感性，而Linezolid和Vancomycin最容易受到革兰氏阳性球菌的影响。结论：革兰氏阴性细菌是主要的病原体，主要是克雷伯氏菌种，而肠球菌物种是革兰氏阳性细菌中最常见的。分离株显示出多种耐药性，对常用的抗菌剂 - 头孢菌素和氟喹诺酮类药物等。
