XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempico
balestrini - SCM 集团
多功能且占地面积小：这是新 balestrini pico 系列项目所追求的技术目标之一。双面机器设计和集成电气柜是主要创新功能，大大减少了机器的整体尺寸。
工程picochlorum藻类了解巨型病毒感染和
picochlorum，是微藻生物学的新兴模型。是绿藻进化枝（Trebouxiophyceae）的成员，并于2004年发现，P。senew3的基因组于2014年首次出版，发现是在真核生物中最小的（13MB）和最小的基因密集（7k基因）之一，在真核生物中（Henley等人）（Henley等人（Henley等）（Henley等人）（Henley等人，2004年； 2004年； fofllonke an an an al an an al an al an an an an an al al an an an an an al al an an an al an an an an an an an an an an。picochlorum非常耐受性，并且具有快速的增长率，使其成为了解气候变化和病毒感染的良好候选者。尽管具有工业潜力，但其光合作用反应和新陈代谢仍未清楚。此外，地中海沿海泻湖中越来越多的皮克洛鲁姆盛开量是牡蛎养殖（THAU）的环境问题，从而损害了牡蛎的生长，无法消耗小藻类。因此，了解picochlorum种群在本质上，尤其是病毒的调节是一般的重要性。在Biam和Mio Labs之间的新兴合作中，该项目的假设（已经由AMU Transivir 2022-2025项目资助），我们已经与Berre Lagoon隔离并测序了一个Picochlorum，并将其测序为“ Pico A”。我们还隔离了在PICO A中复制的各种巨型病毒，这些病毒的一部分具有基因组，其中包含两个非常古老的辅助代谢基因（AMG）。巨型病毒在这些酶中可以使用什么使用？它们是否在感染过程中调节宿主细胞代谢以提高复制效率？使受感染的宿主在人群中更具竞争力？picochlorum sp。这些基因代码对于血红素氧化酶（HMOX）和植物苯胺蛋白：铁毒素氧化还原酶（PCYA）一种在藻类叶绿体中产生色素具有重要调节功能的途径：具有重要调节功能：叶绿素合成的叶绿素（Zhang et al。稳定光系统I（Wittkopp等，2017）。我们博士项目的主要目的是将分子生物学和遗传学方案调整为PICO A，目的是通过操纵HMOX和PCYA来了解巨型病毒 - 微藻相互作用。博士学位候选人还将尝试使用工程化的CRISPR/CAS9 PICO A作为底盘，以在感染期间设计我们的巨型病毒（Noel等，2021； Bisio等，2023）。由于其对温度和盐度的耐药性高以及前所未有的2小时双倍时间，作为可再生生物量的来源，人们获得了越来越多的兴趣。但是，它的光合作用和异养代谢几乎完全没有表征，并将提供理解其适应性的关键之一。因此，我们在该项目中的支持目的是对电子流，光保护途径和二氧化碳摄取机制进行完整的光合特征，并评估其在还原碳源上生长的能力。共同服务员
血运重建对糖尿病和周围动脉疾病患者溃疡脚的有效性：系统评价
缩写：CLTI，慢性肢体威胁性缺血； Cochrane Rob 2，用于随机试验的Cochrane风险偏置工具； CTA，计算机断层扫描血管造影； DFU，与糖尿病相关的足部溃疡； DR，直接血运重建；等级，建议的评分，评估，发展和评估； IR，间接的血运重建； IRC，间接的血运重建以及抵押品； IWGDF，糖尿病脚的国际工作组；男性，主要的不良肢体事件； nos，纽卡斯尔 - 奥塔瓦量表；垫，周围动脉疾病； PICO，人口，干预，比较，结果。
临床环境 - 意识到生物医学文本摘要使用深神经网络：模型开发和验证
背景：自动文本摘要（ATS）使用户能够从生物医学存储库的大数据中检索有意义的证据，以做出复杂的临床决策。深度神经和经常性网络在自然语言处理和计算机视觉领域的传统机器学习技术优于传统的机器学习技术；但是，它们尚未在ATS域中探索，特别是对于医学文本摘要。目的：生物医学文本ATS中的传统方法遭受了基本问题，例如无法捕获临床环境，证据质量和目的驱动的段落选择。我们的目的是通过从可靠的已发表的生物医学资源中提取精确，简洁和连贯的信息来规避这些限制，并构建一个简化的摘要，其中包含最有用的内容，可以为临床需求提供特定的审查。方法：在我们提出的方法中，我们引入了一个新颖的框架，称为生物膜，可提供优质意识的患者/问题，干预，比较和结果（PICO）基于智能和上下文支持生物医学文本的摘要。BioMed-Summarizer将预后质量识别模型与临床环境感知模型相结合，以在生物医学文章的主体中找到文本序列，以在最终摘要中使用。首先，我们开发了一个深度的神经网络分类器，用于质量识别，以获取科学的声音研究并过滤其他研究。最后，我们从研究类型，发布可信度和新鲜度得分汇总的高得分PICO序列中产生了代表性摘要。第二，我们开发了一个双向长期记忆记忆复发性神经网络作为临床环境 - 意识分类器，该分类器是通过使用单词插入令牌制成的语义丰富特征进行培训的，该特征用于识别代表Pico文本序列的有意义的句子。第三，我们使用Jaccard相似性与语义富集计算了查询和PICO文本序列之间的相似性，其中使用医学本体学获得了语义富集。结果：使用与颅内动脉瘤相关的大型生物医学文献数据集评估预后质量识别模型，在识别质量文章方面，准确性为95.41％（2562/2686）。临床环境 - 意识到多类分类器优于传统的机器学习算法，包括支撑矢量机，梯度增强的树木，线性回归，k-neart邻居和天真的贝叶斯，通过实现93％（16127/17341）的准确性，用于分类五个分类：目标，互动，互动，互动，互动，结果，结果，结果。语义相似性算法在语义富集后，在众所周知的Biosses数据集（具有100对句子）上实现了明显的Pearson相关系数（0-1尺度），比基线JACCARD相似性提高了8.9％。最后，我们发现三个领域专家对不同指标进行的评估之间的高度正相关，这表明自动汇总是令人满意的。
凯蒂·米切尔（Katie Mitchell）多媒体剧院的图像戏剧性
1.1。 div>The first projections ....................................................................................................................................................... div>Shadow Theater and Magic Lantern ............................................................................... 57 1.1.2. div>The cinematographer and historical avant -garde ................................................................. 61 1.1.3. div>剧院里的电影院............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 64 1.1.3.1。 div>New Russian Theater ............................................................................................ 64 1.1.3.2. div>German epic paradigm .................................................................................. 67 1.1.3.3. div>Multimedia witness during fascism ........................................................... 70