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b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
通过基于CRISPR的功能基因组学阐明神经元和神经胶质的疾病状态 通过计算机视觉和神经元视觉解码人类身份 对Gliomas中BRAFV600E抑制的反应和抵抗力：前方的障碍？ 人工特征和多功能模板 - 台式和床头验证低成本可编程的皮质刺激剂，用于双向脑部计算机界面研究 劳伦斯·伯克利国家实验室 晶圆尺度和通用范德华金属半导体触点 UC Irvine 患者衍生的结直肠癌的人血管化微肿块模型概括了临床疾病 使用隐藏的Markov建模和揭示设计构想的隐藏模式 在针对CLL/SLL的目标治疗时代认识到未满足的需求：“过去是序言”（莎士比亚） 机器学习辅助高温储层热储能优化
摘要在过去十年中，通过应用新技术，我们对神经疾病的理解得到了极大的增强。全基因组关联研究已突出了神经胶质细胞作为疾病的重要参与者。单细胞分析技术正在以未注明的分子分辨率提供神经元和神经胶质疾病状态的描述。然而，我们对驱动疾病相关的细胞态的机制以及这些状态如何促进疾病的机制仍然存在巨大差距。我们理解中的这些差距可以由基于CRISPR的功能基因组学桥接，这是一种有力的系统询问基因功能的方法。在这篇综述中，我们将简要回顾有关神经疾病相关的细胞态的当前文献，并引入基于CRISPR的功能基因组学。我们讨论了基于CRISPR的筛查的进步，尤其是在相关的脑细胞类型或细胞环境中实施时，已经为发现与神经系统疾病相关的细胞状态的机制铺平了道路。最后，我们将描述基于CRISPR的功能基因组学的当前挑战和未来方向，以进一步了解神经系统疾病和潜在的治疗策略。
分析来自祖先多样化亚洲基因组的临床相关变体
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该奖项受国防部 (DoD) 研究与开发 (R&D) 一般条款和条件的约束。本文件是这些一般条款和条件的一部分。本文件的第一部分是海军研究办公室 (ONR) 对国防部 R&D 一般条款和条件的附录，该附录使某些规定在某些情况下不适用，或为这些一般条款和条件中指定条款的部分提供与 ONR 奖项相关的额外内容。五个星号表示在所标识的部分和条款中，国防部 R&D 一般条款和条件的内容保持不变，并且未在本文件中重述。要了解给定条款的全部要求，必须结合阅读国防部 R&D 一般条款和条件与本 ONR 附录。本文件的第二部分包括适用于受本文件约束的 ONR 奖项的一般条款和条件的计划要求部分。本文件使用国防部 R&D 一般条款和条件序言中所述的通俗易懂的语言。 ONR 对国防部研发一般条款和条件的附录 * * * * * 第 2 部分：财务和项目管理（FMS 条款） * * * * * FMS 第二条。付款。 * * * * * C 节。电子资金转账和其他付款程序说明信息。 * * * * * 2. 其他付款程序说明或信息。
该奖项受国防部 (DoD) 研究与开发 (R&D) 一般条款和条件的约束。本文件是这些一般条款和条件的一部分。本文件的第一部分是海军研究办公室 (ONR) 对国防部 R&D 一般条款和条件的附录，该附录使某些规定在某些情况下不适用，或为这些一般条款和条件中指定条款的部分提供与 ONR 奖项相关的额外内容。五个星号表示在所标识的部分和条款中，国防部 R&D 一般条款和条件的内容保持不变，并且未在本文件中重述。要了解给定条款的全部要求，必须结合阅读国防部 R&D 一般条款和条件与本 ONR 附录。本文件的第二部分包括适用于受本文件约束的 ONR 奖项的一般条款和条件的计划要求部分。本文件使用国防部 R&D 一般条款和条件序言中所述的通俗易懂的语言。 ONR 对国防部研发一般条款和条件的附录 * * * * * 第 2 部分：财务和项目管理（FMS 条款） * * * * * FMS 第二条。付款。 * * * * * C 节。电子资金转账和其他付款程序说明信息。 * * * * * 2. 其他付款程序说明或信息。
同时对相关细胞因子的电化学免疫传感，以诊断和跟踪癌症和自身免疫性疾病
这项工作报告了同时确定BAFF（B细胞激活因子）和4月（增殖引起的配体）的第一个双重磁珠（MB）辅助免疫封装，两种与免疫和肿瘤入侵，生长和转移有关的细胞因子。电化学免疫植物涉及用中性素（Na-MB）或羧基（HOOC-MBS）功能化的磁性微粒的夹心型免疫测定，并使用APP = -0.20 vse pseudo-prefene Electerode（e App = -0.20 /氢喹酮（HQ）系统。发达的免疫传感器提供了提高的灵敏度，BAFF和4月的LOD值分别为0.33和16.4 pg ml -1，并且那些声称ELISA套件的分析时间较短，并允许同时确定。双重免疫传感器允许健康个体和患者的诊断与全身性红斑狼疮（SLE）或结直肠癌或结直肠癌（CRC），通过在100次稀释的人类血清中确定两种细胞因子，与单个ELISA方法提供的结果一致。
汽车工程中与人工智能相关的用例
人工智能技术可分为联结人工智能和符号人工智能 [5]：符号人工智能，如决策树，可由开发人员直接设计和解释，而联结人工智能，如神经网络，则需要一个复杂的生命周期，包括一个训练阶段，其中使用机器学习 (ML) 算法和数据训练模型。ML 可分为监督学习、无监督学习和强化学习。数据质量和数量对于训练模型至关重要。由于数据采集通常需要大量资源并且可能涉及法律问题，因此不同用例的公共数据库是讨论的主题，例如自动驾驶场景数据库、事故数据库等。通常，多种应用程序都可以由人工智能驱动，例如计算机视觉（对象识别、分割、车辆定位、对象跟踪）、序列建模、自动规划（基于图、深度强化学习）。在汽车领域，人工智能主要用于感知方面，即处理传感器信息（例如场景理解、场景流估计、场景表示），但也用于规划（例如路线规划、行为规划、运动/轨迹规划）和执行器控制。人工智能可用于自动驾驶功能以及信息娱乐、车内监控和人机交互。除了使用人工智能技术带来的机遇之外，它的使用还意味着新的漏洞 [5]，包括训练期间的投毒攻击、推理阶段的对抗性攻击和隐私攻击。
![人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析](/simg/e/e9689b8e3c5cc5a4c1f68e573ab7a476c9a26886.png)
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] Michael G. DeGroote 医学院，麦克马斯特大学，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后护理标准是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是提供一个框架，用于分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统回顾，以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型的研究。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合和术后长达 1 个月的并发症。次要结果包括分析使用机器学习模型评估皮瓣手术后结果的利弊。研究将由两名独立审阅者筛选；将使用 Cochrane 偏倚风险工具评估偏倚风险，并使用 QUADAS-2 工具评估方法学质量。讨论：该协议将提供综述框架，总结当前探索人工智能对皮瓣手术结果的作用的文献。结果将有助于为外科医生提供当前应用的概述，并确定潜在的进一步研究和开发领域。结论：由于目前的临床实践是定期的床边监测，整合人工智能可以使该过程对患者更高效、更准确、更安全，并减少劳动力负担或医疗保健系统成本。本综述有助于确定潜在和改进的领域，从而进一步帮助实现皮瓣手术后的成功结果。关键词：人工智能；机器学习；皮瓣手术；结果；并发症；术后；监测；皮瓣成功介绍皮瓣手术
通过体外微滴定在Bio相关培养基中评估PALBOCICLIB的pH转移药物相互作用：一种分析QBD驱动的RP-HPLC方法
在本研究中，通过使用分析质量（QBD）方法（QBD）方法，研究了一种弱基本的细胞周期蛋白依赖性激酶4/6抑制剂的pH依赖性溶解度和溶解（PB），用于反向相位高性能液相色谱（RP-HPLC）方法。使用RP-HPLC量化PB的集成分析方法是由三级三阶段的盒子– Behnken设计设计的，具有数值和图形优化。在体外微滴度上，在生物相关的培养基中进行了pH换移实验，以预测Pb依赖pH的药物相互作用（DDI）行为。RP-HPLC方法利用盒子 - Behnken三阶段三阶段设计开发了针对PB的特定的。优化的方法导致Pb的有效和更快的色谱分离，其保留时间值较低，并具有令人满意的峰对称性和低峰尾部。基于体外微渗透研究，观察到PB具有典型的弱碱基pH依赖性溶解度和溶解行为，其释放范围从98.96％到102.66％，在模拟的胃液pH 1.2中，通过添加了通过添加禁食状态的模拟肠道液体pH 6.5。总体而言，我们的发现表明，体外微溶解方法可以准确预测pH依赖性DDI的强度，并且在临床DDIS研究之前使用这些技术的使用可能允许对体内pH依赖性药物的吸收充分预测。
与水研究相关的研究与创新项目
本演讲围绕八个主要主题领域展开：淡水和水生生态系统、全球水循环、水管理、水与人、水与农业、水与工业、水与能源以及水治理。项目根据其主要目标分配到不同的领域，按主题分组，然后按首字母缩写词的字母顺序排序。但是，应适当考虑具有连接不同主题领域的多个目标的复杂综合项目。在解决水-食物-能源-气候关系或工业与城市水部门协同作用的项目中可以看到跨领域行动的明显例子。在整体之前，对项目数量和欧盟贡献与专题组和具体计划进行了定量分析。
与水研究相关的研究与创新项目
本演讲围绕八个主要主题领域展开：淡水和水生生态系统、全球水循环、水管理、水与人、水与农业、水与工业、水与能源以及水治理。项目根据其主要目标被分配到不同的领域，按主题分组，然后按首字母缩写词的字母顺序排序。然而，应适当考虑具有连接不同主题领域的多个目标的复杂综合项目。在解决水-食物-能源-气候关系或工业与城市水部门之间的协同作用的项目中，可以看到跨领域行动的明显例子。在整体之前，先对项目数量和欧盟贡献与主题组和具体计划进行定量分析。