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Duoseq的临床实验室绩效特征，A ...
目标2：使用475个基因面板评估了分析性能，该基因面板包括在已知等位基因频率下具有广泛临床重要变体（SNV，INDELS和SVS）的FFPE病例中大量已知基因驱动因素。通过对FFPE细胞系颗粒的稀释研究，我们确定SNV的LOD为≥5％突变等位基因频率（MAF），Indels的MAF≥10％，SVS的肿瘤纯度≥20％（表1）。duoseq在跑步和运算符精确研究中均达到了> 98％的可重复性（数据未显示）。内部和LAB间的可重复性，并在可比等位基因频率下对事件进行了高度可重复的检测（表2中的数据）。 这些结果表明，杜塞克能够在实验室之间进行均匀的肿瘤分析。内部和LAB间的可重复性，并在可比等位基因频率下对事件进行了高度可重复的检测（表2中的数据）。这些结果表明，杜塞克能够在实验室之间进行均匀的肿瘤分析。
创建您自己的 Mimix™ 参考标准。
2019 年至 2024 年期间生产了 6 批 Multiplex I cfDNA 参考标准品套装 (HD780)。从每批中选择了 4 个变体，并通过 ddPCR 测试了 3 个等位基因频率（包含在产品套装中）。图 A–C 显示了各批次的可重复性
药物开发工具的监管指导和证据标准
• 数据的可重复性（例如，已发表的文献中关于生物标志物的不一致结论的比例很高） • 分析设备是否足以评估生物标志物的可靠性 • 如果药物获得批准，生物标志物的可行性（例如，分析方法是否广泛可用并且能够整合到临床实践范例中）
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最佳准确性和可重复性； 2）通过医学认证：Quibim在医学上有效地支持决策； 3）向任何医生开放：优化的用户界面（UI），用户体验（UX）和成像分析功能4）成本效益：QUIBIM有助于降低医疗测试的成本
原位监测揭示了人类多能干细胞培养的细胞环境不稳定性
哺乳动物细胞培养物是生物医学研究中的基石资源，但是已发表的实验的结果通常会遇到可重复性的挑战。这导致着眼于细胞培养条件对细胞反应的影响和实验发现的可重复性。在这里，我们频繁地对溶解的O 2和CO 2进行了光学传感器斑点和CO 2进行原位监测，并在三种广泛使用的人类体细胞和多能干细胞系的标准批次培养物中对细胞增殖和中pH的同时评估。我们整理了来自文献的数据，以证明标准细胞培养物始终表现出环境不稳定性，这表明这可能是影响实验发现的普遍问题。我们的结果表明，在标准批次培养期间，体外细胞培养物始终经历大量的环境参数。这些发现应促进进一步的努力，以增加实验结果与体内生理学的相关性并增强可重复性。
在自定义RISC-V ASIPS上嵌入机器学习的挑战
Solution: End-to-End TinyML Deployment and Benchmarking Flow • [MLIF] (Machine Learning Interface) • Framework/target-independent abstraction layers for Target SW • [MLonMCU] • Provides support for • 15+ targets (mainly RISC-V simulators) • 6 backends ([TVM] and TFLM) • Handling of Dependencies • Analysis and Exploration methods • Designed with并行性/可重复性
空间中的艺术：PACE-1技术演示
航天器被敲定，随后是一个迭代过程，在所选媒介中定制艺术品以重现功能：高和低发射胶带和Kapton Tape。将艺术品集成到狭窄的表面百分比覆盖范围和允许的材料选择中是艺术家和工程师的独特而令人兴奋的学习体验。
可打印的激光发射液滴提供新的显示技术
电视、电脑和智能手机的显示器在画质、清晰度和能效方面不断改进。激光显示器有望成为下一代显示器。特别是在亮度和色彩再现性方面，激光显示器有可能克服传统发光设备（如 OLED 和液晶）的固有局限性。
AIMMX：人工智能模型元数据提取器
尽管机器学习和人工智能 (AI) 模型为应用程序带来了强大的功能，但目前大部分 AI 开发都是一个相当临时的过程。软件工程和 AI 开发使用许多相同的语言和工具，但 AI 开发作为一种工程实践仍处于早期阶段。挖掘 AI 模型的软件存储库可以深入了解 AI 开发的当前状态。但是，模型周围的许多相关元数据无法直接从存储库轻松提取，需要推理或领域知识。本文介绍了一个名为 AIMMX 的库，可以简化从软件存储库中提取 AI 模型元数据的过程。提取器有五个模块用于提取特定于 AI 模型的元数据：模型名称、相关数据集、参考、使用的 AI 框架和模型域。我们根据来自三个来源的 7,998 个开源模型对 AIMMX 进行了评估：模型库、arXiv AI 论文和最先进的 AI 论文。我们的平台以 87% 的准确率和 83% 的召回率提取元数据。作为 AI 模型元数据提取如何使研究和工具能够推进对 AI 开发的工程支持的初步示例，本文对评估数据集中的模型进行了数据和方法可重复性的探索性分析，并提供了一个用于发现和管理模型的目录工具。我们的分析表明，虽然数据可重复性可能相对较差，样本中有 42% 的模型引用了它们的数据集，但方法可重复性在我们样本中的 72% 的模型中更为常见，尤其是最先进的模型。我们收集的模型可在目录中搜索，该目录使用现有元数据来启用高级发现功能，从而高效地查找模型。