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HB11MD，NRRW，28000LM840，DA2，PIR-SENS
高海湾灯具Highbay 11 Midi;直接对称窄分布，用PMMA镜头的光控制； Ugr≤22（x = 4H | y = 8H | s = 0.25H |反射值70/50/20）;发光通量：28.000lm;浅色：840，色温：4000K，麦卡达姆≤2sdcm（初始），颜色渲染：CRI> 80;发光功效：191LM/W；额定服务寿命：100.000H（L95/B50）AT = 25°C；控制：达利2；高性能塑料PA6的外壳框架，马特交通白色（RAL 9016）； PMMA的封面；尺寸（LXWXH）：474 x 442 x 72mm;灯具连接：端子，5杆，最大。2.5mm²（一根电缆的电缆进入，Ø8.5..16mm）;电源连接：230..240V，AC/DC 0/50..60Hz;连接负载：146,6W；保护评分（完成）：IP65;绝缘级（完整）：绝缘I类（防护接地）；保护符号：D；无卤素接线；根据DIN EN 60598-222的中央电池安装；对应于食品行业安全和质量的IFS（国际特色标准）要求；实验室根据VDMA 24364：2018-05测试；认证：CE，ENEC，VDE，UKCA；允许的操作环境温度：-20 ..+35°C（在天花板安装下最大允许的环境温度降低为5°C）；包装单元：1件； （没有附件的交货；请分别订购安装配件）
评估单独X射线和与放射性敏感器在皮下和颅内肿瘤模型中的功效
在这项研究中，通过应用X射线辐射评估了13个肿瘤细胞系衍生的皮下模型和一个颅内肿瘤模型。通过使用该设备（X-RAD225，PXI Precision，USA）评估辐射水平对不同肿瘤类型和不同肿瘤模型的响应，从而直接在局灶性肿瘤部位上传递靶向辐射。此外，我们研究了放射线和化学疗法药物（吉西他滨）在H22鼠肝癌细胞中的综合益处，源自皮下造型模型。研究了辐射治疗对NCI-H1975-LUC，人类非小细胞肺癌内颅内模型与人类检查点激酶共济失调 - 毛细血管症杂交（ATT）激酶抑制剂AZD0156结合的影响。此外，还评估了血脑屏障的完整性以及AZD0156的药效学标记PRAD50的存在。研究结果表明，X射线辐射在所有研究的模型中都具有抗肿瘤作用，并且还与放射性敏感剂，吉西他滨或AZD0156结合处理。我们认为，这项研究表明，有很多潜在的完全利用辐射平台来识别辐射敏化器或化学候选者，以使肿瘤学会的管理受益。
手动感知中的偏见是由体感计算驱动的，而不是扭曲的手模型Peviani，V.C。； L.E.C. Miller； Medendorp，W.P。 2024，ar
为了感知环境中的对象并互动，我们毫不费力地在所需的位置配置了我们的figertips。因此，可以合理地假设潜在的控制机制依赖于有关我们的手和纤维的结构和空间维度的准确知识。然而，这种直觉受到了多年的研究挑战，表明纤维几何学的感知中存在巨大的偏见。1–5这种感知偏见被视为证据表明大脑对人体的内部表示被扭曲，6导致了关于我们行为熟练的明显悖论。7在这里，我们对手工感知的偏见提出了另一种解释，这是噪音的贝叶斯整体的结果，但是关于纤维几何和姿势的无偏见，无偏的体感信号。为了解决这一假设，我们将贝叶斯反向工程与索引填充剂的关节和填充定位进行的行为实验相结合。，我们以感觉或在空间坐标中对贝叶斯的整合进行了建模，表明后一种模型变体导致了纤维感知的偏见，尽管有准确表示纤维长度。关节和纤维化定位响应的行为度量显示出相似的偏见，这些偏见是由空间基的，但不是基于感觉的模型变体所填充的。空间模型变体还优于具有内置几何偏差的失真手模型。总的来说，我们的结果表明，纤维几何形状的感知失真不会反映扭曲的手模型，而是源自几乎最佳的贝叶斯对体感信号的推断。
癌细胞系中药物敏感性的两步多词建模，以识别驾驶机制
人类癌细胞系的药物敏感性预测模型构成了在临床前环境中识别潜在反应性因素的重要工具。整合从一系列异质数据中得出的信息至关重要，但仍然是不平凡的，因为数据结构的差异可能会阻碍拟合算法将足够的权重分配给不同的OMIC数据中包含的互补信息。为了抵消这种效果，该效果倾向于仅导致一种数据类型主导所谓的多摩斯模型，我们开发了一种新颖的工具，使用户能够在第一步中分别训练单摩尼斯模型，并在第二步中将它们集成到多摩s模型中。进行了广泛的消融研究，以促进对奇异数据类型及其组合的各自贡献的深入评估，从而有效地识别它们之间的冗余和相互依赖性。此外，单词模型的集成通过一系列不同的分类算法实现，从而可以进行性能比较。被发现与药物敏感性显着转移相关的分子事件和组织类型集可以返回，以促进对药物反应性潜在驱动因素的全面而直接的分析。我们的两步方法产生了一组实际的多媒体泛 - 批处理分类模型，这些模型对GDSC数据库中的大多数药物具有很高的预测。在具有特定作用模式的有针对性药物的背景下，其预测性能与将多词数据合并到简单的一步方法中的分类模型相比。此外，案例研究表明，它在正确识别已知的特定药物化合物的关键驱动因素以及为其他候选者提供其他药物敏感性因素方面取得了成功。
无线传感器网络：有关最新发展和潜在协同作用的调查
抽象无线传感器网络（WSN）已成为未来最有前途的技术之一。这是通过技术的进步和小型，廉价和智能传感器的可用性来实现的，从而产生了成本效率且易于部署的WSN。但是，研究人员必须采取各种挑战，以促进现实世界中WSN技术的广泛部署。在本调查中，我们概述了无线传感器网络及其应用领域，包括为了进一步推动技术应解决的挑战。然后，我们回顾了WSN的最新技术和测试床。最后，我们确定了几个未来需要研究的开放研究问题。我们的调查与现有调查不同，因为我们专注于无线传感器网络技术的最新发展。我们回顾了领先的研究项目，标准和技术以及平台。此外，我们重点介绍了WSN研究中最近的一种现象，该现象是探索传感器网络与其他技术之间的协同作用，并解释这如何帮助传感器网络实现其全部潜力。本文打算通过对最近的发展进行全面调查来帮助新的研究人员进入WSN领域。
基于无机复合荧光水凝胶的生物传感器
摘要：荧光水凝胶是可移植生物传感器的候选材料，可用于护理点诊断，因为（1）与免疫色谱测试系统相比，它们具有更大的结合有机分子结合能力，该测试系统由三维水凝胶结构中的属性标记确定； （2）相比，荧光检测比对金纳米颗粒或染色乳胶微粒的比色检测更敏感； （3）可以调整凝胶基质的性能，以更好地兼容和检测不同的分析物； （4）可以使水凝胶生物传感器可重复使用，适合实时研究动态过程。水溶性纳米晶体被广泛用于体内和体内生物成像，并且基于这些的水凝胶允许将这些特性保存在整体复合大型结构中。在这里，我们回顾了基于纳米晶体获得分析物敏感的泛凝水的技术，用于检测荧光信号变化的主要方法，以及通过使用nanocrystals nanocrystals的表面配体通过溶液 - gel相变的无机水凝胶形成的方法。
对Alice 3实验的110 nm技术中增益层的整体CMOS传感器的初步结果
近年来，在下一代高性能硅顶点设计中，单层活性像素传感器（MAP）已成为混合检测器的有效替代品，以及用于高能物理（HEP）实验和其他研究领域的高能物理（HEP）实验和其他研究领域（如医学成像和空间应用）的跟踪探测器。此操作是LHC运行的Alice 3实验的飞行探测器的技术之一。地图的主要特征之一是，它们可以使用商业CMOS流程进行成本效益实施，而无需昂贵的互连。在这种情况下，完全耗尽的单片活性像素传感器（FD-MAP）代表最先进的检测器技术，因为它们具有通过漂移来收取电荷的优势，从而使比像素矩阵的快速且均匀的响应能够。Arcadia项目尤其是通过创新的传感器设计开发FD-MAP，该设计利用背面偏置电压充分耗尽了传感器并提高了电荷收集效率和时机性能。最近的发展已经解决了在地图中引入增益层的可能性。借助Signal乘法，可以达到较高的信号与噪声比，从而将其转化为相对于没有增益的标准地图的较低功率消耗。这种特殊性使这些设备对空间应用非常有吸引力，而低功耗是非常需要的。将提出实验室测量，以及在PS，CERN进行的测试光束的初步结果。这项工作说明了具有额外增益层的整体CMOS传感器的第一个表征，这是基于与LFOUNDRY合作开发的标准110 nm CMOS技术，用于Arcadia Project的第三次运行。得出结论，将指出正在进行的研发的未来观点和下一步。
根据分类隶属关系估算共识蛋白质组和代谢功能
摘要目的：元编码和元基因组测序使高度多样化的环境社区的表征能够表征。估计这些社区执行的代谢功能的挑战导致了几种最新方法的发展，其中大多数方法是根据特定基因标记量身定制的。但是，测序技术进步所产生的方法的增加，驱动了能够处理异质微生物社区数据的方法。预测通常取决于其内部分析管道，并受到基础数据库的影响，这些数据库将标记基因与特定功能注释联系起来。这限制了用户通过追踪内部数据和流程来评估预测质量的能力。最后，用户受这些方法提供的特定注释的约束（例如ec数），限制了他们根据中间结果进行进一步专业分析的能力。方法：ESMECATA预测分类学官员的共识蛋白质组及其相关功能。Esmecata的关键特征是其解释性和功能。为了支持异质测序数据的灵活整合，Esmecata利用了通过分析不同测序数据集的分析获得的分类学官方。为了深入了解每种分类学的知识并解释预测功能的相关性，Esmecata确定了在UNIPROT数据库中有记录的蛋白质组织能够辅助代表的给定官能中的分类学等级。根据阈值，将Uniprot蛋白质组的蛋白聚类并过滤，以创建共识蛋白质组。这些共有的蛋白质组会自动用功能信息（例如，EC数字，GO术语）注释，但它们也被设计为用于进一步的自定义注释工作流。功能注释在功能表中报道，该功能表可以充满分类的丰度，以产生全面的功能性文件。结果：ESMECATA预测已使用多个数据集验证，并将其与最新方法进行了比较。此外，它被应用于甲烷剂反应器的新型元编码数据集，表征了微生物群落和沼气在不同的时间点和进气条件上的产生。我们的结果证明了沼气之间的联系
比较记忆诊所队列中阿尔茨海默氏病诊断的血液基淀粉样生物标志物的超敏和质谱定量
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
虚拟现实及其评估方法中的体现感
实施方案是指内部，拥有和控制身体的感觉。在虚拟现实中，可以用一个虚拟的身体代替一个人的身体，称为头像。通过此化身的修改对实施方案的调制对用户具有感知和行为后果，这些用户可以影响用户与虚拟环境互动的方式。因此，定义指标必须对虚拟现实中的体现感进行可靠的评估，以更好地了解其维度，它们的互动方式以及它们对虚拟环境中相互作用质量的影响。在这篇评论中，我们首先介绍了有关体现感，其维度（代理，身体所有权和自我位置的感觉）的当前知识，以及它们如何与其他人联系。然后，我们深入研究目前用于评估实施方案的不同方法，从问卷到神经生理学措施。我们对现有指标进行了批判性分析，讨论了它们在虚拟现实的背景下的优势和缺点。值得注意的是，我们认为，在虚拟现实的背景下，最相关的实现实体的实时度量也是特定的，并且不需要双重任务。脑电图似乎是对未来的良好候选人，如果改善了其对运动和实用性的敏感性（例如其敏感性）。虽然完美的指标尚未确定，但如果存在，这项工作提供了根据上下文选择哪种指标的线索，这应该有助于更好地评估和理解虚拟现实中的体现感。