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牙本质唾液磷酸蛋白信号...
牙本质生成始于成牙本质细胞，成牙本质细胞合成并分泌非胶原蛋白 (NCP) 和胶原蛋白。当牙本质受伤时，牙髓祖细胞/间充质干细胞 (MSC) 可以迁移到受伤区域，分化为成牙本质细胞并促进反应性牙本质的形成。牙髓祖细胞/MSC 分化在给定的生态位中受到控制。在牙齿 NCP 中，牙本质唾液酸磷蛋白 (DSPP) 是小整合素结合配体 N 连接糖蛋白 (SIBLING) 家族的成员，该家族的成员具有共同的生化特征，例如 Arg-Gly-Asp (RGD) 基序。DSPP 表达具有细胞和组织特异性，在成牙本质细胞和牙本质中高度常见。DSPP 突变会导致遗传性牙本质疾病。 DSPP 在蛋白水解作用下被催化成牙本质糖蛋白 (DGP)/唾液酸蛋白 (DSP) 和磷蛋白 (DPP)。DSP 进一步加工成活性分子。DPP 包含 RGD 基序和丰富的 Ser-Asp/Asp-Ser 重复区。DPP-RGD 基序与整合素 αVβ3 结合，并通过丝裂原活化蛋白激酶 (MAPK) 和粘着斑激酶 (FAK)-ERK 通路激活细胞内信号传导。与其他 SIBLING 蛋白不同，DPP 在某些物种中缺乏 RGD 基序。然而，DPP Ser-Asp/Asp-Ser 重复区与磷酸钙沉积物结合，并通过钙调蛋白依赖性蛋白激酶 II (CaMKII) 级联促进羟基磷灰石晶体生长和矿化。DSP 缺乏 RGD 位点，但含有信号肽。信号域的三肽与内质网内的货物受体相互作用，促进 DSPP 从内质网运输到细胞外基质。此外，DSP 的中间和 COOH 末端区域与细胞膜受体、整合素 β6 和闭合蛋白结合，诱导细胞分化。本综述可能揭示 DSPP 在牙发生过程中的作用。
数字信号处理
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信号Quantum Security
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应用信号处理
第1章简介1 1.1什么是信号？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.2信号分类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.2.1模拟或数字信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.2.2周期性和十个杂志信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.2.3确定性和随机信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.2.4真实和复杂的信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.3典型的现实世界生物医学信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.3.1脑电图（EEG）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 11 1.3.2心电图（ECG）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 14 1.3.3电击图（EOG）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 14 1.3.4电视图（ERG）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。11 1.3.1脑电图（EEG）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.3.2心电图（ECG）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.3.3电击图（EOG）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.3.4电视图（ERG）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.3.5肌电图（EMG）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.4结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16
EEG信号处理 20世纪欧洲的经济历史 艾森豪威尔与冷战经济
2.6连贯性，多元自回归（MVAR）建模和定向转移功能（DTF）67 2.7混乱和动态分析71 2.7.1熵71 2.7.2 Kolmogorov熵71 2.7.7.3.7.3 Series 75 2.7.6 Approximate Entropy 11 2.7.7 Using the Prediction Order 78 2.8 Filtering and Denoising 79 2.9 Principal Component Analysis 83 2.9.1 Singular-Value Decomposition 84 2.10 Independent Component Analysis 86 2.10.1 Instantaneous BSS 90 2.10.2 Convolutive BSS 95 2.10.3 Sparse Component Analysis 98 2.10.4 Nonlinear BSS 99 2.10.5 Constrained BSS 100 2.11受约束BSS的应用：示例102 2.12信号参数估计104 2.13分类算法105 2.13.1支持向量机106 2.13.2 K-Means算法114 2.14匹配匹配追踪117 2.15摘要和结论118参考119 119 119
feemotopemends信号测量
生产和运输混凝土与较大的环境足迹结合在一起。制造混凝土所需的材料之一是水泥，它被认为是生产最污染的材料之一。转移到地球材料将大大降低环境影响以及生产成本。此外，提出的解决方案的可逆性可重复使用基本材料。将通过聚合物砂复合材料来确定并最终解决更具体的问题。
2024关于密码学中故障检测和公差的研讨会（FDTC 2024）（目录）
Abdallah Fathy, Marvy Badr Monir Mansour, Memristive Coupled Neural Network Based Audio Signal Encryption .......................................................................................................................................................... 149 24.Tomasz Grzywalski, Dick Botteldooren, Automatic re-labeling of Google AudioSet for improved quality of learned features and pre-training ................................................................................................................... 155 25.Nur BanuHancı，İlkeKurt，Sezer Ulukaya，OğuzhanErdem，SibelGüler，Cem Uzun，Hybrid语音频谱 - 基于基于校友的深度学习（HVSC-DL）模型，用于检测帕金森氏病的检测 ............................................................................................................................................................... 161 26.tomasz grzywalski，Dick Botteldooren，Yanjue Song，Nilesh Madhu，使用深神经网络的显着声音提取，预测复杂的口罩.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Deepthi Kattula, P. Rajesh Kumar, Praveen B. Choppala, Multiple sampling with reduced resampling for particle filtering .................................................................................................................................................. 172 28.Bianca-Alexandra Zîrnă, Denis Mihailovschi, Mădălin Corneliu Frunzete, EMG Signal Acquisition and Processing for Muscle Contraction Classification ............................................................................................. 177 29.Alin Alexandru șerban, Mădălin frunzete, Traffic flow models and statistical analysis using compressed date from acquisition module ...............................................................................................................................Solomon Habtamu Tessema, Daruisz Bismor, Roman Wyżgolik, Advanced Signal Processing Techniques for Plasma-Mag Welding Process ...................................................................................................................................................Karolina Bronczyk，MichałAdamski，AgatadąBrowska，Adam Konieczka，Adamdąbrowski，来自各种Passnger Car发动机的污染物的二次污染物.. div>卡洛琳娜·布朗西克（Karolina Bronczyk），米歇·亚当斯基（MichałAdamski），阿加塔·dąbrowska，亚当·科尼克斯卡（Adam Konieczka），亚当·迪布罗斯基（Adamdąbrowski），PMS5003 formaldehyde传感器的准确性和交叉敏感性分析Damian Jankowski，Sebastian Szwaczyk，PawełKaczmarek，PrzemysławFścibiorek，Zbigniew Piotrowski，大数据技术在互联网资源处理系统中的有效应用 ................................................................................................................................................... 211
AI 即信号处理服务
当信号变得足够复杂，记录的单个值不再作为特征时，大多数工程师首先转向传统的 RMS 能量、峰峰值测量或 FFT 来创建特征 - 将平均值或 FFT 系数视为训练的相关特征。但问题是这些特征会丢弃做出您最想做出的判断所需的大部分信息。RMS 当然可以帮助识别某些条件，并且具有相对较高频率和时间分辨率的 FFT 运行可能非常有价值。但是高级描述性统计数据会丢弃几乎所有必要的签名信息，您需要这些信息来找到首先证明传感器实施价值的细粒度事件和条件。正如来自另一个领域的这个优秀示例所示，描述性统计数据不会让您看到最有趣的东西：
细胞结构、布线和信号流
默认模式网络 (DMN) 与复杂思维和行为的许多方面有关。在这里，我们利用尸检组织学和体内神经成像来描述 DMN 的解剖结构，以更好地了解其在信息处理和皮质通信中的作用。我们的结果表明，DMN 在细胞结构上是异质的，包含不同细胞结构类型，这些细胞结构类型可针对单模态、异模态和记忆相关处理进行不同程度的专门化。通过研究基于扩散的结构连接与细胞结构，我们发现 DMN 包含可接收来自感觉皮层输入的区域和相对与环境输入隔离的核心。最后，使用有效连接模型对信号流的分析表明，DMN 在平衡其在各个感觉层次之间的输出方面在皮质网络中是独一无二的。总之，我们的研究建立了解剖学基础，从中可以发展出 DMN 在人类大脑功能和认知中所起的广泛作用的机制解释。