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转录组分析显示多个昼夜节律
方法：从UCSC Xena和基因表达综合（GEO）数据库中提取了与CC和其他常见妇科癌有关的转录组数据和临床信息。在这项研究中，获得了CC（靶基因）的差异表达的CRRG，并通过“ clusterproFiller”进行了这些靶基因的功能富集分析。然后，将CC的生物标志物筛选为构建生存风险模型（风险评分）。此外，在不同风险组中进行了不同风险组的功能和肿瘤微环境（TME）分析，以进一步研究CC的潜在机制。此外，还进行了三种常见的妇科癌症中生物标志物的预后价值和功能分析，以揭示潜在的一致性或异质性法规。
成人多发性硬化症：治疗
本指南中的建议代表了 NICE 的观点，是在仔细考虑了现有证据后得出的。在做出判断时，专业人士和从业者应充分考虑本指南，以及患者或使用其服务的人的个人需求、偏好和价值观。应用这些建议并非强制性的，指南并不凌驾于根据个人情况做出适当决定的责任，这些决定应与个人及其家人、护理人员或监护人协商。
标题转移学习基于小儿EEGS多个渠道的癫痫发作检测
摘要 - 癫痫是一种常见的神经系统疾病，其特征是在全球范围内影响多达7,000万人的癫痫发作。在生命的头十年中，每150名儿童中大约有一个被诊断出患有癫痫病。脑电图是诊断癫痫发作和其他脑部疾病的重要工具。但是，脑电图的专家视觉分析很耗时。除了减少专家注释时间外，自动癫痫发作检测方法是帮助专家分析脑电图的强大工具。对小儿脑电图中癫痫发作的自动检测的研究已被提出。深度学习算法通常用于小儿癫痫发作检测方法；但是，它们在计算上很昂贵，并且需要很长时间才能开发。可以使用转移学习来解决此问题。在这项研究中，我们在小儿EEG的多个通道上开发了一种基于转移学习的癫痫发作检测方法。公开可用的CHB-MIT EEG数据集用于构建我们的方法。数据集分为训练（n = 14），验证（n = 4）和测试（n = 6）。从10 s EEG信号产生的具有5 s重叠的频谱图用作三个预训练的传输学习模型（RESNET50，VGG16和InceptionV3）的输入。我们小心翼翼地将孩子分成培训或测试集中，以确保测试集是独立的。基于脑电图测试集，该方法具有85.41％的精度，85.94％的召回率和85.49％的精度。此方法有可能协助研究人员和临床医生对小儿脑电图中癫痫发作的自动分析。
photolultiplier管（PMT） - Indico Global
●光电极，PMT的一部分，从光中吸收入射光子。当光子撞击光电电极时，电子将通过光电效应释放。●Dynode，Dynodes是串联的次级电极，比光电极具有更高的电势，它用作电子乘数。●阳极，收集了在级联反应中生成的所有电子，并产生与释放的电子数成比例的电流●切割，用作电容器，允许传输输出信号●IC是半导体。它可能包括放大器，过滤器和其他组件
Wafer-Scale Gold Nanomesh通过纳米转移印刷朝着具有成本效益的多重传感平台
检测化学和生物物质，以涉及各种应用方案，例如可穿戴电子设备，智能点（POC）诊断，环境监测等。[1,2]要适当地满足这些新兴要求，理想的生化传感器应具有诸如高灵敏度，长期鲁棒性，快速响应，实时监测能力，出色的选择性，低单位成本，检测下限，较大的动态范围，低功耗等等等特性[3]但是，人类仍然需要进行陡峭的攀登之旅才能实现这些目标。值得注意的是，2019年冠状病毒病的全球大流行（Covid-19）表明，我们的技术储备在满足这种紧急，庞大和多功能的要求方面并没有充分准备，并引起了对生化感测技术的极大关注。迄今为止，包括化学主义的几种主要技术路线，[4,5] plasonic，[6,7]电化学，[8,9]声传感器，[10,11]等。已经开发出来，每个传感器中的每一个都在某些上述方面具有针对各种实际应用方案的特定优点。纳米制造技术的快速开发用于不同材料和各种结构，由于其小特征和主动结构特性，例如高地表到数量，独特的物理特性，独特的物理特性等，戏剧性地增强了这些传感设备的性能。[12–14]
超乘数需求主导增长核算分析应用于西班牙经济（1998-2019）
本文分析了 1998-2019 年西班牙经济增长的需求主导决定因素。我们采用了 Freitas/Dweck (2013) 提出的超乘数需求主导增长核算方法，并做了两点修改：首先，我们将消费纳入公共转移支付，遵循 Haluska 等人 (2021) 和 Haluska (2021) 的研究。其次，我们将公共工资中的消费纳入自主需求的来源，这是 Serrano/Pimentel (2019) 在理论上提出的。我们的需求主导增长分解突出了 (i) 公共需求和出口是重要的稳定增长动力，而超乘数的下降会降低增长率；(ii) 房地产繁荣对 1998-2008 年经济扩张的间接影响，这是由于公共收入增加并为公共需求扩张打开了空间；(iii) 出口无法单独引领复苏，因为复苏只有在公共和私人需求恢复后才开始。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主管。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒等主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 公司的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；该基金会是为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
在 Nakagami-q/n 衰落信道中使用改进的能量检测器和多天线进行能量高效协作频谱感知的分析
如今，空气和噪音污染的持续增加已成为一种长期的滋扰，同时也是一个令人担忧的问题。在本期刊中，我们将提供一个系统来测量和监控环境参数，并在空气质量和噪音水平超过安全水平时发出警报。该系统使用必要的传感器来检测大气中的气体以及特定区域的噪音水平，并将其传输到微控制器 NodeMCU。现在，通过 Wi-Fi 凭证连接到 Node MCU 的云平台 Blynk 会获取数据并通过与被视为安全水平的值进行比较来处理数据。当每个空气质量和噪音污染变量超过允许水平时，这个基于云的监控应用程序 Blynk 还会提供一个警报系统。它通过向 Android 设备发送电子邮件或消息来通知用户，甚至可以激活蜂鸣器作为警报。这些数据被连续传输，并被存储以供进一步解释。这种基于云的污染监测系统是最经济、最可靠、最具成本效益的，并且可以增强以应对即将到来的挑战。2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。由第二届国际创新技术和科学会议 (iCITES 2020) 的科学委员会负责选择和同行评审。
在低温条件下通过软伽马射线辐照表征 Si 和 SiC 功率器件中的载流子倍增
载流子倍增因子的特性是设计坚固可靠的功率半导体器件以及评估其对地面宇宙辐射引起故障的敏感性的关键问题。本文提出了一种低温恒温装置，以将使用来自 Am 241 放射源的软伽马辐射的非侵入式电荷谱技术应用于广泛的 Si 和 SiC 器件。本文提供了一种关系，将液氮温度下测得的倍增因子转换为环境温度下测得的倍增因子。本文提出了一种专用的模拟方案，将 TCAD 和 Monte Carlo 工具结合起来，以预测收集到的电荷的光谱并定位倍增因子的热点。最后，在强调了电荷倍增因子与地面宇宙辐射下的功率器件故障率之间的相关性之后，建议将本技术作为评估安全操作区的补充方法。
使用Luminex液体悬浮芯片技术
方法：该研究包括737例患者：585例糖尿病（DM）和152例DKD。人口统计和医学特征的倾向评分匹配（PSM）确定了78例患者的子集（DM = 39，DKD = 39）。使用两个Luminex液体悬浮芯片根据分子量和浓度来检测11个尿生物标志物。The biomarkers, including cystatin C (CysC), nephrin, epidermal growth factor (EGF), kidney injury molecule-1 (KIM-1), retinol-binding protein4 (RBP4), a 1-microglobulin ( a 1-MG), b 2-microglobulin ( b 2-MG), vitamin D binding protein (VDBP), tissue在DM和DKD组中比较了金属蛋白酶-1（TIMP-1），肿瘤坏死因子受体1（TNFR-1）和肿瘤坏死因子受体-2（TNFR-2）的抑制剂。使用接收器操作特征（ROC）曲线分析评估了单个生物标志物和各种生物标志物组合的诊断值。