XiaoMi-AI文件搜索系统
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从全基因组 CRISPR-CAS9 筛查中得到的经验教训：
CRISPR 技术以一种前所未有的方式彻底改变了生物医学领域，PCR 可能是人们能想到的唯一例子。该系统最初在细菌中发现，是一种适应性免疫系统（Makarova 等人，2011 年），很快就被证明是生物医学中最强大的工具之一，其应用于基因操作，包括敲除、抑制、激活、编辑（Adli，2018 年）、功能研究和治疗学（Steinhart 等人，2017 年；Uddin 等人，2020 年）。大规模筛选是一种 CRISPR 应用，用于寻找参与感兴趣的生物途径的基因。 CRISPR-Cas9 系统能够靶向和敲除任何感兴趣的基因，因此已被用于各种全基因组筛选研究，在这些研究中，研究人员从 sgRNA 文库中筛选出与感兴趣过程相关的间隔物 (Shalem 等人，2014 年；Wang 等人，2014 年)。这些功能基因组研究引入了 CRISPR 时代之前未曾考虑过的新的潜在治疗靶点。这些研究的一个例子是我们进行的全基因组 CRISPR-Cas9 筛选，并引入了 SH3D21 作为吉西他滨的新型敏化剂 (Masoudi 等人，2019 年)。鉴于 CRISPR-Cas9 基因组规模筛选的复杂性和多步骤性（参见补充信息，补充图 1），研究人员在开始之前应该注意一些关键点和挑战。这篇评论将全基因组 CRISPR-Cas9 筛选的经验分享给那些正在考虑使用该系统进行大规模筛选但尚未有过此经验的研究人员。作者将逐步引导读者完成整个过程，提及他的经验/挑战，并在适当的情况下展示原始结果作为示例。
印度的纺织和服装行业
我们还非常感谢我们的利益相关者——来自政府、业界、学术界和国际组织的专家和思想领袖——在为本研究进行的利益相关者磋商中分享他们的观点、见解和建议。特别感谢 Aakansha Shenoy 女士（Upaya Social Venture）；Abbas Uddin 先生（孟加拉国纺织大学）；Anjali Krishnan 女士（IDH - 可持续贸易倡议）；Ankit Gupta 先生（印度烟草有限公司）；Anurag Gupta 先生（Usha Yarns）；Beatriz Luz 女士（Exchange 4 Change Brasil）；Deepti Gupta 教授（印度理工学院德里分校）；Emmanuelle Batista 女士（Citeo）；John Girling 先生（WRAP）；JK Gupta 先生（印度标准局）；Karan Kumar 先生（Laudes 基金会）；Khushbu Maheshwari 女士（Fashion for Good）； Mahesh K Patil 先生和 Livia D'Silva 女士（果阿邦污染控制委员会）；Makarand Kulkarni 先生（Revalyu）；Milind Rane 先生（Ef4 Resurrect）；Naresh Tyagi 博士和 Padmakar Pandey 先生（Aditya Birla Fashion and Retail）；Pham Manh Hoai 先生（世界自然基金会越南分会）；Prakash Vasudevan 博士（南印度纺织研究协会）；Rahul Mehta 先生（印度服装制造商协会）；Rajneesh Rai 先生、Kritika Chauhan 女士和 Snigdha Voruganti 女士（Shahi Exports）；Shobha Raghavan 女士和 Aastha Khubele 女士（Saahas Zero Waste）；Toby Connock 先生（Pentatonic）；Valerie Boiten 女士和 Sophie Moggs 女士（艾伦·麦克阿瑟基金会）；以及 Varsha Gupta 女士（NIFT），感谢他们为该项目付出宝贵的时间。
分析孟加拉国选定地点的COVID-19疫苗交付成本
这项研究是与卫生服务总局（DGHS）的扩大免疫计划（EPI）合作进行的，并在卫生服务总局（DGHS）的计划和研究部门的支持下，卫生与家庭福利部公共卫生部（MOHFW）（MOHFW）（MOHFW）以及各种发展伙伴。Thinkwell要感谢以下个人所做的宝贵贡献：Abul Bashar Mohammad Khurshid教授（DGHS），Meerjady Sabrina Flora博士（DGHS），Afreena Mahmood（DGHS）Shamsul Haque（Epi，DGHS），Md。Shibbir Ahmed Osmani（Mohfw），Zubair Ibne Zaid博士（Mohfw），S M Abdullah Al Murad博士（EPI，DGHS），Mowla Baksh Chowdhury（Epi，DGHS），MD。Tanvir Hossen（Epi，DGHS），MD。Mojibul Haque Monshi（Epi，DGHS），Kohinoor Begum（Epi，DGHS），MD。Mesbahul Haque（Epi，DGHS），Jayanto Kumar Saha（DGHS）博士，Zahid Hasan博士（联合国儿童基金会），Mohammad Hamidul Islam（UNICEF），Nurul Islam Sharif（UNICEF） Shamsuzzaman（联合国儿童基金会），医学博士 Sabinul Islam（联合国儿童基金会），医学博士 Mahmud Hasan（联合国儿童基金会），Riad Mahmud博士（联合国儿童基金会），Chiranjit Das博士（WHO），MD。 nausad Ali（Who），Shajib Kumar Hazari（WHO）博士，Shamima Akhter博士（Thinkwell）以及在实施本研究期间提供支持和数据的所有受访者。Mesbahul Haque（Epi，DGHS），Jayanto Kumar Saha（DGHS）博士，Zahid Hasan博士（联合国儿童基金会），Mohammad Hamidul Islam（UNICEF），Nurul Islam Sharif（UNICEF）Shamsuzzaman（联合国儿童基金会），医学博士Sabinul Islam（联合国儿童基金会），医学博士Mahmud Hasan（联合国儿童基金会），Riad Mahmud博士（联合国儿童基金会），Chiranjit Das博士（WHO），MD。nausad Ali（Who），Shajib Kumar Hazari（WHO）博士，Shamima Akhter博士（Thinkwell）以及在实施本研究期间提供支持和数据的所有受访者。
发展控制 B 委员会 - ModernGov - bristol.gov.uk
日期：2025 年 1 月 29 日，星期三 时间：下午 6 点 地点：议会厅 - 市政厅，College Green，布里斯托尔，BS1 5TR 出席会议或参加公共论坛的公众请注意，所有开发控制会议都将被拍摄，并通过议会的网络直播页面进行现场直播或随后播出。整个会议都会被拍摄（除非有机密或豁免项目），并且录像将保留两年。如果您提出问题或作出陈述，则可能会被拍摄，并且将被视为已同意这样做。如果您不希望被拍摄，则需要向网络直播工作人员表明您的身份。但是，2014 年《地方政府机构开放条例》现在意味着与会人员可以拍照、拍摄和录音会议过程并报告会议情况（会议期间不允许口头评论，因为这会造成干扰）。因此，公众应该意识到，他们可能会被其他参加活动的人拍摄，而这不在委员会的控制范围内。议员：Donald Alexander（主席）、Guy Poultney（副主席）、Fabian Breckels、Lisa Durston、Caroline Gooch、Paula O'Rourke、Mohamed Makawi、Lisa Stone 和 Bador Uddin 抄送：Norman Cornthwaite（民主服务官员）、Allison Taylor（民主服务官员）、Jeremy Livitt（民主服务官员）、Rachael Dando、David Fowler（议员办公室经理（保守党））、Stephen Fulham、Paul Shanks、Philippa Howson、John Smith（临时执行董事：增长与再生）、Jonathan Dymond、Simone Wilding、Jane Woodhouse、Lewis Cook 和 Ben Grimes（议员支持工作者） 发放人：Jeremy Livitt，民主服务市政厅，邮政信箱 3399，布里斯托尔，BS1 9NE 电子邮箱：democracy.services@bristol.gov.uk 日期：2025 年 1 月 21 日，星期二
使用机器学习的HSRP数字板检测-IJRPR
在过去五年中，使用机器学习技术对高安全性登记板（HSRP）的检测和认可取得了相当大的势头，这是在深度学习进步的推动下，尤其是卷积神经网络（CNNS）。这些模型已被证明有效地识别字母数字模式并处理与HSRP相关的复杂性，例如不同的字体，设计和安全功能。在2019年，Li等人。在CNN中引入了专门用于车辆登记板检测的CNN中的使用。通过将模型的注意力集中在数字板的关键区域上，它们的方法提高了结果的准确性和解释性。这项研究在应对复杂的HSRP设计带来的挑战方面至关重要，该设计通常包括全息图和水印。基于注意力的方法使该模型忽略了无关紧要的背景信息，而是专注于板块的重要细节[1]。Uddin等人解决了HSRP检测域中标记的数据有限的问题。在2020年，使用了转移学习技术。通过在大规模数据集上微调预训练的模型，然后将其调整为HSRP识别的特定任务，它们在速度和准确性方面都有显着提高。他们的研究还探讨了数据扩展等技术，以增强模型的概括能力，当时应用于不同的HSRP格式[2]。在2021年，Shah等人。此方法对于处理监视录像中通常遇到的模糊或扭曲的图像特别有用[3]。引入了多分辨率CNN体系结构，以改善在不同条件下（例如不同的图像分辨率，角度和环境因素）的HSRP检测。他们的方法使网络可以在多个尺度上处理图像，从而改善了鲁棒性，尤其是在现实情况下，可以从不同角度或在弱光条件下捕获板。在2022年，Patel和Rao开发了一种混合系统，将CNN与光学特征识别（OCR）技术相结合，用于检测和识别HSRPS。他们的方法利用CNN来定位和检测板，而OCR则被用来读取板上的字母数字字符。这种集成导致对HSRP的检测和识别更加准确，尤其是在安全特征或字体显着变化的情况下[4]。Kumar等。 （2023）的重点是克服缺乏大规模数据集对HSRP检测所带来的挑战。 他们的研究介绍了新型的数据增强技术和合成数据集生成，其中人为生成的HSRP图像用于训练CNN模型。 这种方法不仅扩展了数据集，还扩展了Kumar等。（2023）的重点是克服缺乏大规模数据集对HSRP检测所带来的挑战。他们的研究介绍了新型的数据增强技术和合成数据集生成，其中人为生成的HSRP图像用于训练CNN模型。这种方法不仅扩展了数据集，还扩展了
人工智能在管理项目流程和目标中的应用：系统分析
他们的日常生活以及企业如何制造商品和提供服务（Makridakis，2017 年）。人工智能可以改变每个行业和学科（Canhoto & Clear，2020 年），包括项目管理 (PM)（Ong & Uddin，2020 年）。本文将人工智能作为一个总称，指任何能够执行人类智能特征任务的计算机程序。从 SIRI 到自动驾驶汽车，人工智能变得越来越复杂。人工智能技术，如机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和自然语言处理 (NLP)，现在可以更快地识别模式，减少人工指导（最终可能不需要指导）。他们可以使用新的非结构化数据源（包括图像、声音、视频、文本和地图数据）做出更准确的数据驱动决策并解决业务问题。人工智能应用程序已经迅速开发和部署。它们现在出现在金融、营销和销售、人力资源、客户服务等业务职能中，以及银行、制造业和零售业等各个行业的运营中（Halper，2017 年）。它们展现出巨大的潜力，为提高效率和生产力创造了绝佳的机会（Makridakis，2017；Schoper 等，2018）。项目是创造独特产品、服务或成果的临时努力（项目管理协会，2017）。它们是当代组织的基石。大多数项目都是复杂且多方面的，需要精心管理。项目管理是将知识、技能、工具和技术应用于项目活动以满足项目要求（项目管理协会，2017）。 PM 涉及各种人员（例如，PM 经理、团队成员和外部利益相关者）、不同的流程（例如，启动、规划和执行）、众多知识领域（例如，集成、质量和风险）、无数技术（例如，甘特图、PERT（项目评估和审查技术））和多个约束（例如，成本、时间和范围） (Heagney, 2016)。PM 对于项目成功至关重要 (Munns & Bjeirmi, 1996)。在当今瞬息万变的商业环境中，PM 使组织能够在预算紧张、时间紧迫和资源有限的项目中取得成功。人工智能可以深刻影响 PM 的许多方面 (Auth et al., 2021; Dam et al., 2019; Uchihira et al., 2020)。例如，基于人工智能的工具可以接管会议计划、提醒、日常更新和其他管理任务等功能。更重要的是，它们可以帮助项目经理和团队成员处理更高层次、复杂的数据驱动决策，例如复杂性和成功分析以及风险评估，以确保项目按计划和预算进行。此外，人工智能应用程序可以做的不仅仅是估算成本和进度。它们还可以分析当前和以前项目的数据以提供见解，指导项目通过艰难的决策和意想不到的障碍。简而言之，人工智能应用正在兴起，用于根据项目或环境变量的可能变化及其与其他变量的关系来评估、分析或预测潜在结果。
时空脑状态的质量差异支持自闭症的青春期构型面部处理
自闭症是一种发展状况，其特征是社会交流困难，限制性的利益和重复行为以及感觉问题（美国心理学协会，2013年）。动物和人类研究已经鉴定了自闭症病因中涉及的遗传，表观遗传和环境因素（de la Torre-ubieta等，2016; Fern Andez等，2018; Gao等，2019; Mandy＆Lai，2016; Nomi＆nomi＆Uddin，2015年）。然而，这些因素通过这些因素对大脑功能产生级联作用的特定机制尚未明确。中心辩论是，在神经型脑发育中是否最好理解自闭症，或者是否在质量不同的发展端口中更好地将其描述为具有重大的补偿性和适应性过程的特性不同的发育端口（Astle＆Fletcher- Watson，2020年； 2020年； Johnson等）。洞悉此问题的一种方法是专注于可以精确量化大脑反应的特定神经认知领域。特别是，快速而有效的面部处理在社交互动过程中提供了至关重要的口头信息（Frith＆Frith，2007），可以剖析以洞悉社会发展（Dawson等，2005a）。面部处理通常具有专业知识，因此皮质区域专门从面孔中迅速编码相关信息（Itier和Taylor，2004a，2004b; Johnson，2011; Kuefner等，2010; Mares等，2010; Mares等，2020; Pascalis et; Pascalis et al。早期生活中这种技能的改变可能会对后来的社会和语言发展产生级联影响（Chevallier等，2012； Dawson等，2005b； Mundy，2018）。研究对面部的神经反应可以提供对影响自闭症社会脑发育的机制。面部处理的一个关键要素是配置过程，其中编码面部零件之间的空间关系，可以快速检测，歧视和识别（Piepers＆Robbins，2012）。以直立取向提出的面孔被识别得更快，比较比较更快，比较更快的，与倒置信息更改的倒置方向相比（Yin，1969）。这种反转效应的面对面比非面刺激更强，并且与视觉体验有关（Geldart等，2002; R€Oder等，2013）和与刺激类别的专业知识（Diamond＆Carey，1986; Piepers＆Robbins; Piepers＆Robbins，2012; Yin，1969; Yin，1969）。与神经型个体相比，一些自闭症的内部分裂显示出降低的反转效应，具有相似的直立和倒置面的表现（Teunisse＆de Gelder，2003年）；在
引用Ezenarro JJ，Al Ktash M，Vigues N，Gordi JM，Muñoz-Berbel X和Brecht M（2025）通过
致病细菌造成许多医疗保健和安全问题，包括传染病（He等，2023），食物中毒（Hussain，2016年）和水污染（Some等，2021）。由于其感染性和快速增殖，需要快速，准确的细菌检测和鉴定方法，以减少决策的时间段，从而最大程度地减少医疗保健风险，生态系统影响以及与微生物病原体相关的经济损失。基于琼脂平板上细菌细胞培养的病原体检测和鉴定已经存在不同的方法（Van Belkum和Dunne，2013年），免疫学检测（例如，酶联免疫吸附测定法） ），DNA微阵列（Colle等，2003），生物传感器（Boehm等，2007; Ahmed等，2014），或使用特定试剂敏感的使用，例如，细菌代谢（Ghatole et al。，2020; Hsieh等人，2018年）或lie of eDeNos of AdeNose（Et） ），等（Chen等，2018； Dietvorst等，2020）。然而，由于其简单性，低成本，稳健性和可靠性，传统的板块培养方法仍然是病原体检测和识别的金标准（Rohde等，2017），是细菌污染评估法规中的一种（Word Health Organisation，2017年）。实际上，板培养涉及琼脂平板的细菌生长，直到可以观察到单克隆菌落的形成为止。因此，板块培养在某种程度上容易受到人类错误的影响。菌落在形态，颜色，光泽和不透明度上等等，在仔细观察之后，有时在显微镜下，专家可以区分专家。除此之外，这项技术的主要限制是其持续时间。通常，直到菌落形成的细菌增殖需要超过18小时，对于缓慢增殖的细菌而言，必须超过3 - 4天（Franco-Duarte等，2023; Rajapaksha等，2019; Lee等，2020）。一种极端情况是军团菌，它需要非标准治疗和第二盘培养以进行适当的诊断，从而将细菌识别延迟到几周内（Tronel和Hartemann，2009; McDade，2009）。减少测量时间和加速决策的一种可能性是实施能够检测菌落并在形成的早期阶段识别的先进成像系统（Wang等，2020）。从这个意义上讲，高光谱成像是有利的，因为它以3D数据矩阵或超立方体格式提供了高分辨率图像，其中二维对应于空间信息（x，y坐标），而第三个维度对每个单独的像素（λ坐标）的光谱数据（Gowen等，2015，2015，2015; arrigoni; arrigoni et al arrigoni; arrigoni et al and arrigoni; arrigoni et al and arrigoni et al and arrigoni et al and arrigoni et al and arrigy and and and and。通常使用化学计量学来处理大量信息，以识别数据集中的模式，这些模式在裸眼中并不明显，并创建了能够对新数据进行分类的预测模型（Huang，2022）。然后可以使用这些PC进行基于PCA的判别分析（PCA-DA）（UDDIN主成分分析（PCA）通常与高光谱成像结合使用，以将光谱图像数据集减少为称为主成分（PCS）的代表变量（Abdi和Williams，2010年）。
《纳米材料和生物结构文摘》第 17 卷，第 4 期，2022 年 10 月 - 12 月，第 1431-1440 页增强了介电性能和能量存储
《纳米材料和生物结构文摘》第 17 卷，第 4 期，2022 年 10 月 -12 月，第 134 页。 1431-1440 增强 BaZr 1-x Ti x O 3 无铅陶瓷的介电和储能性能 A. Ahmad a 、S. Uddin b,c 、MF Nasir a 、G. Dad c 、A. Zaman a,* 、V. Tirth d,ea 物理系，里法国际大学，伊斯兰堡 44000，巴基斯坦 b 物理系，政府学院海亚塔巴德，白沙瓦 25000，巴基斯坦 c 物理系，库尔塔巴科学与信息技术大学，白沙瓦 25000，巴基斯坦 d 机械工程系，工程学院，哈立德国王大学，阿卜哈 61421，阿西尔，沙特阿拉伯王国 e 先进材料科学研究中心（RCAMS），哈立德国王大学古拉格，阿卜哈 61413，阿西尔，邮政信箱号 9004，沙特阿拉伯王国 铁电 BaZr 1-x Ti x O 3 (0 ≤ x ≤ 8) 陶瓷组合物采用固相反应法合成。该材料在空气中以 1250 °C 煅烧。在这项工作中，我们研究了室温下 BaZr 1-x Ti x O 3 的铁电、储能和微波介电性能。XRD 谱表明 BaZr 1-x Ti x O 3 组合物具有钙钛矿结构，空间群为 Pm-3m。SEM 形貌表明晶界数量的增加导致极化增加。通过改变电场（范围）和陶瓷材料的成分，从 (PE) 环路计算出储能性能。已经观察到相对介电常数随温度的增加而增加。据报道，存储能量密度 (W rec ) 为 0.043 J/cm 3 ，而效率 (ɳ) 在室温下为 57%，在含量 (x=0.06) 下为 40 kv/cm。钛酸钡锆 (BZT) 将成为储能装置的绝佳候选材料。 (2022 年 9 月 15 日收到；2022 年 12 月 9 日接受) 关键词：BaZr 1-x Ti x O 3 钙钛矿、固态路线、铁电、储能、无铅 1. 简介如今，任何人都面临着任何类型能源的危机，他们对能源资源的需求日益增加。在未来三十年，这些需求在世界范围内应该翻一番 [1]。由于大量使用，自然资源煤炭、石油和天然气将几乎耗尽。这还会造成污染、温室效应、气溶胶、酸雨和全球变暖 [2, 3]？需要寻找可再生能源，并储存这些可再生能源，这是一个问题[4]这些可再生能源本质上都是电能，因此需要储存它[5]在过去的几十年里，双极电容器以及高能量存储密度是目前可用的储能设备中最好的选择，即电池、双极电容器、燃料电池和超级电容器[6-8]。电介质具有高能量存储（ES）材料，因为它们具有相对较大的可释放能量密度（W rec）、高效率（η），以及适当的电场击穿强度（BDS）[9]。介电电容器的能量密度可以通过方程曲线下的面积计算，Wrec = ∫ 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑝𝑝 𝑟𝑟 𝑝𝑝 𝑖𝑖 (1)
使用 3-D 深度学习模型进行大规模脑功能网络整合以辨别自闭症
目前，自闭症谱系障碍的诊断主要依靠临床医生的症状和行为来判断。但这些方法要求医生具备很高的专业知识，且诊断结果容易受到医生的主观性影响。为了寻找更客观的生物标志物来识别自闭症谱系障碍，许多研究者致力于从遗传学、表观遗传学、身体代谢和神经影像学等角度寻找有效的生物标志物（ Goldani et al., 2014 ）。神经影像学被认为是一种很有前途的非侵入性技术，可以揭示人脑的潜在模式。利用结构磁共振成像（sMRI）、功能磁共振成像（fMRI）和正电子发射断层扫描（PET）等技术，可以将人脑建模为一个复杂的系统，各个区域执行不同的结构和功能。先前的神经影像学研究表明，在神经或精神疾病人群中，大脑的结构和功能连接都会发生交替（ Mueller et al., 2013 ）。在各类检查方法中，fMRI，尤其是记录血氧水平依赖性 (BOLD) 信号变化的静息状态 fMRI (rs- fMRI)，已广泛用于研究阿尔茨海默病 (Qureshi et al., 2019b)、精神分裂症 (Yan et al., 2019) 和 ASD (Abraham et al., 2017) 等精神疾病。功能性磁共振成像数据以高维 (∼ 100 万) 的 4 维矩阵格式组织，包含空间和时间信息。这使得直接利用原始数据作为分类算法的输入成为一项艰巨的任务。为了解决数据的高维性，已经提出了许多降维技术 (Abdi and Williams, 2010; Suk et al., 2015; Soussia and Rekik, 2018)。一些人没有使用原始 fMRI 数据，而是提出了脑功能网络分析来描述感兴趣区域 (ROI) 之间的“关系”。基于脑血流会刷新脑各区域的神经活动这一事实，对功能连接 (FC) 进行建模有助于理解精神障碍的神经基础 (Lindquist, 2008)。最常用的 FC 模型是 Pearson 相关性，可以使用两个脑区之间的 BOLD 信号来计算。脑功能网络 (BFN) 是根据图谱预先定义的所有位置的 FC 强度构建的。BFN 构建方法明确将维数从 4 维降低为 1 维向量。许多机器学习 (ML) 方法已成功用于与 ASD 相关的改变的 BFN 的自动分类 (Uddin 等人，2013；Abraham 等人，2017)。一些方法采用稀疏方法，通过在损失函数中添加额外的稀疏正则化项（例如，Lasso（Tibshirani，1996）或Elastic Net（Zou and Hastie，2005））来实现隐式降维。然而，常用来描述 ROI 之间 FC 的相关性仅捕捉线性关系，不适合表征高阶或非线性特征（Shojaee et al., 2019）。此外，将数据折叠成特征向量（向量化）会丢弃脑区的空间信息（Kong et al., 2019）。此外，传统的分类算法，如支持向量机（SVM）（Cortes and Vapnik, 1995）、随机森林（Liaw and Wiener, 2002）和朴素贝叶斯（Rish, 2001）属于浅层分类