XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用单个色谱数据系统软件
根据世界卫生组织的说法，使用了一千多种不同的农药来保护农作物免受害虫的影响，以提高产量，并最大程度地减少储存和运输过程中农产品的恶化。但是，不当使用农药可能会导致食品供应和环境污染，从而使定义和监测农药残留目标至关重要，以保护环境，消费者健康，支持贸易并建立食品监管控制。因此，实验室的任务是开发具有广泛范围的方法，以检测，正确识别和量化数百种不同的农药及其转化产物的不同样本矩阵，通常在监管机构设置的最大残留水平（MRL）水平上。
深度学习的工作流程，用于自动提取心脏纤维化中心脏计算机断层扫描上心房和心外膜脂肪组织的自动提取
抽象背景：计算机断层扫描（CT）图像上左心房（LA）和心外膜脂肪组织（EAT）体积的术前估计与心房颤动（AF）复发的风险增加有关。我们旨在设计一个基于学习的工作流程，以提供对心房，心包和饮食的可靠自动分割，并为未来在AF管理中的应用提供。方法：本研究招募了157例AF患者，他们在2015年1月至2017年12月在台北退伍军人综合医院之间接受了首次导管的消融。LA，右心庭（RA）和心包的三维（3D）U-NET模型用于开发用于总，LA-EAT和RA-EAT自动分割的管道。 我们将心包内的脂肪定义为组织，衰减在-190至-30 HU之间，并量化了总食物。 在心包内的LA或RA的扩张性内部边界和心内膜壁之间的区域用于检测归因于脂肪的体素，从而估计La-EAT和RA-EAT。 结果：LA，RA和心包分割模型的骰子系数分别为0.960±0.010、0.945±0.013和0.967±0.006。 3D分割模型与LA，RA和心包的地面真相良好相关（r = 0.99，所有人的P <0.001）。 我们提出的食品，LA-EAT和RA-EAT方法的骰子系数分别为0.870±0.027、0.846±0.057和0.841±0.071。 结论：我们提出的用于自动LA，RA和饮食分割的工作流程在CT图像上使用3D U-NETS对AF患者可靠。用于开发用于总，LA-EAT和RA-EAT自动分割的管道。我们将心包内的脂肪定义为组织，衰减在-190至-30 HU之间，并量化了总食物。在心包内的LA或RA的扩张性内部边界和心内膜壁之间的区域用于检测归因于脂肪的体素，从而估计La-EAT和RA-EAT。结果：LA，RA和心包分割模型的骰子系数分别为0.960±0.010、0.945±0.013和0.967±0.006。3D分割模型与LA，RA和心包的地面真相良好相关（r = 0.99，所有人的P <0.001）。我们提出的食品，LA-EAT和RA-EAT方法的骰子系数分别为0.870±0.027、0.846±0.057和0.841±0.071。结论：我们提出的用于自动LA，RA和饮食分割的工作流程在CT图像上使用3D U-NETS对AF患者可靠。
计算工作流程符合自动电池循环
，虽然其用于X射线差异分析的粉末机与常见的差异仪连接在一起，但22不是作为计算工作OW的一部分而驱动的。然而，在A-LAB项目中，已经证明了由机器学习算法驱动的自动X射线差异，该算法已被证明，由定制的23驱动，但开源源是ware。同样，在物质实验室中，大型语言模型驱动的合成和湿化学已成功证明。24但是，此类任务的编排仍然是“针对现实世界合成的规格设置或[尚未实现]的量身定制”。25它还依赖于使用自定义编排者。为了提高RDM实践的采用和互操作性，使用常见，建立，开源的编排或工作OW Manager（WFMS）是至关重要的。在先前的工作中，Stricker等。进行定制实验的概念概念控制
NGS测试NSCLC的经济评估在医疗保健环境中的工作流程
背景：非小细胞肺癌（NSCLC）的分子诊断和治疗途径是精确医学的成功例子。材料的稀缺性和要测试的生物标志物数量的越来越多，促使了下一代测序（NGS）技术的常规应用。尽管具有不可否认的优势，但NG涉及高昂的成本，可能阻碍其在实验室中的广泛采用。这项研究旨在评估与NSCLC中NGS诊断的整合有关的详细成本，以理解其财务影响。材料和方法：回顾性分析包括210例NSCLC的早期和高级阶段，并在IRCCS San Gerardo dei Tintori基金会（意大利Monza，意大利）收集。分子分析，其中一个热点面板能够检测50个临床相关基因中的DNA和RNA变体。经济分析采用了全成本的方法，包括直接和间接成本，间接费用，增值税（增值税）。结果：我们估计每个样本的全面成本为1048.32欧元。这一成本代表了NSCLC患者生存的关键投资，尽管仅占其分子诊断和治疗途径中产生的费用的1％。结论：NGS测试与更高的治疗成本之间的成本比较凸显了诊断阶段不是限制经济因素。开发在病理网络中构建的NGS设施可以确保适当的技术专业知识和有效的工作流程。
使用 AI 改进技术服务工作流程
这些是一本书的章节。我需要重新格式化章节列表。我想要删除章节名称和作者隶属关系。我只想要章节标题后面跟着相关作者，以空格 / 空格分隔。我不想让章节以项目符号或编号显示。我想要将所有数据连接在一起。章节应该用空格分隔-- 空格。请在冒号前添加一个前导空格。以下两章展示了我希望您使用的整个列表的格式：通过图像识别和机器学习算法进行白内障早期检测和诊断的人工智能驱动系统 / Pramod Kumar、Rashda Rahman、Mohit Sharma - 乳腺癌分类的联合学习：分散式乳房 X 线摄影分类研究 / Ngai Yiu Enoch Mok、Yasmeen George
超有效的自动化整个基因组测序：使用QIASEQ®FXDNA库套件和Qiaseq®normalizer套件的图书馆准备工作流程
图5。QIASEQ归一化器从具有不同输入DNA浓度的样品批次产生可重复的，归一化的DNA文库。为了证明这一点，我们创建了一批24个样本的e.coli DNA，范围为10至100 ng输入（CV = 64.67％）。我们使用QIASEQ FX PLUS QIASEQ归一化器（Workflow B）处理了样品，在库准备后，我们在归一化之前和之后删除了等分试样。归一化器产生的文库具有适当的测序浓度（平均1.8 ng/μl）和库浓度降低（CV从33.85％降低至13.53％）。
加速您的CAR-T细胞工作流程
BD FACSDUET™样品制备系统和BD FACSLYRIC™流式细胞仪，带有BD FACSUITE™临床和BD FACSUITE™应用，BD Infinicyt™，Cyt-BCP-All-Mrd，Cyt-MMMMMMRD8和CYT-38F2均具有临时型号。
使用 TrueDesign 基因组编辑器中的长插入工作流程将 GFP 序列插入 TRAC 基因座
8. TrueDesign 基因组编辑器将显示优先设计为最接近预期编辑位置（最多 40 bp 距离）的 gRNA 和供体 DNA。gRNA 距离编辑位置越远，敲入效率越低。所有设计的供体 DNA 序列（现在包括同源臂）都将接受 GeneArt 基因合成制造可行性检查。如果供体 DNA 未通过检查，您将无法选择该 gRNA，并且该行将变灰。在这种情况下，请选择不同的 gRNA 或 TALEN 对（如果可用），或更改插入位置或同源臂长度。对于每个 CRISPR-Cas9 gRNA 和 TALEN 对，可以通过单击供体 DNA 列中的眼睛图标来查看供体 DNA 序列。要在您选择的克隆软件中查看和注释供体 DNA 序列，请单击供体 DNA 列中的下载图标下载 FASTA 文件。确保供体 DNA 位于框架内以实现 GFP 的最佳表达。
脑海：重新审视并重新构架机器学习工作流程
图1（a）各种单个模型在空间分辨率（R：4 mm/8 mm），平滑核（S：4 mm/8 mm）和组织段（GM，WM，NGM：非线性注册的模拟GM）方面有所不同。通过平均估计结果的结果表示为年龄偏差校正的MAE，以及在UKB 1子样本上进行的分析的预测年龄和时间表年龄之间的Pearson相关系数。显示了ML算法（RVR/GPR）的比较，以及降低降低的影响和脑组织的选择或它们的串联。BOLD中的结果表示相同的组合模型。（b）通过平均，加权平均或GPR堆叠来结束八个单个模型。为子样本和完整的UKB样本提供了结果。