摘要本研究提出了一个概念和工作流程,用于太阳能,上下文自适应和可重复使用的立面。使用参数立面设计的整数太阳能控制,工作流程使用太阳辐射来告知具有可变开放度或属性的立面模块(例如封面),使信封在促进循环的同时适应城市环境的变化。该方法通过模拟测试,评估不断变化的城市场景中的日光,眩光,能量和循环。引入了太阳圆形指示器(SCI),以跟踪立面的改变和重复使用。在100m新的阻塞Sce-Nario中,维持了79%的立面模块,而29%的改变模块被重复使用,得出的SCI为85%。阳光自治指标与SCI很好地对齐。随着能量最小的增加(<1%),重新设计的空间日光自治提高了4%。我们的解决方案提供的日光有用2%(100–3000lux)比玻璃外墙多,而眩光少11%。工作流程提供了一个基于循环,基于性能的设计的框架,以保留美学和适应性。
Bionano™,Stratys™,Via™,变体智能应用程序™是Bionano Genomics,Inc。的商标。所有其他商标都是其各自所有者的唯一特性。©2023 Bionano Genomics,Inc。仅用于研究。不适用于诊断程序。cg-00078_rev a_stratys brochure_effelcive日期12/23/2023
•用条形码凝胶珠划分的细胞•cDNA末端的细胞条形码和唯一分子标识符(UMI)•〜2000的中位基因平均检测到每个细胞的平均测序读数〜50,000个平均测序读数•基因级数数据
AI将其纳入医疗实验室程序中,这意味着提供医疗保健方式的革命。这项研究总结了使用AI辅助技术在医院优化实验室工作的深入研究中涵盖的要点。AI技术的快速开发提出了以前闻所未闻的机会来解决实验室环境中的问题。本研究探讨了整合AI的几个优势,强调了工作自动化和优化程序如何提高生产率。AI算法的提高精度和准确性降低了人为错误,改善了患者的整体护理质量,并有助于值得信赖的诊断结果。AI对操作的影响更大;它还可以改善诊断,创建定制的治疗计划,并更有效地分配资源。用于测量,研究使用了Smart PLS软件,并且运行结果包括描述性和相关性,还介绍了它们之间的算法模型。对话包括人工智能(AI)可能改变药物开发并导致医用药物和治疗的进步的可能性。AI系统的适应性自然可以保证正在进行的学习,从而使他们能够发展并适应不断变化的医疗保健行业的新困难。AI集成的长期优势包括节省成本,更好的患者体验以及尽管有原始的支出,也可以提供远程医疗和远程监控的能力。为了在实验室运营中充分利用AI技术,该研究强调了合作的重要性,继续研究以及对道德和法律问题的奉献精神。本演讲结束了,强调了AI在医院实验室中的革命性潜力,并将其作为持续努力的有用盟友,以改善过程并提高医疗保健服务的标准。
分子生物学工具能够定制蛋白质,并完全控制序列、纯化标签、分泌信号和其他性能特征。虽然工具的广泛性使研究人员能够创建他们所需的蛋白质,但这个过程通常涉及使用活细胞的低通量和耗时的数天工作流程。为了克服这些限制,我们展示了一种完全体外的工作流程,该工作流程结合了 Golden Gate DNA 组装、滚环扩增 (RCA) 和无细胞蛋白质表达 (CFPE),可同时快速筛选多种蛋白质设计的影响(图 1,第 2 页)。该工作流程使研究人员能够使用一组基本的定制 DNA 载体或插入片段在短短一天内生成一系列蛋白质变体。它还提供了一种评估每种目标蛋白质独有的工程约束的方法,并允许快速识别可溶性蛋白质。
免责声明这一信息是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。美国政府或其任何机构,或其任何雇员均未对任何信息,设备,产品或过程披露或代表其使用将不会侵犯私人拥有的私有权利。参考文献以商品名称,商标,制造商或其他方式指向任何特定的商业产品,流程或服务,并不一定构成或暗示其认可,建议或受到美国政府或其任何机构的支持。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
摘要:机载激光雷达是一种广泛接受的考古勘探工具。在过去十年中,考古学专用的数据处理工作流程不断发展,从原始数据采集和处理、点云处理和产品派生到考古解释、传播和存档。但目前尚未就具体步骤或术语达成一致。此工作流程是一种解释性知识生产过程,必须进行记录,以确保基于证据的考古解释所需的知识透明度和问责制。然而,这种情况很少见,而且没有公认的模式,更不用说标准了。因此,存在这样的风险:工作流程的数据处理步骤可能会被视为黑箱过程,其结果可能会被视为“硬数据”。记录科学过程的第一步是定义它。因此,本文对现有的针对机载 LiDAR 地形数据处理的考古学专用工作流程进行了批判性回顾,得出了具有一致术语的 18 步工作流程。其新颖性和重要性在于,现有的综合研究已经过时,而较新的研究则侧重于工作流程的某些方面。基于更新的工作流程,介绍了其文档的一个很好的实践示例。
2 虽然网络安全威胁建模可以支持某些隐私需求,但需要额外的隐私威胁建模工作来解决隐私的全部问题。有关网络安全与隐私风险管理之间关系的更多信息,请参阅基因组数据概况 [4]。
。CC-BY 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本(未经同行评审认证)提供的,他已授予Biorxiv的许可证,以在2025年1月18日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.01.17.632662 doi:biorxiv preprint