该项目由司法援助局颁发的拨款编号 2019-DC-BX-K012 资助。司法援助局是司法部司法计划办公室的一个组成部分,该办公室还包括司法统计局、国家司法研究所、青少年司法和犯罪预防办公室、犯罪受害者办公室和 SMART 办公室。
我们的 Envirocheck ® 浸片用于半定量检测表面和液体中的微生物,是一种涂有不同营养培养基的柔性桨片。取样和培养后,A 面和 B 面的结果允许确定五个参数中的任何一个,具体取决于所用的载玻片。Envirocheck™ 浸片可用于一系列测试,包括大肠杆菌、大肠菌群、酵母和霉菌、肠杆菌科、总活菌数和消毒控制。
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3。抗寄生虫治疗后重新定量粪便检查。 驱虫后的粪便样品采集的建议时间取决于活性成分类或 活动成分:抗寄生虫治疗后重新定量粪便检查。驱虫后的粪便样品采集的建议时间取决于活性成分类或活动成分:
1 引言 光子探测器在量子通信应用中不可或缺 [1]。为确保检测结果的可靠性,重要的是对探测器在预期工作参数和可能的非预期条件下的使用进行特性分析。这种特性分析有助于揭示可能存在的缺陷和不完善之处。这些缺陷可能会导致错误的检测结果,更糟的是,在量子密码应用中,甚至可能出现可利用的漏洞。这种特性分析指导了提高量子系统鲁棒性的工作。多年来,据报道,各种基于雪崩光电二极管 [2-11] 和超导纳米线 [12-14] 的光子探测器遭受了许多攻击。这导致了对抗措施 [15,16] 和不完善不敏感协议 [17,18] 的发展。过渡边缘传感器 (TES) 是一种能够提供完全光子数分辨能力的光子探测器[19-21]。光学 TES 阵列正在开发中,并应用于少光子彩色成像[22-25]。TES 和铌酸锂波导的结合使得各种新的量子光学实验成为可能[26]。TES 的光子数分辨能力已用于表征固态单光子源[27]。它在光子数分辨探测器中也实现了最高的探测效率,在 1550 nm 处高达 95%[28-30]。这种类型的探测器用于需要高检测概率的各种应用,如无漏洞贝尔测试[31]。它的光子数分辨能力也可用于监测
这项工作的目的是提出一个热模型,以预测使用HVAC系统的小型汽车的客舱内的平均空气温度。所采用的模型是一个集体参数模型,该模型解释了作用在机舱上的九种热源。此外,该模型提出了一种方法,用于计算蒸发器出口处温度的方法,考虑到其入口和出口之间的线性温度下降是敏感热,潜热,蒸发器输入温度,绝对湿度,焓和特定热量的函数。在各种操作条件下在商用车上进行了16次实验测试,以验证所提出的模型。实验结果和理论结果之间的最大平均相对偏差为17.73%。
我们遵循 [9, 13] 中的符号。设 G 为图。对于 V(G) 的非平凡划分 (A,B),1如果路径 P 的一端在 A 中而另一端在 B 中,则我们称路径 P 为 A - B 路径。设 P 为图 G 中的一条路径。设 | P | 为 P 中的边数。如果 | P | 为偶数(分别为奇数),则我们称 P 为偶数(分别为奇数)。设 C 为按循环顺序具有顶点 v 0 ,v 1 ,...,vt − 1 的环。设 C i,j 表示 C 的子路径 vivi +1...vj,其中索引取自加法群 Z t 。设 H 为 G 的子图。如果顶点 v ∈ V ( G ) − V ( H ) 在 G 中与 V ( H ) 中的某个顶点相邻,则我们称 H 和顶点 v ∈ V ( G ) − V ( H ) 在 G 中相邻。设 NG ( H ) = S v ∈ V ( H ) NG ( v ) − V ( H ) 且 NG [ H ] = NG ( H ) ∪ V ( H )。对于 S ⊆ V ( G ),如果 V ( G ′ ) = ( V ( G ) − S ) ∪{ s } 且 E ( G ′ ) = E ( G − S ) ∪{ vs : v ∈ V ( G ) − S 与 G 中的 S 相邻 } ,我们称图 G ′ 是通过将 S 收缩为顶点 s 而从 G 得到的。如果 G − v 包含至少两个分支,则连通图 G 的顶点 v 是 G 的割顶点。 G 中的块 B 是 G 的最大连通子图,使得不存在 B 的割顶点。注意块是孤立顶点、边或2连通图。G 中的端块是 G 中最多包含一个 G 的割顶点的块。如果 G 是图并且 x, y 是 G 的两个不同顶点,我们称 ( G, x, y ) 为有根图。有根图 ( G, x, y ) 的最小度为 min { d G ( v ) : v ∈ V ( G ) −{ x, y }} 。如果 G + xy 是2连通的,我们还称有根图 ( G, x, y ) 是2连通的。我们称 k 条路径或 k 条循环 P 1 , P 2 , . . . , P k 为
摘要。脑刺激重建领域在过去几年中取得了重大进展,但技术仍然是针对特定主题的,并且通常在单个数据集上进行测试。在这项工作中,我们提出了一种新技术,用于从功能性磁共振成像 (fMRI) 信号重建视频,该技术旨在跨数据集和跨人类参与者进行性能测试。我们的流程利用多数据集和多主题训练,从来自不同参与者和不同数据集的大脑活动中准确地生成 2 秒和 3 秒的视频片段。这有助于我们回归预训练的文本到视频和视频到视频模型的关键潜在和条件向量,以重建与参与者观察到的原始刺激相匹配的精确视频。我们流程的关键是引入一种 3 阶段方法,首先将 fMRI 信号与语义嵌入对齐,然后回归重要向量,最后使用这些估计生成视频。我们的方法展示了最先进的重建能力,并通过定性和定量分析(包括众包人工评估)进行了验证。我们展示了跨两个数据集以及多主题设置的性能改进。我们的消融研究揭示了不同的对齐策略和数据缩放决策如何影响重建性能,并且我们通过分析随着更多主题数据的利用,性能如何演变来暗示零样本重建的未来。
为罹患极为罕见、高度侵袭性肿瘤(如高级别神经内分泌宫颈癌 (NETc))的患者寻找新的有效治疗方式仍然是一项尚未得到满足的医疗需求。通过对大量 NETc 患者进行综合全外显子组和 RNA 测序分析,我们确定了反复突变的基因和改变的细胞内信号传导细胞通路,为靶向治疗提供了应用。使用两个完全测序的患者来源的异种移植瘤(ERBB2/PIK3CA/AKT 通路发生改变),我们发现 copanlisib (PIK3CAi)、阿法替尼 (pan - HERi) 和 elimusertib (ATRi) 单药治疗以及 copanlisib/阿法替尼和 copanlisib/elimusertib 的组合可显著抑制 NETc PDX 生长。我们的综合基因分析结合体内临床前验证实验表明,大量高级别 NETc 可能从靶向药物的重新利用中受益。