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World File Search System具有特征
7年级科学
物质的结构和特性在正常条件下可用于识别它的正常条件下，每个纯物质具有特征性的物理和化学性质（对于给定条件下的任何大量数量）。（ms.ps1a.b）纯物质由单一类型的原子或分子制成。元素和化合物是纯物质。纯物质具有用于识别它们的特征（物理和化学特性）。化学反应物质以特征性的方式化学反应。在化学过程中，构成原始物质的原子被重组为不同的分子，并且这些新物质具有与反应物的特性不同。（Ms.ps1b.a）物质以特征性的方式做出反应。发生化学反应时，构成原始物质的部分会以一种新的方式重组，从而使具有新特性的新物质。如果原子重新排列，则结束结果是一种不同的物质。许多物质与其他物质化学反应，形成具有不同特性的新物质。
眼表 - oda。oslomet。否
目的：本研究的目的是研究干眼症患者的眼部微生物组，并确定其可能的健康和诊断意义的眼部微生物组的特征。方法：从两只眼睛中收集了来自91个个体（61个干眼，30个健康）的样品，并用于培养依赖性和与文化无关的分析。样品，或在广泛的琼脂类型上接种，并在广泛的条件下生长以最大化恢复。通过对16S rDNA和RPOB基因的部分测序鉴定分离株，并测试了抗生素易感性。 ，我们在下一代测序数据上应用了L2规范化的逻辑回归模型，以研究严重的干眼症与眼部微生物组之间的任何潜在关联。 结果：依赖文化的分析显示，健康个体中菌落形成单位的数量最多。 从样品中回收的大多数分离株是小杆菌，微球菌，葡萄球菌Epi Dermidis和Cutibacterium acnes。 培养独立的分析显示，24个类别，其中静脉细菌，FIR粉和蛋白质细菌是最丰富的。 被检测到超过405属，其中Corynebacterium是最主要的，其次是葡萄球菌和cutibacterium。 L2调查的逻辑回归模型表明Blautia和Corynebacterium sp。 可能与严重的DED有关。 结论：我们的研究表明，眼微生物组在严重的DED患者中具有特征。分离株，并测试了抗生素易感性。，我们在下一代测序数据上应用了L2规范化的逻辑回归模型，以研究严重的干眼症与眼部微生物组之间的任何潜在关联。结果：依赖文化的分析显示，健康个体中菌落形成单位的数量最多。从样品中回收的大多数分离株是小杆菌，微球菌，葡萄球菌Epi Dermidis和Cutibacterium acnes。培养独立的分析显示，24个类别，其中静脉细菌，FIR粉和蛋白质细菌是最丰富的。被检测到超过405属，其中Corynebacterium是最主要的，其次是葡萄球菌和cutibacterium。L2调查的逻辑回归模型表明Blautia和Corynebacterium sp。可能与严重的DED有关。结论：我们的研究表明，眼微生物组在严重的DED患者中具有特征。某些Corynebacterium物种和Blautia对于将来的研究特别感兴趣。
使用生成人工智能在权力中使用...
iags具有其功能，潜力和局限性在此拉里乌斯（Larius）中所描述的，它具有特征性的指标，即在自然语言交互的直觉接口中生成新内容（文本，音频，图像和视频），并通过密集的数据资源，计算能力和专业知识开发。此外，由于它们涉及巨大的数据量表，因此它们可能涉及所有者内容。生成的内容与人类产生的内容没有区别，但尤其是在技术应用程序域中，它可能包含错误，不准确性甚至“幻觉”（参考不存在的事实或文档），这些内容需要专家进行修订，以及使IAG IAG IAGAINE搜索工具的使用。因此，需要采取治理措施来修订有关其准确性或存在歧视性偏见的内容，以及确保有关其使用的透明度，并避免要求包含个人数据和可能的版权侵犯的请求，以及是否需要适应有关环境对工作和经济集中度的影响的其他治理措施。
先天性强直性肌营养不良症的超声新发现
摘要 目的 通过超声检查，可以有限地诊断先天性强直性肌营养不良 (CDM)，特别是在没有强直性肌营养不良 (DM) 家族史的情况下。我们回顾了 CDM 病例以寻找独特的产前发现。研究设计 一系列单中心病例，其中胎儿患有 CMD，具有特征性的产前发现，并在出生后得到证实。结果 四例产前或产后诊断为 CDM 的胎儿在宫内出现大头畸形。虽然头部测量结果在妊娠中期之前与胎龄相符，但妊娠晚期头围和双顶径均比平均值高出 >2 个标准差 (SD)。腹部和股骨测量结果与妊娠期相符。出生后，所有胎儿的枕额周长均比平均值高出 >2 个 SD，证实了大头畸形的诊断。结论 CDM 应包括在妊娠晚期大头畸形的鉴别诊断中，尤其是在存在其他超声线索且母亲病史和体格检查提示 DM 的情况下。
yolov4
在计算机视觉中，从图像中提取有意义的特征对于准确的分析和分类至关重要。为了实现这一目标，使用定向梯度（HOG）的直方图和定向梯度的垂直直方图（VHOG）采用了水平和垂直特征提取技术。这些方法允许对图像结构进行详细表示，从而捕获梯度方向的变化以增强对象识别[4]。用于分类，机器学习模型，即支持向量机（SVM）和Extreme Learning Machine（ELM）。SVM方法通过定位关键图像组件并在时空区域中跟踪其运动来绘制和可视化特征。然而，尽管具有特征表示有效性，但该方法在确切检测与运动相关的变化时遇到了局限性，尤其是在动态环境中。另一方面，极限学习机提供了一种替代分类技术，旨在提高计算效率并解决传统模型面临的一些挑战[5,6,7,8]。随着特征提取和分类方法的持续进步，研究人员继续完善这些技术，以提高各种计算机视觉应用中的准确性和鲁棒性。
用于车辆基础结构合作3D对象检测的基于流动的特征融合
合作利用自动车辆和基础设施传感器数据可以显着增强自主驾驶感知能力。但是，不确定的时间异步和有限的通信条件会导致融合未对准并限制基础架构数据的利用。为了解决车辆基础结构合作3D（VIC3D）对象检测中的这些问题，我们提出了一个新型的合作检测框架（FFNET）。ffnet是一个基于流动的特征融合框架，它使用特征流预测模块来预测未来的特征并补偿异步。而不是从静止图像提取的特征图，而是利用顺序基础架构帧的时间连贯性。此外，我们引入了一种自我监督的训练方法，该方法使FFNET能够从原始基础架构序列中生成特征流，并具有特征预测能力。示例结果表明，我们所提出的方法的表现优于现有的合作检测方法，而仅需要约1/100的原始数据传输成本，并且在DAIR-V2X数据集中涵盖了一个模型中的所有延迟。代码可在https://github.com/haibao-yu/ffnet-vic3d上找到。
医学的未来：使用最先进的概述尝试...
结果：在商业环境中，通过互联网以及物联网的开发进行了巨大变化。在一个名为Creative Commons的框架中出现了一种新的生产方法。生产者和消费者可以在同一过程的背景下逐渐识别。随着技术的迅速发展，它由人工智能（AI），其子集，机器学习以及大数据和现实数据（RWD）（RWD）产生现实世界证据（RWE）的主导。纳米技术是一个科学领域，为制造具有十亿米尺寸的设备和产品提供了新的机会。人工神经网络和深度学习（DL）正在模仿人脑的使用，将计算机科学与复杂系统的新理论基础相结合。这些进化的实施已经在药品的生命周期中启动，包括筛查药物候选物，临床试验，药物宣传（PV），营销授权，制造和供应链。这已成为一个新的生态系统，具有特征，例如免费的在线工具和在线提供免费数据。个性化医学是一个突破性的领域，可以为每个患者的基因组定制量身定制的治疗溶液。
报告名称：加拿大最终确定基因编辑植物牲畜饲料指导方针
经过 2023 年的磋商，加拿大食品检验局在更新其指导文件《新型饲料评估指南：植物来源》时确认，源自基因编辑植物的饲料将以与任何其他植物源饲料相同的方式进行监管。这些饲料将根据产品的特性或特征进行监管，而不是根据开发方法。因此，使用基因编辑技术生产的植物源饲料只有在任何未列入附表 IV 或 V 中的成分，或者某种成分具有新型性状，意味着它不再与附表 IV 或 V 中列出的常规成分具有特征相似性时，才会作为新型饲料进行监管。在具有新颖性的情况下，饲料将需要经过加拿大食品检验局的上市前评估和批准，任何新型饲料成分，无论是传统开发的还是通过生物技术衍生的，也都需要这样做。该更新指南与美国 FDA 对通过基因编辑技术开发的植物源动物食品的监管方法一致；两国都是根据植物性状/特性来确定新颖性，而不是基于开发过程/方法。
![arxiv：2501.18491v1 [cond-mat.mes-hall] 2025年1月30日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\59e3d56f8650598cb67a5f8f2d30cac6f719b565.webp)
arxiv：2501.18491v1 [cond-mat.mes-hall] 2025年1月30日
在这里，我们提出了一种镜面对称魔术角扭曲三层石墨烯的理论。通过具有远距离隧道矩阵元素的哈伯德模型来描述电子特性。通过求解平均场哈伯德模型获得电子性能。我们获得具有特征性平坦带和狄拉克锥体的带结构。在电荷中立性时，打开电子电子相互作用会导致金属至抗磁相变，其Hubbard相互作用强度比其他石墨烯多层小得多。我们分析了抗铁磁状态的固定性对六角硼氮化物封装引起的对称破裂的性能，以及由将狄拉克锥与平面带混合的电场的应用引起的镜像破坏。此外，我们探索了系统的拓扑特性，揭示了隐藏的量子几何形状。尽管平坦的频带为零，但在MoiréBrillouin区域上的多型浆果曲率分布表现出非平凡的结构。最后，我们提出了一种调整此量子几何形状的机制，提供了控制系统拓扑特性的途径。
基于生成对抗网络的中风电容耦合电阻抗断层扫描图像重建
摘要：本研究探讨了基于机器学习的中风图像重建在电容耦合电阻抗断层扫描中的潜力。研究了使用对抗神经网络 (cGAN) 重建的脑图像的质量。使用二维数值模拟生成监督网络训练所需的大数据。无撞击损伤和有撞击损伤的头部轴向横截面模型平均为 3 厘米厚的层，与传感电极的高度相对应。使用具有特征电参数的区域对中风进行建模，这些区域是灌注减少的组织。头部模型包括皮肤、颅骨、白质、灰质和脑脊液。在 16 电极电容式传感器模型中考虑了耦合电容。使用专用的 Matlab ECTsim 工具包来解决正向问题并模拟测量。使用数字生成的数据集训练条件生成对抗网络 (cGAN)，该数据集包含健康患者和出血性或缺血性中风患者的样本。验证表明，使用监督学习和 cGAN 获得的图像质量令人满意。当图像对应于中风患者时，可以从视觉上区分，出血性中风引起的变化最为明显。继续进行图像重建以测量物理幻影是合理的。