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World File Search System十万
双螺旋硫醇烯/ ... div>的高分辨率3D打印
高分辨率3D打印在微观尺度上对聚合物材料的定制处理可轻松访问光学，微功能，组织工程和生命科学领域中的高级应用程序。然而，在数十万微米（例如封闭的微流体通道）中，封闭结构的3D打印仍然是一个挑战，因为通道结构通常被残留的固化树脂堵塞。基于渗入硫醇二烯和硫醇/环氧化学的双粘液系统在制造或注射模压的微型流体设备中以无粘合性键合为众所周知。在此，提出了自定义的微流体设备的制造的显微镜中的第一个高分辨率立体光刻3D打印。在第一个固化步骤中，通过高分辨率3D打印开放的微流体结构。连续地，微通道在热启动时通过无粘性干键密封，产生良好的控制结构，通道尺寸降至80μm。在键合之前，中间材料允许用生物素定制表面修饰，从而可以连续固定各种生物分子。密封芯片中显示了具有特定模式的DNA生物测定。所提出的工作铺平了朝着制造自定义的微流体设备的道路，用于大量特定的生物测定。
使用带有可变形天花板的微设备来探测3D细胞骨料内的刚度异质性
摘要机械生物学领域的最新进展已导致开发了表征单细胞或单层机械性能并将其链接到其功能行为的方法。但是，仍然需要建立三维（3D）多细胞聚集体的联系，从而更好地模拟组织功能。在这里，我们提出了一个平台，以在一个可变形的微设备中启动并观察许多此类骨料。该平台由在3D打印的模具上铸造的单个聚二甲基硅氧烷片组成，并粘合到载玻片或盖玻片上。它由一个包含细胞球体的腔室组成，该腔室与流体独立的空气腔相邻。控制这些空气腔中的气压会导致房间天花板的垂直位移。该设备可以在秒钟到小时的时间尺度上以静态或动态模式使用，并且位移幅度从几µm到几十万微米。此外，我们通过比较不同级别的压缩级别的球体的图像相关性与有限元仿真来展示如何使用压缩方案来获得单个共培养球体内刚度异质性的测量。将细胞的标记及其细胞骨架与图像相关方法结合使用，以将共培养球体的结构与其在不同位置的机械性能相关联。该设备与各种显微镜技术兼容，包括共聚焦显微镜，可用于观察聚集体内单细胞和邻域的位移和重排。现在可以使用完整的实验和成像平台来提供多尺度的测量，这些测量将单细胞行为与聚集体的全局机械响应联系起来。
通过冯·诺依曼瓶颈引导脑部通信
脉冲神经网络的通用模拟代码大部分时间都处于脉冲到达计算节点并需要传送到目标神经元的阶段。这些脉冲是在通信步骤之间的最后一个间隔内由分布在许多计算节点上的源神经元发出的，并且相对于其目标而言本质上是不规则的和无序的。为了找到这些目标，需要将脉冲发送到三维数据结构，并在途中决定目标线程和突触类型。随着网络规模的扩大，计算节点从越来越多的不同源神经元接收脉冲，直到极限情况下计算节点上的每个突触都有一个唯一的源。在这里，我们通过分析展示了这种稀疏性是如何在从十万到十亿个神经元的实际相关网络规模范围内出现的。通过分析生产代码，我们研究了算法更改的机会，以避免间接和分支。每个线程都承载着计算节点上相等份额的神经元。在原始算法中，所有线程都会搜索所有脉冲以挑选出相关的脉冲。随着网络规模的增加，命中率保持不变，但绝对拒绝次数会增加。我们的新替代算法将脉冲均匀地分配给线程，并立即根据目标线程和突触类型对它们进行并行排序。此后，每个线程仅完成向其自身神经元的脉冲部分的传递。无论线程数如何，所有脉冲都只被查看两次。新算法将脉冲传递中的指令数量减半，从而将模拟时间缩短了 40%。因此，脉冲传递是一个完全可并行的过程，具有单个同步点，因此非常适合多核系统。我们的分析表明，进一步的进展需要减少指令在访问内存时遇到的延迟。该研究为探索延迟隐藏方法（如软件流水线和软件诱导预取）奠定了基础。
改善3D印刷纳米软人造心脏和心脏瓣的疲劳寿命
摘要：在当前的工作中，设计，制造和测试了使用纳米复合材料和合成材料的新人造人类软心和人造心脏瓣膜的开发模型。检查了制造的机械人造心脏瓣膜，以确定每种类型的最佳使用寿命。通过在每个产生的值上使用瞬态重复并连续施加血压来模拟每个脉冲周期中自然心脏中发生的舒张期和收缩压，从而实现了疲劳寿命。获得的结果表明，实施了新一代软性人造心脏的3D打印作为永久替代品的替代品，以替代高成本可用的临时植入物机械心脏，该植入物可能会超过价格和数十万美元的价格，其工作寿命不超过五年。随着阀门运动部位运动的复杂性，使用不同材料和设计的生产人造阀获得的疲劳安全系数降低。在使用单向式扁平，简单运动的阀（如单叶型阀门）时，获得了最高速率，其中所有使用的材料都适合于生产此类阀门。达到了最高的安全系数（15）。使用高度柔韧性和强大的PSN4纳米复合材料来制造二尖瓣三叶叶阀（厚。= 1.0 mm）时，记录了最低速率。使用相同的类型和阀门时，此值降至0.99，但厚度等于0.5 mm。可以在这里注意到，唯一适合于这种人造阀类型的制造的是纳米复合材料聚醚酰亚胺/硅胶橡胶带有纳米二氧化硅（PSN4），而其他使用的材料失败了，因为疲劳因子值小于1。 div>。 div>。 div>。该材料的使用寿命约为9200 x 106周期，相当于大约290年，其次是SIBSTAR 103，默认年龄为209.6 x 106周期或9年。
基于人工智能的医疗器械EndoBRAIN的临床实施——监管……
我首先谈谈财务方面的挑战。 为了获得监管部门的批准，药品必须经过日本药品和医疗器械管理局（PMDA）的审查，并获得厚生劳动大臣的批准，这需要相当大的成本。 这笔不小的费用还不包括支付给PMDA的官方费用（从几十万日元到最高的200万日元不等）。 性能评估测试和临床试验所需的资金远远超过这个数额（比支付给PMDA的费用高出一个甚至两个数量级），因此参与AI研发的研究人员必须始终牢记这个数额。 具体来说，除了进行试验的实际成本外，还需要咨询费、数据中心费和分析费，以实现确保PMDA规定的质量所需的试验设计。 如果需要进行前瞻性随机对照试验，这个数量会更大，因此需要谨慎。 有时，可能有必要故意限制医疗设备的有效性，以避免严格的临床试验的要求。 不管怎样，如此庞大的资金量，一般的非医疗公司或者初创企业往往难以拿出来。 幸运的是，我们能够通过获得 AMED（医疗器械开发促进研究项目（2017-2019，首席研究员：Kudo Susumuhide））的竞争性研究资金来支付监管批准的费用。 具体而言，在AMED的支持下，自2017年起在多个机构（昭和大学、国立癌症中心医院、国立癌症中心东医院、静冈癌症中心和东京医科牙科大学）进行了性能评估测试，并在公共研究资金的支持下准备了药物批准申请所需的数据。 然而，获得此类公共研究资金并不常见，许多无法自行进行足够资本投入的公司（尤其是初创公司）可能需要从风险投资公司或银行获得药品测试和批准的资金。 除了财务上的挑战之外，由于这是内窥镜 AI 医疗设备的首次申请，我们必须与 PMDA 进行多次面对面的咨询，以确保药物顺利获得批准。
初步交流 神经网络与机器学习在图像识别中的应用 Dario GALIĆ*、Zvezdan STOJANOVIĆ、Elvir ČAJIĆ
初步交流 神经网络和机器学习在图像识别中的应用 Dario GALIĆ*、Zvezdan STOJANOVIĆ、Elvir ČAJIĆ 摘要：人工神经网络在各个领域都有广泛的应用，包括复杂的机器人技术、计算机视觉和分类任务。它们旨在模仿人类大脑高度复杂、非线性和并行的计算能力。就像大脑中的神经元一样，人工神经网络可以组织起来执行快速而具体的计算，例如感知和运动控制。从生物神经网络的行为及其学习和自适应能力中汲取灵感，这些技术对应物已被开发出来以模拟生物系统的特性。本文主要集中在两个领域。首先，它探索了使用人工神经网络对健康个体进行图像识别的近似方法。其次，它研究了与影响全球人口的常见肾脏疾病相关的肾脏疾病的识别。具体来说，本文研究了多囊肾病、肾囊肿和肾癌。最终目标是利用机器学习算法通过分析各种样本来帮助诊断肾脏疾病。 关键词：图像识别；医学诊断；神经网络 1 引言 神经网络的灵感来源于信息处理的生物过程，特别是神经系统中观察到的过程，其中基本单位是神经元或神经细胞（如图 1 所示）。神经元是神经组织（包括大脑）的基本功能组成部分。它由细胞体（也称为胞体）组成，细胞核就藏在细胞体里。从细胞体延伸出来的是无数的纤维，称为树突，在细胞周围形成复杂的网络状结构，还有一条细长的纤维，称为轴突。轴突可以延伸很长的距离，通常可达一厘米，在极端情况下甚至可以达到一米。此外，轴突分支成结构和子结构，与其他神经元的树突和细胞体建立连接。神经元之间的这些互连连接点称为突触 [1]。每个神经元都会与其他神经元形成突触，突触的数量从几十到几十万不等。一般来说，当神经元处于静止状态时，它会接收通过树突从其他神经元传输的电化学脉冲形式的信号。
RE：HF9FromdFrec-明尼苏达州众议院 人类服务财务和政策委员会的权限 明尼苏达州公开会议法 风向氢氨飞行项目 H.F. 9主席Swedzinski和委员会成员 明尼苏达州温室气体排放的摘要 WLSSD H.F. 4177-明尼苏达州众议院 联邦基础设施基金（IIJA，IRA，芯片）更新 Menaandawiwe健康校园 Wright技术中心资本设施项目概述 建议包含铅的产品，镉... 什么是项目回声*？ - 明尼苏达州众议院 MNDOT计划文件摘要 战略设施计划，代理概述和2025年州长的预算建议 房屋气候和能源财务委员会房屋文件9 在商业周期中平衡预算是一种明智的策略 MN350 HF 9证词 - 明尼苏达州众议院 国家成本（储蓄） - 明尼苏达州众议院 Centerpoint Energy的创新计划 Amara的定律是常识： 2025年2月10日明尼苏达州立法机关主题：HF 9，第2节 - 碳捕获和封存国家政策亲爱的众议院能量成员
RE：HF9，2025年2月9日，Swedzinski主席和众议院能源，金融和政策委员会成员，DFL环境核心小组自2015年以来一直是DFL的社区核心小组。我们的使命是教育和动员明尼苏达州的公民解决气候危机，并保护，保存和恢复自然环境。我们写了反对HF 9的文章，我们认为这将不利于我们国家成功过渡到碳自由能的努力。HF 9急剧削弱了明尼苏达州的2040年100％无碳法律。第2节中的规定使电力公司无法通过提高费率反复遵守标准再遵守该标准的需求变得太容易了。公共公用事业委员会已经能够根据Minn Stat下延迟实施。216b.1691 subd。2b。简单地说，我们没有另外3，6年或更长时间来减少排放以防止最严重的气候影响。我们有达到2040年100％无碳目标的技术。缺少的只是政治意愿。HR9提高了长期以来对新的核电的暂停。明尼苏达州不需要我们也不可能负担新的核电站。我们具有丰富的风能和太阳能电位，当与智能电网，高效率传输线和存储空间合作时，可提供较低的成本能量。其他州的核项目已被证明花费的时间太长，无法以太阳能和风能高得多的成本允许和建造。HR9防止未使用的退休发电厂被拆除。我们没有生产核反应堆所需的燃料，也没有在数十万年前安全地存储废物的地方。这阻碍了利用土地清洁可再生能源的巨大机会。考虑明尼苏达州贝克尔的退休舍科工厂的现场发生了什么。该地点正在建设的大型太阳能项目预计将为他们的经济贡献约2.4亿美元。此外，这些基于化石燃料的发电厂经常被放置在不成比例地应对这些行动附近生活的影响的地区。居民应该看到这些地点是净化和重新利用的，以实现有益用途。HR9有利于昂贵的，效率低下的碳捕获和固存。不需要将这种做法作为优先方法，实际上可能与其他将为明尼苏达州带来好处的解决方案使用。减少昂贵的化石燃料的使用是我们环境和健康的双赢。真诚的，DFLEC执行委员会dflenvironmentalcaucus@gmail.com dflenvironment.org
大脑神经影像上下文任务的机器学习
人类神经科学使用磁共振成像（MRI）来了解大脑的结构和功能并表征某些神经系统和精神疾病。最近已经建立了大型成像队列，其中包括一千个（人类连接项目，Abide，Adni，Imagen，Eu-Aims，1000brains，abcd），向十万个人（Enigma Consortium，UK BiobAbank）。这种同类群是研究流行病学研究（UK Biobank）中许多脑部病理（精神病，成瘾，神经退行性疾病）或危险因素的影响所必需的。相应的数据通常可公开可用。除了这些大型研究外，还获得了较小的数据集，并且在认知神经科学的背景下，越来越频繁地公开（https://openneuro.org）。所有这些研究的数据分析需要医学图像处理工具，而且越来越多的统计分析和学习工具。大脑成像社区已经开发了标准，即大脑成像数据结构（BIDS）（1），以组织数据并促进大规模的统计分析。在此框架中，思维对神经影像学中的统计学习产生了许多贡献，对监督学习，基于模拟的推论和协方差模型估计的兴趣非常兴趣。这些贡献的一部分是通过NiLearn库（http://nilearn.github.io）传播的（2）。niLearn是神经科学生态系统中的关键开源库，它依赖于科学的Python stack（Numpy，Scikit-Learn，Matplotlib）。它非常成功（PYPI上下载50 K）。Nilearn由来自几个国家的许多人贡献，请参见https://github.com/nilearn/nilearn/graphs/contributors。它遵循软件开发方面的最佳实践（详尽的自动化测试，CI，完整的API文档以及叙事文档，API同质性，合理的依赖性，有关技术选择的公开讨论等）该开发由Coredev团队管理，有9个每月开会的成员。开发人员社区非常活跃，因为它在神经频道（Neurostars）等公共渠道上提供了反馈，在GitHub界面上打开问题并提取请求。最后，Mind正在将大量资源投资于临床合作。Specifically, Mind is engaged in a collaborative initiative with the Assistance Publique - Hopitaux de Paris (AP-HP), Institut Pasteur, Sainte Anne, Stanford University and Neurospin, to address clinical scenarios such as brain tumor surgeries, analysis of stroke-induced lesions ( 3 ; 4 ), understand the relationship between brain structure and cognition, or the use of ultra-high field MRI.
根据弗吉尼亚宪法第6条第6条，我否决了第698号法案/参议院第448号法案，建立了创建RETA
根据《弗吉尼亚州宪法》第V条第6条第6条第1条第1条法案/参议院第1条法案，该法案规定提高弗吉尼亚州的最低工资。工资和工资的自由市场有效。它动态运作，响应各种经济状况和区域差异的细微差别。这种工资授权会危及市场自由和经济竞争力。即使没有我的签名，现行法律也要求英联邦的最低工资提高，从2024年10月开始，劳动和工业专员认证，将其索引为所有城市消费者的消费者价格指数。这种方法是可取的，可以响应经济条件来随着时间的推移而调整工资。相比之下，拟议的授权将损害弗吉尼亚的经济进步。每小时15美元的工资授权可能不会影响北弗吉尼亚州，在这种情况下，经济状况会产生更高的生活成本，但是这种方法对弗吉尼亚州其他地区的小型企业（尤其是在西南部和南边）有害。一定程度的全部任务忽略了巨大的经济和地理差异，并破坏了适应区域生活成本差异和市场动态的能力。该提案是所有员工的起始工资的任意，强制性的25％。与确保更高的薪酬相反，如此大幅度的增长将提高业务成本。在响应中，企业将提高价格，创造更多的通货膨胀并实施雇用冻结和裁员，最终伤害了该提议寻求协助的工人。因此，我否决了这项法案。该提案还损害了弗吉尼亚州的经济竞争力。邻国降低了业务成本并鼓励投资，导致经济繁荣。在2012年至2021年期间，超过十万居民的净迁移主要到北卡罗来纳州，田纳西州，德克萨斯州和乔治亚州等州，其中一个都没有工资要求。与支持者的主张相反，该提议不太可能吸引英联邦的工作。弗吉尼亚州的人口下降到最低工资较低的州，同时从最低工资较高的州获得人口。，而不是采用弗吉尼亚州东北部经济停滞和持续的财政困扰的国家的失败经济政策，而应效法各州优先考虑税收减免和有效的政府。成功的国家认识到政府不需要设定劳动力价格；相反，他们优先建立有利于工资增长的经济环境。英联邦应采用这种方法，减少税收，减少法规，改革劳动力计划以及投资公共教育。允许自由市场运营是通往可持续经济增长和繁荣的唯一可靠的长期途径。
什么是人工智能 (AI) 评分？DRC 使用...
什么是人工智能 (AI) 评分？DRC 使用专门的专有软件来自动化开放式项目答案的评分过程（即“AI 评分”）。该技术用于对 ELA 测试中学生的简短写作任务答案进行评分。DRC 的 AI 评分引擎已用于对数十万名学生的答案进行评分，具有很高的可靠性和准确性。AI 评分有多准确？DRC 的 AI 评分引擎使用人工裁定的数据进行训练，有助于确保高水平的准确性。在最近的独立研究中，AI 分数达到或超过了人类的可靠性。DRC 的 AI 评分引擎结果与比较专家人类评分员之间的一致性研究相称。由于引擎被训练成像人类评分员一样“思考”，因此其准确性由训练中使用的高质量数据驱动。此外，AI 评分在评分者内部信度方面提供了完美的可靠性，因为它永远不会疲劳，并且每次都以相同的方式对给定的写作样本进行评分。简而言之，与传统的人工评分相比，DRC 的 AI 评分引擎非常准确。人工智能模型是如何构建的？DRC 的人工智能评分引擎利用自然语言处理来分析学生答案的语义内容、语法、句法、词汇和其他几十种详细描述。这些分析产生了量化的答案质量指标，这些指标由统计模型处理后产生预测分数。对试题评分标准、人工评分训练材料、测距数据和示例试题答案也进行了类似的分析。所有材料都结合了数千个学生答案示例，这些示例已由专家评分员独立评分两次。这些数据用于训练模型，以高精度区分不同级别的答案质量。进行了详细的测量以确保人工评分和人工智能评分分布之间的一致性，包括在每个可能的得分点分别计算召回率和准确率。人工智能还能识别“警告试卷”吗？DRC 的人工智能评分引擎内置了各种算法，用于评估学生答案的“可评分性”并分析其中可能包含的任何令人不安的内容（通常称为“警告试卷”）。 DRC 的 AI 评分引擎会标记那些缺乏适当开发、缺乏足够内容来评分或使用不受支持的语言编写的答案。还会识别包含不当语言或代表恶意完成测试的警报试卷。无法有效评分的答案将被标记为由专家评分员进一步审查，并发送到 DRC 的绩效评估手动评分系统。