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World File Search System双模式
多功能光声/荧光双模式......
个性化医疗是解决癌症精准诊断和有效治疗挑战的关键技术[1]，比单一的诊断或治疗方法更具优势。癌症诊疗在患者分层和个性化医疗以及实时监测纳米药物治疗过程方面显示出巨大潜力，从而提供有关纳米药物治疗效果的反馈。[2]诊疗系统的诊断功能提供有关生物体内肿瘤位置和大小的信息，而治疗功能则侧重于药物的抗肿瘤作用。[3]此外，分子成像是医学成像中最先进的技术，涉及肿瘤诊断、精准药物开发等领域。[4]在各种技术中，光声 (PA) 成像提供厘米级深成像深度，而荧光 (FL) 成像具有具有出色分辨率和灵敏度的优势；因此受到了广泛关注。PA 成像具有低灵敏度，而 FL 成像缺乏空间分辨率；因此，两者各有优缺点，具有互补的优势。
双模式触觉反馈通过虚拟EMG控制的抓地力
摘要 - 使用肌电假体的高级肢体差异的个人缺乏进行日常生活的灵活活动所需的触觉感官信息。虽然大量研究重点是恢复这种触觉信息，但这些方法通常依赖于单模性反馈方案，这些反馈方案对于中枢神经系统采用的前馈和反馈控制策略不足。多模式反馈方法一直在几个应用领域引起人们的注意，但是，肌电假体的实用性尚不清楚。在这项研究中，我们通过脆弱的对象和可变的负载力在虚拟EMG控制的抓握和固定任务中提出了双模式触觉反馈的实用性。我们招募了n = 20名没有肢体差异的参与者，可以在四个条件下执行任务：无反馈，振动起步滑动，握把力的反馈以及双（振动 +挤压）的反馈反馈和抓地力的反馈。的结果表明，接收任何触觉反馈胜于任何触觉反馈要好，但是，双重模式反馈在防止对象破裂或掉落的方面远优于任何一种单模式反馈方法。用双模式反馈的控制也比任何一种单模式反馈方法都更加直观。
双模式900 MHz DQPSK 6.25 Mbps和
J. Rosenthal，A。Sharma，E。Kampianakis，M.S。 Reynolds，“ 25 Mbps，12.4 PJ/BIT反向散射数据上行链路上链路上链路上链路，” IEEE Trans。 生物医学电路和系统，2019年。 J. Rosenthal和M.S. Reynolds，“ 1.0 Mbps 198 PJ/BIT蓝牙低能（BLE）兼容单个边界后斜线升级，用于NeuroDisc Brain-Computer界面，“ IEEE EEEE TRANS。 微波理论与技术，2019年。J. Rosenthal，A。Sharma，E。Kampianakis，M.S。Reynolds，“ 25 Mbps，12.4 PJ/BIT反向散射数据上行链路上链路上链路上链路，” IEEE Trans。生物医学电路和系统，2019年。J. Rosenthal和M.S. Reynolds，“ 1.0 Mbps 198 PJ/BIT蓝牙低能（BLE）兼容单个边界后斜线升级，用于NeuroDisc Brain-Computer界面，“ IEEE EEEE TRANS。 微波理论与技术，2019年。J. Rosenthal和M.S.Reynolds，“ 1.0 Mbps 198 PJ/BIT蓝牙低能（BLE）兼容单个边界后斜线升级，用于NeuroDisc Brain-Computer界面，“ IEEE EEEE TRANS。微波理论与技术，2019年。
双模式可再生混合能源优化分析...
摘要：全球变暖威胁不断升级，迫使人们转向清洁能源生产，而可再生能源正成为可持续发电的有希望的解决方案。然而，可再生能源固有的间歇性要求混合系统保持可靠的电力。本综述探讨了双模式可再生混合动力系统的优化，该系统在并网和自主模式下运行，以应对电力稳定性挑战。通过分析最先进的方法，包括控制算法、架构规模和能源管理策略方面的进步，这项工作确定了提高系统效率和成本效益的方法。主要发现表明，优化的双模式系统可提高功率一致性和运行弹性。本综述最后概述了未来研究的路线图，强调了集成技术、环境评估和监管合作方面的创新是最大限度地发挥双模式系统在实现全球能源可持续性目标方面影响的关键步骤。
binning符合分类法：使用双模式变异自动编码器
研究微生物组的常见程序是将测序的28个重叠群固定到元基因组组装的基因组中。当前，使用共同含量和基于序列的30个基序（例如四核苷酸频率）是Metagenome 31 binning的最先进的基于共同学习和序列的基于深度学习的方法。从基于对齐的分类得出的分类标签尚未被广泛使用。在这里，我们提出了一种基于半监督的双模式变异自动编码器的元基因组包装工具33，结合了Tetranu-34克利托德频率，与CONTIG共浸没量与CONTIG注释与任何分类分类级的35个分类级返回了35个。taxvamb在CAMI2 Human Microbiome数据集上的所有其他36个BINNER都优于所有其他36个Binner，平均返回40％37个接近完整的组件比下一个最佳BINNER。在实际的长阅读38个数据集上，税收vamb平均恢复了13％的接近完整垃圾箱和14％的39种。在单样本设置中使用时，平均退税量比VAMB高40 83％。taxvamb垃圾箱不完整的基因组比任何其他工具都要好41个，返回255％的高质量垃圾箱42不完整的基因组比下一个最好的binner。我们的方法具有43个研究和工业应用以及方法论新颖性，可以将44个可以通过半监视的多模式45个数据集转化为其他生物学问题。46
人工智能驱动的学生支持服务尼日利亚双模式大学
开放和远程学习ODL是作为满足全球社会教育需求的一种手段（Jimoh，2013）。这种通过教育接触每个人的追求导致了许多不同的方法仍然归类为远程学习（联合国教科文组织，2002年）。远程学习被认为是一种主要的方法，可以促进并增强对教师和其他工人之间的进一步教育的渴望。结果，由于其灵活性和吸引尼日利亚各种各样的学习者的能力，开放和远程学习（ODL）已获得了知名度。实际上，尼日利亚的开放和远程学习早于尼日利亚的独立性，因为1950年代至60年代的许多尼日利亚人通过通讯研究进行了基础教育（EKE，2019年）。尼日利亚人寻求进入英国大学和机构的通讯学院，其他一些人获得了录取，并注册为伦敦大学和剑桥大学普通和高级水平的一般教育证书（GCE）的外部候选人。这些计划在一次热蛋糕中，尼日利亚人称之为最佳的脑部craig，并成为改善尼日利亚和大多数非洲国家的教育进步的工具。
双模式智能鞋，用于偏瘫患者的定量评估“下肢”肌肉力量
摘要 - 中风会导致患者下肢和偏瘫的运动能力受损。准确评估下肢运动能力对于诊断和康复很重要。可以数字化此类评估，以便可以避免任何时间和主观性来追溯每个测试，我们测试如何将配备压力敏感鞋垫和惯性测量单元配备的双模式智能鞋用于此目的。设计了5m步行测试协议，包括左和右转弯。数据是从23名患者和17名健康受试者中收集的。对于下肢的运动能力，两名医生观察到了测试，并使用五个分级的医学研究委员会进行肌肉检查评估。同一患者的两个医生得分的平均值被用作地面真相。使用我们开发的功能集，在对患者和健康受试者进行分类时可以达到100％的精度。使用我们的功能集和回归方法实现了患者的肌肉强度，平均绝对误差为0.143，最大误差为0.395，比每个医生的得分更接近地面真实（平均绝对误差：0.217：最大误差：最大误差：0.5）。因此，我们验证了使用此类智能鞋的可能性，可以客观，准确地评估中风患者的下肢肌肉强度。索引术语 - 中途，机器学习，智能鞋，下肢的肌肉力量
零量子电路的不可区分混淆及应用
虽然第一个假设是标准的，第二个假设在某种程度上似乎是必要的，但双模式 CVQC 是我们在本文中引入的非标准密码构建块。粗略地说，如果存在一个标准模式，其中方案是正确的，以及一个模拟模式，其中不存在任何接受证明（尽管在此模式下，方案对于是的实例可能不一定正确），则 CVQC 协议是双模式的。即使给定验证密钥，这些模式也必须在计算上无法区分。实际上，我们不知道任何满足此双模式属性的 CVQC 构造，因此我们将该属性放宽为“陷门”变体，其中存在一个满足双模式属性的陷门设置算法（在计算上与原始算法无法区分）。我们证明这种放松足以构建量子零 iO（以及经典电路的 LWE 和后量子 iO），并提出一种陷门双模 CVQC 的构造，可以防止量子随机预言模型 (QROM) 中的带错学习 (LWE) 问题。
零量子电路的不可区分混淆及应用
虽然第一个假设是标准的，第二个假设在某种程度上似乎是必要的，但双模式 CVQC 是我们在本文中引入的非标准加密构建块。粗略地说，如果存在一个标准模式，其中方案是正确的，以及一个模拟模式，其中不存在任何接受无实例的证明（尽管在此模式下，方案对于是实例可能不一定正确），则 CVQC 协议是双模式的。即使给定验证密钥，这些模式也必须在计算上无法区分。实际上，我们不知道任何满足此双模式属性的 CVQC 构造，因此我们将该属性放宽为“陷门”变体，其中存在一个满足双模式属性的陷门设置算法（在计算上与原始算法无法区分）。我们表明，这种放宽足以构建量子零 iO（以及经典电路的 LWE 和后量子 iO）。为了确定该构建块的可行性，我们提出了一种安全的陷门双模 CVQC 构造，假设量子随机预言模型 (QROM) 中的带错误学习 (LWE) 问题的难度。
加州交通局零排放战略
‒ 储能混合动力。主动力装置与车载储能相结合（例如氢燃料电池和电池） ‒ 双模式。由路边基础设施和车载发电提供电力（例如 OCS 电力和柴油、OCS 电力和氢燃料电池） ‒ 氢气 (H 2 ) 和电池能够显著降低能耗，同时实现零排放目标。 ‒ 氢气和双模式功能能够利用现有的 OCS 基础设施。