XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System和性
脂质纳米粒子的物理化学趋向性和亲和性部分靶向性相结合可增强器官靶向性
摘要：目前已出现两种将纳米粒子靶向特定器官和细胞类型的方法：亲和部分靶向和物理化学趋向性。在这里，我们直接比较和结合使用旨在靶向肺部的静脉 (IV) 脂质纳米粒子 (LNP)。我们利用 PECAM 抗体作为亲和部分，利用阳离子脂质作为物理化学趋向性。这些方法产生的肺摄取量几乎相同，但 aPECAM LNP 显示出更高的内皮特异性。结合这些靶向方法的 LNP 的肺摄取量比单独使用任何一种方法高 2 倍以上，并且显著增强了上皮摄取量。为了确定肺部吸收是否是因为肺部是静脉注射下游的第一个器官，我们比较了静脉注射和颈动脉内 (IA) 注射，发现 IA 联合靶向 LNP 在首过器官大脑中达到每克注射剂量的 35% (%ID/g)，是报道中最高的。因此，结合亲和部分和物理化学策略可提供单独任何一种靶向方法都无法实现的好处。关键词：肝外递送、物理化学、抗体介导、肺靶向、细胞类型表达
性别和性别差异和药物宣传
迄今为止，在科学界，“性别”和“性别”术语之间的混乱似乎不那么频繁。但是，在医学研究中，仍然很难确定男女之间的差异是否取决于性别，性别或两者的影响（Lapeyre-Mestre，2019年）。此外，性别和性别相互作用。世界卫生组织（WHO）将性别医学定义为对生物学的影响（由性别定义）以及社会经济，环境和文化（由性别差异定义）对人民健康或疾病状况的差异（世界卫生组织，世界卫生组织，2024年）。在过去的几十年中，性别医学的研究显着增加。特别是，药理学研究领域对性别的关注可以允许开发个性化疗法，该疗法旨在患者的中心性。这种方法代表了当今生物医学研究重点的创新视野之一。从这个角度来看，性别药理学研究了有效性和安全性药理学治疗的性别差异。它仔细考虑了可能影响药物反应的所有生理和非生理变量，以促进治疗的公平性和适当性。男女在药物反应上可能因性别相关的关键变量而有所不同，包括体重，身高，身体表面积，脂肪质量和等离子体体积，这又取决于其他相关因素，例如基因，激素和年龄（Mauvais-Jarvis等人，2021年）。这些参数会影响药代动力学和药效过程（Spoletini等，2012）。药效参数的分析比药代动力学参数更为复杂，因为它应该基于以下证明，即药物在两性中产生不同的药理作用。虽然性别是静态因素，但性别是与其他特征永久相互作用的动态和可修改过程。因此，对性别差异的研究更加困难（Lapeyre-Mestre，2019年）。因此，将女性视为男人的“变体”是一个遥远根源的文化问题，只有在近年来，全球意识才出现。尽管如此，在医疗保健管理和治疗疗法方面，男人和女人仍然被认为是独一无二的（极少数例外）。鉴于这些简短的考虑，我们需要一个新的策略大纲，以更好地研究两性药物的效率和安全性。因此，本文的目的是讨论应改进临床研究的关键要点，以提出性别和性别差异。
燃料电池成本和性能分析
•对专利文献的审查提出了FC模块和BOP的不同架构，但是，没有提及HDV和ORM FC堆栈之间的差异。•与OEM/BOP组件供应商进行讨论，建议HDV和ORM卡车之间的FC堆栈设计和操作条件相同，但是使用调整BOP组件，以确保堆栈经历相同的条件
基于Caffe的年龄和性别识别...
1人工智能和数据科学，1 IFET工程学院，Villupuram，India摘要：“性别和年龄检测”是基于计算机视觉的机器学习项目。 通过此数据科学项目，它基于CNN的实际应用，即卷积神经网络，该使用模型由“ Tal Hassner”和“ Gil Levi”培训的模型用于“ Adience”数据集。 随之而来的是，它使用了一些文件，例如 - 。 pb，frototxt，.pbtxt和.caffe模型文件。 这是一个非常实用的项目，您将创建一个模型，可以通过图像分析单个面部检测来检测任何人的年龄和性别。 因此，可以将这种性别分类归类为男人或女人。 此外，年龄可以分类为0-2/ 4-6/ 8-2/ 15-20/ 25-20/ 25-32/ 38-43/ 48-43/ 48-53/ 60-100。我们实现了年龄识别的性别识别和回归模型的分类模型，这将预测该项目所需的更好准确性。 年龄和性别识别技术利用各种方法，包括图像处理和机器学习算法，分析面部特征并确定一个人的年龄和性别。 虽然HTML（超文本标记语言）本身主要用于构建网页的内容，但年龄和性别识别的实现通常涉及HTML与其他技术（例如JavaScript和服务器端编程语言）的组合。 I.引言的一般年龄和性别识别代表计算机视觉和机器学习领域中的关键领域，彻底改变了我们如何与视觉数据进行交互和理解。1人工智能和数据科学，1 IFET工程学院，Villupuram，India摘要：“性别和年龄检测”是基于计算机视觉的机器学习项目。通过此数据科学项目，它基于CNN的实际应用，即卷积神经网络，该使用模型由“ Tal Hassner”和“ Gil Levi”培训的模型用于“ Adience”数据集。随之而来的是，它使用了一些文件，例如 - 。pb，frototxt，.pbtxt和.caffe模型文件。这是一个非常实用的项目，您将创建一个模型，可以通过图像分析单个面部检测来检测任何人的年龄和性别。因此，可以将这种性别分类归类为男人或女人。此外，年龄可以分类为0-2/ 4-6/ 8-2/ 15-20/ 25-20/ 25-32/ 38-43/ 48-43/ 48-53/ 60-100。我们实现了年龄识别的性别识别和回归模型的分类模型，这将预测该项目所需的更好准确性。年龄和性别识别技术利用各种方法，包括图像处理和机器学习算法，分析面部特征并确定一个人的年龄和性别。虽然HTML（超文本标记语言）本身主要用于构建网页的内容，但年龄和性别识别的实现通常涉及HTML与其他技术（例如JavaScript和服务器端编程语言）的组合。I.引言的一般年龄和性别识别代表计算机视觉和机器学习领域中的关键领域，彻底改变了我们如何与视觉数据进行交互和理解。这是一个抽象的概述，概述了HTML在年龄和性别识别的背景下的潜在用途：总而言之，HTML是在年龄和性别识别应用中开发直观且用户友好的接口的基石。它在构建内容，处理用户交互以及与后端服务的沟通方面的作用强调了其在为与这些创新技术互动的用户创造凝聚力和引人入胜的体验方面的重要性。此外，HTML支持将Web应用程序与外部服务联系起来的API（应用程序编程接口）的集成，从而可以在前端和后端组件之间进行无缝通信。关键字：数据科学，人工智能，机器学习，超文本标记语言，卷积神经网络，深度学习，深度神经网络，原型 - 预型文本文本，计算机视觉，数字python，闪电存储器映射数据库，应用程序编程，应用程序编程界面， - 层次数据格式， - 层次数据格式，caffe模块，分类，调节，调整，数据预定率，准确性，准确性，准确性，准确性，准确性。这些技术深入研究了人工智能的迷人领域，高级算法分析面部特征以推断重要的人口统计信息。年龄识别：年龄识别涉及使用机器学习模型来确定基于面部特征的个人年龄。这项技术不仅在于估计一个人的年代年龄，而且通常涉及将个人分类为预定义的年龄组或范围。随着时间的流逝，复杂的模式和面部特征的变化是这些模型的基础[1]。通常，使用卷积神经网络（CNN）从面部图像中提取复杂的细节，从而使系统能够辨别出与年龄相关的微妙提示，例如皱纹，皮肤纹理和面部轮廓。年龄识别的应用是多种多样的，从个性化内容建议到增强安全系统和特定年龄的营销策略。此外，识别系统可能会考虑到其他因素，例如头发颜色，风格和服装选择。机器学习模型在包含不同年龄段的大型数据集上进行了培训，从而使它们能够识别有助于准确年龄预测的模式和相关性。尽管该领域的进步发展，但年龄识别系统仍可能面临挑战，例如由于文化差异或个人修饰选择而导致外观变化。性别识别：计算机视觉中的性别识别是确定图像或视频中的人是男性还是女性。类似于年龄识别，性别识别在很大程度上取决于面部特征的分析。卷积神经网络播放中央
模拟的起始停机和催化剂层氧化还原对低温电解的降解和性能损失的影响
应力测试是开发出，该测试的重点是质子交换膜电解的阳极催化剂层降解，这是由于模拟的起步操作而引起的。ex exte测试表明，由于近表面还原和循环到高电位时，重复的氧化还原循环会加速催化剂溶解。相似的结果发生在原位，其中发现细胞动力学（> 70％），虹膜从阳极催化剂层迁移到膜中。但是，观察到其他过程，包括虹膜氧化的变化，较薄和更密集的催化剂层的形成以及从运输层迁移的铂。还发现了增加的界面弱化，通过增加催化剂层的接触电阻和分离部分，从而增加了欧姆和动力学损失。反复的水流关闭进一步加速性能损失，并增加界面和催化剂层内的撕裂和分层的频率。这些测试应用于几种商业催化剂，在其中观察到含有钌或高金属含量的催化剂的损失率更高。这些结果表明有必要了解如何发生操作停止，以确定损失机制的加速方式以及制定限制绩效损失的策略。©2024作者。由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。[doi：10.1149/1945-7111/ad2bea]这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可（CC by，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/）分发的开放式访问文章，如果原始工作适当地引用了原始作品，则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。
通过元启发式算法对能源管理策略进行微电网规模和性能优化的回顾
摘要。人们对气候变化和传统能源资源枯竭的担忧日益加剧，这导致人们迫切需要可持续和有弹性的能源解决方案。优化可再生能源的规模对于最大限度地提高其效率至关重要。与传统的单目标优化相比，多目标技术旨在实现能源成本和电力供应可靠性之间的权衡。由于这种需求，微电网 (MG) 已成为一种有前途的范例，允许本地化和分散式能源生产和分配。因此，随着电网继续产生大量高维和多样化的数据类型，传统的建模和优化技术表现出许多局限性。本综述研究了在混合可再生能源集成微电网的多目标能源优化背景下使用元启发式算法的情况。本文对微电网优化的各种元启发式算法进行了比较分析，模拟了自然现象，例如进化过程和群体动力学。根据案例研究的结果，可以得出结论，各种目标之间存在权衡，最终导致开发既有弹性又高效的微电网设计。通过审查可持续能源解决方案，并提倡微电网作为传统集中式电力系统的可行替代方案，审查促进了可持续能源解决方案的进步。
通过溶胶 - 凝胶和溶胶 - 凝胶涂层方法制备的杂种有机 - 无机材料用于生物医学使用：合成和性质的研究和合成综述
摘要：需要改善受试者的期望和生活质量，这些受试者受到禁用的病理影响，这些病理需要替换或再生组织或身体部分的再生，这加剧了能够整合并被身体组织耐受的创新性，绩效较高的材料的发展。具有这些特征的材料，即生物功能，生物安全性和生物相容性，被定义为生物材料。生产此类材料的众多方法之一是Sol -Gel技术。此过程主要用于在低温下，通过水解和多趋化反应在水醇溶液中制备陶瓷氧化物。这项研究基于特定类型的生物材料：有机 - 无机杂种。这项研究的目的是概述溶胶 - 凝胶技术的优势和缺点，并描述这些生物材料的制备，化学和生物学特征，使用以及未来的前景。尤其是，将植物药物用作混合材料的有机成分是该手稿的创新。植物提取物的生物学特性很多，因此，它们值得从科学界引起人们的极大关注。
生物学和人类的社会和性行为
我们将共同探索一种强大的，简约的，可普遍的人类进化论理论，显然成功地结合了自然和社会科学。这种理论观点已被称为“社会胁迫理论”。与以前的所有理论不同，社会胁迫理论为我们提供了一个完整的，可检验的图片，说明了人类如何以及为什么通过自然选择的过程才发展成为一种彻底的新动物。这种理论命令反过来又为人类生活的许多不同方面提供了意想不到的新见解。除其他外，我们将了解为什么除了其他动物的能力之外，我们还具有如此扩展和复杂的沟通（包括言语）；为什么人类能够将地球转变为我们已成为的主要物种？以及为什么我们以如此强大的道德意义来实现生活。这种方法还为我们提供了人类社会行为及其逻辑的理论。对我们行为的理解使我们深入了解了我们历史的细节，更重要的是我们目前的状况，包括我们目前面临的科学，经济，社会和政治问题。您准备加入下一代社区问题解决者。对自然选择对人类过去和现在的影响有了新的理解，这对人类未来的新颖力量赋予了新的力量。在概述中，本课程为成为人类的含义以及我们如何对我们共同的全球命运的命令提供了独特的见解。推荐课程预/共同条件：U3或U4（大三或高级）地位，以及以下一个：ANP 101，BIO 115，BIO 201，BIO 201，BIO 202或BIO 203
使用深度学习的对象检测以及年龄和性别估计：概述
Manju Arora博士，Sahil Sharma和Mohd。asif khan doi：https：//doi.org/10.33545/27076571.2024.v5.i1a.78摘要在这项研究工作中，我们探索了计算机视野，重点是创建强大而多功能的框架。我们的工作利用了围绕重要任务的深入学习，例如对象检测，年龄估计和性别估计。通过将蒙版R-CNN模型集成用于对象检测的模型和以估计年龄和性别估计的深面库，我们提出了一种超越一个目标边界的解决方案。我们的方法包括仔细的信息，然后再提高输入图像的质量，这证明了我们的模型效率。掩码R-CNN模型通过证明在图像中识别和查找对象的能力来提供对象检测的指导。这是下一个项目的基础，我们将使用Deep Face库将其变成年龄和性别估计。我们的测试结果不仅表明成功识别具有可靠分数的人，而且还表明了准确的年龄和性别预测。我们讨论了方法的复杂性，承认其优势，并直接解决了使用时出现的问题。关键字：Mask R-CNN，Resnet 50，FPN，深面引言深度学习和图像分析的结合为计算机视觉发展的革命铺平了道路。本文通过提供超越传统界限的全面方法，在对象检测，年龄估计和性别估计的交集中开始旅程。研究是我们工作的重要组成部分，构成了我们研究的基础。现在，计算机视觉的重要性在于它能够识别复杂的视觉信息并使其成为许多事物的基础。使用以其准确性和效率而闻名的标准R-CNN蒙版，我们准确地完成了识别和识别图像中对象的复杂过程。，但我们的才华不仅限于产品识别。我们知道人类状况并深入了解年龄和性别估计 - 了解发现数据的背景的重要性。我们的方法与深面库集成，这是一个有力的面部分析工具，并完成了对象检测阶段。这项研究不仅仅是仅解决问题；它将这些研究综合为连贯的框架。产品检测，年龄估计和性别估计的整合表明了我们方法的重要性。我们解决这些交互的框架突出了需要全面分析的现实情况的复杂性。当我们开始这项研究时，我们的目标很明确：为有关计算机视觉的持续辩论做出贡献，提供直接解决方案并在整个领域取得进展。尖端设计的这种组合反映了我们致力于推动视觉智能可能的界限。本介绍为进入整体框架奠定了舞台，其中人类难以预测的特征与现实世界的发现密切相关。通过这项工作，我们旨在扩大集成系统的能力，以促进计算机愿景，并促进进一步的创新，以追求更好的理解。
