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World File Search System地图集
拟南芥叶定量地图集：通过统一数据整合的细胞和亚细胞映射
需要进行定量分析和模型，以将植物的细胞组织与其新陈代谢联系起来。但是，定量数据通常散布在多个研究中，发现此类数据并将其转换为有用的信息是耗时的。因此，有必要集中可用数据并突出其余的知识差距。在这里，我们提出了一种逐步的方法，可以从各种信息源中手动提取定量数据，并统一数据格式。首先，对拟南芥叶的数据进行了整理，检查了一致性和正确性，并通过交叉检查来源进行策划。第二，通过应用计算规则将定量数据组合在一起。然后将它们集成到代表Arabidopsis参考叶的独特综合，参考，可重复使用的数据汇编中。该地图集包含在细胞和亚细胞水平的叶片中发现的15种细胞类型的指标。
地图集：一项对特发性肺纤维化中吸入吡非酮的1B期研究
，黄点表示地面玻璃； A和C来自基线CT。 B和D来自6个月的随访CT扫描。在基线时，整个肺中的 QLF得分为8.5％，在6个月的随访中为4.9％。 QLF量为基线时为258.2，在6个月的随访中为154.2。 左下叶中的QLF从23.7％（90.6）减少到10.6％（45.2）。QLF得分为8.5％，在6个月的随访中为4.9％。QLF量为基线时为258.2，在6个月的随访中为154.2。左下叶中的QLF从23.7％（90.6）减少到10.6％（45.2）。
土壤病毒的全球地图集揭示了未开发的生物多样性和潜在的生物地球化学1
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证未通过同行评审获得证明）是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本的版权持有人（本版本发布于2024年5月1日。; https：//doi.org/10.1101/2023.11.02.565391 doi：biorxiv Preprint
教育地图集中的军事历史
在我的分析中，我只研究了中学教育中的历史地图集，因为当时学生学习历史最多。此外，历史常识的基础是学生在中学教育中可以获得的。因此，历史地图集的重要性是其两倍。此外，在许多家庭中，由于多种原因（缺乏资金或对历史缺乏兴趣等），历史学校地图集是唯一现存和可用的历史地图集。因此，这是他们唯一可以找到与历史相关的任何内容的地图来源。军事历史的表示不是一个次要问题。所研究的三份国家地图集中的地图数量相当不同。（例如，匈牙利学生只有一卷 100 张地图的地图集，而波希米亚学生有四卷，其中两卷是世界地图，两卷是国家历史地图），每份地图集包含大约 70 张地图）。虽然所研究的三个国家的地图大小和数量不同，但主要特征和问题都是共同的。为了根据军事历史对地图进行分类，我建立了两个基本类别：
使用正/负面情绪Atlas
饮食中与健康个体积极和负面情绪相关的激活区域，从而创造了积极的情绪地图集（豌豆）和负面情绪地图集（NEA）。，我们使用这些地图集检查了抑郁症患者的神经影像变化，并根据机器学习评估了他们的诊断性能。结果：我们的发现表明，基于PEA和NEA的抑郁症患者的分类准确性超过0.70，与整个脑图相比，这是一种提高。此外，ALFF分析在NEA期间在八个功能簇中揭示了抑郁症患者与健康对照组之间的特殊差异，重点是左轴心，扣带回和上顶叶。在很重要的情况下，豌豆在15个簇中揭示了更明显的差异，其中涉及右fu型回，帕拉希帕克胶回和下顶叶下叶。结论：这些发现使情绪调节和抑郁症之间的复杂相互作用揭示了抑郁症患者的PEA和NEA的显着变化。这项研究增强了我们对抑郁症中情绪调节的理解，对诊断和治疗评估产生了影响。
联合-IHEDN和新闻评论的生存“国防
https://www.union-ihedn.org/横幅出现，单击页面，并向您保证访问：人类机器人机器人Atlas，由于AI（ZDNET韩国）（ZDNET韩国），将其限制（ZDNET'Shin Young-bin。07.02.2025）机器人技术服务中的人工智能？波士顿动力学使用加强学习来跨越盖子，以推动您的地图集机器人。波士顿动力学在其“地图集”人形机器人的开发方面迈出了新的一步。该公司已宣布与机器人和AI研究所（RAI）建立战略合作伙伴关系，以通过加强其双头机器人来整合学习。找到此链接的整篇文章：https：//www.zdnet.fr/actualites/atlas-lerebre-rebre-robot-humanoide-repousse-repousse-repousse-ses-limites-rimites-a-limites-a-lia-405937.htm
神经科学中的基于MR的大脑模板和地图集，用于光影投影断层扫描和光片荧光显微镜
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