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摘要 本综述介绍了 DNA 微阵列技术及其应用的最新进展。介绍了多种 DNA 微阵列或 DNA 芯片设备和系统，以及它们的制造方法和用途。这包括用于高通量筛选应用的高密度微阵列和用于各种诊断应用的低密度微阵列。所综述的微阵列制造方法包括各种喷墨和微喷射沉积或点样技术和工艺、原位或芯片上光刻寡核苷酸合成工艺以及电子 DNA 探针寻址工艺。所综述的 DNA 微阵列杂交应用包括基因表达分析和点突变、单核苷酸多态性 (SNP) 和短串联重复序列 (STR) 基因分型的重要领域。除了许多分子生物学和基因组学研究用途外，本综述还涵盖了微阵列设备和系统在药物基因组学研究和药物发现、传染病和遗传病和癌症诊断以及法医和遗传鉴定方面的应用。此外，还回顾了正在开发并应用于蛋白质组学和细胞分析新领域的微阵列技术。
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应用程序的机器学习
在本文中，我们处理了准确，自动检测一般图像的方向的问题，例如，假日快照。检测图像方向对于人类来说是一件容易的事，但在数字照片的处理和管理过程中可能是一项漫长而乏味的活动。在设计系统以正确的方向显示图像的系统设计中已经进行了几次尝试，但是，这仍然是一个开放的问题。在这项工作中，我们利用深度学习的力量提出了一种转移学习方法，该方法将预训练的卷积神经网络调整为此分类任务。我们创建了通过随机更改给定网络的所有激活层中的激活功能设计的不同卷积神经网络模型的合奏。以及几个已知的激活函数，我们还将新颖的软学习激活函数包括在“随机集”中。我们由此产生的合奏已在从四个不同的公共数据集中拍摄的45,000多张图像上进行了广泛的评估，显示出与其他最新方法相对于其他最新方法的显着性能改善。所有用于此工作的源代码均可在https://github.com/lorisnanni/上免费获得。
SpaceStation 应用程序：教育电视 AR 应用程序的设计和评估
Netflix、Disney Plus 和 YouTube [ 18 ] 等服务，让老牌电视网络面临留住观众的压力。流媒体服务不仅在娱乐（即电影和连续剧）方面存在竞争，在教育形式（即纪录片、科学节目）方面也存在竞争。这种所谓的教育娱乐（Edutainment）内容旨在娱乐、吸引人并支持长期学习 [ 33 ]，仍然是德国电视台播放的常见形式。然而，在线平台正在稳步增长并吸引越来越多的观众。例如，TED 平台提供有关技术、娱乐和设计的简短而有力的演讲视频，在成立仅六年后，2012 年每天的观看次数就达到了 150 万次 [ 3 ]。此外，YouTube 的教育和学习视频在 2019 年最受欢迎的视频类型中排名“前 15 名”[ 17 ]，表明人们对此类格式的兴趣。意识到这一领域日益激烈的竞争，德国广播公司为 YouTube、Instagram、Snapchat 和 TikTok 等其他平台创建了教育娱乐内容（参见[ 8 , 23 ]）。未来，他们旨在将这些格式与传统节目结合在一起，并着眼于：如何将新技术融入正在播出的电视节目中，使其更具吸引力和互动性？一种可能的方法是使用更具交互性的技术（例如增强现实 (AR) 应用程序）来扩展可用内容。AR 可以设计为现有程序的补充，并且已显示出其娱乐性（例如，在著名的手机游戏 Pokemon Go 1 中）和教育性。AR 之前已应用于课堂和更广泛的学校环境 [ 1 ]，除其他外，它还显示出对学习者的积极性产生积极影响，并有潜力丰富学习体验 [ 2 , 25 ]。对于电视的使用情况，AR 可以扩展以前被动的媒体消费，提供与内容进行主动互动的机会 - 促进参与度，并希望从长远来看，增加对寓教于乐内容的保留。研究开始探索电视应用的 AR 交互概念（参见[ 26 , 30 ]）。然而，之前的研究尚未探索教育电视中 AR 的挑战和机遇，也没有调查观众与内容的主动互动。
SpaceStation 应用程序：教育电视 AR 应用程序的设计和评估
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