“我们的传感器就像呼吸的高度准确的麦克风,”曼彻斯特大学研究员Cinzia Casiraghi教授说。“它可以在气流中最微小的变化,从而为个人提供有价值的生理信息,例如,与他们的心脏,神经和肺部状况以及某些类型的疾病有关。”
摘要。增强现实和虚拟现实(AR/VR)系统包含几个不同的传感器,包括用于手势认可的图像传感器,头姿势跟踪和瞳孔/眼睛跟踪。所有这些传感器的数据必须由主机处理器实时处理。对于未来的AR/VR系统,需要新的传感技术来满足功耗和性能的需求。当前的学生进行分辨率约300x300像素及以上的图像进行。因此,深神经网络(DNN)需要主机平台,这些平台能够通过此类输入分辨率计算DNN来实时处理它们。在这项工作中,将瞳孔检测的图像分辨率优化为100x100像素的分辨率。引入了一个微小的学生检测神经网络,可以使用ARM Cortex-M55和嵌入式机器学习(ML)Proces-sor Arm Ethos-U55处理,其性能为每秒189帧(FPS),并且检测率很高。这允许减少图像传感器和主机之间的通信功耗,以获取未来的AR/VR设备。
图 1 : AI 带来 OA 功能的重构 ......................................................................................... 3 图 2 :微软发布 Copilot .................................................................................................. 3 图 3 :百度“如流” ........................................................................................................ 3 图 4 : Copilot 根据要求起草邮件 .................................................................................... 4 图 5 : Copilot 提炼邮件内容 ........................................................................................... 4 图 6 : Copilot 对会议内容进行总结并支持提问 .............................................................. 5 图 7 : Copilot 支持会议内容的实时总结和提问 .............................................................. 5 图 8 : Copilot 对客户关注的领域进行扫描 ..................................................................... 5 图 9 : Copilot 根据销售资料提供竞品分析建议 .............................................................. 5 图 10 : Copilot 整理各类资料协作对工作内容进行梳理 ................................................. 6 图 11 : Copilot 为接下来的会议准备相关资料 ................................................................ 6 图 12 :泛微智能办公平台框架图 .................................................................................... 7 图 13 :泛微智能办公平台前端技术 ................................................................................ 7 图 14 :泛微小 e 助手查询业绩 ....................................................................................... 7 图 15 :泛微小 e 助手智能填单 ....................................................................................... 7 图 16 :小致语音助手技术框架 ........................................................................................ 8 图 17 :小致语音助手使用示例 ........................................................................................ 8
这就是特征优化如此至关重要的原因。添加的外围设备与设备的模具和成本的大小直接相关。未利用的功能可能浪费了空间和金钱,并降低了空间约束设计的效率。了解市场的真实需求可能会导致成本和尺寸竞争力的嵌入式解决方案。例如,MSPM0C1104 8球WCSP不仅很小,而且具有许多集成的功能和组件。在1.38毫米2个软件包中,它提供了16kb的闪存,一个带有三个通道和三个计时器的12位ADC。工程师可以使用MSPM0C1104等设备来优化每平方毫米的功能数量,从而可以在设计方面做更多的空间。
摘要:铯134和-137在核事故期间普遍存在,长期寿命,可射线毒性污染物释放到环境中。在福岛daiichi核事故期间,大量不溶性,可呼吸CS的微粒(CSMP)释放到环境中。对环境样品中CSMP的监测对于了解核事故的影响至关重要。用于筛选CSMP的当前检测方法(磷光筛查放射自显影)慢效。我们提出了一种改进的方法:使用平行电离乘数气态检测器的实时放射自显影术。该技术允许对放射性的空间解决测量值,同时从空间异质样品中提供光谱数据,一种潜在的级别变化技术,可用于核事故后用于法医分析。使用我们的检测器配置,可检测到CSMP的最小可检测活动足够低。此外,对于环境样品,样品厚度不会对检测器信号质量造成不利影响。检测器可以测量和解决相距≥465μm的单个放射性颗粒。实时放射自显影是放射性颗粒检测的有前途的工具。
Camille Houdelet、Eva Blondeau-Bidet、Mathilde Estevez-Villar、Xavier Mialhe、Sophie Hermet 等人。指示欧洲海鲈 (Dicentrarchus labrax) 性别和压力的循环微小 RNA:寻找新的生物标志物。海洋生物技术,2023 年,25 (5),第 749-762 页。�10.1007/s10126-023-10237-0�。�hal-04204152�
简介:肠道微生物群 (GM) 是 GM 健康的重要介质,已被确定为多种疾病的起源,因为它会影响中枢神经系统中的细胞信号传导和 T 细胞受体通路。多种 microRNA 通过 GM 干预参与信号网络。GM 和 miRNA 之间的相互作用在血管功能障碍中起着至关重要的作用。GM 可以代谢左旋肉碱、胆碱和磷脂酰胆碱,并产生与动脉粥样硬化过程相关的血管毒性代谢物,如三甲胺-N氧化物 (TMAO)。营养学和饮食疗法代表了重要的策略,尤其是使用植物来源的 miRNA 来修改 GM。目标:进行系统综述,以强调肠道微生物群和 microRNA 在心血管疾病事件中的主要作用。方法:本研究遵循简明的系统综述模型 (PRISMA)。文献检索过程于 2023 年 3 月至 5 月进行,基于 Scopus、PubMed、Science Direct、Scielo 和 Google Scholar 开发,使用 2002 年至 2022 年的科学文章。根据 GRADE 工具,证据质量低下归因于病例报告、社论和简短交流。根据 Cochrane 工具分析了偏倚风险。结果和结论:共发现 126 项研究进行合格性分析,然后从 64 项研究中选出 42 项进行本系统评价。根据 GRADE 工具,大多数研究的结果显示同质性,X 2 =88.7%>50%。结论是肠道微生物群可能受饮食、遗传和环境的影响
通常很难使用这些指标选择好的胚胎。因此,有必要阐明异常染色体分离的原因并防止异常胚胎的形成。迄今为止,为了研究异常分离的染色体和微核,已经进行了分析,包括使用一个受精卵的一个细胞对基因进行全面分析,以及对用福尔马林固定的受精卵的染色体观察的荧光观察。但是,由于综合细胞基因表达分析无法区分正常和异常的染色体,并且通过荧光观察观察异常的染色体仅允许分析一部分异常染色体,因此无法详细检查异常染色体。因此,在这项研究中,我们开发了一项技术,可以从染色体异常的小鼠2细胞阶段中去除微核,而无需杀死胚胎,并试图分析遗传切除的微核。
* 通信地址:POBox:16635-148,干细胞和发育生物学系,细胞科学研究中心,鲁瓦扬干细胞生物学和技术研究所,ACECR,伊朗德黑兰 电子邮件:m.ebrahimi@royan-rc.ac.ir 收稿日期:2019 年 12 月 9 日,接受日期:2020 年 5 月 9 日 摘要 胃癌 (GC) 是全球癌症相关死亡的主要原因之一。GC 患者的主要问题是缺乏对治疗的适当反应、耐药性和转移,这是由于肿瘤内存在一类称为癌症干细胞 (CSC) 的细胞亚群。此外,据报道,在 GC 的不同阶段都存在微小 RNA (miRNA) 的失调。本研究的目的是确定和引入有助于调节 GC 中的干性、转移和耐药性的 miRNA。作为一项系统回顾,我们对可用数据集进行了数据挖掘,并回顾了以前的研究,以选择靶向干性、上皮间质转化 (EMT) 和耐药性的 miRNA。所有选定的 miRNA 都通过 R 软件进行分析,以找到这三个过程的共同 miRNA 靶标。然后,分别使用生物信息学工具、ONCO.IO 和 KEGG 数据库获得 miRNA 及其相关信号通路的靶标预测。我们从搜索方法中确定了七个 miRNA(miR-34a、miR-23a、miR-27a、miR-30a、miR-19b、miR-107、miR-100)。这些 miRNA 调节有助于 GC 干性、EMT 和耐药性的通路。四种 miRNA(miR- 34a、miR-23a、miR-30a 和 miR-100)彼此之间存在显著相互作用,其中 52 个靶基因参与调节多种生物过程,其中 MYC、CDK6、NOTCH1、NOTCH2、SIRT1、CD44、CD24 和 AXL 参与调节多种生物过程。这些数据表明,这三种重要特性可由常见 miRNA(hsa-miR-34a、hsa-miR-23a、hsa-miR-30a 和 hsa-miR-100)调节。因此,针对选定的 miRNA 或其靶标可能有助于阻止肿瘤生长和转移发展,并增加肿瘤对化疗药物的敏感性。该特征也可用作转移或耐药性的早期检测。然而,还需要进行更多实验来验证这些结果。关键词:耐药性、胃癌、转移、microRNA、干细胞
摘要 回顾近年来的亨廷顿舞蹈症动物模型,发现许多microRNA在纹状体和大脑皮层中的表达水平发生改变,且大多下调。发生改变的microRNA包括miR-9/9*、miR-29b、miR- 124a、miR-132、miR-128、miR-139、miR-122、miR-138、miR-23b、miR-135b、miR- 181(均下调)和miR-448(上调),类似的变化此前也在亨廷顿舞蹈症患者中发现过。在动物细胞研究中,发生改变的microRNA包括miR-9、miR-9*、miR-135b、miR-222(均下调)和miR-214(上调)。在动物模型中,miR-155 和 miR-196a 的过表达导致突变型亨廷顿蛋白 mRNA 和蛋白质水平下降,纹状体和皮质中的突变型亨廷顿蛋白聚集体降低,并改善行为测试中的表现。miR-132 和 miR-124 的过表达也使行为测试中的表现得到改善。在动物细胞模型中,miR-22 的过表达增加了感染突变型亨廷顿蛋白的大鼠原代皮质和纹状体神经元的活力,并减少了 ≥ 2 µm 的亨廷顿蛋白富集灶。此外,miR-22 的过表达提高了用 3-硝基丙酸处理的大鼠原代纹状体神经元的存活率。外源性表达 miR-214、miR-146a、miR-150 和 miR-125b 会降低 Hdh Q111 / Hdh Q111 细胞中内源性亨廷顿蛋白 mRNA 和蛋白质的表达。有必要对亨廷顿氏病动物模型进行进一步研究,以验证这些发现,并确定特定的microRNA,它们的过度表达可抑制突变亨廷顿蛋白的产生和其他有害过程,并可能为治疗亨廷顿氏病患者和减缓其进展提供更有效的方法。关键词:动物模型;大脑皮层;亨廷顿蛋白;亨廷顿氏病;microRNA;神经退行性;纹状体;治疗策略