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World File Search System快速分析
纳米孔测序用于蛋白质
它的快速分析和超长读数，纳米孔测序改变了基因组学，转录和表观基因组学。现在，由于纳米孔设计和蛋白质工程的进步，使用该技术的蛋白质肛门可能正在追赶。“所有碎片都从那里开始进行单分子蛋白质组学，并使用纳米含量来识别蛋白质及其修饰。这不是确切的测序，但可以帮助您确定存在哪些蛋白质。“您可以通过多种不同的方式识别蛋白质，这些蛋白质实际上并不需要所有20种氨基酸的确切识别，”他指的是蛋白质中通常的数字。在纳米孔DNA测序中，单链DNA通过电流通过蛋白质孔驱动。作为DNA残基横穿孔，它破坏了电流以产生可以将其解码为DNA碱基的特征信号。
lib 4654金枪鱼中双酚A的定量确定
太平洋西南食品和饲料实验室（PSFFL）使用尔湾快速分析方法（IRAM）提取程序来分析金枪鱼样品中的BPA。IRAM是一种有效且可靠的提取方法，用于分析脂肪食品矩阵1,2。该方法先前已用于鱼类，但仅包括农药；因此，由PSFFL开发的提取程序将样品制备专门扩展到BPA。对于文献3,4中看到的研究方法的分析范围可以在每千万亿（PPT）水平上检测，对于金枪鱼中BPA的常规调节性分析，检测和量化低分零件的能力（PPB）的能力是令人满意的。这项研究并非旨在测试BPA罐的涂料膜；它是使用LC-MS/MS在金枪鱼中分析BPA的。
人工智能
CACI 应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 专业知识和技术来提高任务生产力和效率。我们与客户合作，使用 AI 快速分析数据并将其转化为决策，以最大限度地提高员工效率。我们将十多年的先进机器学习经验与领域专业知识相结合，帮助客户将 AI 巧妙地应用于其业务系统、情报和企业 IT 任务。CACI 的 AI 解决方案可加速企业业务系统的业务和数据流程，自动化网络或系统事件检测和响应，改进快速威胁检测和跟踪，并增强分析以开发通用情报图。我们是制定 AI 解决方案、准备和访问适当数据的专家，以便设计、开发和部署用于生产的深度学习和 ML 模型。我们利用人机交互技术重新训练和重新校准 AI 模型，以提高您的运营的有效性和效率。我们释放您数据的力量。
激光诱导的分解光谱
激光诱导的分解光谱（LIBS）是一种简单，快速和敏感的分析技术，已在许多科学学科（例如，化学，物理学，地质学，工程，材料科学，聚合物科学，环境科学，环境科学和金属科学）中使用了近两十年。libs在行业中变得非常流行，尤其是由于便携式仪器的可用性和快速分析，在钢，汽车和飞机制造中变得非常受欢迎。由于该技术可以同时分析光和重元素，因此Libs因其食品分析能力而引起了全球关注，以表征食品中存在的微量营养素，基本成分和有毒物质。没有其他技术在短时间内提供此类综合分析数据，而无需进行任何实质性样本处理。本文回顾了LIB近年来在食品分析中的应用，并讨论了其提高食品成分表征的潜力。
金融服务中的AI驱动欺诈检测
摘要金融服务部门面临着复杂的欺诈计划的威胁，使高级安全措施至关重要。本文研究了人工智能（AI）如何彻底改变金融服务中的欺诈检测。使用机器学习算法，AI可以快速分析大型数据集，以发现指示欺诈的模式和异常。这种方法比传统方法更快，更准确，为新威胁提供了强有力的保护。本文审查了各种AI技术，例如神经网络，决策树和集合方法，以及它们如何用于检测信用卡欺诈，身份盗窃和内幕交易。它还讨论了使用AI的挑战，包括对数据隐私，算法偏见和监管要求的担忧。通过案例研究和行业分析，本文展示了AI不仅如何提高安全性，还通过使金融服务更可靠和透明来建立信任。调查结果表明，随着AI技术的发展，其在欺诈检测中的作用对于保护数字时代的金融机构将变得更加重要。
2025 年青少年生物科技挑战赛
概述 生物技术在开发人类健康、农业和环境可持续性的新技术方面发挥着重要作用。生命科学技术通常依赖于使用活细胞来促进过程或产生对人类有用的产品。然而，改造其他生物体以支持人类的生存并不是一个新概念。几个世纪以来，人类一直利用植物和动物的选择性育种来生产食物、药物和其他有用的产品。我们今天看到的生物技术创新是过去一个世纪科学技术进步的结果，特别是那些允许研究人员快速分析和修改遗传信息、操纵细胞过程和构建生物材料的创新。青少年生物技术挑战赛的目标是帮助教师、学生和家长了解生物技术对社会产生积极影响的多种方式，以及科学、技术、工程和数学 (STEM) 领域大学毕业生的潜在职业道路。参与的学生将获得专题研究和会议海报设计的技能，同时获得同行、教育工作者和生物技术社区成员的认可。
人工智能及其对不同业务功能的影响
1. 简介 科学家和研究人员在技术领域取得了创新，而人工智能（通常称为 AI）就是其中一项突破。人工智能不是一个新术语，它通过改变人与机器之间的体验和关系，彻底改变了商业、社会和经济（Enholm 等人，2021 年）。通过接受创新，传统技术的颠覆一直是向前发展的一步。人工智能已经自我创新到如此程度，以至于每个部门和业务职能都乐于接受它。为了获得这一竞争优势，公司正在投资人工智能技术。尽管人们的兴趣日益浓厚，但公司在适应它方面仍面临真正的困难（Fountaine 等人，2019 年）。人工智能在业务层面的一些好处包括快速分析大数据、产品设计、细致的洞察和更好的可视化。实施人工智能应用的组织有望在优化服务水平、成本结构和降低、简化人力处理、业务扩展、提高利润和业务扩展方面获得利润。
支持向量机（SVM）用于肿瘤医学图像分类
nfadel@fbsu.edu.sa 摘要——癌症已成为全球死亡的主要原因。为了处理医学图像以发现肿瘤及其类型，作者需要具有理解医学图像的独特经验。作者需要机器学习技术来达到高精度和快速分析这些图像，以避免缺乏经验或错误。在本文中，作者将研究用于对脑图像进行分类的机器学习技术（SVM）。本文将使用 SVM 分析脑图像并使用 Matlab 软件发现良性肿瘤和恶性肿瘤。进行的实验结果表明，该系统对医学脑图像中发现的肿瘤类型（良性、恶性）的分类具有准确性。作者将在本研究中坚持认为，要分类的图像仅限于仅存在两种类型的肿瘤。将来，在分类过程之前，将在脑部的医学图像中添加一些预处理程序。关键词——肿瘤、医学图像、机器学习、支持向量机。
与新生儿筛查计划中的长期随访数据系统有关的健康信息交换：一般概述和沙特状态
摘要背景：新生儿筛查计划（NBS）是一项重要的公共卫生服务，旨在通过早期发现和干预来防止发病，死亡率和残疾。该服务是一个复杂的系统，需要在其不同组成部分之间进行适当的交流。该领域的技术出现是由存在分析性诊断工具所代表的，这些工具可以快速分析许多罕见的先天性疾病以及健康信息技术的加速革命，这是改善个人生活质量和papeentient安全性的革命。摘要：有效的筛选计划需要一个有效的系统，该系统可以及时提供结果，跟踪受影响的人，并在人群层面上共享长期结果。最近，在实施长期随访（LTFU）数据系统方面，已将更多的fo cus作为连续评估NBS计划的有效工具。使用健康信息交换系统（HIE）传达健康信息的Abilty对于有效
实践与经验，ISSN 1895-1767，http://www.scpe...
摘要。在可扩展计算领域，对皮肤癌的早期检测的追求进入了一个新维度，需要能够处理大量数据的强大而高效的算法。本文深入探讨了新兴的智能计算领域，其中可扩展的解决方案对于处理每天生成的大量皮肤病变图像至关重要。利用尖端的深度学习和机器学习技术，研究人员努力开发能够快速分析病变特征（如对称性、颜色、大小和形状）的自动化系统。通过全面的文献综述，本文探讨了皮肤病变检测方面取得的进展，重点介绍了适应不断增长的医学成像数据量的可扩展计算方法。通过确定分类和分割方法中的重大贡献，本文不仅揭示了最新的进展，还为有抱负的研究人员提供了指导，帮助他们应对复杂的皮肤病变分析。最终，可扩展计算和智能算法的融合有望彻底改变早期检测工作，通过在皮肤癌发病初期迅速识别和治疗，有可能挽救无数生命。