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使用自组织映射的量化误差（......
摘要。这些研究利用了自组织映射 (SOM) 学习后输出的量化误差 (QE)。SOM 学习应用于具有可变白色和暗像素内容相对量的空间对比图像的时间序列，如单色医学图像或卫星图像。事实证明，学习后 SOM 输出的 QE 提供了图像随时间变化的潜在关键变化的可靠指标。当对比度强度保持不变时，QE 会随着图像空间对比度内容随时间的变化而线性增加。使用超快速 SOM 学习后，该指标能够捕捉大量图像时间序列中最小的变化，这一点迄今为止从未被怀疑过，这一点在计算机生成的图像、MRI 图像时间序列和卫星图像时间序列的 SOM 学习研究中得到了说明。对给定系列图像的拍摄时间的 QE 变化进行线性趋势分析，证明了该指标作为局部变化指标的统计可靠性。结果表明，QE 与记录测试图像系列的同一参考时间段内的重要临床、人口统计学和环境数据相关。研究结果表明，SOM 的 QE 易于实现，对于给定的 20 到 25 个图像系列，计算时间不超过几分钟，当目标是提供与图像间变化/无变化相关的即时统计决策时，它可用于快速分析整个图像数据系列。关键词。自组织映射 (SOM)、量化误差、图像时间序列、空间对比度、可变性、变化检测。
IR融合：静态红外滴分析的融合框架结合数值解决方案和机器学习
摘要 - 片上功率电网（PG）的摘要分析至关重要，但由于综合电路（IC）量表的迅速增长，在计算上具有挑战性。当前EDA软件采用的传统数值方法是准确但非常耗时的。为了实现IR滴的快速分析，已经引入了各种机器学习（ML）方法来解决数值方法的效率低下。但是，可解释性或可伸缩性问题一直在限制实际应用。在这项工作中，我们提出了IR融合，该IR融合旨在将数值方法与ML相结合，以实现静态IR滴分析中准确性和效率之间的权衡和互补性。具体而言，数值方法用于获得粗糙的解决方案，并利用ML模型进一步提高准确性。在我们的框架中，应用有效的数值求解器AMG-PCG用于获得粗糙的数值解决方案。然后，基于数值解决方案，采用了代表PG的多层结构的层次数值结构信息的融合，并设计了Inpection unet u-net模型，旨在捕获不同尺度上特征的详细信息和相互作用。为了应对PG设计的局限性和多样性，将增强的课程学习策略应用于培训阶段。对IR融合的评估表明，其准确性明显优于以前的基于ML的方法，同时需要在求解器上迭代较少的迭代才能达到相同的准确性，与数值方法相比。
I -Motif DNA的快速，高效的分离...
摘要：i-motif是一类非标准DNA结构，具有潜在的生物学意义。已经开发了一种具有紫外吸收分光光度检测（CE-UV）方法的新型毛细管电泳，用于快速分析I-MoTIF折叠平衡，这是pH和温度的函数。在使用适当的调理程序后，用32厘米长的熔融二氧化硅毛细管（HPC）永久涂有32厘米长的二氧化硅毛细管，以32厘米长的熔融二氧化硅毛细管（使用适当的调节程序）以实现良好的可重复性后，进行了电泳分析。然而，研究了富含胞质的I-motiF序列（即TT，PY39WT和NMY01）之间的折叠和展开构象体之间的电泳分离受到损害，尤其是对于PY39WT和NMY01而言，导致完全重叠的峰。因此，具有多元曲线分辨率最小二乘（MCR-ALS）的反向卷积，对于在pH 6.5和12和40°C之间的不同浓度水平上发现的折叠和展开的物种的有效分离，利用电动机动机和UV光谱级别的小差异。MCR-ALS还提供了用于估计温度（T M）的定量信息，这些信息与紫外线和圆形二科（CD）光谱镜相似。获得的结果表明，由MCR-ALS辅助的CE-UV可能成为一种非常有用的工具，可以使I-Motifs和其他复杂DNA结构的折叠进行新颖的见解。
Android申请自动空手道KATA培训
抽象是一种有效的方法，用于快速分析物种关系，物种组成，以及与性状数据库（社区生物多样性的功能元素）结合使用，是DNA metabarcoding。传统的评估物种丰富度和丰度的方法受到分类识别的限制，可能会损害或破坏栖息地，并可能依靠使得难以找到小型或难以捉摸的物种的技术，从而对整个社区进行了估计。通过使用高通量测序（HTS）技术，该技术可以对与环境和社区样本收集的DNA条形码相关的数据进行顺序和提取数据。一种称为Metabarcoding的不断发展的技术利用了大量的DNA条形码序列和改进的DNA测序技术的吞吐量。脊椎动物饮食的分析是DNA元法编码最早的应用之一，该技术对于理解植物 - 授粉关系仍然有效。DNA研究的范围受到环境DNA降解的限制，尤其是在温暖的热带地区，经常仅存在很少的遗传物质残余物。DNA metabarcoding是一种仍在开发中的新技术。随着技术的发展和协议变得更加标准化，可以预期该方法将持续一段时间。元法编码预计将成为监测生态学和全球保护研究的关键工具，因为它得到了改进和更频繁的使用。关键字DNA元法编码，生物多样性，条形码，EDNA，METABARCODING，HTS
Urban-Air质量估计 - 使用Visual-Cues-and-A- ...
摘要：移动监控提供了对空气污染的强大测量。但是，资源限制通常会限制测量数量，因此无法在所有感兴趣的位置获得评估。在响应中，已经提出了替代测量方法，例如视频和图像。先前对空气污染和图像的研究使用了静态图像（例如卫星图像或Google Street View图像）。当前的研究旨在开发深度学习方法，以从用仪表板摄像机获得的视频中推断出在道路上污染物的浓度。分析了印度班加罗尔的四种污染物（黑碳，颗粒数浓度，2.5质量浓度，二氧化碳）的五十小时。对每个视频框架的分析涉及识别对象并确定运动（通过分割和光流）。基于这些视觉提示，使用回归卷积神经网络（CNN）推断污染浓度。研究结果表明，CNN方法的表现优于其他几种机器学习（ML）技术和更多常规分析（例如，线性回归）。CO 2预测模型实现了不同的火车验证分区方法的归一化根平方误差为10-13.7％。因此，此处的结果通过使用视频和屏幕上的对象而不是静态图像的相对运动以及实施快速分析方法，从而实时对视频进行分析，从而有助于文献。关键字：与交通相关的空气污染，深度学习，计算机视觉，移动监控这些方法可以应用于其他移动监控活动，因为他们唯一需要的其他设备是便宜的仪表板摄像头。
给编辑的信：人工智能（AI）...
MATLAB是另一个强大的AI平台，革新基因组研究，机器学习（ML）和深度学习。AI使有效分析大型数据集成为可能，可视化复杂的基因组数据。这使研究人员能够分析模式并了解MPOX和其他病毒的病理机制（Mathworks，2024）。除了这些工具外，NextClade是对MPOX监视至关重要的生物信息学工具。分析病毒基因组将菌株分类为进化枝（例如进化枝IIB）和谱系（例如B.1），鉴定突变并跟踪其进化。该信息有助于理解遗传多样性，并确定不同病毒亚型的出现和传播。虽然没有直接评估毒力或感染性，但下一个clade间接地通过识别与特定谱系相关的突变，可能与疾病特征变化有关，例如体征和症状。该工具的输出与新的生成系统发育树，可视化进化关系以及通过跟踪传播模式和识别病毒进化的潜在热点来告知公共卫生策略的下一个环境（Bosmeny等，2023; Choi等，2024; Aksementov等，20221，20221）。此外，Mpoxradar是专门为MPOX创建的基因组监视工具。mpoxradar允许研究人员和公共卫生部门获得有关该疾病的信息。它允许对病毒变体的快速分析，甚至是突变，从而为公共卫生提供信息。它的界面易于使用，具有可自定义的过滤器和直观的可视化，从而可以访问和解释复杂的基因组数据（Nasri等，2023）。
光波段电子战
本文介绍了获取、分析和处理光信号的可能性和方法，以便识别、确定和应对当代战场上的威胁。本文阐述了在电磁波谱的光波段进行电子战的主要方式，包括获取光发射器特征以及紫外线 (UV) 和热 (IR) 特征。本文讨论了描述激光辐射发射的物理参数和值，包括它们在创建光学特征方面的重要性。此外，已经证明，在将光信号转换为特征时，只能应用其光谱和时间参数。本文的实验部分证实了这一点，其中包括我们对三种双目激光测距仪的光谱和时间发射特性的测量。本文还表明，通过简单的配准和快速分析（涉及比较“日盲”波段紫外线特征的发射时间参数），可以快速、准确地识别各种事件。对于红外特征也是如此，需要比较几种波长的记录信号幅度。通过记录并分析训练场军事演习期间发生的几次事件的信号，实验证实了紫外线特征的正确性，这些事件包括火箭推进榴弹 (RPG) 发射和击中目标后的爆炸、三硝基甲苯 (TNT) 爆炸、穿甲弹、尾翼稳定脱壳穿甲弹 (APFSDS) 或高爆弹 (HE)。最后一部分描述了一个拟议的发射器模型数据库，该数据库是通过分析和将记录信号转换为光学特征而创建的。© 2020 中国兵器学会。由 Elsevier BV 代表科爱传播有限公司提供出版服务。本文为 CC BY-NC-ND 许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
开发定向能源沉积的NASA HR-1，以优化液体火箭发动机应用的特性
添加剂制造和新材料正在发展，多个同事和组织负责NASA HR-1的发展和发展。作者要感谢SLS液体发动机办公室（LEO）计划以及快速分析和制造推进技术（RAMPT）提供资金和支持以开发流程并推进这种合金。我们要感谢Johnny Heflin，Keegan Jackson和John Fikes提供了项目领导。我们要感谢我们的行业和学术界合作伙伴，包括RPM创新（RPMI），Beam，Fraunhofer，Formalloy和Auburn University的Nima Shamsaei（Rampt公共私人合作伙伴），以及阿拉巴马大学（UAH）大学（UAH）的Judy Schneider（UAH）（UAH）（UAH）开发和特征分类的sampemples。我们还要感谢提供原料粉的各种供应商，包括均质化金属公司（HMI），Praxair和Powder Alloy Corporation（PAC）。热处理是一项关键操作，我们的专家Pat Salvail，Kenny Webster和David Cole提供了出色的支持。我们还要感谢NASA GRC Counterparts，包括David Ellis，Justin Milner，Chris Kantzos，Ivan Locci以及许多其他帮助评估和表征样本的人。此外，我们认识到其他工程师在整个开发和测试中都提供了投入，包括托马斯·蒂斯利（Thomas Teasley），克里斯·普罗尔兹（Chris Protz），威尔·蒂尔森（Will Tilson），布莱恩·韦斯特（Brian West），凯瑟琳·贝尔（Brian West），凯瑟琳·贝尔（Catherine Bell），萨曼莎·麦克莱罗（Samantha McLeroy）以及MSFC，GRC和工业的许多其他工程。
diaTech Pharmacoinetics宣布了新的合作，以提高肿瘤学的精确测试。
Div> DiaTech PharmaCogenetics宣布了新的合作，以提高肿瘤学的精确测试。合作将着重于开发和增加膀胱癌（尿路上皮）癌症的分子测试。Jesi，意大利（2023年6月20日）Diatech Pharmacoinetics与Janssen Pharmaceutica NV建立了合作协议，目的是改善膀胱癌患者获得精密医学的机会。作为欧洲领先的公司之一，Diatech药物遗传学研究和制造了各种类型的实体瘤和血液癌的肿瘤学测试（IVD）测试。近年来，越来越多的关注于开发能够检测肿瘤学诊断，预测性和预后基因改变的新诊断测试的发展。同时，正在开发越来越多的靶向药物，这些药物能够靶向持有特定基因变异突变的肿瘤，并具有最终的治愈野心。div diatech Pharmacoinetics正在致力于开发针对膀胱癌的新分子测试，旨在使患者根据其个体分子概况获得精确药物治疗。特别是，DiAtech将开发一种IVD分析，用于检测遗传改变，对受膀胱肿瘤影响的患者的靶向治疗具有预测作用。目的是促进患者在全球范围内获得精确肿瘤学测试，并使用实时聚合酶链反应（PCR）技术进行三个小时的快速分析程序开发了高度敏感的测试。迪亚蒂技术首席执行官奥利瓦·艾伯蒂（Oliva Alberti）说：“我们很高兴与Janssen开始这一新合作。在Diatech Pharmacoinetics上，我们旨在在具有多学科方法的多个方面为患者和与癌症作斗争的附加值。”
用于钢筋混凝土桥梁结构健康监测的智能设计人工智能
摘要：随着在线传感技术和高性能计算的最新进展，结构健康监测 (SHM) 已开始成为对民用基础设施进行实时条件监测的自动化方法。理想的 SHM 策略通过利用测量的响应数据来更新基于物理的有限元模型 (FEM) 来检测和描述损坏。在监测复合结构（例如钢筋混凝土 (RC) 桥梁）时，基于 FEM 的 SHM 的可靠性会受到材料、边界、几何和其他模型不确定性的不利影响。土木工程研究人员已经采用了流行的人工智能 (AI) 技术来克服这些限制，因为 AI 具有利用先进的机器学习技术快速分析实验数据来解决复杂和定义不明确的问题的天生能力。在这方面，本研究采用了一种新颖的贝叶斯估计技术来更新耦合的车辆桥梁 FEM 以用于 SHM。与现有的基于 AI 的技术不同，所提出的方法智能地使用嵌入式 FEM 模型，从而减少了参数空间，同时通过基于物理的原理指导贝叶斯模型。为了验证该方法，给定一组“真实”参数，从车桥 FEM 生成桥梁响应数据，并分析参数估计的偏差和标准差。此外，平均参数估计值用于求解 FEM 模型，并将结果与“真实”参数值的结果进行比较。还进行了敏感性研究，以展示正确制定模型空间以改进贝叶斯估计程序的方法。研究最后进行了讨论，重点介绍了利用实验数据使用人工智能技术更新混凝土结构 FEM 时需要考虑的因素。关键词：人工智能、贝叶斯统计、结构健康监测、钢筋混凝土、公路桥梁、车桥相互作用。