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World File Search System感更强
评估强生物膜的法定感测信号
性别频率（f）百分比（％）女性4392 59,1男性3034 40,9级7 2014年27,12 8 1719 23,14 9 1260 16,95 10 1486 20,02 11 947 12,75总计7426 100
兽医疫苗不良回感报告表格
将发送到：董事C.C.S.国立动物健康研究所，巴格帕特250 609，北方邦政府，印度政府，渔业部，畜牧业和奶业部，动物饲养和乳制品部PH：0121-2997011/12电子邮件：ccs.niah@gov.in网站：
使用BCI使用情感分类的情感伪录制系统-Wiss
情绪观察可以分为三类：心理指标，行为指标和生理指标[74]。心理指标衡量内部心理状态，行为指标衡量外部行为和表现，生理指标衡量生理反应和身体状态。此外，心理指标是通过问卷调查和访谈来进行的，可以与其他客观指标结合使用。在使用行为指标分类的影响分类中，使用各种方法进行了影响分类。例如，在基于语音的情感分类中，Issa等人。对于八个类别（悲伤，幸福，愤怒，镇定，恐惧，惊喜，中立，厌恶）的准确性为71.61％，七个类别为86.1％，四个类别为64.3％[23]。 Jayalekshmi及其同事还提出了一种自动识别图像中面部表情的方法，从而达到了90.14％至七个类别的分类精度[24]。此外，Lim等人。提出了一种在虚拟环境中在情绪分类中使用学生位置的方法，其准确性高达59.19％[30]。另一方面，使用生理指标，EEG信号一直在情绪分类中引起人们的注意。脑电图信号是无意识的生理信号，与其他方法相比，很难有意识地操纵情绪分类的结果[31]。此外，脑电图具有很高的时间分辨率，并且可以在毫秒内检测情绪状态[6，11]。 Balconi及其同事使用视频在实验中引起特定的情绪，并表明在诱导情绪后，脑波变化了150毫秒250毫秒，表明脑波对情绪变化敏感[65]。 Valenti等。使用脑电图数据[66]，还达到了四类（有趣，令人恶心，悲伤，中立）的高精度（有趣，令人恶心，悲伤，中性）的高精度。在这项研究中，我们使用脑电图数据将用户的情绪分为四类：喜悦，愤怒，悲伤，幸福。使用脑电图的情绪分类是情绪观察的强大工具，因为与其他方法相比，它允许更高的准确性和时间分辨率。此外，已经提出，可以使用脑电图信号估算甲氨虫的人的情绪状态[2]。因此，使用脑电图的情绪分类是心血症患者的最佳方法，这使得很难识别自己的情绪。
通过联合疗法克服对肝癌中免疫检查点阻滞的抵抗力：加在一起更强？
原发性肝癌，最常见的是HEPA-细胞性癌（HCC）和肝内胆管癌（CCA）是全球诊断出的第六大癌症。1虽然在中国和其他东亚国家非常普遍，但在美国和某些欧洲国家等发病率较低的国家中，有2个频率增加了。3，其预后通常是致命的，这在新诊断的肝癌患者和肝癌之间的比例几乎相等 - 每年相关的死亡（2020年为1.09）。2这种日期可以归因于以下事实：大多数患者在治疗性（通过切除，局部治疗或肝移植）不再是一种选择时被诊断为晚期疾病阶段。4,5此外，全身疗法 - 主要是用于HCC的多激酶抑制剂（MKIS）和CCA 6,7的CCA 6,7的化学疗法方案Gemcitabine Plus Cisplatin（GEM/CIS） - 仅在2000年代后期才能使用，并且由低反应率和仅由低响应率和仅适度的生存率提供。8 - 13此后，新的化学治疗选择
头颈癌易感基因的外显子组测序
头颈癌易感基因的外显子组测序 Yao Yu,1* Bingjian Feng,2* Chun-Pin Chang,3 Russell Bell,4 Austin Wood,4 Erich Sturgis,5 Guojun Li,6 Andrew Olshan,7 Chien-Jen Chen,8 Pen-Jen Lou,9 Wan-Lun Hsu,10 Melissa Cessna,11 Benjamin Witt,12 Deb Neklason,13 Mia Hashibe,14 Chad Huff,1 Sean Tavtigian 4 1. 德克萨斯州休斯顿 MD 安德森癌症中心流行病学系、癌症预防和人口科学分部 2. 犹他大学医学院皮肤病学系，犹他州盐湖城 3. 犹他大学医学院家庭和预防医学系公共卫生分部，犹他州盐湖城 4.犹他州盐湖城犹他医学院 5. 休斯顿贝勒医学院耳鼻咽喉头颈外科系
改造植物易感基因，实现持久抗性
为确保世界粮食生产和实现农业的可持续性，我们迫切需要寻找替代方法来保护农作物免受疾病侵害。迄今为止所使用的抗病遗传性抗性大多基于单个显性抗性基因，这些基因介导对入侵者的特定识别，而这种抗性往往会被病原体变体迅速破坏。干扰植物易感性 (S) 基因提供了一种替代方法，可以为植物提供被认为更持久的隐性抗性。S 基因可使植物病害得以发生，而它们的失活为农作物的抗性育种提供了机会。然而，S 基因功能的丧失会产生多效性影响。基因组编辑技术的发展有望提供强有力的方法来精确干扰作物 S 基因功能并减少权衡。
词汇压力的视听感：拍打手势和关节提示
抽象的人类交流本质上是多模式的。听觉演讲，但视觉提示也可以用来理解另一个说话者。大多数视听语音感知的研究都集中在语音段的感知上（即语音）。然而，对视觉信息对词汇应力等语音上段方面的感知的影响鲜为人知。在两个实验中，我们研究了不同视觉提示（例如面部关节线索和手势）对词汇应力的视听感的影响。我们介绍了disyllabic荷兰压力对的听觉词法压力连续性以及在第一个或第二个音节上产生压力的扬声器的视频（例如，表达voornaam或voornaam）。此外，我们将扬声器的表面结合起来，在音节上产生词汇应力，并在第一个音节或第二个音节上产生节拍手势，从而产生词汇应力。结果表明，人们成功地使用了视觉发音线索来在静音视频中进行压力。但是，在视听条件下，我们无法找到视觉关节线索的影响。相比之下，我们发现节拍手势的时间对齐具有强烈的影响，从而影响了参与者对词汇压力的看法。这些结果强调了在多模式上下文中考虑语言上部方面的重要性。
改造植物易感基因，实现持久抗性
为了确保世界粮食生产并使农业更加可持续，迫切需要采取替代方法来保护农作物免受疾病侵害。迄今为止，对病原体的遗传抗性主要基于单个显性抗性基因，这些基因介导对入侵者的特定识别，并且通常会被病原体变体迅速破坏。干扰植物易感性 (S) 基因提供了一种替代方案，为植物提供了被认为更持久的隐性抗性。S 基因使植物疾病得以建立，其失活为农作物的抗性育种提供了机会。然而，S 基因功能的丧失可能会产生多效性影响。基因组编辑技术的发展有望提供强大的方法来精确干扰农作物 S 基因功能并减少权衡。
一项针对更具沉浸感的虚拟现实大脑的试点研究......
由于脑电图记录的噪声性质以及与肌肉活动相比 MI 相关的脑信号幅度较低，因此需要使用通常复杂的信号处理方法来提高信噪比 (SNR) 并突出显示相应的大脑特征。其次，任务的内在性质使得用户难以实际使用基于 MI 的 BCI。由于很难想象在限制自己实际执行动作的同时移动肢体，因此使用基于 MI 的 BCI 被标记为需要训练的技能 (Lotte 等人，2013 年)。事实证明，这种训练的一个重要方面与执行想象任务时向用户提供的反馈性质有关，这可以显著提高用户执行 MI 的能力 (Jeunet 等人，2016 年)。基于这些发现，许多研究人员研究了不同的反馈模式，以增加 MI-BCI 的训练过程 (Rimbert 等人，2017 年)、(Roc 等人，2021 年)。