XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System成功率高
高 - ...
本文提供了有条件平均治疗效果（CATE）的估计和推理方法，其特征在均质横截面和单位异质动态面板数据设置中均具有高维参数。在我们的主要示例中，我们通过将基本处理变量与解释变量相互作用来对CATE进行建模。我们手术的第一个步骤是正交的，我们从结果和基础处理中分散了对照和单位效应，并采取了交叉填充的残差。此步骤使用一种新颖的通用交叉拟合方法，我们为弱依赖的时间序列和面板数据设计。这种方法在拟合滋扰时“忽略了邻居”，并且我们通过使用Strassen的耦合来理论上为其提供动力。因此，我们可以在第一个步骤中依靠任何现代的机器学习方法，只要它足够好学习残差。第二，我们构建了CATE的正交（或残留）学习者（套件），该学习者会在残留处理与解释变量的残留处理相互作用的载体上回归结果残留。如果CATE函数的复杂性比第一阶段重新调查的复杂性更简单，则正交学习者收敛速度比基于单阶段回归的学习者快。第三，我们使用demiasing对CATE函数的参数进行同时推断。当Cate低维时，我们还可以在最后两个步骤中使用普通最小二乘。在异质面板数据设置中，我们将未观察到的单位异质性建模为与Mundlak（1978）相关单位效应模型的稀疏偏差，作为时间不变的协变量的线性函数，并利用L1-元素化来估算这些模型。
组学和人工智能提高体外受精 (IVF) 成功率：拟议方案
1 雅典国立卡波迪斯特里安大学医学院“Aretaieion 医院”妇产科第二系，Vas. Sofias 76, 11528 雅典，希腊；mixalhspap13@gmail.com（MP）；nikosvlahos@med.uoa.gr（NV）2 雅典国立卡波迪斯特里安大学医学院“Aretaieion 医院”妇产科第二系辅助生殖科，Vas. Sofias 76, 11528 雅典，希腊 3 雅典国立卡波迪斯特里安大学医学院亚历山大医院妇产科第一系辅助生殖科，80 Vas. Sofias Av. 和 Lourou str.，11528 雅典，希腊；sfstavrou@yahoo.com（SS）； pdrakakis@med.uoa.gr (PD) 4 休伊特生育中心，利物浦妇女 NHS 基金会，Crown Street，利物浦 L8 7SS，英国；adrakeley@yahoo.com 5 妇产科第二单位，生物医学和人类肿瘤科学系，巴里综合大学，70124 巴里，意大利；stefanoendo@tin.it 6 雅典国立和卡波迪斯特里安大学病理学第二系，“Attikon”大学医院，Rimini 1，Chaidari，12642 雅典，希腊；apouliak@med.uoa.gr * 通信地址：csyristat@med.uoa.gr；电话：+30-69-3229-4994
发作间期颅内脑电图预测手术成功率：空间和时间的重要性
摘要 目的：利用源自发作间期颅内脑电图 (EEG) 的功能相关网络预测术后无癫痫发作已取得一些成功。然而，还有一些重要的挑战需要考虑：(1) 物理上彼此靠近的电极自然倾向于更相关，从而导致空间偏差；(2) 不同患者的植入位置和电极数量不同，使得跨受试者比较困难；(3) 功能相关网络可能随时间而变化，但目前假定为静态的。方法：在本研究中，我们使用来自 55 名难治性局灶性癫痫患者的颅内脑电图数据来解决这三个挑战。患者还接受了术前磁共振成像 (MRI)、术中计算机断层扫描和术后 MRI 检查，以便准确定位电极并描绘出切除的组织。结果：我们表明，对附近电极之间的空间接近度进行标准化可提高对术后癫痫发作结果的预测。此外，电极覆盖范围更广的患者更有可能正确预测其结果（受试者工作特征曲线下面积 > 0.9，P « 0.05），但不一定更有可能获得更好的结果。最后，无论分析的时间段如何，我们的预测都是可靠的。意义：未来的研究应考虑功能网络构建中电极的空间接近度，以改善术后癫痫发作结果的预测。切除和保留组织的覆盖范围越大，预测的准确性就越高。
生物标志物可预测 KRASG12C 抑制剂在肺癌治疗中的成功率
研究人员开发了一种特殊的测试方法，称为邻近连接试验，以测量 RAS 和 RAF 在癌细胞内相互作用的频率。他们的结果表明，RAS-RAF 相互作用较强的肿瘤也具有更高水平的活性 RAS 信号传导，这与对 KRASG12C 抑制剂的更好反应有关。
如何获得高疟疾疫苗的高摄取：
1个疫苗接种计划可以根据操作考虑选择在以后的年龄上进行首次剂量。对RTS的研究，S/AS01表明，如果给出了6周龄左右的第一次剂量，则效力较低。但是，如果某些孩子在4个而不是5个月接受了第一个剂量，并且在5个月以下的年龄较小的年龄较小的疫苗接种可能会增加覆盖范围或影响
高档名优绿茶柔性采摘指研制 - 金小俊
传感器与微系统 第 ４４ 卷 殊形状的刀片完成剪切，采摘成功率达 ９７ ． ３６ ％ 。进一步 设计了一种提拉断梗的机械手，舵机带动主动手指和从动 手指转动，将茶梗折弯并拉断，采摘成功率为 ７４ ． ３ ％ 。华 中农业大学 ［ ６ ］ 设计了一种结构为曲柄滑块剪切机构的末 端执行器，通过刀片闭合将鲜叶掐断，利用真空装置将剪切 后的茶叶吸入容纳箱。四川农业大学 ［ ７ ］ 设计了一种可夹 提式采摘茶叶嫩梢的末端执行器，通过预设夹持力使夹持 件夹断嫩梢叶柄，对一芽一叶和一芽两叶都达到较高的采 摘率。纵观现有大宗茶采摘末端执行器的结构和特点，多 以刀片切割的方式作为采摘原理，无法保证芽叶的完整，这 将在很大程度上降低茶叶的品质，不能用于高档名优绿茶 采摘。南京林业大学 ［ ８～１２ ］ 基于机器视觉、颜色特征、并联 机器人等技术，研发了对新梢有选择性采摘的机器人，研制 了一种气动采摘指，设置固定阈值，确定采摘指夹持嫩芽时 的闭合间隙，通过提拉动作完成采摘，成功率达到 ９０ ％ 。 由于自然生长的新梢枝条粗细不一，夹持时的夹持力波动 较大，会存在打滑或夹断现象。 针对现有采茶末端执行器导致嫩芽完整性的不足，本 文设计了一种柔性可感知的仿生采摘指作为采茶机器人的 末端执行器，模仿人工“提手采”的动作，通过固定和提拉 动作实现嫩芽采摘，并增加夹持力测量电路，在夹持过程中 检测夹持力，提高采摘成功率。
开发了FTOB，一种由DNA制成的荧光标签，具有高光稳定性
[概述]生命科学研究和阐明疾病机制需要高的时间分辨率，这允许观察蛋白质和其他物质在毫秒中的精细运动。现有的蛋白质标签具有有限的光稳定性和亮度，使这些观察结果变得困难。 该研究团队由Tohoku大学跨学科科学领域研究所的Niwa Shinsuke领导，Kita Tomoki的一名研究生开发了一个名为“ FTOB（Fluorescent-LabeLed Tiny DNA折纸）的新荧光标签”，使用DNA与DNA进行了DNA，并与Associent in University a Engine atiforing Mie Suie Mie Yuki合作。与常规标签相比，该FTOB不太可能引起光漂白或眨眼，并且通过极高的时间分辨率，可以观察到蛋白质的运动至少几十分钟。此外，FTOB被设计为使用称为“ DNA折纸”的技术自由重组，就像块一样，可以广泛应用于研究生命现象，例如细胞分裂和与各种疾病（例如阿尔茨海默氏病和癌症）相关的蛋白质。 该结果于2025年2月11日在线发表在“学术杂志”细胞报告物理科学报告中。