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World File Search System抗单
葡萄球菌的隔离，鉴定和抗抗函数...
引用：Jimba RA，Ogbu JC，Agarry OO，Donas Nonso W，Odunsanya OO（2024）与牛肉中异构体的金黄色葡萄球菌的分离，鉴定和抗抗体图。J Med Case Rep案例系列5（12）：
朝量子后计算的驱动器抗抗密码
•这种恐惧，不确定性和怀疑（FUD）背后的基础围绕量子计算机对现有数据的未来威胁进行了围绕。通常被称为“现在的收获”，以后解密（HNDL），该理论以担忧，即民族国家将访问当前加密的数据，然后使用量子计算机在以后的时间进行解密。
闪烁的抗抗性气传感器测量器...
摘要：我们讨论了基于化学主义传感器的低频噪声测量的气体传感系统的实施挑战。在各种气体传感材料中的电阻波动通常在频率范围内，通常至几个kHz，可以通过考虑其强度和功率频谱密度的斜率来增强气体感测。考虑了电阻气体传感器中低频噪声测量的问题，特别是在具有二维材料中表现出气体感应性能的问题。我们提出了用于气体检测的测量设置和噪声处理方法。化学传感器显示了需要不同闪烁噪声测量方法的各种直流电阻。单独的噪声测量设置用于高达几百kΩ的电阻，并用于具有更高值的电阻。高度电阻材料（例如MOS 2，WS 2和ZRS 3）中的噪声测量值易于外部干扰，但可以使用温度或光照射来调节以增强感应。因此，这种材料引起了气体传感的极大兴趣。
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。
使用单...
微生物驱动全球碳循环1，并可以与宿主生物体建立象征关系，从而影响其健康，衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明，该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而，这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射，其中通常<1％的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱（MS）基于非靶向代谢组学，这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术，该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物，药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时，也需要进行广泛的文献搜索，以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础，例如Kegg 12，Mimedb 13，Npatlas 14和Lotus 15，可以帮助进行这种解释，但它们大部分限于已建立的，很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外，虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16，但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此，尽管MS参考文库不断扩大，但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白，我们已经开发了Microbemasst（https://masst.gnps2.org/microbemasst/），这是一种利用的搜索工具
抗TFPI
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1抗Covid-19 ...
1 https://www.aifa.gov.it/documents/20142/1289823/2021.04.04.04.07_covid-19%20astrazeneca_it.pdf 2 https://www.ema.europa.eu/en/documents/referral/use-vaxzevria-prevent-covid-covid-covid-19-article-53-procedure- insublement-restemment-restemment-report_en.pdf 3 https://www.gov.uk/government/publications/coronavirus-covid-covid-19-vaccine-vaccine-dressvers-reactions/coronavirus-vaccine- summary- summary-umsary-of-yellow-yally-card-card-reporting 4 https://www.aifa.gov.it/documents/20142/1315190/rapporto_sorveglianza_vaccini_covid-19_4.pdf 5 https://www.cdc.gov/mmwr/volumes/70/wr/mm7018e2.htm?s_cid=mm7018e2_w
