数十亿美元致力于推进测序技术。这导致了通过数量级的顺序和基于测序的应用程序爆炸的降低。但是,样品制备过程仍然是一个重要的瓶颈。手动处理样品时,样本质量,费力的协议和高样本成本仍然是可伸缩性和一致性的重要障碍。自动化液体处理程序可实现更高的吞吐量,但实施的重大障碍持续存在:昂贵的方法开发,高资本支出,对多重
Presenter: Benyamin Haghi, MICS lab Title: FENet: Feature Extraction Neural Network for Brain Machine Interfaces Author(s): Benyamin Haghi, Tyson Aflalo, Spencer Kellis, Charles Guan, Kelly Kadlec, Nader Pouratian, Richard Andersen, Azita Emami Abstract: Clinical neural prosthetic systems decode brain signals recorded from implanted电极阵列使瘫痪的人参与者控制外部设备。此过程以两个基本步骤发生。首先,传达有关电极尖端周围神经元活动的信息的电信号被转化为“神经特征”。其次,学习神经特征与参与者的意图之间的关系,随后被解码以控制外部设备。在这里,我们提出了Fenet,这是一种紧凑的(f)食品(E)Xtraction(Net)工作,该作品学习了电信号和神经特征之间优化的映射,与经典特征构造方法相比,它显着改善了解码性能。fenet使用一种新型体系结构进行参数化,该新体系结构共同优化了神经解码过程的特征提取和特征解码阶段,同时限制了特征提取算法将相同的参数化用于我们训练集中使用的所有电极。这种方法是基于这样的理解:尽管不同神经元的活性将以不同的方式对参与者的意图进行解码,但将神经活动转化为被电极检测到的电气波动的基础过程是在不同的电极,记录时间和大脑区域的跨电极保守的。在这项工作中,我们通过使用植入人类皮质中的电极阵列记录的神经数据来预测计算机光标运动的运动学来验证FENET架构。我们比较了从FENET计算出的神经特征的性能与两个当前的金标准:1)通过计算宽带神经信号的阈值交叉所计算出的神经尖峰事件的速率; 2)宽带神经数据的小波分解。我们发现,基于FENET的特征的表现使这两种方法的表现分别降低了50%和47%,而R2的特征分别超过了51%和47%。我们进一步介绍了超参数选择对FENET性能的影响的评估,包括训练数据的数量和质量以及参数初始化的选择。我们的结果表明,受过训练的FENET可用于新的数据集,而无需修改,并且可以提高训练的性能,概括和效率。此外,我们的方法演示了如何受域特定知识约束的机器学习技术可以显着改善泛化性能。
我们提出了一种整合监督的提取性和生成语言模型,以在Clpsych 2024共享任务中提供自杀风险的证据。我们的方法包括三个步骤。最初,我们构建了一个基于BERT的模型,用于估计句子级别的自杀风险和负面情绪。接下来,我们通过强调自杀风险和负面情绪的概率提高,精确地确定了高自杀的风险刑罚。最后,我们使用Mentallama框架和从确定的高自杀风险刑罚和自杀风险词的专业词典中进行了生成摘要。Sophiaads,我们的团队,以召回和一致性指标分别获得了突出提取的第一名,并分别以摘要生成排名第十。
适用于基于磁转移技术的 32 位或 96 位核酸提取仪。如 BIO-DL 32 , TIANGEN TGuide S32 , TIANLONG NP968-C ,
Suresh P、Ravikumar O、Hari Krishna Mahesh K、Sri Aashritha S 摘要:近年来,搜索引擎在实时提取内容以供分析、理解等方面发挥着重要作用,并且也需要时间来处理。聊天机器人是使用人工智能以不同方式提取所需内容的另一种形式。本文的主要目的是从 wiki 平台中提取所需内容,并以语音和文本格式传递以便更好地理解。聊天机器人有无数种方式可以在大多数环境中提供更好的性能。即使在提供所需内容方面存在滞后。在本文中,人工智能以建议的可交付格式在更短的时间内提供所需信息。所提出的聊天机器人将有效地在现有数据库上工作,即使在同一个数据库中添加了更多信息。随着这些聊天机器人的出现,有需要的人可以获得他们自己所需的建议格式的最新正确信息。索引术语:聊天机器人、语音处理、人工智能、社交网站、维基、内容传递、深度学习。
摘要 — 本研究提出了一种能够从零点能量 (ZPE) 场中提取能量的装置的理论公式和设计。通过整合霍金辐射、量子信息论和量子场论的原理,我们提出了一种新的能量提取机制。该装置具有一个事件视界模拟器和一个能量提取机制,旨在利用量子涨落,类似于黑洞附近的条件。我们通过严格的数学公式验证了该设计,包括 ZPE 的正则化技术以及与核聚变和裂变过程的相似性。此外,通过将封闭系统视为暗物质黑洞并采用非交换几何,该装置探索了物质和能量的奇异状态。这些先进的理论构造对于保持量子相干性和实现有效的能量提取至关重要。该设计采用了尖端材料和超导技术,量子信息处理确保遵守能量守恒。这项研究的潜在影响是巨大的,为能源生产提供了一种可持续的革命性方法。未来的技术进步和持续的研究对于实际实现至关重要,为未来能源技术的重大贡献铺平了道路。
摘要 - 本文重点介绍一种从卫星图像中快速提取建筑物边界的自动算法,并对双边滤波器 (BF) 和自适应双边滤波器 (ABF) 进行了实验比较。研究和实验结果证明,ABF 的结果比 BF 的结果好得多。ABF 产生的结果比 BF 更有希望。旧的和传统的建筑物边界提取模型非常复杂且耗时。所提出的建筑物边界提取程序包括三个主要阶段:(1)使用自适应双边滤波器进行边缘保留和平滑,(2)使用 ED Line 算法检测线段,(3)使用感知分组技术识别多边形建筑物边界。我们提出的算法在 HR(高分辨率)Quick Bird 卫星图像上进行了测试,获得的结果很有希望并且几乎是实时的。因此,实验结果足够有用,总体准确率为 88.24%,这对于进一步了解建筑物边界的图像以及在实时环境中识别目标来说足够准确,并且有助于解决早期识别未经授权和非法建筑物的问题。关键词:Quick Bird 卫星图像、自适应双边滤波器(ABF)、双边滤波器、高分辨率卫星图像、直方图均衡化、ED 线检测器算法、建筑物边界提取。
1. 范围. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... . . . . . . . . . . . . . . . 3.1-2 3.1 重量分析设备. . . . . . . . . . . . . 3.1-2 3.2 微波消解仪器及材料. . . . . . . . . . . . . . 3.1-2 3.3 热酸萃取仪器及材料. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1-4 4.2 目视过滤器检查. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ..............................................................................................................................................................................................................................
添加到1.5毫升管中。血液:在13,000rpm处离心血液样本约1分钟(到颗粒样品)。用牙签从乙醇中取出样品,然后将其印迹到组织中。几乎干燥后,将牙签转移到1.5ml管中,然后摇晃以脱落血液。取出牙签并放入消毒剂中。拭子:乙醇干燥并放入1.5毫升管中。从交换的末端扣下来,以便盖子可以关闭。羽毛:将1-3羽羽毛的鱿鱼切成小块,在无菌玻璃板上用无菌剃刀刀片切成小块,然后再添加到管中。如果羽毛很小并且尖端上存在血斑,则可以添加羽毛。
从细胞中提取 DNA 是分子生物学的一个基本过程,为各种科学研究和应用奠定了基础。本实验报告概述了使用常见实验室材料从香蕉细胞中分离 DNA 的分步过程。通过这个实验,我们旨在展示 DNA 提取的实用方面,同时强调这项基本技术所依据的生物学原理。本实验的主要目标是通过从香蕉细胞中分离 DNA 来直观地观察 DNA,从而了解 DNA 提取背后的基本方法。该过程涉及几个关键步骤:细胞裂解、膜破坏和 DNA 沉淀。首先,用刀将新鲜香蕉切成小块。然后将香蕉片放入研钵中用水捣碎,直到形成浆状。通过将 10 毫升 Trix 与 20 毫升水混合,制备洗涤剂溶液 (Trix),确保气泡形成最少。将捣碎的香蕉混合物和洗涤剂溶液混合并充分混合。将所得混合物通过双层粗棉布过滤到试管中,使用漏斗收集滤液。将冰冷的异丙醇(20-25 毫升)小心地加入装有滤液的试管中,保持轻微倾斜以尽量减少混合。将试管静置 3-5 分钟,在此期间沉淀的 DNA 呈现为管中上升的浑浊白色物质。这个实验提供了 DNA 分离的切实演示,展示了香蕉细胞中可见的 DNA 沉淀。使用洗涤剂和盐进行细胞裂解,结合酒精进行 DNA 沉淀,对于各种生物技术和法医应用(如基因工程和 DNA 指纹识别)至关重要。该过程依赖于分离纯 DNA 以进行进一步分析。在高倍显微镜下,DNA 呈现为扭曲的梯子形状。它包含基因,这些基因掌握着我们身体发育和功能的指令。基因产生执行大多数身体任务的蛋白质。基因变异(称为等位基因)影响头发颜色、眼睛颜色和耳垂形状等特征。这些指令被包装在细胞内,使其太小而无法正常看到或触摸。但是,由于 DNA 存在于每个细胞中,因此可以从生物体中提取大量 DNA。 在这种情况下,我们将使用家用产品从香蕉中提取 DNA。 材料: * 1/2 根去皮的熟香蕉 * 1/2 杯热水 * 1 茶匙盐 * 1/2 茶匙洗洁精 * 可重新密封的拉链袋(夸脱大小) * 提前放在冰箱中的极冷外用酒精(异丙醇) * 咖啡过滤器 * 窄玻璃杯 * 木制搅拌器 分步说明: 1. 将可重新密封的袋子中的香蕉捣碎,直到它像布丁一样。 2. 将热水和盐混合,然后将溶液倒入袋中。 3. 轻轻挤压并混合内容物 30-45 秒。 4.加入洗洁精,轻轻搅拌以避免产生过多泡沫。5. 将咖啡滤纸放在透明玻璃杯中,将杯口固定在杯口周围。6. 将混合物倒入滤纸中,静置直至所有液体滴入杯中。7. 取出并丢弃用过的咖啡滤纸。8. 慢慢地将冷酒精倒入杯边,在香蕉混合物顶部形成 2.5-5 厘米厚的一层。9. 等待八分钟,观察酒精层中形成的气泡和浑浊物质。10. 用木制搅拌器收集浑浊的 DNA 碎片,旋转搅拌器使它们聚集在一起。从香蕉搅拌器中取出的看起来像云的东西实际上是 DNA!有教师和学生包。最近的实验可以通过认识到挤压香蕉可以分解细胞并有助于破坏细胞壁来理解,但为什么要添加其他成分?我们是如何进入细胞并让 DNA 粘在一起的?让我们来思考一下与香蕉混合的三种关键物质:盐水——在添加任何其他物质之前,先将香蕉在盐水中捣碎。这一步是为添加洗洁精做准备,洗洁精有助于释放 DNA。一旦 DNA 被释放,这种盐将帮助 DNA 链粘在一起,形成足够大的团块,以便于观察。洗洁精——洗洁精可以分解将细胞结合在一起的膜,这些膜由脂肪和油等脂质组成。它通过将这些油腻的分子彼此分离来“去除油脂”。加入洗洁精后,它会分解细胞膜并释放 DNA。酒精——DNA 团块可溶于某些液体,但不溶于酒精,因此添加酒精有助于 DNA 团块的形成。图片来源:Ralph Daily 通过 Wikimedia Commons 提供的香蕉和草莓图片。这种盐可以帮助DNA链粘在一起,形成足够大的团块,以便于观察。洗洁精——洗洁精可以分解将细胞结合在一起的膜,这些膜由脂肪和油等脂质组成。它通过将这些油腻的分子彼此分离来“去除油脂”。加入洗洁精后,它会分解细胞膜并释放DNA。酒精——DNA团块可溶于某些液体,但不溶于酒精,因此加入酒精有助于DNA团块的形成。图片来源:Ralph Daily,来自 Wikimedia Commons 的香蕉和草莓图片。这种盐可以帮助DNA链粘在一起,形成足够大的团块,以便于观察。洗洁精——洗洁精可以分解将细胞结合在一起的膜,这些膜由脂肪和油等脂质组成。它通过将这些油腻的分子彼此分离来“去除油脂”。加入洗洁精后,它会分解细胞膜并释放DNA。酒精——DNA团块可溶于某些液体,但不溶于酒精,因此加入酒精有助于DNA团块的形成。图片来源:Ralph Daily,来自 Wikimedia Commons 的香蕉和草莓图片。