b'CIRDARCONATION肿瘤细胞(CTC)是用于转移性癌症检测和监测进展的有希望的生物标志物。但是,由于其低频和异质性,CTC的检测仍然具有挑战性。在此,我们根据使用可编程DNA杂交链反应(HCR)电路的信号扩增级联反应报告了一种生物启发的方法来检测单个癌细胞。我们使用这种方法使用抗HER2抗体(Trastuzumab)与引发剂DNA耦合,从而检测HER2 +癌细胞,从而引发了HCR级联反应,该HCR级联反应在细胞表面导致荧光信号。在4 \ XC2 \ XB0 C时,这种HCR检测方案在HER2细胞和外周血清细胞的背景下,在HER2 +细胞的膜上特别在HER2 +细胞的膜上进行了高效,特异性和敏感的信号扩增,这几乎是非荧光的。结果表明,该系统提供了一种新的策略,可以进一步开发出用于敏感有效检测CTC的体外诊断平台。
Sławomir SZRAMA CE-2017-412 Adam KADZI Ń SKI 在选定的 F100 涡扇发动机维护系统分析领域中识别危险的过程 多用途 F-16 是波兰空军最先进的飞机。它配备了非常现代、精密和先进的涡扇发动机 F100-PW-229。由于只有一个发动机,因此其可靠性、耐用性效率和性能是安全的关键因素。在本文中,作者研究了 F100 涡扇发动机的维护系统,该发动机建立在多用途 F-16 飞机上。为了研究目的,创建了 F100 维护系统模型。从该模型中,得出了主要的分析领域,包括“主要发动机对象差异消除”过程。考虑到这样的分析领域,基于危险源识别过程示意图,作者提出了以下步骤:危险源识别工具准备、危险源识别、危险源分组和危险表述。本文的主要目标是提供危险源识别过程结果作为危险规范,其中包括:一组危险源、危险表述以及危险激活的最可能/可预测的后果、严重程度和损失/危害。
对社会科学研究的兴趣越来越多,以利用智能数据分析来自动收集和分析大量数据。潜在的有趣但相对尚未探索的领域是伦理学,到目前为止,在理论上而不是经验方面,它已经更加接近,尤其是在机器学习方法上。Twitter等网络媒体的瞬时和有见识的性质为情感,观点,信息和互动提供了直接的渠道,并充满了道德观点[14]。因此,Twitter是跨学科研究的有前途的数据源。,大多数社会科学研究都检查了信息的分歧,而不是内容[1,7,17]。即使分析内容,这主要集中在商业或政治动机上[2,18]。同样在智能数据分析中,社交媒体监控是一个受欢迎的话题,但通常仅限于商业应用程序的情感或意见挖掘,并且缺乏理论上的社会科学基础。因此,有一种方法可以将道德研究与社交网络内容分析相结合。这项研究的主要目的是提供道德机器的概述,道德机器的概念系统证明并监视道德情绪