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World File Search System检测方法
简单的 EGFR - Moldiag.in
操作原理 “Easy ® EGFR”试剂盒用于选择性扩增含有野生型和突变型DNA混合物的样本中的突变特异性序列。使用标记有FAM和HEX的荧光探针进行检测。“Easy ® EGFR”试剂盒由七种用于检测EGFR突变的检测方法和一种用于评估样本中DNA含量的对照检测方法组成。每项检测方法均包含用于检测靶标（FAM）的引物和探针以及内源性对照基因（HEX）。内源性对照基因的扩增可以验证扩增过程和可能存在的抑制剂，这些抑制剂可能会导致假阴性结果。1.EGFR G719x：该检测可检测 G719S/C/A 突变，但无法区分它们
r e v i e w应用离散事件仿真模型用于COPD管理：系统评价
摘要：klebsiella spp。是普遍存在的革兰氏阴性细菌，通常存在于自然环境中，作为人类微生物群的一部分。克雷伯菌参与了许多疾病的发生和发展，有效的抗生素吸引了研究人员的注意。近年来，其多药耐药性，特别是对碳青霉烯和β-内酰胺抗生素，对临床治疗提出了重大挑战。因此，对克雷伯氏菌的抗性机制的全面理解，以及提高检测方法，对于有效控制耐药菌株的传播和指导个性化的临床治疗至关重要。本文系统地回顾了克雷伯氏菌的流行病学特征，抗性机制，检测方法和治疗策略，旨在为该病原体的临床管理提供新的见解。关键词：克雷伯菌，耐药性，检测方法，β-内酰胺，碳青霉烯
基于联合图神经网络的硬件木马节点检测
摘要 集成电路（IC）产业的全球化引发了对硬件木马（HT）的担忧，迫切需要有效的门级网表 HT 检测方法。在本文中，我们提出了一种基于图学习的门级木马节点检测方法。该方法不需要任何黄金模型，可以轻松集成到集成电路设计流程中。此外，我们进一步设计了一个联合 GNN 网络，将有向图的输入端、输出端和邻居端的信息结合起来，生成代表性节点嵌入。实验结果表明，在不同设计中，它可以达到平均 93.4% 的召回率、91.4% 的 F 度量和 90.7% 的准确率，优于最先进的 HT 检测方法。 关键词：硬件木马检测，图神经网络，无黄金参考，门级网表 分类：集成电路
使用多传感器和多分辨率遥感图像的长期土地覆盖变化检测：中国长大学的案例研究
更改检测是遥感应用程序中最重要的方面之一。但是，由于图像采集的有限条件，从相同类型的遥控传感器获得的图像通常用于监视长期土地使用和土地覆盖（LULC）的变化。由于航空航天技术的发展和新的光学遥控传感器，LULC更改检测可以很好地使用多传感器和多分辨率图像进行。本文的主要贡献是验证通过将不同的更改检测方法应用于多传感器和多分辨率遥感图像来执行长期LULC更改检测是可行且可行的。在这项研究中，从1998年至2018年，在Landsat，Quickbird，Worldview-4和GF-2图像上使用了不同的变更检测方法，以检测中国Chang'an University的Weishui校园的LULC变化。结果表明，使用LandSat-5图像的直接光谱比较方法比使用LandSat-7图像在1998年至2008年之间更有效地检测到1998年至2008年之间的LULC变化。然而，在2008 - 2018年间，基于对象的变更检测方法比使用时间序列的高分辨率图像来监视校园中LULC更改的分类后方法更适用。这项研究可用作使用多传感器和多分辨率遥感图像的参考，以及在LULC变化检测场中不同变化检测方法的组合。
使用重组 Cas9 核酸酶评估基因组编辑实验中的位点修饰的方案
简介 用 Cas9 核糖核蛋白 (Cas9 核酸酶) 体外消化 PCR 扩增子是一种灵敏的插入/缺失检测方法。与错配检测方法不同，Cas9 还具有确定 50% 以上靶向效率的额外优势。这很有价值，因为基因组编辑实验中的靶向效率提高了，并且可用于检测分离的细胞群落或组织中的双等位基因编辑，而以前只能使用专门的 PCR 或扩增子测序方法来实现。
用于检测氢泄漏的机器学习模型
氢管道（HPL）是实现氢社会的氢运输系统之一。HPL氢泄漏是一个挑战，因为氢具有较宽的易燃范围和低最小点火能。因此，必须迅速检测到HPL的氢泄漏，应采取适当的动作。泄漏检测对于HPL的安全操作很重要。HPL的基本泄漏检测方法涉及监视传感器的压力和流速值。但是，在某些情况下，很难使用此方法区分非泄漏和泄漏条件。在这项研究中，我们根据压力和流速数据之间的关系，将使用机器学习（ML）的泄漏检测方法重点关注。将基于ML的泄漏检测方法应用于HPL面临两个挑战。首先，在过程设计阶段，ML的操作数据不足。其次，由于泄漏不经常发生，因此很难在氢泄漏过程中获得压力和流速行为。因此，这项研究采用了一种基于使用HPL物理模型模拟的数据，采用了一种无监督的ML方法。首先，构建了HPL（HPL模型）的物理模型，并根据数据
使用GAN和功能工程
摘要 - 信用卡欺诈是一种普遍的财务犯罪，对个人和财务机构造成了重大损失。传统的欺诈检测方法通常依赖于基于规则的系统或监督的机器学习算法，这些算法可能在检测新颖或不断发展的欺诈模式方面可能无效。本项目提出了一种使用生成对抗网络（GAN）来生成合成欺诈性交易的新型信用卡欺诈检测方法，以从交易数据中提取相关功能，并根据其偏离正常模式来识别欺诈事务，以从交易数据中提取相关特征。所提出的方法涉及三个主要阶段：数据制备和特征工程，基于GAN的数据平衡和异常检测。实验结果表明，所提出的方法在识别欺诈性交易方面的表现优于传统的欺诈检测方法，可实现更高的准确性，精度，回忆和F1得分。此外，该方法对基础数据分布的变化更为强大，并且可以有效地检测新颖或不断发展的欺诈模式。
INSA 杰出讲座-1 获奖者
Sharma 博士一直致力于适体技术、诊断和生物传感领域的研究。他开发了一组可以准确诊断肺结核和肺外结核的适体，并获得了多项专利。此外，他还开发了一种适体和纸基微流体检测方法，用于即时检测环蛇中毒，以及另一种可以区分眼镜蛇（眼镜蛇、环蛇和蝰蛇）和蝰蛇（罗素蝰蛇和锯鳞蝰蛇）毒液的检测方法。此外，他还一直致力于开发一种基于纳米粒子过氧化物酶样活性的新型生物传感策略。