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World File Search System波粒
开发可以轻松执行医学级脑电图测量的设备...
家庭脑电图服务的图像1。对患者的家庭脑电图测量的解释2。返回家中的患者带回家eeg设备3.检查如何使用患者检查如何使用随附的视频手册4。家庭EEG测量患者和家庭成员亲自安装设备并在家中测量脑电波（1-7天），并诊断为他们的大脑波（1-7天）。
引用本文：Alwiyah, Husin, SN, Padeli, Anggraeni, M., & Sulistiawati. (2021). 科学技术与伊斯兰原则的结合
波粒二象性很奇怪，人们迫切需要它。这一理论是基于《古兰经》的方法，并辅以理性的哲学论证。解释相关的《古兰经》经文，以及配对概念和受访者原则之间的一一对应关系，将有助于详细解释电子。表明电子都反映了实验中观察到的波粒二象性的行为。尽管物理学家认为磁铁和电子旋转引起的磁场存在，但一种新理论推测最近也存在永久磁场。此外，栅极电荷和永久磁铁的选择可以选择为势能，这也被认为是可能存在的，但还没有很好地描述。已经推导出电子方程。在这方面，伊斯兰科学技术似乎已经证明了探索神秘量子世界的重要性。
慢性粒单核细胞白血病的真实世界数据
简单总结：慢性粒单核细胞白血病 (CMML) 是一种罕见疾病，预后不良，有进展为急性髓系白血病 (AML) 的风险。干细胞移植 (alloSCT) 是唯一可能治愈的选择。针对特定基因突变的新型靶向药物 (NTD) 对 AML 有用，但人们对 CMML 如何进展为 AML 以及这些药物是否对 CMML 有效知之甚少。在我们的研究中，38% 的患者接受了低甲基化药物治疗，但其中不到一半有反应。六名患者接受了 NTD 治疗，反应良好。只有 10% 的患者可以进行 AlloSCT。25% 的患者进展为 AML，在诊断和进展之间，他们的基因突变发生了变化。尽管 CMML 的预后较差，但分析基因突变有助于更好地分层每位患者的风险，并确定每位患者可能有效的 NTD。
模糊遗传粒子群优化卷积神经...
dharanir.pec@gmail.com, ramesh.revathy@gmail.com, danesh.kn1@gmail.com Received : 31 July 2023, Revised: 14 October 2023, Accepted : 21 October 2023 * Corresponding Author ABSTRACT Oral cancer presents a pressing global health concern, ranking as the eighth most prevalent cancer worldwide and leading to a significant number of deaths, particularly evident in India with an annual toll of大约有130,000人死于口腔癌。早期检测的紧迫性是显而易见的，因为由于临床检查和活检而导致的疾病识别延迟可以阻碍有效的治疗和改善患者的结果。这项研究通过开发能够识别受疾病影响的口腔区域并准确分类各种口腔癌疾病的系统来解决这一关键需求。该研究利用深度学习算法来检测和精确定位口服图像中的受影响区域，并结合了高级特征提取技术，尤其是基于模式的特征。使用创新的蜜蜂脉冲夫妇神经网络（BEEPCNN）算法用于对受影响区域的有效分割。为了进一步提高检测效率，引入了一种新型模糊遗传粒子群卷积神经网络（FGPSOCNN），从而降低了计算复杂性，同时保持了高精度水平。拟议的系统使用从Arthi Scan医院收集的实时MRI图像进行了严格的评估。实验结果令人信服地证明了与现有的口腔癌检测方法相比，FGPSOCNN模型的优越性。1。简介这项综合研究不仅满足了早期口腔癌检测的关键需求，而且还引入了一种创新的方法，可以显着提高效率而不会损害准确性。这项研究对口腔癌诊断的潜在影响是很大的，为全球关键的全球健康挑战提供了有希望的解决方案。关键字：口腔癌，深度学习，蜂鸣声，模糊，粒子群优化，fgpsocnn。
ERO1α调节内质网 - 松粒界面（MAM）
引言内质网（ER）是一种多功能细胞器，涉及蛋白质折叠和组装，分离键的形成以及Ca 2 +储存。在ER中，源自与Ca 2 + - 和氧化还原依赖性事件相互之间的源自展开的蛋白质反应（UPR）的信号（17，25）。它们的整合对于细胞分化和死亡决策至关重要（19）。为了实现其许多功能，ER由专门的子区域组成（38，44），其中之一是一个关键信号枢纽：线粒体相关的膜（MAM）保证与线粒体与线粒体的物理关联，用于CA 2 +信号传导和细胞存活的基础（13）。富含Ca 2 +辅助蛋白，氧化还原酶和伴侣蛋白，MAM产生高[Ca 2 +]的微区域，从而激活线粒体Ca 2 + Uniporter（MCU）（MCU）（12、13、16）。ER是过氧化氢的潜在来源（H 2 O 2）。ERO1 A和ERO1 B脂蛋白可持续氧化蛋白折叠，通过PDI将电子从货物蛋白转移到分子氧，并作为副产物产生H 2 O 2（27）。in
用于 CNN 的粒子群优化模糊积分 - ...
摘要 最近，使用卷积神经网络 (CNN) 解码人类脑电图 (EEG) 数据推动了脑机接口 (BCI) 中运动想象脑电图模式识别的最新技术。虽然已经使用多种 CNN 模型来对运动想象脑电图数据进行分类，但尚不清楚聚合异构 CNN 模型集合是否可以进一步提高分类性能。为了整合集成分类器的输出，本研究利用模糊积分和粒子群优化 (PSO) 来估计分配给分类器的最佳置信度水平。所提出的框架聚合了 CNN 分类器和模糊积分与 PSO，根据 BCI 使用场景，在各种 CNN 模型训练方案中实现运动想象脑电图数据的单次试验分类的稳健性能。这项概念验证研究证明了应用模糊融合技术增强基于 CNN 的 EEG 解码的可行性，并有利于 BCI 的实际应用。关键词：脑机接口 (BCI)、脑电图 (EEG)、卷积神经网络 (CNN)、模糊积分、运动想象 (MI)、粒子群优化 (PSO)。
埃塞俄比亚硬粒小麦地方品种的遗传多样性
作物遗传多样性和种群结构评估对于标记性状关联、标记辅助育种和作物种质保护至关重要。我们分析了一组 285 个硬粒小麦种质，其中包括 215 个埃塞俄比亚硬粒小麦地方品种、10 个已发布的硬粒小麦品种、10 个来自埃塞俄比亚的先进硬粒小麦品系和 50 个来自 CIMMYT 的硬粒小麦品系。我们分别基于 11,919 个已知物理位置的 SNP 标记，调查了整个小组以及 215 个地方品种的遗传多样性和种群结构。整个小组聚类为两个种群，一方面主要代表地方品种，另一方面主要代表已发布的、先进和 CIMMYT 品系。对地方品种的进一步种群结构分析发现了 4 个亚群，强调了埃塞俄比亚硬粒小麦地方品种中高度的遗传多样性。基于两组群体结构的 AMOVA 分析表明，群体间和群体内均存在显著 (P < 0.001) 的变异。两组群体内的总变异 (81%、76%) 高于群体间的总变异 (19%、24%)。基于群体结构分析的全组和埃塞俄比亚地方品种的遗传分化 (FST) 和基因流 (Nm) 分别为 0.19 和 0.24、1.04 和 0.81，表明遗传分化程度高，基因流有限。多样性指数证实，地方品种组 (I = 0.7、He = 0.46、uHe = 0.46) 比高级品系 (I = 0.6、He = 0.42、uHe = 0.42) 更具多样性。同样，也观察到地方品种群内的差异。总之，我们发现埃塞俄比亚硬粒小麦地方品种具有很高的遗传多样性，这可能是国家和国际小麦改良计划的目标，以利用其宝贵的特性来对抗生物和非生物胁迫。
标量波计算的未来
随着技术继续以惊人的速度发展，计算的未来正在呈现令人兴奋的新维度。该领域最有前途和最有趣的新兴技术之一是标量波，这一概念挑战了传统的计算范式。标量波具有革命性计算、通信和各种其他应用的潜力，因为它具有即时数据传输、降低能耗和抗电磁干扰等优势。在本文中，我们将探索标量波的世界，并深入探讨其重塑计算未来的潜力。标量波，也称为纵波，是一种电磁波，在几个基本方面与传统的横波不同。横波沿垂直于其运动的方向振荡，而标量波沿其传播方向振荡。这一独特特性使它们与众不同，并提供了大量应用和优势。标量波最早由著名科学家詹姆斯·克拉克·麦克斯韦于 19 世纪中叶提出，但直到 19 世纪末 20 世纪初尼古拉·特斯拉的发现，标量波才开始受到重视。特斯拉对非赫兹波（即不受光速限制的波）的概念很感兴趣，他相信标量波可以提供革命性的可能性。然而，他的工作在很大程度上仍然不为人知，直到最近几年，这一概念才开始受到关注 [1]。
基于小波的特征提取及SVM分类
Pradesh) 摘要 本文探讨了使用小波变换技术在运动想象 (MI) 任务中对 EEG 信号进行特征提取和分类，重点关注事件相关去同步 (ERD) 和事件相关同步 (ERS) 现象。该研究强调了离散小波变换 (DWT) 相对于连续小波变换 (CWT) 的有效性，因为它在处理时间上更高效，并且能够紧凑地表示信号。根据能量压缩特性和捕获与 MI 相关的信号特征的能力对各种小波函数进行了评估，包括 Daubechies 和双正交小波。选择在近似带中表现出最高能量集中的小波进行进一步分析。使用这些选定的小波从 EEG 信号中提取特征，并使用统计和 (HoS) 度量（例如均值、方差、偏度和峰度）进行表征。然后使用这些特征来训练具有不同核函数的支持向量机 (SVM) 分类器。分类结果显示，小波 J db10 和 J bior6.8 的准确率最高，表明它们最适合 MI 任务中的 EEG 信号分析。研究结果表明，优化的小波特征提取与先进的机器学习技术相结合，具有提高脑机接口 (BCI) 系统分类性能的潜力。