XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System派生的
预测与重度抑郁症症状测量的遥感技术参与的预测因素
PSIPRED工作台是生物科学数据存储库和Web服务的全球生态系统的一部分。这些涵盖了主要数据存储库，例如NCBI，EBI和RCSB PDB（1-3），派生的数据资源，例如字符串，CATH，KEGG，INTERPRO和UNIPROT（4-8），以及诸如EBI WebServices，NCBI Webservices，NCBI Webservices等网络服务。可以通过Elixir Biotools网站（https：//bio.tools/）（9）来发现大量的工具和服务作为代码和网络服务。我们已经开发了Psipred Workbench已有近25年了。我们的网站服务提供了各种基于机器学习的工具，专注于表征蛋白质的结构和功能特征。近年来，我们在整合新的基于深度学习的工具和技术方面取得了重大进展。在2018年，我们替换了网络服务器中的每一条代码，并显着改进了这两个工具运行
野生生菜的四种形态型中的解剖学，核型和核DNA含量研究
本文对心脏淀粉样变性（CA）的几个超声心动图发现的诊断值进行了批判性综述。考虑到其具有挑战性的诊断以及临床医生对高度怀疑的高指数的需要，强调了对CA的早期和准确检测的重要性。超声心动图通常是怀疑CA时心脏结构和功能成像评估的首选。本文涵盖了几种常规的超声心动图特征和斑点跟踪超声心动图 - 派生的变形参数。其中一些索引分组在一起以形成分数，这可以提高诊断Ca的准确性。，特别是在较早的阶段，超声心动图具有较低的特异性，可以区分淀粉样蛋白和其他肥厚的表型，强调与临床危险信号，实验室测试和其他心脏成像方式相关的需求。
受控的空域设计政策
（b）SUA Crossing Service。当实时SUA活动或进入要求许可证时，可以使用SUA交叉服务单元来批准飞机进入或越过活动SUA。批准进入或跨越主动SUA结构仅由空中交通管制员使用根据空域建立的空中交通管理安排建立的程序提供。交叉/进入批准仅与SUA活动有关，并不意味着任何协调或旨在实现分离最小值。分离最小值和与其他流量相关的流量信息，无论是在SUA附近还是在SUA附近运行），应符合空域的分类和所提供的特定ATS的分类。因此，可以提供SUA交叉服务，而无需参考监视派生的信息，因为ATS并不暗示作为交叉批准的一部分。SUA越过服务提供商应由SUA当局批准。
![arXiv:2303.15939v1 [eess.IV] 2023 年 3 月 28 日](/simg/f\fb020348d55c0fbb9129702104facb46a48991f0.webp)
arXiv:2303.15939v1 [eess.IV] 2023 年 3 月 28 日
数字图像相关 (DIC) 已成为评估机械实验（尤其是疲劳裂纹扩展实验）的宝贵工具。评估需要裂纹路径和裂纹尖端位置的准确信息，但由于固有的噪声和伪影，这些信息很难获得。机器学习模型在识别标记的 DIC 位移数据时非常成功。为了训练具有良好泛化的稳健模型，需要大数据。然而，由于实验成本高昂且耗时，材料科学与工程领域的数据通常很少。我们提出了一种使用带有物理引导鉴别器的生成对抗网络生成合成 DIC 位移数据的方法。为了确定数据样本是真是假，该鉴别器还接收派生的 von Mises 等效应变。我们表明，这种物理引导方法可以提高样本的视觉质量、切片 Wasserstein 距离和几何分数。
arXiv:2303.15939v1 [eess.IV] 2023 年 3 月 28 日
数字图像相关 (DIC) 已成为评估机械实验（尤其是疲劳裂纹扩展实验）的宝贵工具。评估需要裂纹路径和裂纹尖端位置的准确信息，但由于固有的噪声和伪影，这些信息很难获得。机器学习模型在识别标记的 DIC 位移数据时非常成功。为了训练具有良好泛化的稳健模型，需要大数据。然而，由于实验成本高昂且耗时，材料科学与工程领域的数据通常很少。我们提出了一种使用带有物理引导鉴别器的生成对抗网络来生成合成 DIC 位移数据的方法。为了确定数据样本是真是假，该鉴别器还接收派生的 von Mises 等效应变。我们表明，这种物理引导方法可以提高样本的视觉质量、切片 Wasserstein 距离和几何分数。
Djnn/Smala：面向交互编程的概念框架和语言
开发和维护交互式软件的持续困难揭示了传统命令式编程语言的不足。近年来，已经提出了几种解决方案，以专用于交互的结构来丰富现有语言。在本文中，我们提出了一种不同的方法，以交互为主要关注点来构建一种新的编程语言。我们提出了基于过程和过程激活概念的概念框架 Djnn，然后介绍了从该框架派生的编程语言 Smala。我们提出了一种解决方案，用于统一事件和数据流的概念，并从一小组基本结构中派生出复杂的控制结构。我们详细介绍了 Smala 的语法和语义。最后，我们通过一个真实大小的应用程序说明它如何构建交互式软件的所有部分。Djnn 和 Smala 可以为设计人员和程序员提供可用的方法来思考交互并将其转化为运行代码。
补充信息：多求和器 - multi-responder Ultimatum游戏中的公平性
在此补充信息中，我们将证明并显示在手稿主要部分中使用的几个关键定理和观察结果。在下一节中，我们首先证明了两个与两个多求和器 - 多响应者Ultimatum游戏（MPMR UG）具有独特的进化稳定策略。我们还证明，在复制者的动力学下，人口组成的球员纳什均衡状态，稳定状态的人口扮演着派生的进化稳定策略，尽管在人群范围内。在“一般情况下”，我们将结果从两个和两个mpmr ug扩展到多个响应者和多个建议者的任意数量，并表明，在这种情况下，对于任何子游戏，也有一个独特的进化稳定策略（除了纯零报价外）。此外，我们证明，如果响应者在每个子游戏中扮演此ESS NASH均衡，那么在体面的NASH平衡建议中必须提出相同的优惠。
模式选择信标系统 (模式 S ... 的描述
通过增加 S 模式应答器装备，NAS 中的监视效果得到进一步增强。S 模式飞机可以通过从注册号或其他编号方案派生的代码唯一地标识，该代码与飞行员选择的 A 模式代码无关。点名监视中的 S 模式飞机不受同步乱码的影响。内置于 S 模式协议中的错误检测、错误纠正和自适应重审降低了对 ATCRBS 干扰的敏感度并提高了整体链路可靠性。S 模式应答器的容差比旧的 ATCRBS 应答器更严格，并且通常在下行链路频率和周转时间等参数中表现出较小的变化。与 ATCRBS 相比，整体监视精度提高了四倍。同质的 S 模式技术将以与 S 模式技术带来的风险缓解因素成正比的速率提供 NAS 中的安全性。
机器人技术和自主系统
我们开发了一种算法，用于在表示为线性时间逻辑（LTL）约束的任务下由多个机器人和未发动的对象组成的系统的运动和任务计划。机器人和对象会在障碍物整洁的环境中发展受到不确定动态的影响。提出的解决方案的关键部分是智能构造的耦合过渡系统，该系统编码机器人和对象的运动和任务。我们通过在较低级别设计适当的自适应控制协议来实现这种结构，从而保证了在环境中安全的机器人导航/对象运输，同时补偿动态不确定性。过渡系统通过基于采样的算法有效地与时间逻辑规范连接，以输出离散路径作为机器人同步操作的序列；这样的动作满足机器人的规格以及对象的规格。机器人通过使用派生的低级控制协议执行此离散路径。数值实验验证了提出的框架。
孕产妇虐待：与后代大脑体积和白质连接性的关联
大脑皮层被组织成独特但相互联系的皮质区域，可以通过在皮质表面上静止状态功能连通性（FC）的突然差异来定义。这种皮质的这种细胞是在成人和年龄较大的婴儿中得出的，但是没有广泛使用的表面细胞用于新生儿大脑。在这里，我们首先证明了现有的壁细胞，包括源自较旧样品的基于表面的包裹以及基于体积的新生儿包裹，非常适合新生儿表面数据。接下来，我们从n = 261个新生儿样本中得出一组283个皮层表面包裹。这些包裹具有高度同质的FC模式，并使用三个外部新生儿数据集进行了验证。Infomap算法用于为每个包裹分配功能网络身份，而派生的网络与新生儿的先前工作一致。所提出的分析可能代表新生儿皮质区域，并为新生儿神经影像学研究提供了强大的工具。