XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System深入
将更深入地挖掘到Oncospan的NGS数据
基因组学查看器（IGV）：高性能基因组数据可视化和探索。简短的生物信息。2013; 14（2）：178-192。 doi：10.1093/bib/bbs0172013; 14（2）：178-192。 doi：10.1093/bib/bbs017
深入了解Hitchcock计算机视觉数据集
在数字人文科学中，文本仍然是表达和分析的主要媒介（Manovich，2020； McPherson，2009； Meeks，2013； Sayers，2018）。这导致了一些学者将该领域定义为“文本重，可视化光和模拟较差”（Champion，2017年）。但是，大量可用的视觉数据的兴起以及计算分析的能力为奖学金开辟了新的可能性。Wevers and Smits（2020）将这种“视觉转弯”归功于使用深层神经网络来理解图像的复杂计算机视觉算法的扩散和进步。这些网络可以识别层次模式，并将过滤器应用于图像的不同部分（例如识别形状，边缘和纹理），逐渐形成了对输入数据的更复杂和细微的理解。这些模型的准确性和影响仅在数字人文科学中才被探索，但它们被认为是为了极大地改变对文化数据的分析，批评和解释（Arnold等，2022; Arnold＆Tilton，2019; di Lenardo＆di Lenardo et al。 Pustu-Iren等人，2020年；
深入了解最近的研究和新兴观点
Heba A. Abd-Alsalam Alsalame 1,2，Ihsan Khudhair Jasim 3，Sarah Ghazi Abdulkarim Alzorri 4，Hadeel Mizher Younis 5，Hiacham Younis Mohammed 5，Mohammed Ahmmed Mustafa 6和Vivek Kumar Pandey 7， *伊拉克Kerbala，2伊拉克卡尔巴拉市Al-Zahrawi大学学院医学实验室技术系3，伊拉克市Al-turath University，Al-turath University，Baghdad，伊拉克4实验室技术系医学院，Al-Farahidi大学，伊拉克大学，BAGHDAD 5号学院Al-Farahidi大学，IRQ 6萨马拉大学萨马拉大学教育教育，伊拉克7研究影响与结果中心，奇卡拉大学工程技术研究所，奇特卡拉大学，拉杰普拉，140401，印度旁遮普邦
深入了解口服两亲性环糊精纳米粒子
摘要 结直肠癌 (CRC) 是全球第三大最常见的癌症类型，在癌症相关死亡人数中排名第二。就目前的治疗方法而言，尚未提出一种明确、安全且有效的 CRC 治疗方法。然而，新的药物输送系统在这一领域显示出良好的前景。基于两亲性环糊精的纳米载体是一种创新且有趣的制剂方法，可通过口服给药靶向结肠。在我们之前的研究中，旨在对结肠肿瘤进行口服化疗，并通过配方开发研究、粘蛋白相互作用、粘液渗透、细胞毒性和二维细胞培养中的渗透性，以及在早期和晚期结肠癌模型中的体内抗肿瘤和抗转移功效以及单剂量口服给药后的生物分布获得了有希望的结果。本研究旨在进一步阐明口服喜树碱 (CPT) 负载两亲性环糊精纳米粒子在局部治疗结直肠肿瘤方面的药物释放行为和在三维肿瘤模型中的功效，以预测不同纳米载体的体内功效。主要目的是在配方开发与体外阶段和动物研究之间架起一座桥梁。在这种情况下，CPT 负载的聚阳离子-β-环糊精纳米粒子分别导致小鼠和人类 CT26 和 HT29 结肠癌球体肿瘤细胞活力降低。此外，首次通过释放动力学模型对释放曲线（新型药物输送系统中关键质量参数之一）进行了数学研究。总体研究结果表明，通过带正电荷的聚-β-CD-C6 纳米粒子将抗癌药物（如 CPT）口服靶向至结肠肿瘤以实现局部和/或全身疗效的策略是一种很有前途的方法。
深入探究语音支付背后的技术
如今，越来越多的金融机构和账单提供商将语音支付作为账单支付服务的一部分。鉴于上述复杂性和安全挑战，有些机构可能只支持一个或几个数字助理。这些服务有双重好处。首先，它满足了消费者已经用于其他类型支付的市场需求。其次，与其他支付类型有限的控制不同，通过账单支付服务支持语音支付的金融机构能够控制支付的运作方式，方法是要求用户使用移动设备、平板电脑或计算机创建初始账单支付设置，并要求用户在智能设备上进行身份验证（包括要求多因素身份验证），作为账单支付流程的一部分。
更深入地了解微生物的奥秘
MiSeq i100 系列为各个层次的用户带来了测序功能。系统设计、测序化学和数据分析集成方面的进步提供了操作简便、速度快和经过验证的准确性。作为端到端 NGS 解决方案的一部分，MiSeq i100 系列可为影响传染病和微生物学的各种应用提供当日结果。无论是追踪疫情、分类新型微生物还是研究微生物组，MiSeq i100 的简便性都能让您自信而确定地进行测序。
深入学习以进行视觉理解：评论
深度学习算法是机器学习算法的一个子集，旨在发现多个分布式表示形式。最近，已经提出了许多深度学习算法来解决传统的人工智能问题。这项工作旨在通过强调210多个最近的研究论文的贡献和挑战来回顾计算机视觉中深度学习算法的最新技术。首先概述了各种深度学习方法及其最近的发展，然后布里（Brie plip）描述了他们在各种视觉任务中的应用，例如图像分类，对象检测，图像检测，语义段，语义细分和人类姿势估计。最后，本文总结了设计和培训深层神经网络的未来趋势和挑战。＆2015 Elsevier B.V.保留所有权利。
深入了解铁、氧化应激和铁死亡
简单总结：在本文中，我们回顾了过去十年的知识进展，得益于许多学者和研究人员的投入，这些进展已经阐明了与铁死亡及其与癌症的关系有关的许多方面。铁死亡目前被认为是一种独特的受调节细胞死亡 (RCD) 类型，其特征是铁依赖性氧化应激和致命氧化脂质的积累。重点关注最近的文献，强调了铁稳态、氧化应激和脂质代谢之间的联系，这些联系总体上调节了铁死亡细胞死亡。此外，特别关注了这种 RCD 通路可能作为肿瘤抑制机制的激活。从调控和分子角度深入了解它可以为开发治疗对常规疗法有耐药性的肿瘤的新候选药物提供重要信息。
深入了解艺术：使用深度学习
摘要 - 艺术是人类在美学和迷人手段中表达和表达自己的思想，情感和经验的深刻媒介。这就像一种通用语言，超越了语言的局限性，从而实现了复杂的思想和感受的交流。基于人工智能（AI）的数据分析正在用于研究领域，例如情感分析，其中通常分析文本数据以进行意见挖掘。在这项研究中，我们从事艺术工作并应用深度学习（DL）算法来对图形艺术中的七种不同面部表情进行分类。进行经验分析，在大型数据集上应用了InceptionV3和Resnet的预训练模型的最深学习算法。两种模型都被认为是革命性的深度学习体系结构，可以训练更深层的网络，从而在各种计算机视觉任务（例如图像识别和分类任务）中提高模型性能。全面的结果分析表明，与相关领域的现有方法相比，所提出的Resnet和Incemnet和InconceionV3方法的准确性分别高达98％和99％。这项研究通过解决图形艺术中七种不同面部表情的检测，有助于情感分析，计算视觉艺术和人类计算机相互作用的领域。我们的方法可以增强对用户情感的了解，从而对改善用户参与度，AI驱动系统中的情商以及在数字平台中的个性化体验产生重大影响。这项研究弥合了视觉美学和情感检测之间的差距，通过强调DL框架在人类心理评估和行为分析等各种领域的实时情绪检测应用程序的功效，提供了图形艺术如何影响图形艺术如何影响和反映人类情绪的新颖见解。
nlp和深入学习医疗文本的分析
摘要 - 本手稿在评估与医疗保健有关的文本中的情绪评估中对人工智能（AI）的利用进行有条理的研究，特别关注自然语言处理（NLP）和深度学习技术的融合。我们仔细检查了许多研究，这些研究采用AI来增强情感分析，对情绪进行分类以及基于临床叙述，患者对药物的反馈和在线健康讨论的文本信息的预测患者的结果。审查表明，在用于情感分类的算法，神经退行性疾病的AI模型的预后能力以及创建AI驱动系统的精确性方面表明了值得注意的进展，这些模型在临床决策中提供了支持。值得注意的是，AI应用的利用通过整合患者情绪并有助于早期鉴定精神疾病的鉴定，从而增强了个性化治疗计划。存在持续的挑战，其中包括确保AI的道德应用，保护患者机密性以及解决算法程序中的潜在偏见。尽管如此，AI的潜力彻底改变了医疗保健实践，这是可以毫无疑问的，提供了一个未来，医疗保健不仅更加知识渊博，有效，而且更加同理心，并且围绕患者的需求而集中。这项调查强调了AI对医疗保健的变革性影响，对其在检查医疗保健文本中的情感内容中的作用充分理解，并突出了对更富有同情心的患者护理方法的轨迹。调查结果倡导AI的分析能力和医疗保健人类方面之间的和谐协同作用，确保技术进步与患者的情感福祉保持一致。索引术语 - 夫人智力，自然语言程序，医疗保健，文本，深度学习，情感分析