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开发胸部X射线的深层转移和机器学习模型
Mashreq大学行政科学学院工商管理系，伊拉克巴格达10021号。[电子邮件：hassan.alsattar@gmail.com] B MEU研究部门，中东大学，安曼，约旦
深层：多个测序技术的精确体细胞变体发现
生物分子冷凝物通过大分子相分离形成，从而产生了界面描述的共存相。在这里，我们表征了由两种类型的RNA分子和聚乙烯乙二醇的三元混合物中的异型相互作用驱动的相位分离形成的界面结构。我们发现，富含嘌呤的RNA是通过强型异型相互作用驱动相分离的支架。相反，富含嘧啶的RNA分子是由较弱的异型相互作用定义的。它们作为吸附剂的作用，在脚手架的相位分离形成的共存相的界面上积聚并弄湿了界面。我们的计算预测，脚手架和吸附剂在接口处具有不同的非随机方向偏好。我们使用单分子超级分辨率成像测试了这些预测，该成像跟踪与RNA分子结合的荧光探针的运动。平行于界面的运动比垂直于界面的运动快。这些发现支持了关于界面运动各向异性的先前预测。
快速发展的对准站点对于深层生命树的重建
摘要：在假设快速发展的位点没有保留由于取代而没有保留准确的系统发育信号的假设下，快速发展的位点（通常称为“缓慢”分析）广泛用于微生物系统发育重建。因此，删除经历了多次取代的地点将改善系统发育分析中的信噪比，其余较慢发展的位点保留了更可靠的进化关系记录。在这里，我们表明，与此假设相反，即使是经常在生命之树中使用的保守蛋白中存在的最快发展的位点，也包含可靠且有价值的系统发育信息，并且对此类部位的修剪也会对系统发育倒置的准确性产生负面影响。在生命研究中使用的核糖体蛋白数据集建模的模拟比对始终表明，慢速进化位点比甚至最快发展的位点恢复真正的两部分的可能性较小。此外，特定于位点的取代率与准确恢复的短分支两部分的频率呈正相关，因为在这些时间间隔内缓慢发展的位点不太可能在这些间隔内经历过替代。使用已发表的生命序列对准数据集，我们还表明，慢速和快速发展的站点都包含类似不一致的系统发育信号，对于快速发展的站点，这种不一致的不一致可以归因于较差的对齐质量。此外，修剪快速站点，缓慢的位点或两者都被证明对多个进化模型的系统发育重建产生了重大影响。这在真实的和asgardarchaeota群体的结果中最明显，这对于实施不同的修剪方案特别敏感。
同种异体困境深层前层角膜成形术（...
健康的角膜上皮不断被源自角膜缘角膜层状干细胞的细胞更新[1]。几种病理条件会损害这些细胞，导致干细胞缺乏症（LSCD），其中纤维血管结膜上皮取代了甲状腺上皮细胞。一小部分的边缘干细胞可能足以使整个角膜上皮化[2]。LSCD可能发生在先天性厌氧菌中，在重复的眼科手术后对边缘的热或化学损害后创伤后发生，或与眼表面的慢性炎性疾病有关。LSCD经常导致受影响的眼睛的功能失明[3]。除了表面不透明度和复发性上皮缺陷外，这些患者还经常还具有质状疤痕，稀疏或角膜穿孔的经常性基质溃疡[4，5]。如果传统的穿透性角化膜成形术是在与基质病理和LSCD结合的眼睛中进行的，则很可能对最初清晰的移植物的结膜化，角膜内皮恢复和随后的移植失败。在LSCD中，必须嫁接边缘干细胞或替代性表演干细胞，以确保角膜表面足够的上皮覆盖范围。同种异体穿透性中央环境成形术使用供体角膜的分散式三角形成移植物，该移植物包含额外的边缘组织几个时钟小时[6-8]。这种方法首先由Sundmacher和Reinhard等人在1996年描述。并在接下来的几年中进一步发展。我们命名[6-8]具有长达40％圆周的一个新月形边缘区域的供体组织将其集中植入受体的角膜中[1，6，7]。在这种移植后，拒绝通常不仅对移植的边缘干细胞，而且还会发生在同种异体角膜内皮上，即使进行全身免疫抑制治疗也是如此[1，9]。在过去的20年中，在许多地区，各种适应症的层状角膜移植数量稳步增加[10]。层状程序，例如降落剥离自动内皮角膜造口术（DSAEK），降落膜膜内皮性角膜膜成形术（DMEK）（DMEK）或深层层状角膜置换术或深层层状角化膜成形术（DALK）提供了超过渗透性的依从性依赖的依从性的（dalk），该依赖的陪伴下层的陪伴下层，并获得了陪伴的陪伴。角膜疾病。Dalk比PK的优势是术后较高的内部细胞计数，并且由于缺乏内皮排斥而导致内皮失代偿的风险较低[11-13]。一份病例报告描述了两种情况下的双侧边缘干细胞缺乏症的深层前层状环膜成形术。然而，使用了直径11至11.5 mm的移植物，其中包括整个角膜，包括边缘[14]。我们假设一种替代性的，甚至更多的组织较高的方法，其中选择了正常的移植直径，类似于困境角化膜成形术技术，同时保留了患者自己的内皮。这确保了在伤口愈合的初始阶段，通常对通常的血管巩膜和结膜有所不同，这伴随着炎症活性的增加。此外，这种方法允许在即将发生的角膜锻炼的紧急情况下进行更安全的解剖，其中广泛的大直径角膜剖定增加了降膜膜的穿孔风险。我们提出，在保留受体的健康内皮细胞的同时，在执行Limbo-kerato-plasty时，内皮失代偿率较低。
AI和传统学习：更深层学习的互补策略
了解生成AI的使用如何影响学习成果是为教育中的AI创建有效指南的关键。Microsoft Research（MSR）和剑桥大学出版社和评估是对大语言模型（LLMS）对学习基础的影响的首批大规模定量研究之一：理解和保留信息。
深层技术投资悖论：重新设计投资者模型的呼吁
Deep Tech有可能像互联网一样从根本上影响世界，并领导第四波创新。第一波诞生了前两种工业革命，尤其是通过化学发明，例如Haber Bosch氨或钢生产的Bessemer过程。第二次世界大战后，信息革命，主要由IBM，Xerox Parc等公司实验室驱动，高素质的多学科团队强烈参与了科学界，其中进行了基础研究，其中包括半导体的革命。第三波，数字革命，看到了公司研究的衰落以及由风险投资支持的小型破坏性企业的出现，定义了硅谷模型，重点介绍了基于Internet的ICT/Digital Digital，孕育了Apple，Google，Google，Alibaba和In Biotechnology of Agenentech。美国政府机构，例如DARPA，NSF和NIH，对最近两次浪潮并不陌生。虽然创新引擎正在抓住和结晶ICT和生物技术，但第四波浪潮现在正在以深度技术和自然共同设计进行建设。
虚拟同步发电机中的深层和强化学习：全面的评论
摘要：虚拟同步发电机（VSG）是现代电力系统中的重要概念和主要控制方法。基于功率电力的分布发电机在电网中的渗透提供了不确定性并减少了系统的惯性，从而增加了发生干扰时不稳定的风险。VSG通过引入同步发电机的动态特性来产生虚拟惯性，该发电机提供惯性并成为一种网格形成控制方法。VSG的缺点是要调整许多参数，并且其操作过程很复杂。然而，随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI算法的强大适应性学习能力为该问题提供了潜在的解决方案。两个研究热点是深度学习（DL）和增强学习（RL）。本文对这两种技术以及Energy Internet（EI）中的VSG控制进行了全面综述。首先，引入了VSG的基本原理和分类。接下来，简要审查了DL和RL算法的开发。然后，总结了基于DL和RL算法的VSG控制的最新研究。最后，讨论了一些主要的挑战和研究趋势。
设计严格：为评估更深层学习的基础奠定基础
cport dok级任务的特定于内容示例为每个DOK级别提供了一系列可能性：考虑DOK的多种方式不限于这些描述符，但为教学和评估计划提供了一些指导
一项关于故障预后中深层工业转移学习的调查
由于其概率性质，故障预后学是使用大数据进行深度学习的用例的一个典型例子。然而，此类数据集的低可用性结合了拟合，参数化和评估复杂的学习算法的高度努力，用于典型的工业应用的异质和动态设置，通常会阻止这种方法的实际应用。可以使用转移学习或连续学习方法自动适应新的或动态变化的故障预后方案。在本文中，对这种方法进行了首次调查，旨在为该领域的未来研究建立最佳实践。表明该领域缺乏共同的基准来鲁棒比较结果并促进科学进步。因此，还对这些出版物中使用的数据集进行了调查，以确定适合此类基准方案的候选人。
xgait：通过基于RF的步态识别的深层传感跨模式翻译
射频频率（RF）基于步态识别已成为一种有前途的技术，可以以普遍性和不受欢迎的方式对个体进行身份验证。但是，在同一环境中收集同一用户的大量数据时，仍然存在一个基本挑战。为了应对这一挑战，本文介绍了Xgait，Xgait是一个跨模式步态识别框架，不需要事先部署RF设备或显式数据收集。关键想法是利用现代移动设备中广泛使用的惯性测量单元（IMU）的信号，以模拟如果同一个人在RF设备附近行走，则会生成RF信号。尽管有直接的想法，但由于RF设备的多样性，IMU信号和RF信号之间的内在差异以及步态的复杂性，需要解决一些技术挑战。首先，我们提出了一种RF光谱生成方法，以始终在不同的RF信号上提取必需的RF步态数据特征。其次，我们提出了一种具有生成网络的IMU-RF转换方法，该方法将IMU数据准确转换为RF数据。最后，我们设计了RF步态频谱特异性变压器模型，以进一步提高识别性能。我们使用三种RF设备和七个移动设备对XGait进行了全面评估，涉及三十个不同环境中的三十个受试者。实验结果表明，在各种情况下，Xgait始终达到超过99％的前3个精度。