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AG-800银导电墨水
在经过一次干燥炉或在批量干燥炉中循环一次后，评估沿屏蔽导电路径之一的点对点电阻。使基材再进行一次干燥循环。沿同一路径再次测量点对点电阻并将其与原始读数进行比较。如果电阻减小幅度小于 10%，则表示油墨在第一次干燥循环或经过干燥炉后基本干燥。如果电阻减小幅度超过 10%，则需要更多干燥时间才能完全去除溶剂。如果溶剂型油墨在丝网上停留一段时间，随着溶剂的蒸发，油墨将逐渐变稠。如果油墨要在非活动印刷机上停留一段时间，可以通过汇集油墨以减少表面积而不是使其分散在大面积上来最大限度地减少溶剂蒸发。汇集油墨会减少表面积，从而减慢干燥过程。务必检查从丝网上回收的油墨的粘度，并在彻底混合的同时添加少量溶剂以恢复粘度。只要油墨还未完全干燥和硬化，就可以添加溶剂来回收增稠的油墨。稀释和清洁如有必要，使用溶剂 30 稀释油墨。使用 MEK 或合适的屏幕清洁剂清洁屏幕或工具的表面。
基于2 ...
摘要 - 对称检测是一种从脑磁共振（MR）图像中提取理想的中型平面（MSP）的方法，可以显着提高脑部疾病的诊断准确性。在本文中，我们提出了一种基于2通道卷积神经网络（CNN）的2D切片中脑MR图像的自动符号检测方法。不同于主要依赖本地图像特征（渐变，边缘等）的现有检测方法为了确定MSP，我们使用基于CNN的模型来实现大脑对称性检测，该检测不需要任何局部特征检测和功能匹配。通过训练以学习大脑图像中的各种基准测试，我们可以进一步使用2通道CNN来评估脑斑块对之间的相似性，这些相似性是根据泊松采样从整个大脑切片中随机提取的。最后，使用评分和排名方案来识别每个输入脑MR SLICE的最佳对称轴。在2166个人工合成脑图像和3064中收集的体内MR图像中评估了我们的方法，其中包括健康和病理病例。实验结果表明，我们的方法在对称性检测中实现了出色的性能。与最先进方法的比较还证明了与以前的竞争对手相比，我们在获得更高准确性方面的有效性和优势。
GLMNETR：放松的套索和其他机器学习模型的嵌套交叉验证
说明交叉验证的放松套索，人工神经网络（ANN），渐变机（'xgboost'），随机森林（'Randomforestsrc'），倾斜随机（'aorsf'），递归分区（'rpart'）或步骤WISE WISE RECLISTION模型。交叉阀排出样品（导致嵌套交叉验证），或使用Bootstrap排除外部样品来评估和比较这些模型之间的性能与表格或图形均值预示的结果。校准图也可以是基于（外部嵌套）交叉验证的（外部嵌套）或引导程序（从包中）样本的。对于某些数据集，例如，当设计矩阵不完全排名时，“ glm-net”可能会在拟合轻松的Lasso模型时具有很长的运行时间，这是从我们的经验中，当我们的经验与许多预测变量和许多患者一起将COX模型拟合到数据时，这使得很难从Glmnet（）或Cv.glmnet（）中获得解决方案。调用glmnet（）和cv.glmnet（）时，我们可以通过“路径= true”选项来纠正这一点。在glmnetr包中，路径= true的方法默认情况下是按照。When fitting not a relaxed lasso model but an elastic-net model, then the R- packages 'nestedcv' < https: //cran.r-project.org/package=nestedcv >, 'glmnetSE' < https://cran.r-project.org/ package=glmnetSE > or others may provide greater functionality when performing a nested CV.
1 韓國
文件名描述dsgnwhsh_whoosh dark-abyss breeze_b00m_mawds.wav airy，未来派的woosh woosh with gun shot型共振。dsgnwhsh_whoosh dark-casper_b00m_mawds.wav动态，电子驱动器，带有数字混响。dsgnwhsh_whoosh深色curs_b00m_mawds.wav激光型切片声和法兰共振咳嗽。dsgnwhsh_whoosh dark-evil East_b00m_mawds.wav密集，和谐复杂的合成器以缓慢的攻击和缓慢释放命中。dsgnwhsh_whoosh dark-imposter_b00m_mawds.wav电子风，带有长尾巴和数字文物的数字风。dsgnwhsh_whoosh dark-whizz_b00m_mawds。dsgnwhsh_whoosh dark-little Nightmares_b00m_mawds.wav动态woosh，带有渐变动力学和数字尾巴。dsgnwhsh_whoosh dark-malfoy_b00m_mawds.wav尖锐，清洁过渡效果，带有毛刺伪影和噪音尾巴。dsgnwhsh_whoosh dark-unholy_b00m_mawds.wav密度，机械，复杂的Woosh，具有高科技数字零件。dsgnwhsh_whoosh dark-void seeker_b00m_mawds.wav airy uny insing ins and ins the-wav and ins in trundistist and tunly offentist and tuneristist。dsgnwhsh_whoosh light-charmed_b00m_mawds.wav高频，金属woosh带有有需要的in Harmonic共振。dsgnwhsh_whoosh light-esoterico_b00m_mawds.wav电子，HUD响起woosh woosh and Chorus and langing。dsgnwhsh_whoosh浅色dust_b00m_mawds.wav外星人，未来派的woosh，带有高螺距闪光和中范围的拳头。dsgnwhsh_whoosh light-healing grace_b00m_mawds.wav高高倾斜，通风的woosh声音，带有闪闪发光的共鸣。dsgnwhsh_whoosh light-irari_b00m_mawds.wav快速，数字冲击声，带有渐变攻击和闪闪发光的尾巴。dsgnwhsh_whoosh灯光lance_b00m_mawds.wav电磁woosh带有数字小故障工件。dsgnwhsh_whoosh light-mystisweep_b00m_mawds.wav sci-fi woosh woosh woosh woosh woosh woosh woosh woosh woosh woosh woosh woosh woosh woosh woosh woosh woosh。dsgnwhsh_whoosh light-serenity_b00m_mawds.wav反针效应，然后是数字冲击声。dsgnwhsh_whoosh light-sprite_b00m_mawds.wav立体声基于毛孔，带有小故障，不断发展的音色。dsgnwhsh_whoosh light-twilight_b00m_mawds.wav卷曲，高通滤波的woosh和远处的混响尾巴。dsgnwhsh_whoosh中性 - 抗原dsgnwhsh_whoosh中性 - 弧形gust_b00m_mawds.wav枪射击类型的冲击，带有法兰，回响的尾巴。dsgnwhsh_whoosh中性boomerang_b00m_mawds.wav通过数字卷积以电子增强的woosh。dsgnwhsh_whoosh中性bolt_b00m_mawds.wav高高的woosh，带有颗粒状伪像和金属冲动。dsgnwhsh_whoosh中性consumed_b00m_mawds.wav反向电子噪声，快速释放和光谱形状。dsgnwhsh_whoosh中性fast_b00m_mawds.wav频谱woosh带有颗粒状螺距转移和相位的共振。dsgnwhsh_whoosh中性的力量_b00m_mawds.wav紧缩，爆炸性过渡，卷积和空气。dsgnwhsh_whoosh中性obsidian sway_b00m_mawds.wav vocoder处理的woosh woosh具有共振剂过滤和外星品质。dsgnwhsh_whoosh中性 - 搜索器_b00m_mawds.wav白噪声过渡，数字，人工调制尾巴。dsgnwhsh_whoosh中性snitch_b00m_mawds.wav高螺距，颤抖的HUD型Woosh带有光谱形状。dsgnwhsh_whoosh中性 - 造型zephyr_b00m_mawds.wav光谱合成类型过渡性声音，具有数字脉冲响应。magevil_bed dark-Energy提取_b00m_mawds.WAV持续，数字湍流，用颗粒状云。magevil_bed dark-sinister aura_b00m_mawds.wav常数，不断发展，数字垫，具有inharmonic共振和光谱变形。
使用具有多样性的微电路
嘈杂证据或反对选择的噪声逐渐积累是感知决策过程中的主要步骤。使用小鼠中的大脑电生理记录（Steinmetz等，2019），我们检查了跨大脑区域的证据积累的神经相关性。我们证明了具有漂移扩散模型（DDM）样的发射速率活性（即，对循证敏感的渐变发射速率）的神经元分布在整个大脑中。探索了类似DDM的神经的证据积累的潜在神经机制，发现在整个大脑区域内部和整个大脑区域内都发现了不同的积累机制（即单一和种族）。我们的发现支持以下假设：证据积累正在通过大脑中的多种整合机制发生。我们进一步探讨了单个和种族蓄能器模型中集成过程的时间尺度。结果表明，每个大脑区域内的累加微电路在其整合时间尺度上具有不同的特性，这些特性在整个大脑的层次上组织。这些发现支持在多个时间尺度上积累证据的存在。除了整个大脑的整合时间尺度的变化外，在每个大脑区域内还观察到时间尺度的异质性。我们证明了这种可变性反映了微电路参数的多样性，因此具有较长积分时间尺度的累加器具有更高的复发强度。
地质中nakuru-thomson的瀑布
纳库鲁·汤姆森（Nakuru-Thomson）的瀑布汉宁顿地区的地质，位于格雷戈里裂谷山谷和其东部肩膀上，这很复杂。从中新世时期到当今熔岩的爆发，是从中央和裂缝来源的间隔进行的。最早的喷发是最广泛的，而最近的喷发幅度很小。在漫长的悠久历史中，爆发了两种熔岩套件，这是一个弱的碱性基本套件，具有超前的助理，以及一个强质性特征的碱性中间套件。这些熔岩的母体岩浆体永远不会暴露，但是固定石巨石本地的发生为中间套件的父岩浆的性质提供了线索。熔岩的总量很大；这是世界上主要的火山领域之一。硫化性发生在减小幅度的发作中，即时代，上新世，下更新世，中部平民，上层苯甲酸，上更新世和近期 - 每个火山浇注都通过移动而成功，正常的断层与甲壳的正常断层相比。重大断层发作发生在中新世硫酸，上新世和下更新世硫酸之后。较小的运动更新比中更新世晚。活动区域（散发性和运动）在裂谷中被认为逐渐变窄。
环境空气中单个原子的闪存热冲击
摘要：单原子催化剂具有有趣的催化活性，用于依靠表面反应（例如电化学能量储存，催化和气体传感器）的应用。但是，此类催化剂的常规合成方法需要在真空系统中延长高温退火，从而限制了它们的吞吐量并增加了其生产成本。在此，我们报告了超快的闪光热冲击（FTS）诱导的退火技术（温度> 2850°C，<10 ms的持续时间，渐变/冷却速率约为10 5 k/ s），该技术在环境空气环境中运行，以制备单个固化的N型N型N型石素。三聚氰胺被用作N兴奋剂来源，可提供热能良好的金属 - 氮键位，导致单个金属原子的均匀且高密度的原子分布。证明了FTS方法生产的单原子稳定的N掺杂石墨烯的实际实用性，我们展示了它们的化学气体感应能力和电催化活性。总体而言，空气室，超快和多功能（例如Co，Ni，Pt和Co-ni Dual Metal）FTS方法为高通量，大面积和无真空制造的单原子催化剂提供了一般途径。关键字：强烈的脉冲光，光热效应，环境空气过程，单原子，n掺杂S
Dunee Fedgst Mao大学，Junbin
摘要 - 目前，大多数医疗机构都面临着使用零散和孤立数据来解决疾病预测问题的统一模型的挑战。尽管联邦学习已成为隐私保存模型培训的公认范式，但如何将联合学习与fMRI的时间特征相结合以增强预测性能是功能疾病预测的公开问题。为了解决这一具有挑战性的任务，我们提出了一个新型的联合图形时空（FedGST）脑功能疾病预测的框架。具体来说，锚采样用于处理本地客户端的可变长度时间序列数据。然后，动态功能连接图是通过滑动窗口和Pearson相关系数生成的。接下来，我们提出了一个启动时间模型，以从本地客户端的动态功能连接图中提取时间信息。最后，隐藏的激活变量发送到全局服务器。我们在全球服务器上提出了一个UniteGCN模型，以接收和处理来自客户端的隐藏激活变量。然后，全局服务器将渐变信息返回给客户端以进行反向传播和模型参数更新。客户端模型在本地服务器上汇总了模型参数，并将其分配给客户端以进行下一轮培训。我们证明，FedGST在Abide-1和ADHD200数据集上优于其他联合学习方法和基准。索引术语 - 跨时期，联邦学习，脑功能疾病，图表学习
利用机器学习预测不同编辑类型和染色质环境下的主要编辑效率
图 1 | 基于序列上下文的 pegRNA 效率表征和预测。（a）使用目标匹配的 pegRNA 文库“Library Diverse”进行筛选的示意图。（b - g）HEK293T 或 K562 中（b,c）插入、（d,e）HEK293T 或 K562 中 1-5bp 替换和（f,g）HEK293T 或 K562 中 1-15 bp 删除的编辑效率。（h,i）在 HEK293T（h）或 K562（i）细胞中安装了 2 个独立 1 bp 替换的双重编辑的编辑效率。预期编辑意味着安装了两个替换，而中间编辑意味着只安装了 2 个替换中的 1 个。距离 0 对应于单个 1 bp 编辑。 (j,k) 在 HEK293T (j) 和 K562 (k) 细胞中，在 GG PAM 序列内进行单 1bp 和双 1bp 替换（有或无编辑）的编辑效率。(d、e、hk) 条形图仅包含具有 7、10 或 15bp RTT 突出端的 pegRNA，以确保不同条件下 RTT 突出端分布相似。(bk) 条形图显示平均值，误差线表示平均值 +/- sem (l、m) PRIDICT2.0 在 Library-Diverse（5 倍交叉验证）上对 (l) HEK293T（n = 22,619）和 (m) K562（n = 22,752）细胞的性能。根据高斯 KDE，颜色渐变从深紫色到黄色表示点密度增加。 （n）PRIDICT2.0 示意图，该模型是基于两个模型的预测平均值的集成模型：（模型 A），
具有抗菌和可生物降解特性的ZnO /聚羟基丁酸复合材料的绿色合成途径< /div>
由于它们具有出色的机械品质，疗法稳定性以及充当碳二氧化碳，氧气和芳香化学物质的有效障碍的能力，因此基于合成石化的聚合物的需求更大。，基于石化材料作为包装材料的合成聚合物选择的主要因素是其广泛的利用可用性和相对较低的成本。合成基于石化的聚合物的抽签是，尽管它们在包装材料中广泛使用，但它们的生物降解性差，使它们成为使用后的重要垃圾来源。大量极其有害的排放，堆肥问题以及二氧化碳周期的变化是这种环境威胁的主要原因。6此外，由于社会事务的局限性和技术困难，在许多国家中很少回收丢弃的包装塑料，从而导致大量使用的用过的塑料材料要么倾倒在垃圾填埋场中，要么添加到周围的环境周围的垃圾中，最终使环境平衡了环境平衡。因此，这种现象吸引了许多研究人员的兴趣，这些研究人员致力于创建活跃，可持续的包装材料。因此，除了保质期，成本和保护外，包装设计还应考虑用户友好和环境可持续性。因此，检查由自然降解聚合物制成的包装材料引起了更多的关注。这是向更绿色，更可持续的世界迈进的基本运动。在可生物降解的生物材料中，多羟基烷烃（PHAS）吸引了特定的注意。PHA是热塑性，生物相容性和羟基衍生脂肪的可生物渐变微生物聚合物