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周期性的阵列符合人阵中的词 - 欧硫酸 - 能源...
摘要：在这项工作中，结合了块共聚物光刻和超低能离子植入，以获得高浓度的磷原子的纳米伏算，该磷原子在P型硅底物中定期处置在宏观区域上。高剂量的植入掺杂剂会授予硅底物的局部非晶化。在这种情况下，磷磷通过植入区域的固相外延再生（SPER）激活，并具有相对较低的温度热处理，以防止磷原子扩散并保留其空间定位。在此过程中，监测样品（AFM，SEM），硅底物（UV拉曼）的结晶度以及磷原子的位置（STEMEDX，TOF-SIMS）的位置。静电势（KPFM）和掺杂剂激活时样品表面的电导率（C-AFM）图与模拟的I-V特性兼容，这表明存在一个不理想的阵列，但工作p-n纳米结构。所提出的方法为进一步研究的可能性铺平了道路，该方法通过改变自组装的BCP膜的特征性维度来调节纳米级硅底物内的掺杂剂分布。关键字：块共聚物，离子植入，掺杂，硅，PS-B-PMMA■简介
空间多词显示胰腺癌免疫疗法病理学反应者
胰腺腺癌（PDAC）是一种快速发展的癌症，对免疫疗法的反应较差。肿瘤内三级淋巴结构（TLS）与罕见的长期PDAC幸存者有关，但是TLS在PDAC中的作用及其在较大的较大肿瘤微环境的背景下仍然未知。，我们产生了一个空间多膜大图，其中包括与联合免疫疗法治疗的患者的26个PDAC肿瘤。使用机器学习支持的H＆E图像分类模型和无监督的基因表达矩阵分解方法用于空间转录组学，我们表征了跨越不同形态和免疫疗法的TLS壁ni中的细胞状态。无监督的学习产生了TLS特异性的空间基因表达特征，该信号与PDAC患者的生存率有了显着关联。这些分析表明，病理反应者中与TLS相关的肿瘤内B细胞成熟，并通过空间蛋白质组学和BCR分析证实。我们的研究还确定了病理免疫反应的空间特征，揭示了TLS成熟与IgG/IgA分布和细胞外基质重塑共定位。
Guernsey的车辆GHG影响的生命周期研究 标准词和条件 - 供应 - ...
结果表明，与其他车辆类型和油耗相比，用RD 100（HVO柴油生物燃料）加油的冰车HVO - 平均（RD100）的冰车（HVO柴油生物燃料）的每公里的排放最低。这主要是与目前BEV和FCEV相比，柴油汽车生产较低的排放量的结果。虽然生物燃料的生命周期温室气体排放量低于常规燃料（约90％）22，但由于生物燃料（尤其是甲烷和氧化二氮的燃烧），该值并不为零。在生物燃料燃烧时产生的CO 2排放被认为是“ 0”，以解释其生长过程中快速生长的生物能源吸收的CO 2。
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2.1.1。在周一至周五上午8:30至下午5点（不包括银行和公共假期）或Freephone的0800 5870285暂时过时，请在200700年上午8:30至下午5点之间给我们打电话，您的服务提供商通常会拨打电话，并应将其呼叫适用，并从移动电话中呼叫。 2.1.2。 在Guernsey Gu355，Guernsey Gy1 5SS的Guernsey Electricity写信给我们； 2.1.3。给我们发送电子邮件至customer@electricity.gg; 2.1.4。在https://www.electricity.gg/contact-us/上填写我们的在线联系表格；或2.1.5。在周一至周五的上午9点至下午5点之间（不包括银行和公共假期），在上午9点至下午5点之间在电力室，北边，瓦尔，根西岛GY1 3AD访问我们的招待会。 2.2如果我们必须与您联系或以书面形式通知您，我们将通过电子邮件，手动或邮寄到您在请求中提供给我们的地址或使用我们可能拥有的任何其他联系方式，包括任何现有客户帐户。2.1.1。在周一至周五上午8:30至下午5点（不包括银行和公共假期）或Freephone的0800 5870285暂时过时，请在200700年上午8:30至下午5点之间给我们打电话，您的服务提供商通常会拨打电话，并应将其呼叫适用，并从移动电话中呼叫。 2.1.2。在Guernsey Gu355，Guernsey Gy1 5SS的Guernsey Electricity写信给我们； 2.1.3。给我们发送电子邮件至customer@electricity.gg; 2.1.4。在https://www.electricity.gg/contact-us/上填写我们的在线联系表格；或2.1.5。在周一至周五的上午9点至下午5点之间（不包括银行和公共假期），在上午9点至下午5点之间在电力室，北边，瓦尔，根西岛GY1 3AD访问我们的招待会。2.2如果我们必须与您联系或以书面形式通知您，我们将通过电子邮件，手动或邮寄到您在请求中提供给我们的地址或使用我们可能拥有的任何其他联系方式，包括任何现有客户帐户。2.2如果我们必须与您联系或以书面形式通知您，我们将通过电子邮件，手动或邮寄到您在请求中提供给我们的地址或使用我们可能拥有的任何其他联系方式，包括任何现有客户帐户。
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癌细胞系中药物敏感性的两步多词建模，以识别驾驶机制
人类癌细胞系的药物敏感性预测模型构成了在临床前环境中识别潜在反应性因素的重要工具。整合从一系列异质数据中得出的信息至关重要，但仍然是不平凡的，因为数据结构的差异可能会阻碍拟合算法将足够的权重分配给不同的OMIC数据中包含的互补信息。为了抵消这种效果，该效果倾向于仅导致一种数据类型主导所谓的多摩斯模型，我们开发了一种新颖的工具，使用户能够在第一步中分别训练单摩尼斯模型，并在第二步中将它们集成到多摩s模型中。进行了广泛的消融研究，以促进对奇异数据类型及其组合的各自贡献的深入评估，从而有效地识别它们之间的冗余和相互依赖性。此外，单词模型的集成通过一系列不同的分类算法实现，从而可以进行性能比较。被发现与药物敏感性显着转移相关的分子事件和组织类型集可以返回，以促进对药物反应性潜在驱动因素的全面而直接的分析。我们的两步方法产生了一组实际的多媒体泛 - 批处理分类模型，这些模型对GDSC数据库中的大多数药物具有很高的预测。在具有特定作用模式的有针对性药物的背景下，其预测性能与将多词数据合并到简单的一步方法中的分类模型相比。此外，案例研究表明，它在正确识别已知的特定药物化合物的关键驱动因素以及为其他候选者提供其他药物敏感性因素方面取得了成功。
循环IPA级别降低，确定具有代谢合并症的受试者：多词研究
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肠道少生型和血清代谢产物的特征变化：多词分析
抽象的慢性耳鸣是一种中枢神经系统疾病。当前，肠道菌群对耳鸣的影响仍未探索。为了探索肠道菌群与耳鸣之间的联系，我们在70名耳鸣和30名健康志愿者的患者组中进行了16S rRNA测序，对粪便菌群和血清代谢组分分析进行了16s rRNA测序。我们使用加权基因共表达网络方法来分析肠道菌群与血清代谢产物之间的关系。随机森林技术被用来选择代谢物和肠道分类单元来构建预测模型。耳鸣组中明显的肠道营养不良，其特征是细菌多样性降低，富公司/细菌的比率增加，并且包括气或细菌在内的一些机会性细菌富含。相比之下，一些有益的肠道益生菌减少了，包括乳杆菌和乳杆菌科。在血清MIC分析中，耳鸣患者和这些差异代谢产物的血清代谢障碍富含神经炎症，神经递质活性和突触功能的途径。预测模型在测试集中表现出出色的诊断性能，达到0.94（95％CI：0.85-0.98）和0.96（95％CI：0.86-0.99）。我们的研究表明，肠道微生物群的变化可能会影响耳鸣的发生的出身和慢性，并通过血清代谢产物的变化发挥调节作用。总体而言，这项研究提供了对肠道微生物群和血清代谢产物在耳鸣的发病机理中潜在作用的新看法，并提出了“肠道 - 脑耳 - 耳朵”的概念，作为耳鸣的病理机制，具有明显的临床诊断含义和治疗潜力。
Dom2Vec - 通过词嵌入和 AI/ML 驱动的词典分析检测 DGA 域
摘要 — 及时识别对域生成算法 (DGA) 域的 DNS 查询在减轻恶意软件传播及其潜在影响方面起着至关重要的作用，尤其是在阻止协调的僵尸网络活动方面。我们推出了 Dom2Vec，这是一种创新方法，通过利用仅从 DNS 查询中观察到的域名中派生的词典特征来快速检测 DGA 生成的域。Dom2Vec 利用词嵌入将从域名中提取的标记映射到高度富有表现力的表示中。然后将这些表示与基于声誉的域名评分系统相结合，该系统利用 n-gram 与白名单域列表相关的共现频率。域嵌入、声誉分数和从域名派生的其他有意义的词典特征的融合为 AI/ML 驱动的 DGA 检测提供了强大的域名表示。通过对包含 25 个不同 DGA 域系列的数据集进行实验评估，我们证明 Dom2Vec 明显优于当前最先进的 DGA 检测和分析方法，将我们之前基于信誉评分的检测系统提高了至少 30%，误报率低于 1%。索引术语 —DGA 检测、Word2Vec、TF-IDF、n-gram、词典分析、DNS、机器学习。
利用卷积神经网络识别脑电信号中的想象词语法类别
在本文中，我们提出了一个使用多通道卷积神经网络 (MC-CNN) 的框架，用于从脑电图 (EEG) 信号中识别隐性口语单词的语法类别（动词或名词）。我们提出的网络通过考虑 EEG 信号的空间、时间和频谱特性来提取特征。此外，从大脑不同区域获取的信号集在所提出的框架内分别处理，然后在分类阶段组合。这种方法使网络能够有效地从处理想象语音的大脑位置学习判别特征。我们的网络经过了具有挑战性的实验测试，包括测试对象未参与系统训练的情况。在我们的主要应用场景中，训练期间未使用任何特定名词或动词的实例，我们的方法实现了 85.7% 的识别率。此外，我们提出的方法在公开可用的 EEG 数据集上进行了评估，并在二元分类中实现了 93.8% 的识别率。这些结果证明了我们方法的潜力。 2021 作者。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY 许可 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 开放获取的文章。