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World File Search System相关分析
小儿颅内手术后对侧半球的结构和功能改变：一项试验纵向神经成像研究
结果：大多数认知领域表现出逐渐纵向改进的轨迹，与术前基线相比，三个域在第二次随访中显示出显着增强：认知灵活性（T = 4.201，p = 0.001），执行功能（t = 3.478，p = 0.003），以及社交精度（t = 3.2.248，p = 0.248，p = 0.0048，p = 3.248，p = 0.0048，对侧半球表现出主要特征的变化，其特征是灰质密度降低，从皮层下结构（第一次随访：丘脑，峰值强度，峰强度= - 7.54，簇p <0.016）到皮质区域到皮质区域到皮层区域（与先前的随访相比：相比：优越的脑力强度，峰值强度，峰值= -7。7.80，<0.80 <0.80，<0.。。。。。。。。。较小幅度的活性功率（第二个随访：内侧上额回，低频波动的振幅，峰强度= 5.96，簇P <0.016）。相关分析表明，大脑结构的变化与认知功能的变化之间存在关联（r = - 0.53，p = 0.019）。
季节性环境因素推动微生物群落的继任和乙酸发酵期间的风味质量
这项研究研究了Zhenjiang芳香醋（ZAV）期间季节性环境因素对微生物和风味化合物的影响。在整个发酵过程中都监测了环境因素，这跨越了多个季节。方法，例如固定相微挖掘气体色谱 - 质谱法（HS-SPME-GC-MS），高性能液相色谱（HPLC）和高通量测序，以研究这些环境因素如何影响这些环境因素影响ZAV的风味和微生物社区。发现的结果表明，秋季酿造的Zav具有最强的风味和甜味。负责ZAV风味的关键微生物包括乙酰乳杆菌乙酰氨基酚，植物足乳杆菌，Reuteri乳酸杆菌，发酵乳杆菌，乙型乳杆菌，乙酰肝杆菌巴斯多利亚斯。此外，相关分析表明，室温对微生物群落的组成以及其他关键的季节性环境因素（如总酸，pH，减少糖和湿度）产生了重大影响。这些结果为调节发酵过程中的核心微生物和环境因素提供了理论基础，从而提高了ZAV质量。
空气中的污染物水平和“健康影响”评估...
使用核和相关分析技术评估采矿、金属精炼和金属加工行业空气中颗粒物水平及其对健康的影响的协调研究项目 (CRP) 致力于提高对各种工业环境中工作场所监测的研究能力。许多参与者首次对暴露的劳动力进行了 APM（空气中颗粒物）的个人监测。核和相关分析技术（包括应用质子微束）用于生成暴露工人各种生物标志物组织中的微量元素浓度曲线。通过对滤纸样本和冻干人尿液样本上的 APM 进行比对分析以生成经过验证的数据，解决了与协调研究项目 (CRP) 相关的质量保证/质量控制 (QA/QC) 方面的问题。这些数据有助于建立测量的职业暴露与生物反应幅度之间的相关性。这些新信息对于制定程序以大幅减少/消除工作场所环境中的污染物以及就旨在保护工人健康的工作环境标准的发展做出明智的决定至关重要。
基于SSVEP的BCI中的多频率刺激方法
摘要 — 稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 因其众多优点而成为脑机接口 (BCI) 中最广泛使用的模式之一。然而，由于 SSVEP 中谐波的存在和响应频率范围有限，因此很难在不牺牲接口其他方面或对系统施加额外限制的情况下进一步扩大目标数量。本文介绍了一种用于 SSVEP 的新型多频刺激方法，并研究了其有效增加呈现目标数量的潜力。所提出的刺激方法是通过叠加不同频率的刺激信号获得的，具有尺寸效率高、允许单步目标识别、对可用频率范围没有严格限制、适用于自定步调的 BCI，并且不需要特定的光源。除了刺激频率及其谐波之外，诱发的 SSVEP 波形还包括刺激频率的整数线性组合的频率。使用仅以频率和谐波为参考的典型相关分析 (CCA) 解码从九名受试者收集的 SSVEP 的结果也证明了在基于 SSVEP 的 BCI 中使用这种刺激范式的潜力。
通过TEM-SEQ
DNA甲基化（DNAME）是一种表观遗传标记，其中包括CPG岛中胞质的修饰（5MC）。除了调节基因表达，烙印和沉默的寄生DNA元素的表征良好的作用外，DNAME的不正调还与多种疾病有关。有证据表明，dname不是独立的表观遗传标记，而是与组蛋白的翻译后修饰（PTM）密切相关。但是，检查5MC和PTM之间的直接关系受到无法建立直接机械链接的单独测定的相关分析。此外，测量5MC的传统方法依赖于DNA的苛刻的Bisulfite化学对话，DNA引入了DNA断裂和全身偏见。为了解决这些局限性，我们开发了一种靶向的酶甲基化测序（TEM-SEQ）方法，这是一种超敏感的多摩变基因组映射技术，可在表位定义的染色质特征下提供高分辨率的DNAME谱。重要的是，该测定法可以检查5MC与组蛋白PTM和/或染色质蛋白（CHAPS）之间的直接分子联系。
未来移动DNA检测的SOC设计
I。在世界各地的研究劳动力中，重量少于100克的引言H和大小的DNA测序仪正在越来越多地使用。尽管这些微型测序仪的读取更长的DNA链的能力而被重视的虽然不如其大型和建立的对应物。 他们的低成本和便携性也是珍贵的优势。 一个框图传达现代微型DNA测序系统的主要部分如图所示 1。 如图所示，在设备的印刷电路板（PCB）上有四个主要芯片：i）传感器阵列将DNA分子转换为电子电流等效物； ii）一个混合信号应用特异性集成电路（ASIC），能够放大，过滤和数字化感应的电子电流； iii）一个轨道可编程的门阵列（FPGA），以控制，缓冲和组织从ASIC出现的采样信号； iv）一种通用的总线（USB）芯片，该芯片在板外传达收集的DNA测量结果[1]。 当前对此类系统的挑战是，现有的微型测序仪目前不包含任何实质性嵌入式计算，因此，对通过底盘的测量值进行了任何生物信息分析。 1显示，对于有关DNA等效电流的任何相关分析，必须将数据发送到某些外部处理资源（例如台式机，笔记本电脑，云等）。虽然不如其大型和建立的对应物。他们的低成本和便携性也是珍贵的优势。一个框图传达现代微型DNA测序系统的主要部分如图1。如图所示，在设备的印刷电路板（PCB）上有四个主要芯片：i）传感器阵列将DNA分子转换为电子电流等效物； ii）一个混合信号应用特异性集成电路（ASIC），能够放大，过滤和数字化感应的电子电流； iii）一个轨道可编程的门阵列（FPGA），以控制，缓冲和组织从ASIC出现的采样信号； iv）一种通用的总线（USB）芯片，该芯片在板外传达收集的DNA测量结果[1]。当前对此类系统的挑战是，现有的微型测序仪目前不包含任何实质性嵌入式计算，因此，对通过底盘的测量值进行了任何生物信息分析。1显示，对于有关DNA等效电流的任何相关分析，必须将数据发送到某些外部处理资源（例如台式机，笔记本电脑，云等）。尽管这种情况并不是在设备齐全的科学实验室进行的研究的主要障碍，但它导致了领域工作的并发症（例如，流行病学研究），可以不存在无线通信
与数字相关的人口和学校因素......
如今，数字能力涵盖了技术、信息、内容、媒体和沟通方面的技能和态度，这些对于学生和未来的专业人士至关重要。因此，有必要研究人口统计学和背景变量与高等教育中数字能力发展之间的可能相关性。本文报告了与数字能力相关的几个大学生人口统计学因素。这项工作采用了定量方法，采用描述性统计技术，如均值检验和皮尔逊相关分析。研究发现：(a) 上学期获得的数字能力平均值与学生性别之间存在统计学上的显著差异，(b) 数字能力的最终平均值与学生的原籍机构之间没有统计学上的显著差异，(c) 研究中包含的变量具有统计学意义。他们还发现，大学生上学期取得的平均值对学生成绩具有很强的预测能力；相比之下，学生的高中原籍机构变量对其数字能力的预测能力较弱。本文介绍了研究结果以及对实践和研究的启示。
加速医疗机构的电力供应
报告的主要作者是 Salvatore Vinci（世界卫生组织）、Heather Adair-Rohani（世界卫生组织）和 Rob Fetter（杜克大学詹姆斯·E·罗杰斯能源获取项目和杜克国际发展中心）。以下人员参与了多个章节的编写：Cyrus Sinai（北卡罗来纳大学教堂山分校）、Dimitrios Mentis（世界资源研究所）、Santiago Sinclair-Lecaros（世界资源研究所）、Lanvin Concessao（世界资源研究所）、Akansha Saklani（世界资源研究所）和 Victoria Plutshack（杜克大学詹姆斯·E·罗杰斯能源获取项目）。Alexandros Korkovelos（世界银行）和 Ashish Shrestha（世界银行）编写了第 5 章（为医疗机构提供电力：投资需求评估）并进行了相关分析，Tzu-Wei Joy Tseng（世界卫生组织）和 Karen Zukor（世界卫生组织）参与了第 2 章（医疗机构电力获取状况）的编写。为本报告做出关键技术贡献的有 Raluca Georgiana Golumbeanu（世界银行）、James Knuckles（世界银行）、Rahul Srinivasan（世界银行）、Luc Severi（SEforALL）、Jem Porcaro（SEforALL）、Ali Yasir（IRENA）、Kamran Siddiqui（IRENA）和 Shahaab Javeri（Selco 基金会）。
加速医疗机构的电力供应
报告的主要作者是 Salvatore Vinci（世界卫生组织）、Heather Adair-Rohani（世界卫生组织）和 Rob Fetter（杜克大学詹姆斯·E·罗杰斯能源获取项目和杜克国际发展中心）。以下人员参与了多个章节的编写：Cyrus Sinai（北卡罗来纳大学教堂山分校）、Dimitrios Mentis（世界资源研究所）、Santiago Sinclair-Lecaros（世界资源研究所）、Lanvin Concessao（世界资源研究所）、Akansha Saklani（世界资源研究所）和 Victoria Plutshack（杜克大学詹姆斯·E·罗杰斯能源获取项目）。Alexandros Korkovelos（世界银行）和 Ashish Shrestha（世界银行）编写了第 5 章（为医疗机构提供电力：投资需求评估）并进行了相关分析，Tzu-Wei Joy Tseng（世界卫生组织）和 Karen Zukor（世界卫生组织）参与了第 2 章（医疗机构电力获取状况）的编写。为本报告做出关键技术贡献的有 Raluca Georgiana Golumbeanu（世界银行）、James Knuckles（世界银行）、Rahul Srinivasan（世界银行）、Luc Severi（SEforALL）、Jem Porcaro（SEforALL）、Ali Yasir（IRENA）、Kamran Siddiqui（IRENA）和 Shahaab Javeri（Selco 基金会）。
应用机器学习方法来提高时间域的校准质量反射测量测量技术
摘要该文章介绍了时间域反射法（TDR）技术的应用，以测量建筑中使用的多孔建筑材料的水分。这项工作的重点是利用人工智能性别的潜力来通过新的方法来解释从TDR读取获得的数据来提高TDR测量的质量。机器学习是一种数据分析技术，如今在许多科学的语言上使用。作者使用人工智能算法进行了测量数据分析，以评估使用两个非侵入性传感器测试的充气混凝土样品的水分，该水分在厚度上有所不同。使用监督的机器学习进行了数据分析，以分析测量过程中获得的一系列反射图。对于通过经典和机器学习方法解释获得的数据，进行了相关分析，以确认人工智能的潜力提高TDR测量的质量。该工作的摘要讨论了获得的分析结果，并使用高斯工艺回归方法强调了水分评估的有效评估，该方法允许达到RMSE错误值的0.2-0.3％的水平，该水平比传统方法低约10倍。