XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System短簇
机器学习以识别家庭中的簇
背景：尚未探索机器学习（ML）提高医学专业委员会效率的潜力。，我们应用了无监督的ML来确定美国家庭医学委员会（ABFM）外交官之间的原型，以了解其实践特征和参与持续认证的动机，然后检查动机模式与关键的重新获得胜任结果之间的关联。方法：对2017年至2021年ABFM家庭医学持续认证考试调查的外交官选择了选择继续认证的动机。我们使用卡方检验来检查外交官的差异比例失败，因为他们的第一次再认证考试尝试都认可了维持证书的不同动机。无监督的ML技术用于生成具有相似实践特征和重新认证动机的医师群。控制医师人口统计学变量，我们使用逻辑回归来检查动机簇对再认证检查成功的影响，并通过与以前创建的专家开发的分类模式进行了验证。结果：ML簇在很大程度上概括了专家先前设计的固有/外在框架。然而，识别的群集将外交官更加平等地分配到同类群体中。在ML和人类群中，主要是外部或混合动机的医生的检查失败率低于那些本质上动机的医生。（J Am Board Fam Med 2024; 37：279–289。）讨论：这项研究证明了使用ML补充和增强人类对董事会认证数据的解释的可行性。我们讨论了这项示威研究对专业委员会与医师外交官之间的相互作用的影响。
基因Ⅱ型草鱼呼肠孤病毒RAA-CRISPR/Cas12a检测方法的 ...
恒温扩增核酸检测技术因其耗时短、对扩增 设备要求低和引物探针商品化合成稳定等优势 , 在 病原快速检测技术中脱颖而出。 Piepenburg 等 [ 13 ] 参 照 T4 噬菌体 DNA 复制系统于 2006 年创建了一种新 型等温扩增技术 , 使用酶来打开双链 DNA, 该技术 称为重组酶聚合酶扩增 (Recombinase polymerase am- plification, RPA) 。随后发明的重组酶介导链置换 核酸扩增技术 (Recombinase-aid amplification, RAA) 技术原理与 RPA 类似 , 不同之处在于 RAA 的重组酶 来源于细菌或真菌 , 而 RPA 的重组酶来自 T4 噬菌 体。 2017 年 [ 14 ] 结合以上重组酶 , SHERLOCK (Specifi- chigh-sensitivity enzymatic reporter unlocking) 检测 方案问世 , 并应用于新冠病毒的检测技术开发 [ 15 ] , 该技术通过改造规律间隔成簇短回文重复序列及 其关联蛋白 (Clustered regularly interspaced short pa- lindromic repeats/CRISPR-associated proteins system, CRISPR/Cas) 系统 , 使其能够识别特定的严重急性 呼吸综合征冠状病毒 2 (Severe acute respiratory syn- drome coronavirus 2, SARS-Cov-2) 基因组片段 , 1h 就能确定检测结果 , 检测限可低至 2 amol/L 。 SHER- LOCK 技术特异和简便 , 将 SHERLOCK 与 RAA 整合 集成 , 能够凸显两者的优势 , 不仅可以实现靶标核 酸的快速扩增 ( 保留等温扩增技术的优势 ), 还增强 了检测特异性。
ESS样本簇（更新）
（1）章节图中的海洋脊的海洋壳A现在是图表c中发现的最年轻的正常磁性岩石。（2）章节图中的海角A的海角A现在是图表c中发现的最古老的正常磁性岩石。（3）示意图中最接近海洋中部脊的反向磁性极性岩石比最接近章节图中的中端脊的反向磁极性岩石年轻。（4）构图图B中的反向磁性岩石与框图b中的正常磁极岩相同的年龄b。
端到端揭示的行为簇
使用头部安装的微型显微镜在体内钙像中实现了几周来自由表现动物的神经种群的跟踪活动。先前的研究着重于从神经元种群中推断行为，但是在内窥镜数据中提取过量荧光的神经元信号具有挑战性。存在分析管道包括利益区域（ROI）识别区域，可能会因假否定性而失去相关信息或从假阳性引入意外偏见。这些方法通常需要进行参数调整的先验知识，并且需要耗时以进行实施。在这里，我们开发了一个端到端解码器，以直接从原始的微观镜面图像预测行为变量。我们的框架几乎不需要用户输入，并且胜过需要ROI提取的现有解码器。我们表明，神经/背景残差带有与行为相关的附加信息。视频分析进一步揭示了残留物与细胞之间的最佳解码窗口和动力学。至关重要的是，显着性图揭示了我们解码器中视频分解的出现，并确定代表不同行为方面的不同集群。一起，我们提出了一个框架，该框架对微观镜面成像的解码行为有效，并可能有助于发现各种成像研究的功能聚类。
糖尿病的空间簇：个人和
这项研究确定了2型糖尿病的空间簇在两个城市的成人健康（Elsabrasil）的巴西纵向研究中，并验证了与空间簇相关的个人和社区社会经济环境特征。对4,335名参与者进行了横断面研究。2型糖尿病定义为空腹血糖≥126mg/dL（7.0mmol/L），口服葡萄糖耐受性测试≥200mg/dL（11.1mmol/L）或糖化的血红蛋白≥6.5％（488mmol/L）;通过抗糖尿病药物使用；或通过自我报告的2型糖尿病的医学诊断。邻里社会经济特征是从2011年巴西人口普查获得的。使用SATSCAN方法进行了空间数据分析，以检测空间簇。逻辑回归模型拟合以估计关联的幅度。 在TAL中，有336和343名参与者在Belo Horizonte，Minas Gerais State（13.5％）和巴伊亚州萨尔瓦多（Belo Gerais State）和巴伊亚州萨尔瓦多（Salvador）患有2型糖尿病（18.5％）。 在Belo Horizonte和Salvador中鉴于2型糖尿病的两个聚类区域。 在两个城市中，生活在高级2型糖尿病中的参与者更可能是混合赛或黑色的，并且教学水平和手动工作较低；这些也被认为是低收入区域。 另一方面，萨尔瓦多低下2型糖尿病糖集群的参与者较不可能是黑人，而学校学位低（大学学位），并且生活在低收入地区。逻辑回归模型拟合以估计关联的幅度。在TAL中，有336和343名参与者在Belo Horizonte，Minas Gerais State（13.5％）和巴伊亚州萨尔瓦多（Belo Gerais State）和巴伊亚州萨尔瓦多（Salvador）患有2型糖尿病（18.5％）。在Belo Horizonte和Salvador中鉴于2型糖尿病的两个聚类区域。在两个城市中，生活在高级2型糖尿病中的参与者更可能是混合赛或黑色的，并且教学水平和手动工作较低；这些也被认为是低收入区域。另一方面，萨尔瓦多低下2型糖尿病糖集群的参与者较不可能是黑人，而学校学位低（大学学位），并且生活在低收入地区。更脆弱的个人和邻里社会经济特征与生活在2型糖尿病的群集中有关，而更好的上下文概况与较低患病率的群集有关。
Pittcon 2025-短课程
pittcon 2025短期课程定价：半天课程：$ 450（2025年1月16日之前） - $ 550（2025年1月15日之后） - $ 110- $ 110（只有学生 - 需要学生ID）全天课程：$ 900：$ 900
短-Bidelman Lab @ iu
听觉经验的可塑性塑造了大脑对声音的编码和感知。然而，这种长期可塑性是否改变了语音处理过程中短期可塑性的轨迹。在这里，我们探讨了短期和长期神经可塑性之间的神经机械和相互作用，以快速听觉听到对年轻，正常听力的音乐家和非音乐家的同时言语的感知学习。参与者学会了在与高密度脑电图同时记录的约45分钟训练过程中鉴定双元音混合物。我们分析了分别研究频率遵循的反应（FFRS）和事件相关电位（ERP），分别研究了皮层和皮质水平的学习神经相关性。尽管两组都表现出快速的感知学习，但音乐家表现出的行为决策速度比非音乐学家总体上更快。学习与学习相关的变化在脑干FFR中并不明显。然而，可塑性在皮质中很明显，在那里ERP揭示了群体之间独特的半球不对称性，暗示了不同的神经策略（音乐家：右半球偏见；非音乐学家：左半球）。来源重建和这些效果的早期（150-200毫秒）的时间过程局部学习引起的皮质可塑性到听觉感官大脑区域。我们的发现增强了音乐家的领域益处，但表明，成功的语音学习是由听觉可塑性的长期和短期机制之间的关键相互作用驱动的，这首先是在皮质层面上出现的。
isl95522a短形式数据表
[RZ/V2L] ● 32 bits × 8 channels ● Counting up or down (sawtooth wave), counting up and down (triangular wave) selectable for all channels ● Independent selectable for each channel ● 2 input/output pins per channel ● 2 output compare / input capture registers per channel ● For the 2 output compare / input capture registers of each channel, 4 registers are provided as buffer registers and are capable在不使用缓冲时操作作为比较登记册的比较注册●在输出中比较操作，缓冲区可以处于峰值或槽中，使得能够生成侧向不对称的PWM波形●在每个通道上设置帧间隔，以在每个通道上设置帧间隔（具有在溢出或频道上产生端流中的中断的能力） Starting, stopping, and clearing up/down counters in response to a maximum of eight events ● Starting, stopping, and clearing up/down counters in response to input level comparison ● Starting, stopping, and clearing up/down counters in response to a maximum of four external triggers ● Output pin invalidation functions due to dead time error or detection of short circuit between output pins ● Digital filter functions for the input capture and external trigger pins