图4A描绘了具有不同BNNS分数的质量化的BNNS@环氧复合板。在用BNN掺杂之前,环氧树脂板看起来是黄色和透明的。然而,掺杂后,颜色变为白色,随着BNNS浓度的增加,板的透明度会降低。也可以推断出BNN均匀分散在整个环氧树脂中,从而导致均匀的复合材料。图4B说明了用于评估BNN@Epoxy复合板的Terahertz辐射屏蔽有效性的实验设置。实验设置由Terasense源组成,该源以100 GHz的频率发出连续波,其输出功率为80 MW,光电传输天线和THZ-B检测器(Gentec-EO)。这些组件由LabView Software(Gentec-eo)无缝协调,以从源头获得有效的数据采集和处理。值得注意的是,发射的辐射通过由BNNS@环氧复合板制成的衰减器,精心设计,以满足实验的特定要求。
摘要 蓟马是重要的农业害虫,通过取食和传播植物病毒对农作物造成广泛损害,造成了巨大的经济损失。有效的 DNA 提取对于分子鉴定和病毒检测至关重要,但由于其体积小、角质层坚硬以及受到植物衍生物质的污染,提取 DNA 往往具有挑战性。已经开发出各种 DNA 提取方法来应对这些挑战,包括碱裂解、酶消化、基于有机溶剂的方法和旋转柱技术。碱裂解法是一种快速且经济有效的解决方案,可产生适用于 PCR 等应用的 DNA,但可能需要额外的纯化才能进行灵敏的分析。酶消化使用蛋白酶 K 等试剂,可确保获得相对纯净的 DNA,这些 DNA 可以稳定地储存并可用于下游应用。基于有机溶剂的方法,例如 CTAB 与氯仿相分离和酒精沉淀,对于分离高质量 DNA 非常有效,尤其是在含有大量污染物的样品中。基于离心柱的商业试剂盒进一步简化了该过程,通过最大限度地减少杂质,提供具有极高纯度的 DNA,使其成为敏感和高通量应用的理想选择。DNA
急性HBV感染的临床过程与其他类型的急性病毒肝炎没有区别。孵化期范围为45至160天(平均120天)。临床体征和症状在成年人中的发生频率比通常有无症状急性病程的婴儿或儿童更频繁。但是,有急性感染的成年人中约有50%是无症状的。从初始症状到黄疸发作的前片前或前驱相通常持续3至1天。它是非特异性的,其特征是不适,厌食症,恶心,呕吐,右上象限腹痛,发烧,头痛,肌痛,皮疹,肢管炎和关节炎和黑暗的尿液,以及黑暗的尿液,从Jaundice开始前1到2天。黄体相是可变的,但通常持续从L到3周,其特征是黄疸,轻或灰色的凳子,肝柔韧性和肝肿大(脾肿大较少)。在康复期间,不适和疲劳可能会持续数周或数月,而黄疸,厌食症和其他症状消失。成年人中大多数急性HBV感染导致完全恢复,从血液中消除HBSAG和抗HBS的产生,从而对未来感染产生免疫力。
自2022年Ameri-Software Company Openai发布文本生成器和Chatbot Chatgpt以来,生成人工智能(AI)席卷了数字世界; AI应用程序现在可以访问,并且具有多种用途。仅在两个月内就可以访问约1亿用户。此外,还已经广泛使用了用于自动创建影像图像和视频的工具,例如Midjourney,Dall-E或Gemini,现在许多工具现在都提供了多模式输出。单击按钮,这些应用程序可以通过生成AI创建高质量的文本,图像或视频。通过Internet免费访问即时使用此类工具,而简单的界面则负责此胜利;用户几乎不需要先验知识,只有少数技术要求才能在几秒钟内收到各种问题的答案或生成文本,图像和视频。生成AI的基础和核心是根据从各种起源和质量的多种数据数据中获得新的语言或视觉产品的能力。重要的是,这种新内容的创建纯粹基于相关性或概率,而不是真正的理解。chatgpt是一种所谓的大型语言模型(LLM),接受了大量文本培训:网站,书籍,文章,歌词,帖子,帖子,推文,评论或其他语句 - 简而言之,所有文本类型都可以在Internet上找到。培训特别包括根据从这些数据中学到的语言模式预测提供的句子细分的下一个单词。为此,Chatgpt首先通过使用统计过程来分析句子的上下文,然后根据概率计算产生下一个单词。以这种方式,Chatgpt可以以统计上合理的方式回答Word的问题,并产生新的文本。句子
CAIRS:用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel,博士 a;Victor An a,Ian B. Hickie a,医学博士,Sally Cripps b,c,博士,Roman Marchant b,c,博士,Jan Scott d,博士,Jacob J. Crouse a,博士,Adam Poulsen a,博士,Bridianne O'Dea e,博士,Frank Iorfino a,博士 a 悉尼大学大脑与思维中心,澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所,澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院,澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学,英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所,弗林德斯大学,南澳大利亚阿德莱德,澳大利亚。 * 通讯作者:Mathew Varidel,5 楼,1 King Street,Newtown,新南威尔士州 2042,mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议,通常使用简单的静态规则系统(例如,if-else 语句)或结合预测性人工智能。然而,干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定,这需要考虑因果关系。在这里,我们开发了 CAIRS,这是一个因果人工智能推荐系统,它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议,以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点(从基线开始 1 周 - 6 个月)的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中,心理困扰被发现是影响多个领域(例如个人功能、社会联系)的关键影响领域,因此在多个领域不健康的复杂情况下,心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境,并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词:因果关系;人工智能;决策理论;幸福感;心理困扰;功能;睡眠;社会支持
(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年12月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.12.05.626320 doi:Biorxiv Preprint