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简单的电穿孔即可在小鼠受精卵中实现高效的 CRISPR/Cas9 基因组编辑
受精卵电穿孔是小鼠中 CRISPR/Cas9 介导的基因组编辑中复杂的原核注射程序的快速替代方法。然而，目前的电穿孔方案要么需要投资专门的电穿孔仪，要么需要对受精卵进行腐蚀性预处理，这会损害胚胎的活力。在这里，我们描述了一种易于适应的方法，通过使用带有合成 CRISPR/Cas9 组件的普通电穿孔仪对完整的受精卵进行电穿孔，高效地在小鼠中引入特定突变，并且技术要求最低。该方案可有效处理来自各种遗传背景的受精卵，并与其他 CRISPR 核酸酶（如 Cas12a）兼容。
一种简单的一维有限元方法来模拟 PCB 在电子组件中的影响
在汽车电子领域，实现高设备可靠性是一项基本要求。操作典型的汽车负载（例如灯泡或伺服电机）会给设备本身带来很大的热应力，因为这些负载具有高浪涌电流、长关断时间和高电感。因此，切换这些负载意味着高开关损耗、长时间的开启和关闭瞬态以及严重的过热。开关将循环数千次甚至数百万次，相应的功率循环将引起热机械性能下降，最终导致电气故障。因此，有必要正确模拟此类功率循环以提高设备可靠性并了解故障机制，特别是准确的热模型是得出所有后续电热和热机械结论的第一步。
连续体中的结合状态，并在简单的等离子波导中引起共振
摘要：连续体（FW-BIC）中的Friedrich – Wintgen结合状态在波物理现象的领域特别感兴趣。它是通过属于同一腔的两种模式的破坏性干扰来诱导的。在这项工作中，我们通过分析和数值显示了FW-BIC在T形腔中的存在，该腔由长度为d 0的存根d 0和两个长度d 1和d 2的侧向分支，该腔附着于限定的波导上。整个系统由在电信范围内运行的金属 - 绝缘子 - 金属（MIM）等离子波导组成。从理论上讲，当d 1和d 2相称时，这两个分支会诱导BIC。后者独立于D 0和有限的波导，其中T结构被移植了。通过打破BIC条件，我们获得了等离子诱导的透明度（PIT）共振。坑的共振对波导的介电材料的敏感性可能会被利用，以设计适合感应平台的敏感纳米传感器，这要归功于其很小的足迹。灵敏度为1400 nm/riU，分辨率为1.86×10 - 2 RIU显示出高度的性能水平。此外，该结构也可以用作生物传感器，在其中我们研究了人体中浓度的检测，例如Na +，K +和葡萄糖溶液，这些敏感性分别可以达到0.21、0.28和1.74 nm DL/G。我们设计的结构通过技术发展，并且具有良好的应用前景，作为生物传感器，可检测血红蛋白水平。通过Green功能方法获得的分析结果通过使用COMSOL多物理学软件基于有限元方法来验证。
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
阿育吠陀中的人工智能：简单的概述
阿育吠陀被视为一千历史的科学。这种医学系统经过时间证实和有益，不仅有助于维持个人的健康，而且还可以确保其（整体）幸福感。结合互补和现代药物可以帮助解决患者问题并改善治疗策略。这项研究研究了阿育吠陀的机器学习的使用，阿育吠陀是一种古老的印度医学实践，在世界范围内越来越著名。为了弥合当前知识状态的差距，必须将现代技术与阿育吠陀科学（Ayurvedic Sciences）结合使用，例如人工智能和机器学习。我们有潜力通过接受和改变这一数字景观来彻底改变阿育吠陀的领域。研究人员将AI与其他技术进步相结合，以提高印度草药的效率，可用性和可靠性。该研究分析了AI如何影响阿育吠陀。
一种简单的方法，可以在原位杂交后识别神经板阶段的海囊脑谱系细胞
克莱尔·哈德森（Clare Hudson）。一种简单的方法，可以在原位杂交后在神经板阶段识别海腹脑谱系细胞。Simon G. Sprecher。大脑发育。方法和协议，施普林格，第325-345页，2020年，《分子生物学中的方法》，978-1-4939-9731-2。10.1007/978-1-4939-9732-9_18。hal-02322828
我要问你一些简单的问题
美国参议员理查德·布卢门撒尔 (D-CT)：我来问您几个简单的问题。我从您对我的几位同事说的话中得知，虽然我们可能对规则 6E 关于获取笔录的含义存在分歧，但您不会反对本委员会寻求获取该笔录？帕特尔：不会。布卢门撒尔：您知道规则 6E 允许您谈论自己的证词吗？您会在机密环境中向本委员会作证，说明您对大陪审团说了什么吗？帕特尔：参议员，我来这里是为了向本委员会作证，说明我被允许做的一切。布卢门撒尔：根据规则 6E，您可以告诉我们您对大陪审团说了什么。这可以说是美国助理检察官第一次去第一个大陪审团，证人问：“我可以谈谈我告诉您的内容吗？”答案是肯定的。您知道的。帕特尔：参议员，我将咨询律师并提供适当的答案。布卢门撒尔：让我直截了当地说，帕特尔先生，你在隐瞒什么？你为什么不告诉我们？你在行使第五修正案的豁免权后作证，这是你的特权。而现在看来，你有什么事情要隐瞒。我向委员会的同事们表示，我们需要知道大陪审团的证词是什么。我们需要获得第二卷。你不反对我们寻求它，但你不告诉我们，即使是在机密的环境中。我认为这种立场取消了资格。帕特尔：那是几天前的证词，几年前。我不记得了。布卢门撒尔：好吧，你可以查看笔录，重新回忆一下。帕特尔：有笔录。布卢门撒尔：让我问你另一个话题，我真的很遗憾你不愿意在大陪审团证词上与我们合作。你会反对解雇司法部监察长迈克尔·霍洛维茨吗？帕特尔：我会反对吗？这是司法部长的天意。我不会参与其中。
结合简单的交互性和机器学习：一种可分离的深度学习方法，用于 MRI 中的丘脑底核定位和分割，用于深部脑刺激手术规划
结合了影像学和症状学信息。1 由于确定适当电极轨迹的复杂性，必须从术前图像中准确分割出感兴趣的解剖结构。对于 DBS 术前规划，分割主要通过将患者图像配准到图谱空间中来确定，在该图谱空间中，感兴趣的解剖结构（通常是丘脑底核 (STN)）以及其他显著区域已经预先分割。2、3 使用预先分割的图谱有几个优点。从临床角度来看，可以将大量分割区域从图谱移植到患者空间，从而简化工作流程的计算方面。从研究角度来看，使用图谱，可以将患者图像中特定于患者的信息移植回通用图谱坐标系，从而可以辨别出人群信息，这有助于指导治疗。4
建立简单的体外动脉模型并评估脉冲流对高强度聚焦超声消融的影响
C. Cilleros、A. Dupré、J. Vincenot、D. Melodelima。开发简单的体外动脉模型并评估脉冲流对高强度聚焦超声消融的影响。生物医学工程创新与研究，2021 年，42 (2)，第 112-119 页。�10.1016/j.irbm.2020.11.004�。�hal-04745056�