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消防员防护靴-F2A型
• 消防员防护靴 – F2A 型 – 标准型 / 经济型 • 鞋面：疏水处理粒面牛皮，TPU 鞋头保护，• 鞋类通风，钢制鞋头 • 反光元素 • 鞋底：FORNAX 橡胶鞋底，防穿孔钢板，防静电，防滑，防油，防酸和
慢性粒单核细胞白血病的真实世界数据
简单总结：慢性粒单核细胞白血病 (CMML) 是一种罕见疾病，预后不良，有进展为急性髓系白血病 (AML) 的风险。干细胞移植 (alloSCT) 是唯一可能治愈的选择。针对特定基因突变的新型靶向药物 (NTD) 对 AML 有用，但人们对 CMML 如何进展为 AML 以及这些药物是否对 CMML 有效知之甚少。在我们的研究中，38% 的患者接受了低甲基化药物治疗，但其中不到一半有反应。六名患者接受了 NTD 治疗，反应良好。只有 10% 的患者可以进行 AlloSCT。25% 的患者进展为 AML，在诊断和进展之间，他们的基因突变发生了变化。尽管 CMML 的预后较差，但分析基因突变有助于更好地分层每位患者的风险，并确定每位患者可能有效的 NTD。
模糊遗传粒子群优化卷积神经...
dharanir.pec@gmail.com, ramesh.revathy@gmail.com, danesh.kn1@gmail.com Received : 31 July 2023, Revised: 14 October 2023, Accepted : 21 October 2023 * Corresponding Author ABSTRACT Oral cancer presents a pressing global health concern, ranking as the eighth most prevalent cancer worldwide and leading to a significant number of deaths, particularly evident in India with an annual toll of大约有130,000人死于口腔癌。早期检测的紧迫性是显而易见的，因为由于临床检查和活检而导致的疾病识别延迟可以阻碍有效的治疗和改善患者的结果。这项研究通过开发能够识别受疾病影响的口腔区域并准确分类各种口腔癌疾病的系统来解决这一关键需求。该研究利用深度学习算法来检测和精确定位口服图像中的受影响区域，并结合了高级特征提取技术，尤其是基于模式的特征。使用创新的蜜蜂脉冲夫妇神经网络（BEEPCNN）算法用于对受影响区域的有效分割。为了进一步提高检测效率，引入了一种新型模糊遗传粒子群卷积神经网络（FGPSOCNN），从而降低了计算复杂性，同时保持了高精度水平。拟议的系统使用从Arthi Scan医院收集的实时MRI图像进行了严格的评估。实验结果令人信服地证明了与现有的口腔癌检测方法相比，FGPSOCNN模型的优越性。1。简介这项综合研究不仅满足了早期口腔癌检测的关键需求，而且还引入了一种创新的方法，可以显着提高效率而不会损害准确性。这项研究对口腔癌诊断的潜在影响是很大的，为全球关键的全球健康挑战提供了有希望的解决方案。关键字：口腔癌，深度学习，蜂鸣声，模糊，粒子群优化，fgpsocnn。
ERO1α调节内质网 - 松粒界面（MAM）
引言内质网（ER）是一种多功能细胞器，涉及蛋白质折叠和组装，分离键的形成以及Ca 2 +储存。在ER中，源自与Ca 2 + - 和氧化还原依赖性事件相互之间的源自展开的蛋白质反应（UPR）的信号（17，25）。它们的整合对于细胞分化和死亡决策至关重要（19）。为了实现其许多功能，ER由专门的子区域组成（38，44），其中之一是一个关键信号枢纽：线粒体相关的膜（MAM）保证与线粒体与线粒体的物理关联，用于CA 2 +信号传导和细胞存活的基础（13）。富含Ca 2 +辅助蛋白，氧化还原酶和伴侣蛋白，MAM产生高[Ca 2 +]的微区域，从而激活线粒体Ca 2 + Uniporter（MCU）（MCU）（12、13、16）。ER是过氧化氢的潜在来源（H 2 O 2）。ERO1 A和ERO1 B脂蛋白可持续氧化蛋白折叠，通过PDI将电子从货物蛋白转移到分子氧，并作为副产物产生H 2 O 2（27）。in
用于 CNN 的粒子群优化模糊积分 - ...
摘要 最近，使用卷积神经网络 (CNN) 解码人类脑电图 (EEG) 数据推动了脑机接口 (BCI) 中运动想象脑电图模式识别的最新技术。虽然已经使用多种 CNN 模型来对运动想象脑电图数据进行分类，但尚不清楚聚合异构 CNN 模型集合是否可以进一步提高分类性能。为了整合集成分类器的输出，本研究利用模糊积分和粒子群优化 (PSO) 来估计分配给分类器的最佳置信度水平。所提出的框架聚合了 CNN 分类器和模糊积分与 PSO，根据 BCI 使用场景，在各种 CNN 模型训练方案中实现运动想象脑电图数据的单次试验分类的稳健性能。这项概念验证研究证明了应用模糊融合技术增强基于 CNN 的 EEG 解码的可行性，并有利于 BCI 的实际应用。关键词：脑机接口 (BCI)、脑电图 (EEG)、卷积神经网络 (CNN)、模糊积分、运动想象 (MI)、粒子群优化 (PSO)。
埃塞俄比亚硬粒小麦地方品种的遗传多样性
作物遗传多样性和种群结构评估对于标记性状关联、标记辅助育种和作物种质保护至关重要。我们分析了一组 285 个硬粒小麦种质，其中包括 215 个埃塞俄比亚硬粒小麦地方品种、10 个已发布的硬粒小麦品种、10 个来自埃塞俄比亚的先进硬粒小麦品系和 50 个来自 CIMMYT 的硬粒小麦品系。我们分别基于 11,919 个已知物理位置的 SNP 标记，调查了整个小组以及 215 个地方品种的遗传多样性和种群结构。整个小组聚类为两个种群，一方面主要代表地方品种，另一方面主要代表已发布的、先进和 CIMMYT 品系。对地方品种的进一步种群结构分析发现了 4 个亚群，强调了埃塞俄比亚硬粒小麦地方品种中高度的遗传多样性。基于两组群体结构的 AMOVA 分析表明，群体间和群体内均存在显著 (P < 0.001) 的变异。两组群体内的总变异 (81%、76%) 高于群体间的总变异 (19%、24%)。基于群体结构分析的全组和埃塞俄比亚地方品种的遗传分化 (FST) 和基因流 (Nm) 分别为 0.19 和 0.24、1.04 和 0.81，表明遗传分化程度高，基因流有限。多样性指数证实，地方品种组 (I = 0.7、He = 0.46、uHe = 0.46) 比高级品系 (I = 0.6、He = 0.42、uHe = 0.42) 更具多样性。同样，也观察到地方品种群内的差异。总之，我们发现埃塞俄比亚硬粒小麦地方品种具有很高的遗传多样性，这可能是国家和国际小麦改良计划的目标，以利用其宝贵的特性来对抗生物和非生物胁迫。
国家咨询牙科和颅面研究委员会
Marit Aure博士，Dir。 Lorena Baccaglini，Der，CCR Alison Boyce博士，Dir。我也是布朗，Der，Research＆Research＆Carory Development Branch（RTCDB）Christopher Brown博士，DEA，Scientific Review Branch（SRB）Christopher Campbell博士，DEA，SRB Preethi Chander博士，DER，Integraftive Biogy＆Intectious Isology＆Instectious Isises and Instectious Isases Branch（IBIDB）Jingshan Chen Chen，Dea，Dea，Srb srb srb MS。 Tiffany Chen，OD，通信与健康教育办公室（OCHE），DER，DEA，DEA，SRB MS的Ibidb Aiwu Cheng博士，Der，Der chen博士。 Jennifer Chi，OD，Octom MS。 Der的Alicia Chou，翻译基因组学研究部（TGRB）Kevin Chu先生，OD，OIT，OIT Michelle Cortes博士，Der，Ibidb，Ibidb Brett Dean先生，OD Financial Management Branch（FMB）Jimmy Do，OD，OD，OD，FBM Olga Epifano博士（OSD）Dena Fischer博士，Der，CCR，Melissa Ghim博士，Der，Ibidb，Ibidb博士Margaret Grisius，der，CCR，CCR，Joel Guzman先生，Der，OD MS。 April Harrison，DEA，GMB Belinda Hauser博士，DIR，OSD MS。杰西卡·亨利（Jessica Henry），OSPA，GABRIEL HIDALGO先生，DEA，GMB MS。 Yu-Ling Huang，OSPA，OSPA Timothy Iafolla博士，OSPA，OSPA Hiroko Eid博士，Der，CCR Tomoko Ikeuchi博士，Dir，Osd，OSD Dara Kessler博士，OD Leila Khaki博士，Der，Der，der，BSSRB，BSSRB，BSSRB Wendy Knosp博士Wendy Knosp，Ospa，OSPA OSPA博士Jamie Kugler，Dirl，dir，dir，dir。 Payal Rajender Kumar，OD Robert Kuska先生，OD，Oche Bikash Lamichhane博士，DI，OD Shuang Li博士，Der，Der，OD，Jiwon Lim博士，Jiwon Lim博士，Dir Orlando Lopez，Der，Der，Ibidb，Ibidb William Martin先生Susan Medve，DEA，GMB Yun Mei博士，DEA，SRBMarit Aure博士，Dir。 Lorena Baccaglini，Der，CCR Alison Boyce博士，Dir。我也是布朗，Der，Research＆Research＆Carory Development Branch（RTCDB）Christopher Brown博士，DEA，Scientific Review Branch（SRB）Christopher Campbell博士，DEA，SRB Preethi Chander博士，DER，Integraftive Biogy＆Intectious Isology＆Instectious Isises and Instectious Isases Branch（IBIDB）Jingshan Chen Chen，Dea，Dea，Srb srb srb MS。 Tiffany Chen，OD，通信与健康教育办公室（OCHE），DER，DEA，DEA，SRB MS的Ibidb Aiwu Cheng博士，Der，Der chen博士。 Jennifer Chi，OD，Octom MS。 Der的Alicia Chou，翻译基因组学研究部（TGRB）Kevin Chu先生，OD，OIT，OIT Michelle Cortes博士，Der，Ibidb，Ibidb Brett Dean先生，OD Financial Management Branch（FMB）Jimmy Do，OD，OD，OD，FBM Olga Epifano博士（OSD）Dena Fischer博士，Der，CCR，Melissa Ghim博士，Der，Ibidb，Ibidb博士Margaret Grisius，der，CCR，CCR，Joel Guzman先生，Der，OD MS。 April Harrison，DEA，GMB Belinda Hauser博士，DIR，OSD MS。杰西卡·亨利（Jessica Henry），OSPA，GABRIEL HIDALGO先生，DEA，GMB MS。 Yu-Ling Huang，OSPA，OSPA Timothy Iafolla博士，OSPA，OSPA Hiroko Eid博士，Der，CCR Tomoko Ikeuchi博士，Dir，Osd，OSD Dara Kessler博士，OD Leila Khaki博士，Der，Der，der，BSSRB，BSSRB，BSSRB Wendy Knosp博士Wendy Knosp，Ospa，OSPA OSPA博士Jamie Kugler，Dirl，dir，dir，dir。 Payal Rajender Kumar，OD Robert Kuska先生，OD，Oche Bikash Lamichhane博士，DI，OD Shuang Li博士，Der，Der，OD，Jiwon Lim博士，Jiwon Lim博士，Dir Orlando Lopez，Der，Der，Ibidb，Ibidb William Martin先生Susan Medve，DEA，GMB Yun Mei博士，DEA，SRB
口腔和颌面外科手术的手术部位感染
Surgical Site Infection (SSI) is defined as an infection at the site of a surgical incision occurring within 30 days of an operation and can be classified as [1] superficial, including the skin and subcutaneous tissue, [2] deep, including the underlying muscle and fascia, or [3] space SSI, including any organs or tissues other than the muscle or fascia [1].SSI是最常见的医疗保健相关感染，导致了几种不良后果，包括增加伤口愈合时间，增加抗生素的使用，较长的医院住院以及总体上更高的医疗保健相关成本[2]。在沙特阿拉伯的一家三级医院进行的一项大型队列研究确定革兰氏阴性细菌是SSIS中最常见的致病生物，最常见的是大肠杆菌，其次是铜绿假单胞菌，铜绿假单胞菌，Klebsiella pneumoniae，Klebsiellaiae和kinetobactobactabacter baumanniai [3]。
用于充电的粒子群优化模糊控制器...
为了降低电网的功耗和成本，本文讨论了基于粒子群优化 (PSO) 的模糊逻辑控制器 (FLC) 的开发，用于微电网 (MG) 应用中电池储能系统 (ESS) 的充电 - 放电和调度。最初，FLC 被开发用于控制储能系统的充电 - 放电，以避免传统系统的数学计算。然而，为了改进充电 - 放电控制，使用 PSO 技术优化 FLC 的隶属函数，同时考虑可用功率、负载需求、电池温度和充电状态 (SOC)。调度控制器是根据负载实现低成本不间断可靠电源的最佳解决方案。为了降低电网电力需求和消耗成本，还引入了最佳二进制 PSO 来在一天中的不同时间在各种负载条件下调度 ESS、电网和分布式电源。得到的结果证明了所开发的基于 PSO 的模糊控制的鲁棒性，可以有效地管理电池充电和放电，同时将电网功耗降低 42.26%，将能源使用成本降低 45.11%，这也证明了该研究的贡献。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。