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具有空前精度的量子传感器
博世量子传感是一家内部初创公司，成立于 2022 年初，经过多年的研究活动，开发出一种量子磁力仪来测量微小磁场。这种能力很有用，因为任何电活动都会产生磁场，无论它有多小。从长远来看，这可能有助于观察大脑中的电活动。博世量子传感的原型磁力仪使用金刚石靶，其中添加了氮原子作为缺陷，即所谓的 NV 中心。在这种优秀的材料中，额外的氮原子提供额外的电子，充当微小的磁场传感元件。
HIH9000 系列 • ±1.7 %RH 精度
通常允许客户从 PCB 上移除与信号调节相关的组件，以释放空间并降低与这些组件相关的成本（例如，采购、库存、组装）。真正的温度补偿数字 I 2 C 或 SPI 输出通常可以消除由于在 PCB 上安装多个信号调节组件而可能出现的问题，并简化与微处理器的集成，从而消除了客户实施的复杂信号调节的需要
HIH9000 系列 • ±1.7 %RH 精度
通常允许客户从 PCB 上移除与信号调节相关的组件，以释放空间并降低与这些组件相关的成本（例如，采购、库存、组装）。真正的温度补偿数字 I 2 C 或 SPI 输出通常可以消除由于在 PCB 上安装多个信号调节组件而可能出现的问题，并简化与微处理器的集成，从而消除了客户实施的复杂信号调节的需要
澳大利亚精度肿瘤学研讨会
2005年，他返回奥克兰大学，领导了一个跨学科研究团队，由临床医生和科学家组成，他们使用基因组学和生物信息学来更好地了解癌症。目前将基因组学带入医学战略研究计划，主持了奥克兰地区生物银行科学顾问委员会，并且是NZ Rakeiora计划，Maurice Wilkins生物发现中心和NZ NZ Healthier Lives Lives Lives National Science Challenge的首席研究员。CRIS带来了他在基因组学和生物信息学研究和临床应用方面的广泛经验，并将领导对精确肿瘤学研究和实践的未来探索。
HIH9000 系列 • ±1.7 %RH 精度
通常允许客户从 PCB 上移除与信号调节相关的组件，以释放空间并降低与这些组件相关的成本（例如，采购、库存、组装）。真正的温度补偿数字 I 2 C 或 SPI 输出通常可以消除由于在 PCB 上安装多个信号调节组件而可能出现的问题，并简化与微处理器的集成，从而消除了客户实施的复杂信号调节的需要
敏感性，特异性和诊断精度2013
通过表面钙化的paTern识别受体对病原体相关的分子模式（PAMP）的感知激活呼吸道爆发氧化酶同源性D（RBOHD），通过氯曲霉诱导的激酶1（BIK1）直接磷酸化激活呼吸爆发氧化酶同源性D（RBOHD），并诱导反应氧氧的产生（ROS）。rboHD活性必须严格控制以避免ROS的有害影响，但对RBOHD倾斜鲜明的效果知之甚少。要了解RBOHD的调节，我们使用了RBOHD的共免疫沉淀，并通过质谱分析和鉴定的吞噬氧化氧化酶/BEM1P（PB1）结构域的蛋白质（PB1CP）。pb1cp负调节RBOHD和对真菌病原体Colle-totrichum higginsianum的抵抗力。PB1CP与Bik1竞争，在体外与RBOHD结合。更重要的是，PAMP处理增强了PB1CP-RBOHD相互作用，从而导致磷酸化的Bik1与体内RBOHD的解离。pb1CP位于细胞外周的细胞和PAMP治疗中，诱导PB1CP和RBOHD重新定位到相同的小内膜室。此外，PB1CP在拟南芥中的过表达导致RBOHD蛋白的丰度降低，这表明PB1CP可能参与RBOHD内吞作用。我们发现了PB1CP是RBOHD的新型负调节剂，并揭示了其可能的调节机制，涉及从RBOHD中去除磷酸化的Bik1和RBOHD内吞作用的促进。
提高精度和糖尿病的新分类
2型糖尿病（T2D）是全球增加最快的疾病之一。尽管它是由单一代谢产物葡萄糖定义的，但它越来越被认为是一种高度异质性疾病，具有不同的临床表现。在疾病的早期阶段可以识别不同的亚型，当时可能仍可以预防并发症，希望可以允许更多个性化的药物。迈向精确医学的重要一步是将正确的资源定位于正确的患者，从而改善患者的健康并降低社会的健康成本。更明确的疾病人群还为实验，遗传和临床研究提供了增加的功率。在最近的一项研究中，我们使用了六个临床变量（谷氨酸脱羧酶自身抗体，糖尿病发作时的年龄，糖化血红蛋白，BMI和简单的胰岛素抵抗和胰岛素耐药性和胰岛素分泌的方法（所谓的HOMA估计）（所谓的HOMA估计）将成人糖尿病患者聚集为五个糖尿病患者。这些亚组在全世界的几个人群中都得到了牢固地再现，并且与糖尿病并发症的不同风险和对治疗的反应有关。重要的是，患有严重胰岛素缺乏糖尿病的组患有视网膜病变和神经病的风险增加，而严重的耐胰岛素糖尿病组的糖尿病肾脏疾病（DKD）和脂肪肝的风险最高。这强调了胰岛素抵抗在T2D中DKD和脂肪肝发病机理中的关键作用。总而言之，这种新颖的子分类分类，在临床上有意义的亚组中分解了T2D，为在糖尿病中扩大个性化医学提供了前提框架，超出了已经可用于单基因的糖尿病，并且在某种程度上是1型糖尿病。
桥接精度和解释-IJRPR
鉴于糖尿病的全球患病率，迫切需要精确的预测工具。通常，传统的诊断方法无法识别临床数据中的复杂模式，从而导致干预措施延迟。机器学习（ML）和深度学习（DL）可以分析大型数据集，具有巨大的变革潜力。本综述着重于两项研究这些技术的最新研究，重点是它们对预测精度，功能分析和实际实施的贡献。这是在论文中提出的，为糖尿病预测开发两阶段比较框架的总体目的。
使用机器学习提高ADA的精度...
本文研究了机器学习在增强高级驾驶员辅助系统（ADA）中传感器融合准确性方面的作用。通过利用来自相机和雷达等多个传感器的数据，ML算法可以改善车辆定位，实时数据处理和决策精度。评论重点介绍了最近的研究，包括使用基于云的数字双胞胎信息和深度学习方法，从而减少了对象检测和分类的错误。此外，它解决了ADA中假积极和负面因素的持续挑战，并讨论了先进的ML技术对优化系统性能的影响。调查结果表明，ML驱动的传感器融合具有增强自主驾驶环境中ADA可靠性和安全性的巨大潜力。
“肺和软组织癌的精度”手术
https：//www.cancer.govseves-cong-clog/ewat-s.10.10.10.10.10.105/nejme215 https://www.nejm.m.org/doii/iull/10.10.10.10.1056/nejmoa2222212083