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通过心血管成像评估假体阀功能的指南：美国超声心动图学会的报告与心血管磁共振和心血管计算机断层扫描学会合作开发了
在患有明显心脏瓣膜疾病的患者中，对瓣膜修复或瓣膜更换的干预可能是不可避免的。尽管经常进行瓣膜修复，尤其是对于二尖瓣和三尖端的反理，但阀门更换仍然很常见，尤其是在成年人中。通常需要诊断方法来评估假体的功能。超声心动图是假体瓣膜功能无创评估的第一线方法。经胸腔方法与二维和三维经食管超声心动图相辅相成，以便在需要时进一步验证瓣膜形态和功能。最近，计算机断层扫描和心脏磁共振的进步增强了它们在评估瓣膜心脏病中的作用。本文档对所使用的超声心动图技术进行了审查，并提供了评估假体的建议和一般指南
请求提案
o与项目咨询委员会和员工工作组合作，制定和实施社区参与策略。o使用面对面和在线方法进行公众咨询。o认同并与应得的群体的相关社区合作伙伴和代表互动，包括但不限于特鲁罗无家可归者外展社会的客户和员工，以及加拿大的新手，加拿大新人，保留土著居民和老年人。o与该地区的地方政府合作伙伴合作，包括Stewiacke镇和Millbrook著名的第一民族。 o确定并咨询来自商业领域，商业园区和该地区专上机构（Dalhousie农业校园和NSCC Truro Campus）的代表。o与该地区的地方政府合作伙伴合作，包括Stewiacke镇和Millbrook著名的第一民族。o确定并咨询来自商业领域，商业园区和该地区专上机构（Dalhousie农业校园和NSCC Truro Campus）的代表。
开发快速光激活周围神经修复技术
大间隙（大于三厘米）周围神经损伤通常伴随受伤军人的广泛多重创伤。由于广泛的创伤和/或截肢，这些患者可能无法接受标准的微外科手术植入自体移植。因此，确实需要替代程序来改善受伤军人的功能恢复。自体移植的替代品，包括来自尸体组织的加工同种异体移植，通常不适用于大于三厘米的神经间隙。缝合连接可通过针伤、异物反应、炎症、疤痕和感染抑制神经再生。麻省总医院（马萨诸塞州波士顿）和沃尔特里德国家军事医疗中心（马里兰州贝塞斯达）的研究人员开发了一种无缝线方法，其中光能将含有光活性剂的生物相容性神经包裹物粘合在神经/移植物连接处。这种防水密封可防止轴突逃逸和对刺激神经再生很重要的生长因子泄漏，有助于形成最佳再生环境。
基于CRISPR的检测，结核分枝杆菌复杂谱系的鉴定和分类
摘要临床样品中基于聚合酶链反应（PCR）的检测是基于结核分枝杆菌（M.结核病）复合物（M. toberculosis）复合物（MTC），是一种诊断临床微生物学实验室中结核病的第一线方法。在这项研究中，使用繁荣的3,156个分枝杆菌基因组的全基因组培养确定了CRISPR-CSM4基因作为MTB的特定。实时（RT）-PCR和CRISPR-CSM4的PCR序列，对20 MTC和5个无效的分枝杆菌进行了测试，并确认了20个MTC分离株，而未检测到5个无效的分离株。此外，有65个剩余的临床样本，包括25个GenExpert阳性和40个GenExpert阴性样品，用于评估在临床微生物实验室环境中CRISPR-CSM4-MTB分析的评估，在每种情况下都会产生预期的预期结果，从而进一步允许M. tonberculculsis M. tonbercijing Lineage。rt-PCR和CRISPR-CSM4的PCR序列可以植入临床微生物学实验室，以补充当前使用的测定法，并有可能增加负责结核病的MTC病原体的规范。
gslab：用于荧光显微镜中高级相分析的开源平台
相拟合分析的基础在于使用相组合变换将图像的每个像素映射到二维空间中，称为相分子空间，基于该像素内部跨荧光寿命或光谱尺寸1,2的光子分布。每个像素在相量空间中的位置取决于光子分布的形状，并且独立于信号的强度。通过相量表示的分析不需要对样品的性质或模型的拟合的先验知识。此外，快速傅立叶变换算法的利用可实现快速计算。此分析简化了视觉检查和识别不同像素的种群，随后可以将其映射到原始的荧光图像（或图像集）3。此外，相量转换的数学特性使研究人员能够通过观察相量空间中代表的光子分布的变化来理解样品中发生的现象。在在线方法中提供了分析荧光寿命显微镜图像的相思方法背后的数学概述。
梯度引起的远程光学拉力拉力基于光子带隙
抽象的光学拉力为光学操纵提供了新的自由度。通常认为，事件场的梯度不能产生远距离的光拉力。在这里，我们从理论上提出并在数值上证明了由操纵对象中的自我诱导的梯度范围造成的远程光拉力。类似于量子隧道中的潜在障碍，我们使用光子带隙设计，以获取位于光子晶体波导中的操纵物体内部的强度梯度，从而获得拉力。与通常的散射型光学拉力拉力不同，所提出的梯度 - 线方法不需要精确地消除从操纵物体中的反射。特别是，爱因斯坦 - 劳伯形式主义用于设计这种非常规的梯度力。在波导中操纵物体的光共振时，可以通过多达50倍的因素来增强力的大小，从而使其对吸收不敏感。开发的方法有助于打破散射力的局限性，以获得长距离的光学拉力，以操纵和分类纳米颗粒和其他纳米对象。使用带隙来获得拉力的发达原理也可以应用于其他类型的波浪，例如声波或水波，这对于众多应用很重要。
使用 ANN 预测动态互联装配系统中基于 AI 的在线调度的性能指标
摘要 由于产品频繁变化，大规模定制要求缩短制造系统的响应时间。系统动态性的增加对灵活性提出了更高的要求，尤其是对装配过程，因为复杂性在价值创造的最后一步不断积累。与传统的专用装配线方法相比，灵活且动态互连的装配系统可以满足日益增长的需求。这类系统中的高复杂性和动态环境导致对实时在线控制和调度解决方案的需求。在在线调度的决策中，预测可用操作后果的能力至关重要。在实时环境中，运行大量离散事件模拟来评估操作如何展开需要太多的计算时间。人工神经网络 (ANN) 是一种可行的替代方案，可以快速评估生产状态的潜在未来性能价值，以进行在线生产规划和控制。它们可以预测性能指标，例如在当前生产状态下的预期完工时间。利用人工智能 (AI) 游戏算法的最新进展，创建了一个基于 Google DeepMind 的 AlphaZero 的装配控制系统。具体来说，ANN 被纳入到该方法中，它建议有利的工作路由决策并预测行动的价值。结果表明，训练后的网络预测有利行动的准确率超过 95%，估计完成时间的误差小于 3%。
沿海线渔业收获策略
CLF中所有捕鱼部门使用的主要捕鱼方法是钩和线。这涉及使用加权手或卷轴线（通常带有诱饵或夹具）。手线是捕鱼的最简单形式；它们由连接到一条线的一个或多个诱饵钩子组成，该钩子是手工检索的。手线也是原住民渔民使用的最常见的传统捕鱼方法。手卷轴可以连接到杆（杆和线）上，也可以安装在容器侧面。娱乐渔民和旅游客户主要使用杆和线条，而商业渔民则使用安装在船只上的手卷轴（通常称为甲板绞车）。卷轴用于部署和检索线路，通常装有阻力系统（“制动”系统，该系统旨在在鱼排出线时在卷轴中产生电阻）。商业渔民还可以使用最多包含40个钩子的下降线。CLF中采用的钩子和线方法不包括正在进行的船只钓鱼并使路（例如涉及拖钓的钓鱼方法）。其他捕捞方法可用于每个部门，并在本文档的其他部分中列出，但不经常使用。
πlight：用于资源有限的流量信号控制
深度加固学习（DRL）的最新进步显着提高了适应性交通信号控制（TSC）的性能。但是，DRL策略通常由神经网络表示，这些神经网络是过度参数化的黑框模型。因此，学识渊博的政策通常缺乏解释性，由于资源构成而无法直接部署在现实世界中的硬件中。此外，DRL方法经常表现出限制性的概括性能，努力将学习的政策推广到其他地理区域。这些因素限制了基于学习的方法的实际应用。为了解决这些问题，我们建议使用一个可以继承的可解释程序来表示控制策略。我们提出了一种新的方法，即用于交通信号控制（π-light）的可策划增强学习，旨在自主发现非差异性的程序。具体来说，我们为构建程序定义了特定域的语言（DSL）和转换规则，并利用蒙特卡洛树搜索（MCT）在离散空间中找到最佳程序。广泛的实验表明，我们的方法始终超过基本线方法。此外，与DRL相比，π灯具有优越的通用能力，从而使跨不同城市的交叉点培训和评估。最后，我们分析了学到的计划政策如何直接在资源极有限的边缘设备上删除。