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年度血液协会...
op-1-01在严重血友病A中的软骨生物标志物和头部us评分A接受FVIII预防的患者Arpanan pramualratthakarn op-1-02基于AI的APP（MESUUREMENSS™）的比较（MESUUREMENSS™）的比较，并评估临床ble-nijan operigy srij jeeraig-srij jeeraik srij jeeraign jeeraig srij jeerai jeerai srij jeerai srijearigy srijearigy：成年胞菌细胞淋巴虫组织细胞的克隆T细胞kamolchanok tanchotikul op-1-04循环肿瘤DNA检测的实用性，用于诊断大型B细胞淋巴瘤kamolthorn srisuwannakit srisuwannakit op-1-05 sptb sptb undiation jaund jaund ja sheund shayat shainat shainat shayat shait shait sharat krke krke krke krker shneatnation sheart krke krke krker srag shneat natuation shearat sharation shearat sharat srag skre nataT rattanasekan op-1-06临床特征和整个外显节测序在基本的血小板血症患者中对JAK2V617F阴性阴性和CALR突变阴性为阴性和CALR突变，siraphop thammayot op-1-07营养不良的患者及其对养分的大型B-Cell-contive cor-dlbbcly-dlbbcl-climatizative cor的效果（DLBCL）的效果（通过使用数字PCR分析孕产妇血浆Supapitch op-1-09抗thromocytopytopenic效应和Carica Pabaya Linn的安全性，在慢性免疫动力学研究中，双羊皮细胞的安全性研究，慢性免疫动力学的timbonia extripbon imbon turebon，在母体等离子体上，抗thromobocytopenig效应和安全性，通过使用无细胞的胎儿DNA进行数字PCR分析，对HB BART的水力发电疗法的非侵袭性产前测试（NIPT）。
深层网络：基于深度学习的自动分类和
摘要：地衣是真菌与光自养藻伴侣之间的共生关联，在印度表现出广泛的多样性，记录了约2300种。在这项研究中，提出了一种新颖的深度学习方法，称为LICHENNET，以从印度西高止山脉收集的地衣分类。最初，收集的图像用明亮的对比度动态直方图均衡（BCDC）滤波器进行分解，以增强图像质量，并将这些图像增强以增加数据集中的图像。使用的区域（ROI）方法用于通过除非重叠段来生成图像贴片。扩张的Linknet与局部和全局采样集成在一起，以提取精美的功能，而鹈鹕优化（PEO）算法选择分类的最佳功能。所提出的LICHENNET的分类准确性为99.26％。XGBoost，SIFT和CNN的总体准确度分别为2.19％，4.29％和14.36％。关键字：地衣物种；深度学习；补丁提取本地和全局功能；鹈鹕优化算法；扩张的Linknet恢复：LosLíquenesson unaasociaciónimsbióntrehongos y algas y algasfotoautótrofasque que展览una gran Gran diversidad en India，con Alredor de 2.300 Espececies Registradas。en esta resportion se propone un nuevométodode aprendizaje profundo conocido conocido como como lichennet para la la la la laclasificacióndeLíquenesrecolectados en los los los ghats en los ghats en los ghats coscidentales de India。se aplicaelMétododeregióndeInterés（ROI）para通用羊皮de imagen dimen dividiendo los segmentos no superpuestos。最初，用明亮的对比度动态历史均衡过滤器（BCDC）收集的图像减少噪声，以提高图像质量并增加数据集中的图像量。 div>扩张的链接网与局部和全局采样集成以提取精细的特征，而鹈鹕优化算法（PEO）选择了分类的最佳功能。 div>拟议的地层达到了99.26％的分类精度。 div>此外，拟议的地层分别为XGBoost，SIFT和CNN的一般精度分别为2.19％，4.29％和14.36％。 div>关键词：地衣种；深度学习；提取补丁；本地和全球特征；鹈鹕优化算法。 div>
昆虫隐形纳米结构的进化
很难想象一个没有视觉的世界 - 眼睛无处不在。无可否认，视力的演变已成为地球生活历史上最深刻的事件之一。动物使用其视觉系统来找到食物，庇护所和伴侣，以及在其他无数行为中，可以增强其舒适性。另一方面，视觉也是由视觉引导的捕食者猎杀的众多猎物的敌人。对于此类猎物，避免被其潜在捕食者的视觉系统感知到与捕食者的视野一样重要。地球通过进化时间目睹了数十亿种猎物，如今，一些最引人注目的适应是捕食动物以捕食对选择的反应。“ camou-flig”是一个伞术，包括防止检测或识别的策略（Ruxton等人2018）。例如，许多猎物匹配背景的颜色和图案，即背景匹配（Endler 1978）。其他人的颜色模式破坏了身体的外观，即破坏性色（Thayer 1909）。还有其他与捕食者（即化妆舞会）不可食用的物体非常相似的物体（Cott 1940）。camou -fle年龄也可能涉及其他感觉系统，例如嗅觉，使化学伪装的猎物可以逃脱检测（Ruxton 2009）。Camou -flage吸引了几个世纪的生物学家和自然历史学家，并为达尔文和华莱士提供了令人信服的自然选择例子（Stevens and Merilaita 2009）。最近的研究（Wu等人1970）。虽然很容易理解有效的视觉迷恋年龄的有效性，但我们直到最近才开始阐明使凸轮型模式有效的复杂性，在什么条件下，在特定的camou型模式下是成功的，以及操纵视觉感知的机制。通过在过去的二十年中进行的研究，我们对凸轮的运作方式有了更深入，更广泛，更细微的了解。2024）‘作为埃利夫（Elife）出版的叶霍普斯（Leafhoppers）作为抗羊皮涂层的brochosomes是迷恋文学的令人兴奋的补充。研究的前提很简单。一个捕食者需要从其猎物中反映出的光，应选择猎物以最大程度地减少反射。由于许多猎物的自然背景包括具有低反射的物体，例如叶子，树皮和土壤，因此其体内的反射较低也可以最大程度地减少猎物与背景的对比，因此，其显着性。先前在许多昆虫中已经报道了抗反射涂料，包括蛾眼中的抗涂料（Bernhard等人Wu等人的研究。（2024）的重点是称为brochosomes的结构，在叶霍普珀（Cicadellidae）中广泛发现，这是一大群具有22,000多种物种的昆虫。brochosomes，第一次描述了1952年（Tulloch等人1952），是主要包括脂质和蛋白质的纳米结构。“ brochosom”这个名字来自希腊语（brochos）和身体（soma）的希腊语单词（Wang and Wong 2024）。分子系统发育分析表明，小册子在叶霍普斯的祖先中曾经演变。2024）。它们是空心的乳球形结构，通常直径约200-700 nm，表面形成常规的五边形和六边形凹陷（Rakitov 1999; Fure 1）。叶霍普斯在马尔皮亚小管中合成小册子，并以胶体悬浮液的形式通过后肠分泌（Rakitov 1996; Wang等人。通过称为“膏药”的行为，将brochosoms悬浮液应用于外皮上。膏药的行为随着物种而异。在大多数物种中，成年人用后腿从肛门上捡起一滴悬架，并将其应用于身体表面。流体干燥以留下小bro的沉积物（Rakitov 2002）。膏药后面是修饰，叶霍珀将其身体摩擦在其