摘要本文通过使用基于学习的方法从有限数量的观点中解决了层析成像重建的挑战。通过使用高斯denoing算法的能力来处理复杂的优化任务,通过插入式游戏(PNP)算法的最新进步(PNP)算法显示了求解成像逆概率的希望。传统的denoising手工制作的方法产生具有可预测特征的图像,但需要复杂的参数调整并遭受缓慢的结合。相比之下,基于学习的模型可提供更快的性能和更高的重建质量,尽管它们缺乏解释性。在这项工作中,我们提出培训近端神经网络(PNN),以消除任意伪像并改善PNP算法的性能。这些网络是通过展开旨在找到最大后验(MAP)估计值的近端算法获得的,但使用学习的线性运算符在固定数量的迭代范围内获得。pnns提供了灵活性,可以通过近端算法来适应任何图像恢复任务。此外,与传统的神经网络相比,它们具有更简单的体系结构。
均值最大熵 (MEM)4-6 和深度补偿 7 到加权最小范数 (WMN) 或 Tikhonov 正则化。根据我们的经验,由于正则化方法的性质,这些方法往往会高估假阳性率。8 先前的研究 9-11 建立了贝叶斯模型,结合皮质/头皮区域的先验信息、灵敏度归一化等,以消除头皮伪影、提高深度精度和空间分辨率以及进行多主体和多任务实验。然而,大脑功能区域的大脑解剖结构的先验空间信息从未在当前的 fNIRS 图像重建方法中得到适当使用。在本文中,我们描述了一种用于 fNIRS 图像重建的自适应融合稀疏重叠组套索 (a-FSOGL) 正则化方法。a-FSOGL 模型使用脑空间体素分组先验(例如来自基于图谱的感兴趣区域)来规范图像重建过程。为了更好地利用先验信息,我们开发了一个贝叶斯框架,通过将先验信息与适当的统计分布结合起来来解决该模型。该框架是基于先前对贝叶斯套索模型及其扩展的研究 12 – 16 建立的。我们的模型通过组合现有模型并涉及更多先验参数,将贝叶斯套索模型向前扩展了一步。在本文中,我们将首先简要回顾光学正向和逆模型的原理,然后推导出 a-FSOGL(Ba-FSOGL)的贝叶斯模型及其相关的统计属性,然后使用模拟 fNIRS 测量和实验数据演示该方法。本文的结构如下。理论部分(第 2 部分)概述了光学正向模型。在方法部分(第 3 和 4 部分),我们描述了 Ba-FSOGL 模型、模拟配置和实验数据收集。图像重建和统计推断的结果显示在第 4 部分中。 5,我们最后在第 6 节中讨论结果的发现和模型的局限性。在模拟研究中,我们重点关注前额最近邻双侧 fNIRS 探头的示例,并检查推断由基于图谱的布罗德曼区域 (BA) 分区定义的额叶和背外侧大脑区域变化的能力,然而,实验研究表明,这种方法可作为先验信息适用于任何大脑空间分区模型。
斐济国家航空法由三级或三重系统监管体系组成,包括法案、法规和标准文件;其目的是确保在适当情况下遵守和符合国际民航组织的标准和建议措施 (SARPS)。“三级”或“三重系统”监管体系代表斐济的主要立法体系和具体操作规章,以满足国际民航组织安全监督体系八个关键要素中的关键要素 CE1 和 CE2。标准文件 (SD) 由斐济民航局根据 1979 年民航局法案 (CAP 174A) 第 14 (3) (b) 节的规定颁发。在适当情况下,SD 还包含有关当局可接受的标准、措施和程序的技术指导(关键要素 CE5)。尽管有上述规定,并且如果本标准文件中明确指出有此类规定,则可以考虑向管理局提交其他合规方法,前提是这些方法具有补偿因素,可以证明其安全水平相当于或优于本文规定的安全水平。因此,管理局将根据每个案例的自身优点,全面考虑替代方法对个别申请人的背景和相关性。当确定新标准、实践或程序可接受时,它们将被添加到本文件中。
斐济国家航空法由三级监管体系组成,包括法案、法规和标准文件;其目的是确保在适当情况下遵守和符合国际民航组织的标准和建议措施 (SARPS)。三级监管体系代表斐济的主要立法体系和具体操作规章,以满足国际民航组织安全监督系统八个关键要素中的关键要素 CE1 和 CE2。标准文件 (SD) 由斐济民航局根据 1979 年民航局法案 (CAP 174A) 第 14 (3) (b) 节的规定颁发。在适当情况下,SD 还包含有关当局可接受的标准、措施和程序的技术指导(关键要素 CE5)。尽管有上述规定,并且如果本标准文件中明确指出有此类规定,则可以考虑向管理局提交其他合规方法,前提是这些方法具有补偿因素,可以证明其安全水平相当于或优于本文规定的安全水平。因此,管理局将根据每个案例的自身优点,全面考虑替代方法对个别申请人的背景和相关性。当确定新标准、实践或程序可接受时,它们将被添加到本文件中。
。CC-BY-NC 4.0 国际许可证永久有效。它是在预印本(未经同行评审认证)下提供的,作者/资助者已授予 bioRxiv 许可,可以在该版本中显示预印本。版权持有者于 2022 年 10 月 21 日发布了此版本。;https://doi.org/10.1101/2022.10.17.512469 doi:bioRxiv 预印本
通讯作者:Olayinka O.I通讯作者:babawaleoluseyi@gmail.com,07069387726。摘要这项研究的重点是姜黄粉提取物的近端,矿物质和植物化学组成。姜黄的近端组成显示水分,干物质,蛋白质,纤维,醚提取物,灰分和碳水化合物含量分别为5.59、94.41、8.73、7.06、5.61、5.61、5.06和67.95%。结果表明,根茎粉末含有明显和高品质的原油和碳水化合物分别为8.73%和67.95%。姜黄提取物的醚提取物和灰分揭示了植酸和草酸盐的存在。使用实验室MDethod进行了各种植物化学成分的姜黄的植物化学筛选。初步的植物化学筛选揭示了生物碱,类黄酮,糖苷,糖苷,皂苷,类固醇,苯酚,单宁,萜类化合物和花青素的存在和定量分析类胡萝卜素未进行测试。矿物质成分分析(PPM)ofturmeric Rhizome表示存在钙(3.40),钾(1.95),镁(0.90),锌(0.44),磷(1.85)和铁(0.20)。营养物质的存在证明姜黄粉可以用作食物补充剂。关键字:姜黄,近端,矿物质组成,植物化学引言植物源是一组自然生长促进剂或用作饲料添加剂的非抗生素增长促进剂,这些添加剂源自草药,香料或其他植物,它们也被称为植物源性添加剂添加剂(PFA)或Phytobobiotics。植物基因的例子是大蒜,姜黄,姜,咖喱,洋葱et.c.turmeric是一种香料,它使咖喱具有黄色。curcuma longa linn,通常称为姜黄,是南亚和东南亚的热带多年生多年生单子叶植物(Nwaekpe等,2015)。它属于Zingiberaceae的家族(Jilani等,2012)。它已被用作香料和药剂。最近,科学已经开始支持传统的主张,即姜黄含有药物特性的化合物。这些化合物称为姜黄素,最重要的是姜黄素。姜黄素是姜黄中的主要活性成分。它具有强大的抗炎作用,并且是一种非常强大的抗氧化剂。随着全世界趋向于有机生产,植物仍然是饲料补充剂的最富有,最安全的生物储备,如果经过充分探索,将有助于避免与经常使用合成医学(例如抗生素)有关的副作用问题。因此,需要在牲畜行业中替代益生菌替代抗生素,因为动物消耗会影响其产品的质量,从而影响消费者的福祉。矿物质是天然存在的化学化合物,通常是结晶形式和起源的生物形式。使用原子吸收分光光度计确定了包括钾(K),钙(Ca),钙(CA),镁(Mg)和锌(Zn),磷(P)和铁(Fe)的矿物质成分,如AOAC的方法(2005)。矿物质是人体在许多方面使用的化学成分。他们在体内许多活动中都起着重要的作用。矿物质被归类为宏(主要)和次要元素。磷是比色法。因此,这项研究的目的是确定姜黄粉的近端,矿物质和植物化学成分。姜黄根茎的材料和方法来源和制备新鲜姜黄根茎在尼日利亚北部科吉州的Kabba市场本地购买。姜黄根茎是手动清洁,剥皮并切成碎片的,它们在阴影下被空气干燥以
摘要 — 在过去十年中,近似计算 (AxC) 已被研究作为一种可能的替代计算范式。它已被用于降低传统容错方案(如三重模块冗余 (TMR))的开销成本。最近的提议之一是四重近似模块冗余 (QAMR) 的概念。QAMR 降低了相对于传统 TMR 结构的开销成本,同时保证了相同的容错能力。在本文中,我们提出了一种新的近似技术来实现 QAMR,并进行了设计空间探索 (DSE) 以找到 QAMR 帕累托最优实现。此外,我们为所提出的架构提供了一个新的多数表决器的设计。实验结果表明,对于 FPGA 和 ASIC 技术,分别有 85.4% 和 97% 的电路可以找到与 TMR 对应物相比实现面积和/或延迟增益的 QAMR 变体。索引词 — 容错;纠错;三重模块冗余;TMR;近似计算;四重近似模块冗余;QAMR;数字电路;近似计算
通过环化增强的肽链的效力、特异性和安全性范围已经证明了环肽的基本特征。在 4 60 种 FDA 和 EMA 批准的肽中,2 三分之二为环状形式,在现代制药行业中发挥着重要作用。3 环化引入的约束使肽链在构象上更稳定,这提高了靶蛋白结合亲和力,并由于替代构象较少而减少了非特异性结合。4 构象灵活性降低降低了分子适合蛋白酶催化位点的机会,蛋白质组学抗性得到改善。5 环化还通过形成更大的相互作用表面来增加肽链的功效,以介入蛋白质-蛋白质相互作用。6 总体而言,肽链环化导致环肽与线性肽本质上不同。7,8
在国家氢能和燃料电池技术创新的背景下,弗劳恩霍夫 ISE 扩大了其研发基础设施,运营着全球为数不多的高温近常压 X 射线光电子能谱 (HT-NAP-XPS) 设施之一,从而为电解和燃料电池系统以及基于氢的 Power to X 概念的发展树立了另一个里程碑。EnviroESCA 设备为化学和加工工业等合作伙伴提供了更广泛的特性分析范围。该系统能够在近常压条件下研究几乎所有表面的化学状态。
首先,我要感谢我的主管卢卡·贝尼尼(Luca Benini)博士给我这个机会攻读博士学位。在他的小组中,在这段时间内为他的持续指导和支持,以及在探索自己的想法的同时给我的自由和信任。我也非常感谢他对我未来的努力的宝贵建议和支持。我还要感谢我的共审见者BenjamínBéjarHaro博士和Maurizio Valle博士对我的工作的兴趣,并为我提供了许多关于本文的建设性评论。特别感谢我的第二位顾问Michele Magno博士向我介绍了小组和学术界,支持我并推动我的学术生涯,以及他在学术界和生活中的所有技巧。我的感激之情也感谢卢卡斯·卡维格利(Lukas Cavigelli)博士在我在实验室的早期阶段对我进行监督,并说服我采取了这一博士学位,这真是真正令人满意的生活体验。我也非常感谢Gagandeep Singh博士的拥抱和支持我的项目想法,并为他提供的所有建议和支持,并继续给我。我还要对Giacomo Indiveri教授表示衷心的感谢,在他的小组的学期项目中,我与他一起进行了学术研究的第一步,他的建议和支持一直是,并且对我过去和将来的旅程至关重要。