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World File Search System虹膜
纳米晶石墨烯，用于超敏表面...-虹膜
信息工程，基础设施和可持续能源部（DIIES），雷格·卡拉布里亚（Reggio Calabria）的大学“地中海”。feo di vito，89122意大利雷吉奥·卡拉布里亚（Reggio Calabria），b agenzia nazionale per le nuove tecnologie，l'Energia e lo sviluppo经济索斯替尼比尔（Enea）（Enea），Casaccia Casaccia研究中心，罗马00123，ITALY C ITALY IBERIAN IBERIAN IBERIAN NANOTECHNOLOGE BRAIG-3 33 D YSESE大学材料科学与工程系，首尔，北大韩民国材料科学与工程系，首尔国立大学材料科学与工程部，首尔市长08826，大韩民国高级材料研究所高级材料研究所（RIAM），首尔国立大学，首尔国立大学，首尔08F826，韩国共和国Gustorea Gyernied Instuperiity offector offerea thepsier offeraea h himea keprotied首尔国立大学，首尔08826，大韩民国
全尺度NB3SN CICC设计的机械分析...-虹膜
n最近的tokamaks [1]，例如目前在法国组装的ITER，磁体Ca-Bles由数百种含有NB 3 SN的复合材料超导电线组成，这是一种强应变敏感的材料[2]。在机器操作期间，这些电缆被提交给电磁和热性质的环状机械载荷。已经观察到这些重复负载会触发电缆的电性能的逐渐但稳定的降低[3]，[4]。到目前为止，这种宏观损失的电性能与Su-percoducductuction导线的局部应变状态有关的确切机制仍然部分未知。由于其多尺度和多物理性质，此问题非常复杂。本文基于以前的工作[5] - [7]，其最终目标是通过开发实心数值机电模型来阐明电缆和链尺度的一些目标，以模拟运行中的超导电缆。该模型旨在识别和理解性能降解的原因，并获得评估新超导电缆的电缆行为的预测工具。这项工作呈现
主要的虹膜 - 埃里托（Iris -aperto）
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模仿机器人学：调查 - 虹膜
交互式模仿学习（IIL）是模仿学习（IL）的一个分支，在机器人执行过程中，间歇性地提供了人类反馈，从而可以在线改善机器人的行为。近年来，IIL越来越开始开拓自己的空间，作为解决复杂机器人任务的有前途的数据驱动替代方案。IIL的优势是双重的，1）它是有效的，因为人类的反馈将机器人直接引导到了改善行为（与增强学习（RL）相反（RL），必须通过试用和错误发现行为（必须通过试用和错误发现），而2），并且2）是强大的，因为它是强大的，因为分配者和教师的分配量直接在教师身上是匹配的，并且在教师中匹配的范围是在范围内逐渐匹配的，并且在教师中匹配的范围是在范围内的指导，而逐渐匹配的是，教师的自我反射是及格的， o line Ile IL方法，例如行为克隆）。尽管有机会，但文献中的术语，结构和适用性尚不清楚，也尚未确定，从而减慢了其发展，因此，研究了创新的表述和发现。在本文中，我们试图通过对统一和结构的领域进行调查来促进新从业人员的IIL研究和较低的入境障碍。此外，我们旨在提高人们对其潜力，已完成的工作以及仍在开放的研究问题的认识。
生物形态 - 虹膜 -
摘要 - 人类机器的相互作用正在在康复任务中获得关注，例如控制假肢或机器人手臂。手势识别表面肌电图（SEMG）信号是最有前途的方法之一，因为SEMG信号采集是无创的，并且与肌肉收缩直接相关。但是，对这些信号的分析仍然提出许多挑战，因为类似的手势会导致相似的肌肉收缩。因此，所得信号形状几乎相同，导致分类精度低。为了应对这一挑战，采用复杂的神经网络，需要大量的记忆足迹，消耗相对较高的能量并限制用于分类的设备的最大电池寿命。这项工作通过引入生物形态来解决此问题。这个新的基于注意力集中的档案的新家族可以采取最先进的性能，同时减少4.9倍的参数和操作的数量。此外，通过引入新的主体间预训练，我们将最佳生物样品的准确性提高了3.39％，可以匹配最先进的准确性，而无需任何额外的推理成本。在平行，超低功率（PULP）微控制器单元（MCU），Greenwaves GAP8上部署我们最佳性能的生物形态，我们的推断潜伏期和能量分别为2.72 ms和0.14 MJ，比以前是先前的现有的神经网络低8.0倍，同时只有94.2 kbs y 4.2 kb，而不是先前的现有的神经网络。索引术语 - 转化器，SEMG，手势识别，深度学习，嵌入式系统
虹膜毒理学评论或无机砷
估计每μg/kg的95％上限额外额外风险高于零剂量的风险估计值，该剂量与0.0365μg/kg的美国背景剂量相关，其中包括0.02μg/kg - 来自饮食的0.02μg/kg - 来自饮食的天数，以及来自0.0165μg/k的日子（参见至0.0165μg-ke/k k and k。 4.3.4）。b EPA的寿命额外风险每μg/kg天剂量高于背景的剂量越来越高于膀胱高于0.2μg/kg天的非线性（请参阅第4.3.5节）和肺癌（请参阅第4.3.6节）癌症。对于这些健康结果，不应从CSF获得非线性区域的风险估计，而应从这些部分提供的非线性多项式方程中获得。c癌症斜率因子为17.6（mg/kg-day）⁻1（mg/kg-day）和31.7（mg/kg-day）⁻1。d按照氯普伦的毒理学评论中所述计算（美国EPA，2010年），假设正常
虹膜毒理学无机砷的毒理学评论（IAS，最终报告，2025）
ACGIH American Conference of Governmental Industrial Hygienists AIC Akaike's information criterion ALD approximate lethal dosage ALT alanine aminotransferase AST aspartate aminotransferase atm atmosphere ATSDR Agency for Toxic Substances and Disease Registry BMD benchmark dose BMDL benchmark dose lower confidence limit BMDU benchmark dose upper confidence limit BML benchmark concentration lower confidence limit BMCU benchmark concentration upper confidence limit BMDS Benchmark Dose Software BMR benchmark response BUN blood urea nitrogen BW body weight CA chromosomal aberration CASRN Chemical Abstracts Service Registry Number CBI covalent binding index CHO Chinese hamster ovary (cell line) CL confidence limit CNS central nervous system CPN chronic progressive nephropathy CYP450 cytochrome P450 DAF循环系统的DAF剂量测定调节因子DCS疾病DEN二乙基硝基胺DMSO DMSO二甲基硫氧化二甲基二甲基二甲基甲酸DNA DNA脱氧核心酸EPA环境保护剂环境保护局FDA食品和药物管理FEV 1二秒ggd gd gd gd gd gd gd gd gd gd gdm glitem glutem ste转移酶GSH谷胱甘肽GST GST谷胱甘肽-S-转移酶HAWC健康评估工作空间协作HB/G-A动物血液：气体分区系数HB/G-H人体血液人体血液：气体分配系数HEC人类等效浓度HED人类等效剂量剂量剂量英雄健康和环境研究在线在线
基于面部，手指静脉，指纹和虹膜的生物特征识别的文章深度学习模型：调查
摘要：最近，个体生物特征引起了很多关注，并且是建立多种安全性和真实性系统的核心，例如监视，法医，欺诈性披露和基于身份的访问控制。广泛的生物识别性特征使选择合适的问题是至关重要的问题，这主要取决于应用程序的类型，样本的可用性，复杂性的程度和可能性的可接受价值。机器学习算法的概念对最后的方式产生了极大的兴趣，尤其是它被称为深度学习神经网络的进化版本。机器学习已在许多生物识别系统中使用和实施，因为其强大的属性和功能可以为系统提供所需的目标，具有出色的性能。这项工作旨在对过去七年来的190多种有前途的作品进行广泛的调查，描述了基于多种基于生物特征的深度学习系统，这些深度学习系统基于四个流行和大多数使用的特征，包括面部，指纹，Iris和Finger Finger静脉。本文还介绍了两种生物识别技术的简要回顾和深度学习神经网络。
虹膜蛋白对糖尿病患者的2型糖尿病的发展和动脉粥样硬化的发展有影响吗？
背景：2型糖尿病（T2DM）是一个普遍的公共卫生问题，由于其造成的综合性，死亡率很高。但是，最近的数据表明，虹膜蛋白可能在防止T2DM的发展和减少动脉粥样硬化的发生方面起重要作用。我们研究的目的是研究虹膜蛋白在T2DM和颈动脉内膜膜厚度（C-IMT）的发展中的E％ECT，这是没有已知心血管疾病（CVD）的糖尿病患者动脉粥样硬化受试者的早期指标。方法：我们的研究包括41名健康志愿者和93例诊断为T2DM的患者。虹膜蛋白水平通过使用Elabscience®人Irisin Elisa Kit H6120的三明治酶连接的免疫吸附测定法确定。C-IMT测量。在T2DM组中，除了低，中和高虹膜蛋白水平的患者外，还将患者分为患有或没有亚细胞性动脉粥样硬化的患者，并进行了比较。结果：我们发现T2DM患者的虹膜蛋白水平明显低于健康对照组（P <.001）。在我们的患者组中，患者年龄的每10年增加C-IMT增加了0.06 mm（95％置信区间（CI）：0.03-0.08）mm，并且男性C-IMT增加0.117 mm（95％CI：0.068-0.166）。在C-IMT和IRISIN水平之间发现了负线性关系，该关系没有达到统计学意义（r =＆0.145，p = .165）。与虹膜蛋白水平较高的患者相比，虹膜蛋白水平较低的患者的C-IMT值厚0.113 mm（0.734±0.129 mm和0.621±0.140 mm，P = .004）。结论：我们的发现表明，低虹膜蛋白水平有助于T2DM的发展并增加糖尿病并发症，例如亚临床动脉粥样硬化和糖尿病性肾病。关键字：糖尿病，虹膜蛋白，动脉粥样硬化，颈动脉内膜–Media厚度
多囊卵巢综合征中胰岛素抵抗与血清虹膜蛋白水平之间的相关性
目标：多囊卵巢综合征（PCOS）是一种常见的内分泌疾病，影响了生殖年龄的女性，通常以胰岛素抵抗，高雄激素和代谢障碍为特征。这项研究旨在研究PCOS女性的血清虹膜蛋白水平之间的关系，一种参与能量调节的肌动物和胰岛素抵抗。方法：对诊断为PCOS的90名妇女进行了一项前瞻性研究，分为两组：45个具有胰岛素耐药性，而无需45组。使用胰岛素抵抗（HOMA-IR）的稳态模型评估评估胰岛素抵抗。 使用酶联免疫吸附测定法（ELISA）测量血清虹膜蛋白水平。 实力分析，包括相关和回归测试，用于评估血清虹膜蛋白水平与各种代谢和激素参数之间的关系。 结果：具有胰岛素抵抗（3.66±2.69 ng/ml）的PCOS患者与没有胰岛素耐药性的PCOS患者之间没有显着差异（2.77±1.72 ng/ml）（P = 0.065）。 在血清虹膜素水平和胰岛素，HOMA-IR，免费睾丸激素和总睾丸激素水平之间鉴定出弱相关性。 与胰岛素（P <0.001）和HOMA-IR（P = 0.008）观察到显着的正相关，而与游离睾丸激素（P = 0.029）和总睾丸激素（P = 0.013）发现了负相关性。 此外，在患有和没有代谢综合征的患者之间，血清虹膜蛋白水平没有显着差异。 需要进行较大的研究来进一步探索虹膜蛋白在PCOS中的作用及其作为治疗靶标的潜力。胰岛素抵抗。血清虹膜蛋白水平。实力分析，包括相关和回归测试，用于评估血清虹膜蛋白水平与各种代谢和激素参数之间的关系。结果：具有胰岛素抵抗（3.66±2.69 ng/ml）的PCOS患者与没有胰岛素耐药性的PCOS患者之间没有显着差异（2.77±1.72 ng/ml）（P = 0.065）。在血清虹膜素水平和胰岛素，HOMA-IR，免费睾丸激素和总睾丸激素水平之间鉴定出弱相关性。与胰岛素（P <0.001）和HOMA-IR（P = 0.008）观察到显着的正相关，而与游离睾丸激素（P = 0.029）和总睾丸激素（P = 0.013）发现了负相关性。此外，在患有和没有代谢综合征的患者之间，血清虹膜蛋白水平没有显着差异。需要进行较大的研究来进一步探索虹膜蛋白在PCOS中的作用及其作为治疗靶标的潜力。结论：尽管观察到血清虹膜素水平和胰岛素抵抗标记之间的弱相关性，但在具有和没有胰岛素抵抗的PCOS患者之间未发现显着差异。这些发现表明，血清虹膜蛋白可能不是与胰岛素抵抗有关的PCOS病理生理学的关键因素。关键字：超雄激素，胰岛素抵抗，虹膜蛋白，代谢综合征，多囊卵巢综合征（PCOS）