XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System计数的
CFU电镀和计数的新方法
我们提出了一种新的方法，用于自动化菌落成型单元（CFU）计数程序。我们开发的用于应用此方法的设备基于电动阶段和注射器，以便在没有与表面直接接触的板上散布包含感兴趣溶液的液体的NE滴。该设备可用于两种不同的模式。在遵循与经典CFU计数相同原理的第一个方法中，液体液滴均匀地沉积在琼脂板上，并允许微生物形成菌落。在我们称为P 0的第二种新颖方法中，含有微生物和营养培养基的10 µL的孤立液直接沉积在硬表面上的常规网格（塑料或玻璃）上；孵育后，使用显示内部生长迹象的滴剂用于确定微生物浓度。这种新方法消除了准备琼脂表面的需求，并允许轻松处理废物并重复使用消耗品。设备易于构建和使用，电镀速度很快，并且两种类型的电镀中的CFU计数非常可重复且稳健。
脑灌注 SPECT 中最小计数的影响
脑灌注 SPECT 图像中每像素的计数取决于给药剂量、采集时间和患者状况，有时在日常临床研究中会变得较低。本研究的目的是评估不同采集计数对定性图像和统计成像分析的影响，并确定准确检查所需的最小计数。方法：我们进行了一个脑幻像实验，模拟 99m Tc-乙基半胱氨酸二聚体的正常积累，大脑摄取率为 5.5%。SPECT 数据是在连续重复旋转中采集的。通过改变添加的旋转次数，创建了十种具有不同采集计数的 SPECT 图像。我们使用了归一化均方误差和视觉分析。对于临床研究，我们使用了 25 名患者的图像。图像是通过连续重复旋转获取的，我们通过将旋转次数从 1 变为 6 来创建具有不同采集计数的 6 幅脑部图像。对比噪声比是根据灰质和白质感兴趣区域内的平均计数计算得出的。此外，严重程度、范围和疾病特定区域的比例被评估为统计成像分析的指标。结果：对于幻像研究，归一化均方误差曲线趋于从大约 23.6 个计数/像素收敛。此外，视觉评分显示，23.6 个计数/像素或更少的图像几乎无法诊断。对于临床研究，对比噪声比在 11.5 个计数/像素或更少时显著下降。严重程度和范围趋于随着采集计数的减少而增加，在 5.9 个计数/像素时显著增加。另一方面，不同采集计数之间的比率没有显著差异。结论：在对体模和临床研究进行综合评估的基础上，我们认为每像素 23.6 个计数或更多是维持定性图像质量和准确计算统计成像分析指标所必需的。
使用光子计数的实验量子读数
重复使用本文是根据创意共享属性 - 非商业 - 诺迪维斯（CC BY-NC-ND）许可证的条款分发的。此许可只允许您下载此工作并与他人共享，只要您归功于作者，但是您不能以任何方式更改文章或商业使用。此处的更多信息和许可证的完整条款：https：//creativecommons.org/licenses/
标准板计数的测试（有氧板数）1。范围
基础1：100 1：1000 1：10000 1 TNTC（b）175（c）16 190000 2.5.2 TNTC 208 17 2 TNTC 224 25 250000 2.5.2 TNTC 245 30 3 18 2 0 1600* 2.5.3 1600* 2.5.3 1600* 2.5.3 14 0 0 4 TNTC TNTC TNTC 5230000000000000000000000 005 22.5.5.5.455.5.5.455 tntc tntc tntc tntc tntc tntc tntc tntc tntc tntc tntc tntc tntc tntc tntc tntc tntc
人类CD33缺乏与循环白细胞计数的轻度改变有关
单个Pass跨膜蛋白CD33富含吞噬细胞和造血细胞类型，例如单核细胞。CD33被认为与免疫细胞功能，对阿尔茨海默氏病的敏感性和罕见的白血病有关。拮抗或遗传消融CD33来治疗阿尔茨海默氏病，血液学癌和作为富集遗传性血细胞的选择机制。要了解慢性CD33损失或消融的影响，我们描述了由于功能变异的种系损失而确认缺失CD33的个体。通过使用现有的外显子组生物库和定制表型的基于Phewas的方法，使用归类型（RBG）研究，我们表明CD33功能丧失会改变循环的白细胞计数和分布，尽管有温和，并且没有明显的临床疗法。这些发现表明，在人类中，慢性CD33拮抗/消融可能是安全的。
高通道计数的记录策略，密度间隔的微电极阵列
神经科学研究如何在细胞外水平上实施复杂的大脑功能需要体内神经记录界面，包括微电极和读出电路，并且可观察力和空间分辨率增加。神经记录接口的趋势用于采用高通道计数探针或具有密集间隔记录位点的2D微电极阵列，用于记录大型神经元种群，因此很难节省资源。模拟前端的低噪声，低功率要求的规范通常需要大型硅职业，这使问题更具挑战性。减轻该消费区负担的一种常见方法依赖于时间划分多路复用技术，在该技术中，在频道之间部分或完全共享读出的电子设备，同时保留录音的空间和时间分辨率。在这种方法中，共享元素必须在每个通道较短的时间段上操作，因此，在较大的操作频率和信号带宽方面，活动区域被交易。因此，功耗仅受到轻微影响，尽管其他性能指标（例如内噪声或串扰）可能会降低，尤其是在整个读取电路在模拟前端输入中多重的时。在本文中，我们回顾了针对时间划分的多重神经记录系统报告的不同实施替代方案，分析了它们的优势和缺点，并提出了提高性能的策略。
在量子机学习和光子计数的3D腔中的Transmon Qubit表征
1 INFN-国民弗拉斯卡特劳动，00044弗拉什，意大利； sweeping.infn.infn.infn（M.B.）; fabio.chiryland@ifn.it（f.c。）;应用程序@lnph.infn.infn.it（A.S.P.K.）; carlo.infn.infn.infn.it（c.l.）; playon.marfn@lnfn.infn.it（g.m。）; light.infn.infn.infn（l.p.）; supresiumsups.infn.infn.infn（A.R.）; symones.infn.infn.infn（s.t.）; classy.gate@lnfn.infn.infn（c.g.）2个量子，技术行业，阿布扎比P.O.BOOX 9639，UNITD EMIRATES； boulos.alphakes@tii.ae（B.A.）; dulls.alkhazaleih@tii.ae（a.a.）; Singer.car.crun.c（S.C.）; dried.passquare@unimi.it（A.P.）; florent.ravaux@tii.ea（f.r。）3个身体和天文学，企业大学，意大利50019 Shift； leonardo.bank@unifi.it 4 INFN - 赛车区，50019 Shift，Italy 5 TIF，米兰大学研究系物理系，20133年，意大利米拉诺； skull.robeat@can 6 6米兰诺的INFN部门，通过约翰福音16号，20133年，米兰，意大利7，理论物理部，CH-1211遗传学学家，瑞士学家，Switzerists 8 Italy 9 Italy 9 Italy Switzerolokist 9，意大利9号米兰诺（Milano-bycoccas）物理学系，20126年米兰诺，20166年意大利，意大利米兰； swallow.gyfn.infn.in Infundund（A.G.）; emanuele.palumbo@lnfn.in.in.it（e.p。）米兰比科卡（Milan Bicocca）的10个INFN部分，Piazza della scienza 3，20126米兰，意大利米兰11 Bicocca量子技术（Bioste）中心，20126年米兰，意大利米兰，意大利物理和天文学系，海德尔伯格大学，69120 Heidelberg，德国海德尔伯格； felix.henrich@stud.uni-heidelberg.de 13 PISA大学信息工程系，通过G. Caruso 16，56122 Pisa，意大利Pisa； massimo@mercurio.iet.unipi.it *通信：Alessandro.delia@lnf.infn.it