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横跨不同光子能级的Varian线性加速器的光束轮廓特性
放射疗法采用多种能量辐射来破坏癌细胞。线性加速器（也称为LINAC）是用于提供外部梁辐射疗法的机器。为了确认为肿瘤提供最佳辐射的治疗计划系统，同时保留周围正常组织的范围，这是对溶剂的广泛测量，是临床用途的Linac调试程序的一部分。这项工作旨在将光子束光束轮廓相对于半宽度，对称性和梁平坦度进行比较和评估。使用线性加速器（Varian vitalbeam SN：5199）进行了6mV，10mV和15mV光子的能量，对一组磁场尺寸（4×4、10×10×10×10×20 cm 2）和各种环境进行了良好的环境，对这项研究进行了的梁曲线测量。 A 3D水幻影，CC13电离室（SN：18635）作为参考室，CC04电离场室（SN：18616）作为A和IBA MyQA Accept Software版本1.6用于测量光子能量的曲线，分别为6 mV，10 mV 15 mV。 利用日食（版本：16.1）外部治疗计划系统，进行了轮廓计算。 根据制造商和IEC规范，当前研究的光子梁剖面数据是兼容的，所有公差都属于临床上可接受的公差范围。的梁曲线测量。A 3D水幻影，CC13电离室（SN：18635）作为参考室，CC04电离场室（SN：18616）作为A和IBA MyQA Accept Software版本1.6用于测量光子能量的曲线，分别为6 mV，10 mV 15 mV。利用日食（版本：16.1）外部治疗计划系统，进行了轮廓计算。根据制造商和IEC规范，当前研究的光子梁剖面数据是兼容的，所有公差都属于临床上可接受的公差范围。
通过迁移学习和轮廓检测进行手绘逆向材料搜索和合成验证
摘要：各种形貌和化学性质的纳米材料广泛用于光子装置、高级催化剂、水净化吸附剂、农用化学品、药物输送平台以及成像系统等等。然而，寻找满足特定需求、具有所需结构、形状和尺寸的定制纳米材料的合成路线仍然是一个挑战，而且通常通过手动筛选研究文章来实现。在这里，我们首次通过迁移学习 (TL) 开发了扫描和透射电子显微镜 (SEM/TEM) 反向图像搜索和基于手绘的搜索，即 VGG16 卷积神经网络 (CNN) 重新用于图像特征提取和随后的图像相似性确定。此外，我们展示了该平台在碳酸钙系统上的案例使用，其中通过随机高通量多参数合成获得了足够量的数据，以及从文章中提取的金纳米颗粒 (NPs) 数据。该方法不仅可用于先进纳米材料的搜索和合成程序验证，还可以进一步与机器学习（ML）解决方案相结合，提供数据驱动的新型纳米材料发现。
3D 打印患者专用颅骨轮廓脑活检指南的可行性和准确性
颅内肿瘤是狗发病和死亡的一个重要原因，每 100,000 只动物的发病率为 14.5。1随着磁共振成像（MRI）的普及，认识到诊断的局限性非常重要，因为颅内病变可以具有相同的 MRI 信号特征和形态。2-4例如，Cervera 等人发现多达 47% 的脑血管事件被诊断为神经胶质瘤，12% 的组织学证实的神经胶质瘤被归类为中风。4 Rodenas 等人发现在 89% 患有原发性脑肿瘤的狗中可以区分肿瘤性病变和非肿瘤性病变，但只有 70% 的原发性脑肿瘤能够正确区分肿瘤类型。 2 由于每种颅内疾病的治疗方案和预后会因病因不同而有很大差异，因此获得组织病理学诊断对于患者和客户来说都是至关重要的一步。在人类中，脑活检通常通过立体定向手术进行。5 基于框架的立体定向脑活检 (SBB) 被认为是脑活检的黄金标准，6 它利用刚性的外部头架固定患者，并使用立体定向协调系统获取样本。基于框架的 SBB 已在狗身上进行了研究，并得到有效利用，其精度和诊断产量可与人类研究相媲美。7-9 然而，据报道，人体存在一些局限性，例如灵活性和患者不适，这表明需要采用不同的方法，包括采用机器人辅助或图像引导的神经导航的无框架技术。6,10 立体定向设备在兽医学中的使用进一步受到商用设备的可用性和患者体型范围广泛的限制。进一步研究替代性脑活检方法和立体定向设备可以促进对狗脑损伤的诊断，一种潜在的替代方案是针对特定患者的 3D 打印活检指南。针对特定患者的 3D 打印模型和手术指南已在兽医学中用于各种目的，并取得了巨大成功。11-18 还有两项犬类尸体研究测试了 3D 打印患者特定立体定向系统的可行性，但需要在 MRI 之前放置钛骨锚和基准标记以规划 3D 指南。19,20
基于不同DNA提取方法的肠道微生物组轮廓的研究文章变化：比较研究
目标。比较了从哺乳动物粪便样品中恢复细菌DNA的四种DNA提取方法。方法和结果。评估了来自Qiaamp，Tianamp和Magen的三种商业试剂盒，以及经典的切丁酰三甲基铵溴化物（CTAB）方法，评估了它们在从肠道菌群中提取细菌DNA的性能中心曲霉）和小鼠（mus musculus）。首先，我们根据DNA产量，纯度和完整性评估了四种方法的效率。然后，我们研究了这些方法对微生物组成和多样性的影响，并根据16S rRNA基因测序和实时定量PCR检查了显性门细菌的相对丰度。我们的结果表明，CTAB方法产生的DNA量相对较大，而Magen套件产生了更多的Firmicutes DNA，并更准确地反映了微生物群的真实状态。结论。取得了最佳性能。作为CTAB方法和MAGEN试剂盒具有不同的优势，我们进一步测试并比较了其在定义的菌群上的DNA提取性能，其中包含来自四个主要门的六种菌株，以查看哪一个更好地反映了微生物群的真实状态。总而言之，发现Magen套件优于CTAB方法，因为测试结果更接近定义的微生物群。
先前的免疫力限制了突破性感染期间SARS-COV-2和FC轮廓的粘膜抗体识别
线粒体功能的增加可能会使一些癌症容易受到线粒体抑制剂的影响。由于线粒体DNA拷贝数（mTDNACN）部分调节线粒体功能，因此MTDNACN的准确测量可以帮助揭示哪些癌症是由线粒体功能增加的驱动，并且可能是候选线粒体抑制的候选者。然而，先前的研究采用了巨大的宏观解剖，无法说明MTDNACN中细胞型特异性或肿瘤细胞异质性。这些研究经常产生不清楚的结果，尤其是在前列腺癌中。本文中，我们开发了一种多重原位方法，用于量化细胞类型 - 特异性mtDNACN。我们表明，在前列腺腺癌（PCA）中，高级前列腺上皮内肿瘤（HGPIN）的腔细胞中有MTDNACN增加，并且在转移性castat依 - 耐药的前列腺癌中进一步升高。通过2种正交方法验证了PCA MTDNACN的增加，并伴随着MTRNA和酶活性的增加。从机械上讲，前列腺癌细胞中的MYC抑制作用降低了MTDNA复制和几个mtDNA复制基因的表达，而小鼠前列腺中的MYC激活会导致肿瘤前列腺细胞中的mtDNA水平升高。我们的原位方法还显示，胰腺和结肠/直肠的癌性病变中的mtdnaCn升高，使用临床组织样品表明了对癌症类型的概括。
使用神经网络的一般电流轮廓充电的健康估计和增量能力分析的电池状态
摘要 - 递增能力分析（ICA）和不同的电压分析（DVA）通常需要电池降解监控的恒定当前条件，这限制了它们在现实情况下的适用性。本文提出了一种统一的方法，可以在一般充电当前概况下启用基于ICA/DVA的降解监测，这在文献中尚未解决。首先，提出了一种新颖的虚拟增量能力（IC）和不同电压（DV）的概念。第二，两个相关的卷积神经网络（CNN），称为U-NET和CONC-NET，是为了构建虚拟IC/DV曲线的构建，并估算了跨任何状态（SOC）范围内的一般充电概况的健康状况（SOH），以满足某些约束。最后，提出了两个称为移动U-NET和移动网络的CNN，分别替换了U-NET和Conv-NET以进行车载实现。它们会大大减少计算和内存需求，同时在虚拟IC/DV曲线构建和SOH估计中保留性能。在具有各种快速充电协议和SOC范围的电池模块的广泛实验数据集上进行了测试，拟议的U-NET和移动U-NET构造精确的虚拟IC/DV曲线可以提取有价值的降级功能。建议的Conv-NET和移动网络提供的模块级SOH估计值，根平方误差（RMSE）小于0.5％。关键字 - 增量容量分析；差分伏分析；非恒定电流充电；快速充电；卷积神经网络；健康状况估计
智能：使用多基因组轮廓的新型机器学习管道，用于生物标志物发现和预测分析
摘要在本文中，我们提出了智能，这是一种用于多基因组学探索的新型机器学习（ML）管道，以发现具有高度准确性的疾病预测生物标志物。智能基于一种新型方法，该方法由使用多基因组，临床和人口统计数据的传统统计技术和剪切ML算法组成。智能引入了一种新的度量，即智能基因（I-Gene）得分，以衡量单个生物标志物对复杂性状的预测的重要性。i-gene分数可用于生成个体的i-gene概况，以理解疾病预测中使用的ML的复杂性。Intelligenes是用户友好，便携式的，并且是与Microsoft Windows，MacOS和UNIX操作系统兼容的跨平台应用程序。智能不仅具有个性化的个性化早期发现和罕见疾病的潜力，而且还为使用新型ML方法提供了更广泛研究的途径，最终导致了个性化的干预措施和新颖的治疗目标。可用性：智能的源代码可在GitHub（https://github.com/drzeeshanahmed/intelligenes）和Code Ocean（https://codeocean.com/capsule.8638596/tree/v1）上获得。联系人：Zeeshan Ahmed（zahmed@ifh.rutgers.edu）补充信息：补充数据可从BioInformatics Online获得。
黑洞和 CFT 中的纠缠局部测量
我们研究 CFT 和黑洞中纠缠的结构和动力学。我们使用局部纠缠度量，即纠缠轮廓，它是冯·诺依曼熵的空间密度函数，具有一些附加属性。纠缠轮廓可以在许多 1 + 1d 凝聚态系统和黑洞蒸发的简单模型中计算。我们计算了由分裂淬灭激发的状态的纠缠轮廓，并找到了 2d CFT 中低能非平衡态纠缠轮廓的通用结果。我们还计算了与极值 AdS 2 黑洞耦合的非重力浴的轮廓，并发现由于岛相变，轮廓在浴内仅具有有限的支撑。我们使用的特定纠缠轮廓方案量化了通过与条件互信息的连接，从边缘重建浴状态的程度，而消失的轮廓则反映了对块岛区域免受边界状态擦除的保护。
CL 168简介项目8.2-项目8.2：“粮农科学与创新策略”的轮廓和路线图
粮农组织战略框架2022-31将科学，技术和创新（STI）识别为具有巨大的变革潜力，同时也认识到STI会带来风险。科学为战略框架的所有四个加速器（技术，创新，数据和补充[治理，人力资本和机构]）提供了支持，并将集成到20个计划优先领域（PPA）中，以最大程度地提高FAO在实现可持续发展目标并实现四个更好的方面的努力。要面对利用科学和创新的益处的挑战，粮农组织必须将自己转变为一个更具创新性的组织，该组织能够协助国家根据科学来扩展其最适合其环境的创新。因此，为了磨练FAO关于科学与创新的愿景和战略，FAO的总干事要求制定有针对性的战略，以通过更好地利用科学和创新来提供指导，连贯性和对国家影响的指导，一致性和一致性。策略概述
用于工业制造中使用的高功率激光器的环形光束轮廓的分析建模和表征
主动纤维激光器在行业中广泛用于不同的制造应用，从切割到焊接和添加剂制造。最近引入了多核光纤激光器，这些源可以灵活地将功率密度分布（PDD）从常规高斯曲线转换为环形形状。尽管仍在探索新颖光束比传统束相比的优势，但建模工具来定义PDD形状的需求变得更加明显。这项工作研究了高斯对环轮廓的分析建模，目的是朝着标准化参数转向制造过程。所提出的模型结合了高斯和环形成分，以定义新型梁形状。在评估的不同模型中，圆环和多高斯方法表现出最佳拟合质量，从而实现了PDD描述性指标的定义。开发的建模框架已在具有双核光源的工业激光粉末融合（LPBF）系统上进行了验证。评估了沿传播轴的光束形状变化，以分析使用开发的梁参数散腹的效果。最终，最佳性能模型通过板体验的珠子进一步验证，以解释如何使用高斯或环形梁曲线共同利用模型系数来预测材料响应。