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图像预处理的范德华异质结构中的可调阴性和阳性光电导率
视觉信息的处理主要发生在视网膜中，视网膜预处理功能极大地提高了视觉信息的传输质量和效率。人工视网膜系统为有效的图像处理提供了有希望的途径。在这里，提出了石墨烯/ INSE/ H -BN的异质结构，该结构通过改变单个波长激光器的强度，表现出负和正照相（NPC和PPC）效应。此外，基于激光的功率依赖性光导不传导效应：I pH = -mp𝜶1 + 1 + NP 𝜶2，提出了一个修改的理论模型，该模型可以揭示负/阳性光导能效应的内部物理机制。当前的2D结构设计允许晶体管（FET）表现出出色的光电性能（R NPC = 1.1×10 4 AW - 1，R PPC = 13 AW - 1）和性能稳定性。，基于阴性和阳性光电传感效应成功模拟了视网膜预处理过程。此外，脉冲信号输入将设备的响应性提高了167％，并且可以提高视觉信号的传输质量和效率。这项工作为构建人工视觉的建设提供了一个新的设计思想和方向，并为下一代光电设备的整合奠定了基础。
短暂的研究沟通间充质干细胞在缺氧和地塞米松的预处理中促进骨细胞分化，在应激状态下
能够区分成骨细胞的骨髓衍生的间充质干细胞（MSC）用于有效再生疗法。必须提示MSC分化为成骨细胞，以使MSC移植有效。在这项研究中，评估了参与骨形成的成骨细胞分化标志物，以研究骨髓衍生的大鼠MSC对地塞米松和缺氧的应激抗性及其分化为骨细胞的能力。在三种不同的环境（地塞米松治疗，低氧条件[1％氧]或两者）中，允许MSC分化为成骨细胞21天。根据碱性磷酸酶水平和矿化测定法评估成骨细胞分化潜力。 免疫荧光染色用于确定成骨细胞分化标记I型胶原蛋白和骨桥蛋白的蛋白质表达。 MSC在缺氧条件下分化为成骨细胞，但在用来塞米松和地塞米松加上与对照相比缺氧后，分化的速度更慢。 MSC用地塞米松或缺氧预处理，然后允许在相似的条件下区分成骨细胞，从而与对照MSC相似。 MSC与不相比，对地塞米松或缺氧的抵抗力更快地分化为成骨细胞。 这些发现表明，通过地塞米松或缺氧暴露对MSC进行压力的阻力增加可能会导致移植后更快地分化为成骨细胞。成骨细胞分化潜力。免疫荧光染色用于确定成骨细胞分化标记I型胶原蛋白和骨桥蛋白的蛋白质表达。MSC在缺氧条件下分化为成骨细胞，但在用来塞米松和地塞米松加上与对照相比缺氧后，分化的速度更慢。MSC用地塞米松或缺氧预处理，然后允许在相似的条件下区分成骨细胞，从而与对照MSC相似。MSC与不相比，对地塞米松或缺氧的抵抗力更快地分化为成骨细胞。这些发现表明，通过地塞米松或缺氧暴露对MSC进行压力的阻力增加可能会导致移植后更快地分化为成骨细胞。
图像预处理的范德华异质结构中的可调阴性和阳性光电导率
视觉信息的处理主要发生在视网膜中，视网膜预处理功能极大地提高了视觉信息的传输质量和效率。人工视网膜系统为有效的图像处理提供了有希望的途径。在这里，提出了石墨烯/ INSE/ H -BN的异质结构，该结构通过改变单个波长激光器的强度，表现出负和正照相（NPC和PPC）效应。此外，基于激光的功率依赖性光导不传导效应：I pH = -mp𝜶1 + 1 + NP 𝜶2，提出了一个修改的理论模型，该模型可以揭示负/阳性光导能效应的内部物理机制。当前的2D结构设计允许晶体管（FET）表现出出色的光电性能（R NPC = 1.1×10 4 AW - 1，R PPC = 13 AW - 1）和性能稳定性。，基于阴性和阳性光电传感效应成功模拟了视网膜预处理过程。此外，脉冲信号输入将设备的响应性提高了167％，并且可以提高视觉信号的传输质量和效率。这项工作为构建人工视觉的建设提供了一个新的设计思想和方向，并为下一代光电设备的整合奠定了基础。
用 IL-15 和 IL-18 进行预处理可挽救冷冻保存后自然杀伤细胞免于颗粒酶 B 介导的细胞凋亡
基于人类自然杀伤 (NK) 细胞的疗法正在接受用于治疗各种癌症的评估，但冷冻保存会降低 NK 细胞的恢复率和功能，从而限制了其治疗可行性。使用针对 T 细胞优化的冷冻保存方案，我们发现约 75% 的 NK 细胞在解冻后 24 小时内死亡，其余细胞的细胞毒性降低。使用 CRISPR-Cas9 基因编辑和共聚焦显微镜，我们发现冷冻保存的 NK 细胞大部分通过由细胞毒性囊泡中颗粒酶 B 泄漏引发的细胞凋亡而死亡。在冷冻保存之前用白细胞介素 15 (IL-15) 和 IL-18 的组合对 NK 细胞进行预处理可将 NK 细胞恢复率提高到约 90-100%，并且与未冷冻保存的 NK 细胞相比，在播散性 Raji 细胞淋巴瘤异种移植模型中实现相同的肿瘤控制率。 IL-15 和 IL-18 诱导的保护机制包括两种机制：通过脱颗粒暂时降低细胞内颗粒酶 B 水平，以及诱导抗凋亡基因。
脑电图信号预处理方法对情感障碍的机器学习模型的影响
摘要 - 属于一组精神疾病，这些疾病是根据标准化诊断手册的标准诊断出的。诊断方案包括评估患者的症状，但迄今为止，尚无客观评估或测量的方法。脑电图（EEG）是一种非侵入性大脑电活动测量技术。当前的研究主要关注脑电图数据和特征提取，机器学习（ML）和深度学习（DL）来对情感障碍进行分类。在本文中，重点是衡量预处理EEG信号对ML模型的影响。评估了以下预审查方法的影响：信号滤波，独立组件分析（ICA）和规范相关分析（CCA）。这些方法是在由来自诊断为情感障碍和35名健康受试者的70名受试者的EEG信号组成的数据集上评估的。预处理后，为每个受试者提取570个功能，并使用几种ML模型进行分类。CCA提供了最佳结果，决策树分类器的最高F1得分为0.9756。CCA应被视为一种有益的预处理方法，以在构建脑电图数据的复杂模型时可能会改善分类结果。关键字 - 脑电图，规范相关分析，独立组件分析，预处理，AFFISCAING疾病Hokdoitujkl
带有重新构造的预处理MediaPipe关键点和孤立的手语识别的锚点
抽象孤立的手语识别（ISLR）的目的是将标志分类为相应的光泽，但由于快速运动和小动手变化，它仍然具有挑战性。基于姿势的方法，由于其对环境的鲁棒性而引起了人们的注意，这对于这种挑战性的运动和变化至关重要，这是由于难以从嘈杂的关键点捕获小的关节运动。在这项工作中，我们强调了预处理关键以减轻此类错误风险的重要性。我们使用锚点采用归一化来准确跟踪骨骼接头的相对运动，重点是手动运动。此外，我们实施双线性插值来重建关键点，特别是为了检索未检测到的手的缺失信息。这项工作中提出的预处理方法表明，通过在WLASL数据集上的数据增强，准确性提高了6.05％，并且在基于姿势的方法中最高的数据增加了准确性83.26％。所提出的方法显示出在手部形状重要性的迹象的情况下，尤其是当某些框架没有被发现的手时。
数据预处理和可视化机器学习模型及其在教育中的应用
私人公司现在非常有兴趣使用机器学习和人工智能[5]引入最新技术。最近，人工智能和机器学习领域的初创公司一直在积极开放，正在投资于这些行业的发展，这一趋势只会继续进行。使用人工智能和机器学习算法的自动化的一些关键优势是提高生产力，时间和经济效率，减少人类错误，加速业务决策，预测客户的偏好以及最大化销售[6]。需要分析和使用大量数据的大公司包含监视和维持数据质量的整个团队。这再次证明了数据质量对于将来使用的重要性。
tafsir提取器：文本预处理管道为机器学习应用准备古典阿拉伯文学
摘要在本文中，我们提出了一种综合的工具，即在用于机器学习（ML）应用的历史训术研究领域预处理古典阿拉伯语（CA）文献。最近的ML模型要求培训数据以特定格式（例如XML，TEI，conll）之后将其用于自然语言处理（NLP）任务，例如命名实体识别（NER）或主题建模（TM）。我们报告了我们的方法的工作原理，并可以由其他具有类似努力的研究人员应用。因此，这种全面的预处理工具的重要性被证明了，因为这种新颖的方法还没有CA的前辈。我们取得了结果，使能够培训当前的ML模型，从而为CA文献提供NER和TM的最新性能。我们将其工具沿其源代码和NLP研究社区免费提供的数据。
帕斯科市年度预处理报告——2023 年
帕斯科市拥有并运营两座污水处理设施。市政污水处理厂 (WWTP) 是一座 III 级设施 (WAC 173-230-140；污水处理厂分类)，在过去 60 年中分阶段建成。经过处理后，根据许可证号 WA-004496-2 下的 NPDES 要求，该工厂的污水将排放到哥伦比亚河麦克纳里大坝的回水中。市政污水处理厂接受和处理来自商业和住宅来源的生活污水，目前接受来自市政府批准为重要工业用户的一个主要工业来源 (Easterday Farms) 的污水。在 2022 日历年，市政府完成了将 Grimmway Farms 的污水输送到工艺水再利用设施 (PWRF) 所需的基础设施。
