背景：准确测定细胞汇合度是在细胞生物学研究中产生合理设计实验结果的关键步骤。 然而，单个研究人员可能会以不同的方式预测同一培养物的细胞汇合。 在这里，我们设计了一个在 Matlab 平台上实现的系统量化方案，即所谓的“汇合查看器”程序，以帮助细胞生物学家更好地确定细胞汇合。 方法：在倒置显微镜下观察接种在 10 厘米培养皿中的人类正常口腔成纤维细胞 (hOF)，以获取细胞图像。 图像经过带有顶帽变换和 Otsu 阈值技术的细胞分割算法。 回归模型由二次模型和保形分段三次模型建立。 结果：细胞分割算法生成了与资深研究人员确定的细胞汇合度高度相关的回归曲线。 然而，与菜鸟学生确定的细胞融合相比，相关性较低。 有趣的是，当高级研究人员检查相同的图像而没有时间限制（最多1分钟）时，它们确定的细胞融合度将变得更加多样化。 结论：对于从事基于细胞的医疗保健或癌症研究的新手研究人员而言，该工具将避免不必

简介：不良的饮食习惯会严重影响口腔健康。 目的：研究饮食习惯和牙齿卫生习惯对学生牙齿状况的影响。 方法：本麦西克科学学院对400名17岁及以上的学生进行横断面研究。 受访者匿名填写了有关父母的社会经济水平，饮食习惯，卫生方式和口腔健康状况的问卷。 单变量和多变量描述性和比较性分析通过SPSS 21软件执行。结果：该人群的平均年龄为20±1.59岁，由55％的男孩和45％的女孩组成。 早餐被67％的学生食用。 39.58％的受访者在进餐时食用甜味饮料，餐后食用60％，白天则吃零食。 92％的学生说他们刷牙。 刷牙时间在1-3分钟之间。 37％的学生从不咨询牙医，而63％的学生遇到牙齿问题。 龋齿的患病率为66％。 蛀牙的患病率与某些饮食习惯（进餐后吃甜食（p = 0.08），蛋糕（p = 0.018）和巧克力（p = 0.019））之间存在正相关关系。 但是，当进餐时食用这些食物时，这种相关性为负（p> 0.74）。 另一方面，饮酒与龋齿的存在（p = 0.172），烟草消费（p = 0.319）和父母的社会经济地位（p = 0.733）之间没有相关性。 结论：口腔卫生和有健康饮食习惯的

GFN “门控融合网络的联合图像去模糊和超级分辨率”的，杭东，，，王飞，（上BMVC2018口头报告）。 您可以在上找到更多详细信息 。 改善培训过程 为了获得更稳定的训练过程，现在我们采用了三步训练策略，该策略与本文不同，将LR-GOPRO 4x数据集的PSNR从27.74dB提高到27.81dB。 模型 LR-GOPRO 4倍PSNR（dB） 时间 22.74 0.66 24.40 0.07 ED-DSRN 26.44 0.10 + EDSR 25.09 2.70 EDSR + DeepDeblur 26.35 8.10 GFN（BMVC纸） 27.74 0.07 GFN（现） 27.81 0.07 依存关系 Python 3.6 PyTorch> = 0.4.0 火炬视觉 麻木 skimage h5py 的MATLAB 测试方法

口腔修复学副高级职称考试百分密题

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完整英文版 IEC 60335-2-52：2021 Household and similar electrical appliances - Safety - Part 2-52：Particular requirements for oral hygiene appliances（家用和类似用途电器-安全-第2-52部分：口腔卫生器具的特殊要求）。IEC 60335-2-52:2021 涉及额定电压不超过 250 V 的家用和类似用途电动口腔卫生器具的安全性，包括直流 (DC) 供电器具和电池供电器具。

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