MAX30100是能够读取心率.血氧的传感器,通信方式是通过IIC进行通信.其工作原理是通过红外led灯照射,能够得到心率的ADC值.       MAX30100的寄存器可以分为五类,状态寄存器.FIFO.控制寄存器.温度寄存器.ID寄存器.温度寄存器是读取芯片的温度值,以矫正因为温度而产生的偏差.ID寄存器是读取芯片的ID号. 重点在于另外三类寄存器.STATUS寄存器其中,STATUS寄存器有两个,一个是中断状态寄存器,一个是中断使能寄存器. FIFO寄存器数据存储在FIFO_DATA寄存…

文献名:Comparing Data-Independent Acquisition and Parallel Reaction Monitoring in Their Abilities To Differentiate High-Density Lipoprotein Subclasses(比较DIA和PRM区分高密度脂蛋白亚类的能力) 期刊名:Journal of Proteome Research 发表时间:2019年11月 IF:3.78 单位: 圣保罗大学 Universidade…

组件设计 创建一个进度条组件,作为血条. bar是实际血量条 DownBar是扣血缓动背景图层 UpBar是加血缓动背景图层 LowBar是低血量变色(和控制器配合,本文不讲) n11组合是血量参考线 发布到Unity. 参考代码 if (_lastHP < hpBar.value) // HP降低 { hpBar.UpBar.visible = false; // 隐藏加血层 hpBar.value = _lastHP; // 设置当前血量 hpBar.DownBar.TweenScaleX(…

继续[LIS是什么?]中提到的[质量控制]. Ⅱ.质量控制要求非常专业,现在只说一说个人理解,以下仅为LIS检验中部分理解,实际上实验室质量控制还包含的报告时效,实验室温度.湿度等等一系列内容,是一个庞大的体系模块. 无论是参与实验室系统招标,实验室LIS系统实施,还是实验室评级/复审,客户都一定会要求到质量控制模块,那么质量控制是什么,为什么都这么的重视? 我们在日常生活中,经常会对某一产品,或者某一服务,进行评价,而评价的根本方向就是:好不好,对不对,准不准. 比如去买一斤水果,我们可能会要…

阴茎科学:一氧化氮(NO),为什么亚洲人是最硬 尼堪巴图鲁   ​关注他 2,911 人赞同了该文章   https://zhuanlan.zhihu.com/p/55941740 超级少儿不宜.. 超过国人平均35% 摘要 一氧化氮(NO)是引起阴茎勃起的主谋.文章调查不同人种的NO分泌水平及性障碍风险. 目录 1.0:一氧化氮(NO)简介 1.1:阴茎勃起功能障碍(ED)简介 1.2:分泌NO的两条通路 1.3:影响勃起功能的eNOS基因 2.0:基因与NO分泌水平 2.1:不同人种的G89…

MAX30100是能够读取心率.血氧的传感器,通信方式是通过IIC进行通信. 其工作原理是通过红外led灯照射,能够得到心率的ADC值. 图为MAX30100的寄存器. 可以分为五类,状态寄存器.FIFO.控制寄存器.温度寄存器.ID寄存器. 温度寄存器是读取芯片的温度值,以矫正因为温度而产生的偏差. ID寄存器是读取芯片的ID号. 重点在于另外三类寄存器. STATUS寄存器 其中,STATUS寄存器有两个,一个是中断状态寄存器,一个是中断使能寄存器. 例如,当你使能了心率中断,当心率转换结束…

热图是使用颜色来展示数值矩阵的图形.通常还会结合行.列的聚类分析,以表达实验数据多方面的结果.  热图在生物学领域应用广泛,尤其在高通量测序的结果展示中很流行,如样品-基因表达,样品-OTU相对丰度矩阵非常适合采用热图呈现.   热图优点   因为人读数字需要思考和比较,而对颜色识别能力非常强,采用颜色的深浅代替数据表是非常高效的呈现方式,也便于从中挖掘规律.  热图在非常小的区域展示了大量的基因表达/细菌丰度数据,即可以快速比较组间的变化,同时还可以显示组内每个样品的的丰度,以及组内各样品间的…

熬夜变傻有科学依据,人类睡觉时会被“洗脑”,科学家首次拍下全程 | Science https://mp.weixin.qq.com/s/hJeJjh0GSUclcoh3Z6mySQ 关注前沿科技 量子位 今天 鱼羊 栗子 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 你睡着的时候,真的被洗了脑. 这次,波士顿大学的科学家们,史无前例地拍下了清洗过程: 红色是血液,蓝色是脑脊液.厉害的是从前没有发现过,血液会周期性地大量流出大脑.每当血液大量流出,脑脊液就趁机发动一波攻击. 脑脊液进入之…

文献名:Fast and accurate bacterial species identification in urine specimens using LC-MS/MS mass spectrometry and machine learning(利用质谱技术和机器学习模型在尿液样本中快速准确地进行菌种鉴定) doi: 10.1074/mcp.TIR119.001559 期刊名:Mol Cell Proteomics 作者:Florence Roux-Dalvai 通讯作者:Arnaud…

背景 几年前我总结过DDD战术设计的一些落地经验可落地的DDD(5)-战术设计,和一次关于聚合根的激烈讨论最近两年有些新的落地体验,回过头来发现,当初对这些概念的理解还是没有深入,这篇文章重新阐述下. 之前理解不到位的点有 战术设计的各个模块是的协作关系 哪些是问题空间问题,哪些是方案空间问题边界没有划分清楚. 实体和聚合根的区别理解不不深刻,实体和聚合根建模的方法不对. 以上问题将会在下文解释清楚. 战术设计拆解 DDD的战术设计即设计某个子域的领域模型以及代码落地.领域事件.领域对象.聚合根…