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薄膜合成 - 使用米内式脉冲 - 蒸气...
根据机构或联合石板政府赞助的工作，该报告为此准备。美国政府，其任何机构，或其任何雇员均未对任何信息，设备，产品或流程的准确性，完整性或有效性，都没有任何法律责任或责任，也没有任何法律责任或责任，或者承担任何法律责任或责任。在本文中，请参阅任何特定的商业产品，流程或服务，商标，商标，制造商或其他文档不一定构成或暗示其认可，推荐改造或受到美国政府或其任何机构的支持。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
swinfsr：使用swinir和频域知识的立体图像超分辨率
立体图像超分辨率（Sterereosr）近年来引起了人们的关注，这是由于手机，自动驾驶汽车和机器人的双重摄像头广泛范围。在这项工作中，我们根据Swinir的扩展（最初是为单个图像还原设计的，又提出了一种名为SWINFSR的新定单方法，以及Fast Fourier卷积（FFC）获得的频域知识。具体来说，为了有效地收集全球信息，我们通过使用FFC明确地不明显地局限于SWINIR中的残留SWIN变压器块（RSTBS），并使用结果域知识，并采用结果的残留Swin傅立叶型跨前块（RSFTB）进行特征提取。此外，为了有效，准确的立体视图融合，我们提供了一个新的跨意见模块，称为RCAM，该模块的竞争性能高于竞争性能，同时比最先进的交叉意见模块更少的计算成本。广泛的实验结果和消融研究证明了我们提出的SWINFSR的有效性和效率。
关于使用软伽马辐射来表征预
表征功率器件的击穿前行为对于故障机制的寿命建模至关重要，其中主要驱动力是碰撞电离。特别地，设计坚固的功率器件并定义其安全工作区需要定量表征反向偏置结中的电荷倍增。这对于像陆地宇宙射线产生的单粒子烧毁 (SEB) 这样的机制尤其必不可少，其中撞击辐射通过碰撞电离在反向偏置器件中产生大量电荷，该电荷被传输并最终通过局部电场倍增。对抗 SEB 的主要技术措施是在设计阶段进行现场定制以及在器件使用过程中降低反向/阻塞偏置。在这种情况下，通常使用载流子倍增开始的电压偏置作为定义工作条件下电压降额标准的标准 [1、2]。在实际应用中，降额系数通常在器件额定电压 V rated 的 50% 到 80% 之间。定义正确的降额系数至关重要。如果设置得太低，则需要具有更高 V 额定值的器件，从而导致更高的损耗和成本。相反，如果设置得太高，则导致的现场故障率可能变得过高。目前，降额系数是通过寿命测试或
使用机器学习和多参数 MR/PET 区分人类胶质瘤中的 IDH 状态
方法：回顾性纳入了 62 名接受 FDOPA PET 和 MRI 检查的未接受治疗的胶质瘤患者。对比增强 T1 加权图像、T2 加权图像、液体衰减反转恢复图像、表观扩散系数图和相对脑血容量图以及 FDOPA PET 图像用于体素特征提取。使用无监督两级聚类方法，包括自组织映射和 K 均值算法，并将每个类标签应用于原始图像。将肿瘤区域内每个类的标签对数比应用于支持向量机以区分 IDH 突变状态。计算受试者工作特征曲线的曲线下面积 (AUC)、准确度和 F1-socore，并将其用作性能指标。
2006 年至 2017 年使用疫苗不良事件报告系统对人乳头瘤病毒疫苗进行上市后监测
背景：美国食品药品监督管理局 (FDA) 已批准三种 HPV（人乳头瘤病毒）疫苗。疾病控制和预防中心 (CDC) 和免疫实践咨询委员会 (ACIP) 建议在 11 岁或 12 岁时常规接种 HPV 疫苗。本研究旨在总结和描述 2006 年 7 月至 2017 年 5 月期间报告给 VAERS 数据库的 HPV 疫苗接种后不良事件。方法：在 VAERS 数据库中对与 HPV 疫苗相关的报告进行系统数据挖掘。在 HPV 疫苗接种后，在 VAERS 数据库中确定了临床相关的疫苗事件组合 (VEC)。仅当数据库中针对给定的不良事件 (AE) 存在至少 100 份报告时，才会考虑对 VEC 进行分析。本研究中使用的数据挖掘算法是报告比值比。ROR-1.96SE >1 的值被视为阳性信号。结果：在研究期间，VAERS 在接种 HPV 疫苗后收到了 49444 份报告。在 49444 份报告中，发现了 2307 份独特反应。共有 177 份死亡报告和 3526 份非死亡严重反应报告给 VAERS。ROR 显示腹痛、晕厥、头晕、抽搐、自然流产、脱发、闭经、肛门生殖器疣、宫颈发育不良、贫血、运动障碍、偏头痛、血压下降、跌倒、头部受伤、意识丧失、苍白、晕厥前兆、癫痫发作等症状呈阳性。结论：本分析未发现任何新的/意外的安全问题，与上市前试验的安全数据一致。需要进一步的流行病学研究来系统地验证 VAERS 提供的数据。
使用卷积网络学习条件可变形模板
我们开发了一个用于构建可变形模板的学习框架，该模板在许多图像分析和计算解剖学任务中起着基础性作用。用于模板创建和图像与模板对齐的传统方法经历了数十年的丰富技术发展。在这些框架中，模板是使用模板估计和对齐的迭代过程构建的，这通常在计算上非常昂贵。部分由于这一缺点，大多数方法为整个图像群体计算单个模板，或为数据的特定子组计算几个模板。在这项工作中，我们提出了一个概率模型和有效的学习策略，该模型和有效的学习策略可以产生通用或条件模板，并与一个神经网络联合使用，该神经网络可以有效地将图像与这些模板对齐。我们展示了该方法在各种领域的实用性，特别关注神经成像。这对于不存在预先存在的模板的临床应用特别有用，或者使用传统方法创建新模板的成本可能过高。我们的代码和地图集可作为 VoxelMorph 库的一部分在线获取，网址为 http://voxelmorph.csail.mit.edu 。
不使用电脑学习编码似乎是不可能的，但这非常有意义，特别是对于家里没有电脑的孩子来说
我们为孩子们创建了 7 项免费编码活动，您可以将其添加到您的家庭学校课程中，以教授编码的基本原理。它包括有趣、儿童友好的最爱，如编码单词搜索和编码填字游戏。您还可以使用我们的可打印工作表向孩子们教授算法、ASCII 代码和冒泡排序。为您的学生打下元认知、解决问题和抽象思维的基础。
