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scsemiprofiler：通过半生成模型和主动学习
单细胞测序是剖析复杂疾病的细胞复杂性的关键工具。其过于良好的成本会阻碍其在广泛的生物医学研究中的应用。传统的细胞反卷积方法可以从更负担得起的散装测序数据中推断出细胞类型比例，但它们在提供单细胞级分析所需的详细分辨率方面却缺乏。为了克服这一挑战，我们介绍了“ SCSemiprofiler”，这是一个创新的计算框架，将深层生成模型与主动学习策略结合。这种方法通过将批量测序数据与来自一些严格选择的代表的靶向单细胞测序融合，从而在大型队列中熟练地侵入单细胞轮廓。跨越异质数据集的广泛阀门验证了我们的半封装方法的精度，与真实的单细胞分析数据紧密一致并赋予精致的细胞分析。最初是为广泛的疾病队列开发的，“ scsemiprofiler”适用于广泛的应用。它为单细胞分析提供了可扩展的，具有成本效益的解决方案，促进了各种生物领域的深入细胞研究。
在弱半监督的3D对象检测
训练高准确的3D检测器需要使用7个自由度的大规模3D注释，这是既易于且耗时的。因此，提出了点符号的形式，为3D检测中的实践应用提供了重要的前景，这不仅更容易且价格便宜，而且为对象定位提供了强大的空间信息。在本文中，我们从经验中发现，仅适应其3D形式并非遇到两个主要的瓶颈是不算气的：1）它未能在模型中编码强3D，而2）它由于极端的Spars sparsity而产生了低质量的pseudo pseudo Labels。为了克服这些挑战，我们引入了Point-Detr3D，这是一个弱小的半监督3D检测的教师学生框架，旨在在限制的实例注释预算中充分利用点的监督。与点 - dive不同，该点仅通过点编码器编码3D位置信息，我们提出了一个显式的位置查询初始化策略，以增强先验性。考虑到教师模型产生的遥远区域的伪标签质量低时，我们通过通过新型的跨模式可变形ROI融合（D-ROI）结合了密集的图像数据来增强探测器的感知。此外，提出了一种创新的点指导的自我监督学习技术，即使在学生模型中，也可以完全利用点的先验。与代表性的Nuscenes数据集进行了广泛的实验，证明了我们的观点 - DETR3D与前所未有的作品相比获得了显着改善。值得注意的是，只有5％的标记数据，Point-detr3d的完全超级可见的对应物的性能超过90％。
在磁步骤下的半古典特征值估计
操作员p H是自我的，具有紧凑的分解，其频谱是一个增加的序列（λn（h））n∈N，是带有多重性的真实特征值的序列。在这项贡献中，我们旨在给出p h低lean质特征值的渐近膨胀，以半经典的极限，即当h趋向于0。Schrödinger操作员具有不连续的磁场，例如P H，在研究二维电子气体的传输性能时，出现在许多纳米物理学中的许多模型中[Reijniers and Peeters 2000; Peeters and Matulis 1993]。在这种情况下，磁边是笔直的，并且有绑定的状态有趣的是沿着磁性边缘流动的电流。目前的贡献解决了另一个有关磁边缘对结合状态能量的影响的有吸引力的问题。我们通过在磁边的曲率上提供尖锐的半经验特征值渐近物来给出肯定的答案（请参见下面的假设1.1和定理1.2）。宽松地说，我们的假设说我们对磁边的局部变形进行局部变形，以使其曲率具有独特的非排定最大值。磁性拉普拉斯算子的另一个重要出现是在金茨堡 - 兰道超导率模型中[Saint-James and de Gennes 1963]。在有限域中，这些操作员的光谱特性可以描述有趣的物理情况。在超导性的背景下，有关最低特征值的准确信息对于给出II型超导体中超导性浓度的精确描述很重要。此外，它改善了第三个临界场H C 3的估计值，该临界场h C 3标志着域中超导性的发作。我们将读者推荐给[Assaad和Kachmar 2022； Assaad 2021]对于不连续的野外病例，以及[Fournais and Helffer 2006; Helffer and Pan 2003; Lu and Pan 1999a; 1999b; 2000; Bonnaillie-Noël和Fournais 2007； Bonnaillie-Noëland Dauge 2006; Bernoff和Sternberg 1998; Tilley和Tilley 1990]进行Smooth
半结构访谈的注释叙利亚大马士革
•语言和定义网络研讨会，但有限的knolede-这是同一回事，但称为不同 - 我们已经在做，但是我们在框架中没有看到它们。•在defoult的孩子中，孩子们是优先的 - 母亲在母乳喂养年龄 - 标准操作程序中禁用单身母亲女性，但与另一个框架没有分开。Too many initiatives – not time to segregate one form the othere- both is sinking hitted by 2 side we go to one side the ongloing and back to back- no luxury to seat down and think – only life saving and sustaining – cholera and hearquake – on average 15-16 emergengy military security contingency plan continui 6-5 outbreak measles leamania cholera, etc displacement – same staff to address all these emergencies.•严重程度量表方法 - 列出conutry/districtry/distry元素的指标数•良好的健康状况和心理健康 - 是的，这是相关的 - 我们在所有工作中包括 - Wemen - Wemen - 直接服务，静态静态，健康供应能力，健康供应能力建设 - 向社区推广。•疫苗接种Desaese监视 - 助攻套餐 - 健康和MHPS的混合 - GBV是交叉切割（PRS预防拨动 - 营养和儿童保育 - 营养不良 - 营养不良是一种大型公共卫生 - 浪费和发育迟缓 - 生殖护理2。部门间协调•您能否描述集群/部门之间建立伙伴关系的现有努力，以将儿童的养育护理纳入人道主义环境框架中？营养-MHPSS SGBV保护营养不良是服务不足的地区 - 单独的分配Una Fund SHF - （健康，保护（GBCV）和食品Sicurity。…。能力建设在这些领域寻求多部门援助（综合援助） - 保护行业途径作为基础，我们的健康我们整合了 - 因此我们拥有健康和保护的综合方法。仍在协调下·在您所在国家 /地区的情况下，是否存在幼儿发展焦点或与临时相关的工作组？- 是 - 卫生部门下的MHPS工作组 - （RCCI - MHPSS -SRH - 创伤与残疾和IM-如果是的，请列出它们，并指定他们是否与国家或国际合作伙伴有关 - MOH 3。
热电应用的Weyl和Dirac半法
Weyl和Dirac半学，其特征在于其独特的带状结构在费米水平（E F）附近具有线性能量色散（E VS K），已成为基于热电材料的下一代技术的有前途的候选者。它们的出色电子特性，尤其是较高的载流子迁移率和实质性的浆果曲率，它提供了潜在的潜力，可以超越常规热电材料固有的局限性。对这些材料基础的基本物理学的全面理解至关重要。本章主要集中在Weyl和Dirac半法的拓扑特性和独特的电子带结构中，提供了一个理论框架，用于理解其热电传输特性，例如Seebeck系数，电导率和导热性。浆果曲率在增强旁观系数的同时降低导热率的同时是关键重点。
自动机理论和形式语言的半群
I.引言Semigroups是抽象代数中基本代数结构的基本代数结构，在数学和计算机科学的各个领域都有重要的应用。半群是配备了关联二进制操作的集合，使其成为代数中最简单但最通用的结构之一。半群的重要性不仅限于纯数学，而是扩展到理论计算机科学，尤其是在自动机理论和正式语言中[1，2，3]。Automata理论，理论计算机科学的基础区域，研究摘要机器及其解决的问题。有限的自动机是最简单的计算模型之一，通过句法半群的概念与半群密切相关，这些概念是自动机识别的语言[4，5]。具体来说，有限自动机的状态可以解释为半群的元素，并且状态之间的过渡是由半群操作定义的。自动机和半群之间的这种相互作用为理解计算过程和语言识别提供了一个强大的框架[6，7]。在正规语言的研究中，半群在形式语言理论中的应用尤其明显，这正是有限自动机识别的语言类别。普通语言可以通过正则表达式描述，又可以将其映射到有限的自动机。每种普通语言都有相关的句法半群，这是一个封装
用于非侵入式和移动式脑电图采集的定制入耳式和耳挂式传感器：开发和验证
摘要：目标：本文旨在验证一种可穿戴、不显眼的耳中心脑电图 (EEG) 设备（称为“EARtrodes”）的性能和物理设计，该设备使用早期和晚期听觉诱发反应。结果还将为该设备用作隐藏式脑机接口 (BCI) 提供概念验证。设计：该设备由定制耳机和符合人体工程学的耳后部件组成，内嵌电极由柔软而灵活的硅橡胶和碳纤维组合制成。通过对人耳道和耳周区域的形态和几何分析，获得了导电硅胶电极在耳道内的位置和耳后部件的最佳几何形状。还开发了一种完全导电的通用耳机，以评估通用、更实惠的解决方案的潜力。结果：早期延迟结果表明导电硅胶电极能够记录高质量的 EEG 信号，与传统镀金电极获得的信号相当。此外，延迟结果还表明 EARtrodes 能够可靠地从耳朵检测决策过程。结论：EEG 结果验证了 EARtrodes 作为耳内和耳内 EEG 记录系统的性能，该系统适用于听力学、神经科学、临床研究等领域的广泛应用，并且可作为非侵入式 BCI。
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