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SECURITY ACTION宣言事业者一覧(东京)
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关于非常高分辨率星载 SAR 的处理...
摘要 — 本文讨论了处理分米级分辨率的星载 SAR 数据时需要考虑的几个重要方面。特别是，本文将展示卫星在发送/接收线性调频信号期间的运动以及对流层的影响如何在未适当考虑的情况下使脉冲响应函数恶化。已研究的其他方面包括弯曲轨道、电子控制天线的阵列模式以及处理本身中的几个考虑因素。针对每个方面都提出了解决方案，并使用 TerraSAR-X 以 16 厘米方位角分辨率和 300 MHz 范围带宽获取的模拟点目标和凝视聚光灯数据阐述和验证了完整的聚焦方法。
能量星认证的Windows密钥消息
o随着时间的流逝，旧的窗口可能会像第一次安装时一样恶化，无法正常工作。这可能会导致窗户被卡住，或者在紧急出口（例如火灾）的情况下很难打开和关闭，并且可以通过良好的窗户锁来确保您的房屋安全。o更换可能被卡住或涂漆的旧窗户使用新的高效型号可以让您在美好的一天打开窗户以进行通风，并欣赏外面，同时享受心态。•在升级房屋的窗户是一项巨大的投资时，它可以大大提高房屋的效率和价值 - 通过节省能源和更高的销售价格帮助您收回投资。现在，政府和公用事业公司可以提供降低项目成本的激励措施，现在是结合储蓄并采取行动对此升级的最佳时机。•通过用能量星认证的型号代替糟糕的窗户，您可以平均节省约13％的能源成本，每年节省每年$ 200- $ 600，具体取决于您的住所。•储蓄因您居住在美国的住所以及您从哪种类型的窗户中升级而有所不同 - 在长而炎热的夏天或寒冷的冬季的地区节省最大的节省。•根据广泛的分析，旨在优化您居住的气候区域的节能 - 北部，中北部，中南部或美国南部地区的能源节省。
ST8SIA6-AS1，肝癌中的新型LNCRNA星
肝癌是最致命的胃肠道恶性肿瘤之一。新兴证据强调了长期非编码RNA（LNCRNA）在肿瘤发生中的关键作用，ST8SIA6-AS1鉴定为一种新型的致癌性LNCRNA，这有助于肝癌进展。ST8SIA6-AS1在肝癌组织中始终上调，并且与不利的预后密切相关。此外，它在检测HCC时表现出很高的诊断效率。ST8SIA6-AS1参与了各种细胞过程，包括增殖，迁移和入侵，主要是通过其作为竞争性内源RNA（CERNA）的功能，从而促进了肝癌发生和疾病的进步。这篇综述提供了对肝细胞癌（HCC）中ST8SIA6-AS1的分子功能和调节机制的详细检查，并强调了其作为肝癌的有希望的生物标志物的潜力，旨在推动HCC管理创新治疗策略的发展。
第二颗星到右边的任务手册
ISISPACE 是一家垂直整合的小型卫星公司，专注于利用最新的创新技术提供高价值、经济高效的空间解决方案。该公司专注于 1 至 30 公斤的卫星，为广泛的客户提供合同研究、创新小型卫星部件、子系统、平台和交钥匙空间解决方案。ISISPACE 总部位于荷兰代尔夫特，拥有 125 多名专家，并在南非西萨默塞特设有开发分公司。ISISPACE 内部纳米卫星活动的垂直整合确保能够满足客户的特定要求，并在客户面临紧迫的交付时间表时快速交付飞行硬件。一支庞大的多学科团队使该公司能够为客户提供实践培训，通常与小型卫星工程教育合作伙伴合作。通过其发射服务子公司 ISILAUNCH，该公司发射各种尺寸的小型卫星。
sanofi，A*星和国家皮肤中心的合作伙伴...
在2024年11月22日的新加坡痤疮治疗中 - 科学，技术与研究机构（A*Star）和新加坡国家皮肤中心（NSC）建立了一份理解备忘录，以提高研究痤疮治疗。由Biomedical Sciences行业合作伙伴办公室（由*Star主持的国家平台）促进，该合作伙伴关系借鉴了Sanofi与新加坡的临床和研究机构的专业知识。一起，它们结合了先进的科学知识和最先进的生物医学和临床基础设施，以推动痤疮治疗方面的进步。这项合作将涵盖轻度痤疮患者的1期临床研究，预计将于2025年第2季度开始，并进行了一项转化研究，以更深入地了解影响该病情严重程度的关键生物学标记。
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。
使用单...
微生物驱动全球碳循环1，并可以与宿主生物体建立象征关系，从而影响其健康，衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明，该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而，这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射，其中通常<1％的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱（MS）基于非靶向代谢组学，这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术，该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物，药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时，也需要进行广泛的文献搜索，以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础，例如Kegg 12，Mimedb 13，Npatlas 14和Lotus 15，可以帮助进行这种解释，但它们大部分限于已建立的，很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外，虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16，但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此，尽管MS参考文库不断扩大，但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白，我们已经开发了Microbemasst（https://masst.gnps2.org/microbemasst/），这是一种利用的搜索工具