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拓扑层结构中的光学双稳态及其在光神经网络中的应用*
材料Sio 2。在拓扑模式下，电场高度局部位于分层结构的反转中心（也称为界面），并成倍地衰减到批量上。因此，当从战略上引入非线性介电常数时，出现了非线性现象，例如Biscable状态。有限元数值模拟表明，当层周期为5时，最佳双态状态出现，阈值左右左右。受益于拓扑特征，当将随机扰动引入层厚度和折射率时，这种双重状态仍然存在。最后，我们将双态状态应用于光子神经网络。双态函数在各种学习任务中显示出类似于经典激活函数relu和Sigmoid的预测精度。这些结果提供了一种新的方法，可以将拓扑分层结构从拓扑分层结构中插入光子神经网络中。
新闻信雷医疗中心
Pustimbara博士于2019年开始研究5-氨基甲酸（ALA），同时继续在日本进行研究。 ALA是一种天然存在的氨基酸，通常在体内产生，但也可以在补充剂和治疗中外源使用。目前，它通常用于用于医疗目的的癌症的光动力诊断，但ALA具有在其他疾病的药物治疗中的巨大潜力。 Pustimbara博士开始了他的研究，该研究对在干细胞培养物中使用ALA的试验进行了一种称为线粒体脑病，乳酸性酸中毒和中风样发作（称为Melas综合征）的罕见疾病。迄今为止，尚无对疾病产生重大影响的治疗方法，Pustimbara博士发现，使用IPS细胞系并将ALA和SFC一起使用可以改善与线粒体功能相关的蛋白质的表达。此外，我们对脂肪细胞祖细胞的分化过程进行了研究，发现使用ALA和SFC大大减少了在3T3-L1分化过程结束时产生的脂肪细胞量。 Pustimbara博士在他的博士研究中使用了ALA和Hemin在癌细胞中使用的不同组合。 Hemin是一种含有氯的含铁的卟啉，由血液中常见的血红素组形成。使用胃癌细胞的研究表明，ALA和HEMIN可以通过增加细胞内PPIX积累和活性氧的产生来降低癌细胞的存活高达18％（Pustimbara等，2024）。除了第一个发现这一点的研究外，我们发现ALA和HEMIN的结合可能是在癌症疾病中使用光动力疗法的另一种选择。
第一届人工智能前沿技术讲座会举行
我公司成立于2003年4月7日，是一家从事人工智能（智能信息处理技术）研究开发的企业。我们的经营理念是“通过做有趣的事情来改变社会和人们的生活”，经营愿景是“通过人与机器的共生，让生活更加愉快”。自创业以来，我们一直致力于实现“人与机器共存的社会”，今年是我们成立20周年。 为了纪念这一里程碑，我们将举办“第一届人工智能前沿技术研讨会”。本次演讲是我们社会贡献活动的一部分，旨在进一步普及对于实现“人机共存社会”至关重要的人工智能技术。内容针对的是研究生、博士后研究人员以及从事人工智能研究的年轻研究人员。我们希望这能够成为下一代研究人员接触前沿趋势并增加他们进行研究的动力的机会。
生命现象の光操作技术の创出
1）F。Kawano，H。Suzuki，A。Furuya，M。Sato：Nat。社区。，6，6256（2015）。2）Y. Nihongaki，F。Kawano，T。Nakajima，M。Sato：Nat。生物技术。，33，755（2015）。3）Y. Nihongaki，T。Otabe，Y。Ueda，M。Sato：Nat。化学。生物。，15，882（2019）。4）方法，14，963（2017）。5）Y. Nihongaki，S。Yamamoto，F。Kawano，H。Suzuki，M。Sato：Chem生物。，22，169（2015）。6）生物技术。，40，1672（2022）。7）F。Kawano，R。Okazaki，M。Yazawa，M。Sato：Nat。化学。生物。，12，1059（2016）。8）natl。学院。SCI。 U.S.A.，116，11587（2019）。 9）K。Morikawa，K。Furuhashi，C。DeSena-Tomas，A。L。Garcia-Garcia，R。Bekdash，A。D。Klein，N。Gallerani，H。E。E. Yamamoto，S.-H。 E. Park，G。S。Collins，F。Kawano，M。Sato，C.-S。 Lin，K。L. Targoff，E。Au，M。Salling，M。Yazawa：Nat。 社区。 ，11，2141（2020）。SCI。U.S.A.，116，11587（2019）。 9）K。Morikawa，K。Furuhashi，C。DeSena-Tomas，A。L。Garcia-Garcia，R。Bekdash，A。D。Klein，N。Gallerani，H。E。E. Yamamoto，S.-H。 E. Park，G。S。Collins，F。Kawano，M。Sato，C.-S。 Lin，K。L. Targoff，E。Au，M。Salling，M。Yazawa：Nat。 社区。 ，11，2141（2020）。U.S.A.，116，11587（2019）。9）K。Morikawa，K。Furuhashi，C。DeSena-Tomas，A。L。Garcia-Garcia，R。Bekdash，A。D。Klein，N。Gallerani，H。E。E. Yamamoto，S.-H。 E. Park，G。S。Collins，F。Kawano，M。Sato，C.-S。 Lin，K。L. Targoff，E。Au，M。Salling，M。Yazawa：Nat。社区。，11，2141（2020）。
用光和沙子建造的月球基础设施
出版者：公益财团法人激光技术研究所 主编：谷口诚二 邮编：550-0004 大阪市西区靱本町 1-8-4 大阪科学技术中心大楼 4 楼 电话：(06) 6443-6311 传真：(06) 6443-6313 http://www.ilt.or.jp
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摘要。最近使用深度学习技术分析了脑肿瘤数据。分割和分类脑肿瘤以及区分肿瘤和非肿瘤细胞在用肿瘤区分开脑细胞并且没有肿瘤并区分肿瘤细胞以找到其类标记时令人着迷。为此，分割是对大脑形象进行分类的适当方法，并且通常由研究人员使用。要获得准确的分类，必须从提取相关特征开始。在这项工作中，概率模糊c -eans（FCM）算法被用来进一步完善分割过程。此分析使得揭示了大脑的磁共振成像（MRI）扫描的感兴趣区域，这为降低MRI脑图像的维度提供了框架。局部方向模式（LDP）被分割后，将其应用于段以提取通过分割方法鉴定的特征的重要区域。在深信网络旁边，提供了这些特征，这确定了图像是正常还是异常，以及MRI是否可用于检测或排除肿瘤的存在。实验是在提出的方法和脑肿瘤分割数据库的帮助下进行的；已经评估了相对于95.78％的最高百分比的评估。©2023 Spie and＆t [doi：10.1117/1.jei.32.6.062502]