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中尺度钙成像体内
钙成像通常用于可视化体内神经活动。特别是，中尺度钙成像提供了较大的视野，从而可以同时询问神经元的神经元素。在发育神经科学领域，介观像最近产生了有趣的结果，从生命的第一阶段开始了对神经回路的个体发生的新启示。我们在这里总结了技术方法，数据分析的基本概念以及该技术在过去几年中提供的主要发现，重点是小鼠模型中的脑发育。随着新工具开发以优化体内钙成像，应从中尺度的角度修改神经发育的基本原理，也就是说，考虑到整个大脑中神经元的集合的广泛激活。将来，将大脑背侧表面的中尺度成像与深度结构的成像相结合，将确保对电路的构建有更完整的了解。中尺度钙成像与其他工具（如电生理学或高分辨率显微镜）的组合将弥补该技术的空间和时间限制。
分层多尺度脑肿瘤分割网络
摘要：准确、高效的自动脑肿瘤分割算法对临床实践具有重要意义。近年来，人们对使用卷积神经网络的自动分割算法产生了浓厚的兴趣。在本文中，我们提出了一种新型的分层多尺度分割网络 (HMNet)，它包含一个高分辨率分支和并行的多分辨率分支。高分辨率分支可以跟踪脑肿瘤的空间细节，而多分辨率特征交换和融合使网络的感受野能够适应不同形状和大小的脑肿瘤。具体而言，为了克服昂贵的 3D 卷积造成的大量计算开销，我们提出了一个轻量级的条件通道加权块来减少 GPU 内存并提高 HMNet 的效率。我们还提出了一个轻量级的多分辨率特征融合 (LMRF) 模块，以进一步降低模型复杂度并减少特征图的冗余。我们在 BraTS 2020 数据集上运行测试，以确定所提出的网络的效果如何。 HMNet 对 ET、WT 和 TC 的骰子相似度系数分别为 0.781、0.901 和 0.823。在 BraTS 2020 数据集和其他两个数据集上进行的大量对比实验表明，我们提出的 HMNet 与 SOTA 方法相比取得了令人满意的性能。
使用神经网络的全球尺度建模
由于在估计许多含水层的地下水补给和跨边界性质的困难引起的摘要，因此已经提出了大规模估算地下水补给的摘要。已经建立了基于过程的模型以及数据驱动的模型，以满足这一需求。同时，随着可解释的人工智能（XAI）方法的出现，数据驱动的机器学习模型可以利用增强的解释性，同时保持高灵活性。在这项研究中，建立了一个集成神经网络模型，以检查该模型以预测地下水充电的适用性，并有可能从大型数据集中获得新的见解。最近的大量地下水补给数据输入和本研究中整理的阿拉伯半岛的其他投入被送入了该模型，该模型具有与气候，土壤和植物特征，地形和水文地质学有关的多种预测因素。该模型显示出比最近基于全球过程的模型预测地下水充值的模型更高的性能（调整后的R 2：0.702，RMSE：193.35 mm -yr -1）。使用XAI方法作为个人条件期望和沙普利添加说明相互作用值，分析了模型行为，并发现了预测因子和地下水补给率之间可能的线性和非线性关系。长期平均降水量和增强的植被指数显示出与地下水充电率的非线性关系，而坡度，化合物地形指数和地下水位深度对模型结果的重要性较低。大多数模型行为遵循域知识，而预测因子和数据偏斜之间的多相关阻碍了模型的学习。
使用机器学习对材料的多尺度建模
Crystal systems/structures, symmetry, anisotropy, tensorial representation of crystal properties Multiscale hierarchical microstructure (polycrystals, grains, sub- structures, defects, and atoms) and its effect on properties ML algorithms: supervised, unsupervised and reinforcement learning methods Conventional Multiscale Modeling of Materials (L12+T4)
朝实际的微秒尺度光学网络
我们描述了基于Rotornet和Opera Architectures的构建经验并部署了需求忽略的光学切换网络。我们详细介绍了128端口光转子开关的设计，制造，部署和端到端操作以及支持NIC硬件和主机软件。使用此原型，我们以实用的相关性评估与商品硬件和软件的产量，同步和互操作性。我们在操作性rotornet中提供了Linux TCP吞吐量和宿主到宿主潜伏期的第一个现实测量值，比商品数据包切换硬件的速度快于99％的ping时间，实现了98％的链接率。在此过程中，我们通过链接级别的辍学来发现意外的挑战，并设计了一种新颖而灵活的方法来解决它们。我们的部署经验证明了我们实施方法的可行性，并确定了未来探索的机会。
3D多尺度移动边界方法
摘要：与大脑相关的实验受自然的限制，因此生物学见解通常受到限制或不存在。这在脑癌的背景下尤其有问题，这些脑癌的存活率较差。为了生成和检验新的生物学假设，研究人员开始使用可以模拟肿瘤进化的数学模型。但是，这些模型中的大多数都集中在单尺度的2D细胞动力学上，并且无法捕获3D大脑中复杂的多尺度肿瘤侵袭模式。在这些入侵模式中的特殊作用可能是通过微纤维的分布来发挥的。为了明确研究脑微纤维在3D入侵肿瘤中的作用，在这项研究中，我们扩展了先前引入的2D多尺度移动边界框架，以考虑3D多尺度肿瘤动力学。T1加权和DTI扫描用作我们模型的初始条件，并参数扩散张量。数值结果表明，包括各向异性扩散项在某些情况下（对于特定的微生物分布）可能导致肿瘤形态的显着变化，而在其他情况下则没有影响。这可能是由潜在的大脑结构及其显微镜表示引起的，它似乎通过基本的细胞粘附过程影响了癌症的侵袭模式，从而使扩散过程黯然失色。
普朗克尺度如何影响量子比特？
摘要：量子引力中的思想实验激发了广义不确定性关系 (GUR)，这意味着与接近普朗克尺度的标准量子统计存在偏差。这些偏差已在波函数的非自旋部分得到了广泛的研究，但现有模型默认自旋状态不受量子物质传播背景的量化影响。在这里，我们探索了一种新的非局部几何模型，其中经典点的普朗克尺度涂抹会产生角动量的 GUR。这反过来又意味着自旋不确定性关系的类似概括。新的关系对应于 SU(2) 的新表示，它对描述物质几何相互作用的复合状态的两个子空间都具有非平凡作用。对于单个粒子，每个自旋矩阵都有四个独立的特征向量，对应于两个 2 倍退化特征值 ± ( ¯ h + β ) / 2，其中 β 是对有效普朗克常数的微小修正。这些表示沉浸在量子背景几何中的量子粒子的自旋状态，β 的校正是相互作用项的直接结果。除了正则量子比特状态 | 0 ⟩ = |↑⟩ 和 | 1 ⟩ = |↓⟩ 之外，还存在两个新的本征态，其中粒子的自旋与波动时空的自旋扇区纠缠在一起。我们探索了从经验上区分由此产生的“几何”量子比特 | 0 ′ ⟩ 和 | 1 ′ ⟩ 与其正则对应物的方法。
公用事业尺度太阳能PV Micro-Economics
•当前强调缓解气候变化和该地区的大量太阳资源吸引了已建立的开发合作伙伴（例如开发计划署和UNEP）的融资支持，这些伙伴（例如，通过全球环境设施（GEF）为50-200至200 kW的范围内提供多种网格相互作用的小型分布式生成系统提供赠款。受益人包括牙买加，圣基茨和尼维斯。
光学可调谐中尺度 CDSE ...
图 1. 代表在 (a) 黑暗条件下使用 (b) 垂直极化和 (c) 水平极化、λ avg = 528 nm 照明生成的薄膜的 SEM。 (d) 透视 AFM 代表使用两个正交极化 λ avg = 528 nm 照明输入（总强度的 0.7 部分在一个极化中提供，其余部分在正交极化中）通过单个步骤由无机向光性生长生成的薄膜。