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具有摩擦触点的软机器人的可微分模拟胆管癌
InsermEteré1242，法国雷恩斯通讯作者：Gael S Roth博士，MD -PHD肝脏 - 加astroentology and Dimentolology and Dimctrotive肿瘤学系格雷诺布尔 - 阿尔普斯大学医院，法国抗alpes，癌症团队免疫学和癌症研究所 - 高级生物科学研究所 - Grenoble Bioscience -Grenoble inserm userm userm u1209- cnrande -cnr fren fren fren fren cnrbles -umr 5309 -renbble： groth@chu-grenoble.fr电话：+33 4 76 76 76 51 68关键字：cholangiocarcinoma，胆汁癌，分子分析，人格化
利用卷积神经网络进行快速对称微分同胚图像配准
微分同胚可变形图像配准在许多医学图像研究中至关重要，因为它提供了独特的属性，包括拓扑保存和变换的可逆性。最近基于深度学习的可变形图像配准方法利用卷积神经网络（CNN）从合成基本事实或相似性度量中学习空间变换，从而实现快速图像配准。然而，这些方法往往忽略了变换的拓扑保存和变换的平滑性，而平滑性仅由全局平滑能量函数来强制执行。此外，基于深度学习的方法通常直接估计位移场，这不能保证逆变换的存在。在本文中，我们提出了一种新颖的、有效的无监督对称图像配准方法，该方法最大化微分同胚图空间内图像之间的相似性，并同时估计正向和逆变换。我们使用大规模脑图像数据集在 3D 图像配准上评估了我们的方法。我们的方法实现了最先进的配准精度和运行时间，同时保持了理想的微分同胚特性。
CorticalFlow：用于皮质表面重建的微分同胚网格变形模块
在本文中，我们介绍了一种新的几何深度学习模型 CorticalFlow，该模型通过给定一张三维图像来学习将参考模板变形为目标对象。为了保留模板网格的拓扑属性，我们通过一组微分同胚变换来训练我们的模型。这种新的流常微分方程 (ODE) 框架实现受益于小型 GPU 内存占用，可以生成具有数十万个顶点的曲面。为了减少由其离散分辨率引入的拓扑误差，我们推导出可改善预测三角网格流形性的数值条件。为了展示 CorticalFlow 的实用性，我们展示了它在大脑皮层表面重建这一具有挑战性的任务中的表现。与目前最先进的技术相比，CorticalFlow 可以生成更优质的曲面，同时将计算时间从 9 分半钟缩短到 1 秒。更重要的是，CorticalFlow 强制生成解剖学上合理的曲面；它的缺失一直是限制此类表面重建方法临床意义的主要障碍。
紫外激发微分干涉对比热透镜显微镜的开发，用于蛋白质分子计数
这种空间的体积如此之小，分析物分子的数量正在减少，需要单分子水平的检测方法。特别是，单个非荧光分子的检测非常重要，因为大多数分子没有荧光。相反，我们开发了用于灵敏检测非荧光分子的热透镜显微镜 (TLM)，并实现了在 7 fL 中测定 0.4 个分子的浓度 [1] 和使用紫外激发激光计数单个大型生物分子 (λ-DNA) [2]。然而，由于光学背景较大，这是基于 TLM 原理的一个问题，因此无法实现蛋白质等小分子的计数。因此，我们通过引入微分干涉对比 (DIC) 显微镜的原理开发了微分干涉对比热透镜显微镜 (DIC-TLM) 以实现无背景检测。到目前为止，DIC-TLM 可以实现对单个非荧光分子的检测 [3]，而之前的 DIC-TLM 使用可见光激发，无法检测在紫外线范围内有吸收的生物分子。本文开发了一种新型紫外激发DIC-TLM（UV-DIC-TLM）用于检测单个蛋白质分子。具体而言，设计了用于紫外激发的DIC棱镜和显微镜等光学元件，验证了UV-DIC-TLM的原理并评估了其性能。
紫外激发微分干涉对比热透镜显微镜的开发，用于蛋白质分子计数
这种空间的体积如此之小，分析物分子的数量正在减少，需要单分子水平的检测方法。特别是，单个非荧光分子的检测非常重要，因为大多数分子没有荧光。相反，我们开发了用于灵敏检测非荧光分子的热透镜显微镜 (TLM)，并实现了在 7 fL 中测定 0.4 个分子的浓度 [1] 和使用紫外激发激光计数单个大型生物分子 (λ-DNA) [2]。然而，由于光学背景较大，这是基于 TLM 原理的一个问题，因此无法实现蛋白质等小分子的计数。因此，我们通过引入微分干涉对比 (DIC) 显微镜的原理开发了微分干涉对比热透镜显微镜 (DIC-TLM) 以实现无背景检测。到目前为止，DIC-TLM 可以实现对单个非荧光分子的检测 [3]，而之前的 DIC-TLM 使用可见光激发，无法检测在紫外线范围内有吸收的生物分子。本文开发了一种新型紫外激发DIC-TLM（UV-DIC-TLM）用于检测单个蛋白质分子。具体而言，设计了用于紫外激发的DIC棱镜和显微镜等光学元件，验证了UV-DIC-TLM的原理并评估了其性能。
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1. 代数 (i) 方程理论和根的对称函数。(ii) 二项式、对数和指数级数、一般指数和对数级数（修订版）。(iii) 复数及其在工程问题中的应用。(iv) 矢量及其图形表示矢量的数学运算。(v) 矩阵和行列式（基本概念）。 2. 三角学 (i) 反圆函数。(ii) 德莫维尔定理及其应用。 3. 微分学：(i) 求函数微分系数导数的方法。(ii) 函数的微分。(iii) 对数微分。(iv) 逐次微分。(v) 偏微分。(vi) 切线和法线的应用。(vii) 最大值和最小值 4. 积分学 (i) 不定积分的方法。 (ii) 代换积分。 (iii) 分部积分。 (iv) 积分在圆柱体、圆锥体和球体的表面积、面积和体积计算中的应用。
![arXiv:2011.10395v1 [quant-ph] 2020 年 11 月 20 日](/simg/c\cabf7c5a9ab0c33e6e466917c97b343fbd319d0a.webp)
arXiv:2011.10395v1 [quant-ph] 2020 年 11 月 20 日
我们提出了一种量子算法来求解非线性微分方程组。使用量子特征图编码，我们将函数定义为参数化量子电路的期望值。我们使用自动微分将函数导数以解析形式表示为可微分量子电路 (DQC)，从而避免使用不准确的有限微分程序来计算梯度。我们描述了一种混合量子经典工作流程，其中 DQC 经过训练以满足微分方程和指定的边界条件。作为一个特定的例子，我们展示了这种方法如何实现一种在高维特征空间中求解微分方程的谱方法。从技术角度来看，我们设计了一个 Chebyshev 量子特征图，它提供了一组强大的拟合多项式基集，并具有丰富的表达能力。我们模拟该算法来解决 Navier-Stokes 方程的一个实例，并计算收敛-扩散喷嘴中流体流动的密度、温度和速度分布。
微分四点探针具有高空间分辨率用于离子植入和超浅连接特征
摘要。在这项工作中证明了微型四点探针技术在离子植入非均匀度映射和分析中的应用。该技术使用具有10 µm电极螺距的微米大小探针，以极大地增强了板电阻（RS）测量的空间分辨率。rs由于掺杂剂的分布或激活不均而导致的不均匀性可以通过提高的精度映射，从而更容易检测植入术扫描问题，剂量和电荷控制故障以及与退火器相关的非均匀性。该技术在空间分辨率上的出色性能优于常规四点探针测量值，这是通过晶圆边缘处的零边缘排除板电阻测量来证明的。此外，该技术用于研究等效 + +植入物之间具有相同有效能量的2 +植入物之间的潜在RS变化。最后，通过对所选的ULE植入和退火晶片进行多次测量来研究可重复性和可重复性。
使用 Geomstats 进行 Python 几何学习简介
摘要 — 机器学习社区对微分几何的应用兴趣日益浓厚。然而，由于缺乏参考实现，相关几何计算的采用受到了阻碍。这种实现通常应允许用户：(i) 通过实践方法获得微分几何概念的直觉，而传统教科书通常不提供这种直觉；(ii) 无缝运行几何机器学习算法，而无需深入研究数学细节。为了解决这一问题，我们介绍了开源 Python 包 geomstats，并介绍了依赖于它的微分几何和几何机器学习算法（几何学习）的实践教程。代码和文档：github.com/geomstats/geomstats 和 geomstats.ai。