XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System推广部
节能研究部
随着能源的加速，需要开发高效的能量转换技术。我们的小组专注于高温运行能量转化设备，并集中在固体氧化物燃料电池（SOFC）上，这些燃料电池（SOFC）以高效的方式将各种燃料（例如化石燃料和生物量）转化为电能，以及固体氧化物电解电池（SOEC），这些电池（SOEC），这些电池（SOEC），这些电池（SOEC）将造成的能量添加到较高的能量中，添加了高效果，添加了高级效果，高效率。特别是，在SOFC提高耐用性和可靠性的努力中，我们在与公司和大学合作中作为公共研究机构发挥了重要作用。将来，我们将通过对更高效的能源转换设备进行全面的研究和发展，包括开发用于固态离子学现象的评估技术，从而为低碳社会实现。
3.6.2 推广活动
共和国日活动 2021-01-26 32 癌症宣传计划 2021-02-07 113 “志愿者事业”网络研讨会 2021-02-28 115 校园清洁 2021-03-04 55 壁画 2021-03-06 48 选举意识 2021-04-04 25 疫苗意识 2021-05-21 30 小组讨论 2021-07-03 24 数字健康与安全 2021-07-10 32 为 COVID 19 时代做好准备的网络研讨会 2021-07-21 72 世界肝炎日网络研讨会 2021-08-01 30 校园清洁 2021-09-13 25 YRC 迎新活动计划 13-09-2021 25 最酷的 DIY 课程，有目的的课程 19-09-2021 17 世界环境卫生日 26-09-2021 88 植树营 27-09-2021 49 世界心脏日 29-09-2021 105 关于“ ஊக்ஶஉைழத்ொடல்ேயாகம் ” (服务和应得) 的网络研讨会 02-10-2021 12
新冠肺炎疫苗推广
连续量具 R&R 研究 – 数据集................................................................................................................................... 54 连续量具 R&R 研究 – 结果................................................................................................................................... 54 连续量具 R&R 研究 – 结果................................................................................................................................... 55 连续量具 R&R 研究 – 结果................................................................................................................................... 56 连续量具 R&R 研究 – 结果................................................................................................................................... 57 属性量具 R&R 研究 – 数据集................................................................................................................................... 58 属性量具 R&R 研究 – 结果................................................................................................................................... 58 属性量具 R&R 研究 – 结果................................................................................................................................... 60
通过可推广的深度学习
客观和影响声明。从两光子显微镜（下午2点）的血管分割的大脑血管造影在血液动力学分析和疾病诊断中具有重要的应用。在这里，我们开发了一种可概括的深度学习技术，用于准确2pm从多个下午2点设置获得的小鼠大脑中相当大区域的血管分割。该技术在计算上是有效的，因此非常适合大规模神经血管分析。简介。从下午2点开始血管造影的血管分割是脑血管血液动力学建模的重要第一步。基于深度学习的现有分割方法要么缺乏从不同成像系统中概括数据的能力，要么在大规模血管造影上计算上不可行。在这项工作中，我们通过一种可以推广到各种成像系统的方法来克服这两个局限性，并且能够分割大规模血管造影。方法。我们采用了一个具有损失函数的计算上有效的深度学习框架，该损失函数结合了网络输出的平衡二进制跨性损失和总变化正则化。在从尺寸为808×808×702μm的小鼠大脑中获得的实验获得的体内血管造影中，其效果得到了证明。结果。为了证明我们的框架的卓越概括性，我们从下午2点开始训练数据，并在没有任何网络调整的情况下从不同显微镜中展示了来自不同显微镜的数据的高质量分割。结论。总的来说，与最先进的艺术相比，我们的方法以每秒分段和3×更大的深度来证明10×更快的计算。我们的工作为脑血管系统提供了可概括且计算上有效的解剖建模框架，该框架由深度学习的血管分割组成，然后是图形。它为未来建模和分析血液动力学反应的道路铺平了道路，这是以前无法访问的更大的尺度。
●我们的结果表明IPS是可推广的多...
图3。km存活曲线（顶部面板）和多元Coxph森林图（底部面板）说明了POL/POLD 1的左侧的RWPF（左侧RWPF，右侧RWOS）的结果（RWOS），用免疫疗法（IO）治疗的患者（IO）以及与化学疗法和IO + IO + IO + IO + IO + IO + IO（IO）组合的结局（左侧），并与IO + IO + IO（IO）组合进行了突变（基因（其他）。在KM图中指定了随着时间的流逝的中位生存时间和处于危险中的患者人数。森林图具有多元COXPH模型的危险比（HR），所有协变量（POL/POLD1突变，TMB，MSI状态和指示）的置信间隔为95％，表明相对的进展或死亡风险。
计划部 - 规划部
委员会； 4 Hasina Akter，Plograrlrrrrrg divi：; I.rn，ilrtrigirt，l，：Sh pll：nrl：nrl：ng comrnis：; iott; iott; iott; 5 Shimul Sen，Econorlics l-Lilision General助理高级助理，] 1。:: 1gli，'。1E：Rh l'l'lrrrnit.rg clonrt'1sission，6 S.M.Jamal Ahmed，Chiet高级助理Chiet，行业ARRD ENERGLY LJII'I.RI。RR。 i-lrrr。 ：lldr。 7 Sumi Mozumder，农业高级助理Chiel，$/111'1 PGS6RIRI41。 “：1n'1 l'l：'：ill i'r ,,。RR。i-lrrr。：lldr。 7 Sumi Mozumder，农业高级助理Chiel，$/111'1 PGS6RIRI41。“：1n'1 l'l：'：ill i'r ,,。