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World File Search System日记
日记牙前线
Wageningen，自然环境中的荷兰塑料污染在本地和全球范围内都引起了人们的关注。了解塑料在环境中的分散对于有效实施预防措施和清理策略至关重要。在过去的几年中，已经开发了各种模型来估计河流中塑料在河流系统中的运输。但是，在离开河流系统的塑料量与在海洋中发现的塑料量之间存在很大的差异。在这里，我们通过对Riverine塑料出口估计值进行广泛的不确定性分析来研究这种不匹配的可能原因之一。我们检查了观测值，模型参数不确定性和模型中基本假设的不确定性。为此，我们使用了迄今为止最完整的大型观测时间序列（发现大型塑料包含来自河流运输的大多数塑料质量），来自三条欧洲河流。结果表明，模型结构和参数不确定性最多导致四个数量级，而塑料观测的均匀化则引入了估计值的另外三个数量级不确定性。此外，大多数全球模型都假定塑料通量的变化主要是由河流排放驱动的。但是，我们表明河流排放（和其他环境驱动因素）与塑料通量之间的相关性永远不会超过0.5，并且在集水区之间有很大的变化。总体而言，我们得出的结论是，河流中的年度塑料负荷仍然受到限制。
祈祷日记2025年1月
01/20感谢您在俄罗斯的撤退，这是一个分享传教士DNA的机会。（Esther Assis/北非，Abu Yuhana Alves/Brazil-Staff宣教情报，Isabela Costa/Southern Asia）SL 50、74、90
日记预备
启用基于MR的治疗计划需要从MRI几何形状中准确的CT样数据生成[7,8]。传统上可以通过基于ATLA的方法[9,10]来实现，该方法最初将MRI体素分割为不同的组织区域，然后将预定义的HU值分配给每个区域[10]。基于地图集的方法[9]涉及将Atlas-MRIS注册到新的MR图像中，并使用位移矢量场（DVF）翘曲Atlas CT，这在很大程度上取决于可变形注册结果的准确性[11]。在人工智能的新时代，深度学习（DL）已成为计算机视觉和模式识别的主要方法[12]。基于深度学习的合成CT生成也已成为一个流行的研究主题[13,14]。通过利用其出色的能力从输入图像中提取信息性特征，深度神经网络在基于MR的CT合成任务中取得了显着的结果[7]。已经提出了各种网络体系结构，以学习从MR强度到CT Hounsfield单位[15-21]的体素映射，并且还探索了合成CT掺入质子治疗[19-25]或碳离子治疗[26]的工作流程中。由于大尺寸的全分辨率CTS，通常将整个3D图像馈入单个神经网络通常是不可行的。因此，已经采用了不同的策略来通过重叠或非重叠的2D贴片，2D切片，2.5D切片或3D贴片[27]进行分配，然后由网络单独转换，然后合并以实现最终估计。
日记牙前线
较高感觉皮层中的语义表示构成了强大而灵活的行为的基础。这些代表以无监督的方式在整个发展过程中获得，并在有机体的寿命中不断保持。预测处理理论表明，这些表示从预测或重建感觉输入中出现。然而，众所周知，大脑会产生虚拟体验，例如在想象力和梦中，超越了以前经验丰富的投入。在这里，我们建议虚拟体验可能与塑造皮质表示的实际感觉输入一样重要。特别是，我们讨论了两个通过虚拟经验来组织表示形式的互补学习原则。首先，“对抗性梦”提出，创意梦支持对抗性学习的皮质实现，在这种学习中，反馈和前进途径参与了试图互相愚弄的富有成效的游戏。第二，“对比性的梦想”提出，通过尝试通过对比度学习过程将神经元表示与变异因素无关的因素的不变性是无关的。这些原理与已知的皮质结构和动力学以及睡眠现象学兼容，因此提供了有希望的方向，可以解释超出经典预测性处理范式的皮质学习。