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日记牙前线
4肾脏学，高血压和肾脏移植，加利福尼亚大学欧文分校，加利福尼亚州奥兰治5芭芭拉·戴维斯糖尿病中心，科罗拉多州安索斯大学医学校园 Spain 8 Singapore General Hospital, Singapore 9 International Diabetes Center, HealthPartners Institute, Minneapolis, MN 10 Baylor Scott and White Research Institute, Dallas, TX and University of Mississippi, Jackson, MS 11 Kinexum, Harpers Ferry, WV 12 Mills-Peninsula Medical Center, Burlingame, CA 13 Division of Cardiology, Duke University School of Medicine, Durham, NC 14 Saint Luke's Mid密苏里 - 堪萨斯城医学院美国心脏病学院，密苏里州堪萨斯城，密苏里州
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。
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
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。
sr.no.日记的名称
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER & INTERNET SECURITY / 12 INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTATIONAL INTELLIGENT RESEARCH 13 INDIAN JOURNAL OF DIGITAL INFORMATION TECHNOLOGY 14 JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE ENGINEERING & SOFTWARE TESTING 15 JOURNAL OF COMPUTER BASED PARALLEL PROGRAMMING 16 INVENTI IMPACT COMPTER NETWORKS & COMMUNICATIONS 17 INVENTS IMPACT:CLOUD COMPUTING 18 JOURNAL OF MECHANICAL & MECHANICS ENGINEERING 19 JOURNAL OF ENVIRONMENT ENGINEERING & STUDIES 20 INVENTI IMPACT MECHANICAL ENGINEERING 21 INTERNATIONAL JOURNAL OF MARKET RESEARCH & IVIARKET TECHNOLOGY 22 INTERNATIONAL JOURNAL OF BUSINESS ADMINISTRATION & MANAGEMENT 23 GLOBAL JOURNAL OF FINANCE ＆管理24国际客户关系管理杂志25国际人力资源管理杂志26 IUP银行管理杂志27 IUP知识管理杂志28 IUP运营管理杂志29 IUP组织行为杂志30 IUP供应链杂志杂志杂志杂志商业和财务评论33计算机科学与应用杂志
日记硫化物衍生物作为潜在的铁腐蚀抑制剂：一项计算研究
摘要：目前的工作旨在评估六个日记硫衍生物作为潜在的腐蚀剂。将这些衍生物与Dapsone（4,4'-二氨基二苯基磺基酮）进行比较，这是一种常见的麻风病抗生素，已被证明可以抵抗酸性培养基在酸性培养基中具有超过90％的酸性培养基的腐蚀。由于所有研究的化合物都具有共同的分子主链（二苯基硫），因此将Dapsone视为评估其余部分效率的参考化合物。在这方面，检查了两个结构因子，即（i）通过左右的2组替换日记硫的s原子的效果，（ii）芳基部分中引入电子吸引电子或电子贡献组的效果。使用两种计算化学方法来实现目标：密度功能理论（DFT）和Monto Carlo（MC）模拟。首先，使用B3LYP/6-311+G（D，P）模型化学来计算研究分子的量子化学描述及其几何和电子结构。此外，使用MC模拟研究了测试分子的吸附模式。通常，吸附过程有利于偶极矩较低的分子。基于吸附能结果，预计五座日记硫衍生物将与dapsone相比，起作用是更好的腐蚀抑制剂。
