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disgan：信息信息的歧视器将GAN引导到MRI超分辨率，并清洁噪声
MRI超级分辨率（SR）和Denoising任务是深度学习领域的挑战，传统上被视为具有分隔的配对培训数据的不同任务。在本文中，我们提出了一种创新的方法，该方法使用单个深度学习模型同时解决这两个任务，从而消除了在培训期间对明确配对嘈杂和干净的图像的需求。我们提出的模型主要是针对SR训练的，但在超级分辨图像中也表现出显着的噪声清洁功能。而不是将与频率相关操作引入常规过程的常规方法，我们的新方法涉及使用以频率信息歧视器为指导的GAN模型。为了实现这一目标，我们利用3D离散小波变换（DWT）操作的功率作为GAN框架内的频率结合，用于磁共振成像（MRI）数据的SR任务。特别是我们的分配包括：1）基于残差 - 残基连接块的3D发电机； 2）将3D DWT与1×1卷积的3D DWT集成到3D UNET内的DWT+CORV单元中； 3）训练有素的模型用于高质量的图像SR，并伴随着Intrinsic denoising过程。我们将模型“ deno诱导的超分辨率gan（disgan）”配音，原因是其对SR图像产生和同时降解的双重影响。与传统的培训SR和Deno Task作为单独模型的传统方法背道而驰，我们提出的disgan仅受到SR任务的培训，但在DeNoising方面也取得了出色的表现。我们的代码可用 -该模型经过了来自人类连接组项目（HCP）的数十个受试者的3D MRI数据的培训，并对先前看不见的MRI数据进行了进一步评估，这些MRI数据来自患有脑肿瘤和癫痫的受试者，以评估其denosis和SR性能。
在东非学校推广清洁烹饪
在东非，学校广泛使用木柴做饭已成为一个严重的环境和经济问题。仅肯尼亚的教育部门每年就消耗了惊人的1000万棵树，突显了其对当地森林和生物多样性的严重影响。在整个地区，大约90％的公立学校依赖木柴，这是森林砍伐的重要原因。据《自然肯尼亚》报道，一所学校每年可以砍伐多达56英亩的森林来满足其做饭需求。学校使用木柴是森林砍伐的重要原因，高需求导致每年森林覆盖率大幅下降。根据Energy4Impact的数据，乌干达的森林正以每年2.6％的惊人速度减少，是全球最高的速度之一，对该国未来几十年的森林覆盖构成严重威胁。在坦桑尼亚，近 83% 的能源来自木柴和木炭等生物质来源，这种依赖在学校尤为突出。例如，曼雅拉小学以前每月消耗约 10 拖拉机的木柴，成本约为 640 美元。努力引入更有效的能源，
血清新闻稿草稿清洁20sep2023 .docx
Germantown，医学博士，2023年10月21日。Seraxis，Inc。是一家细胞疗法公司，开发了一种胰腺器官治疗，以改变1型和胰岛素重新测试2型糖尿病的患者的生活，今天宣布将其首次开幕式风险投资的第二批次关闭，以将该公司的总股票投资带到5000万美元以上。Frazier Life Sciences，Polaris Partners，Eli Lilly和JDRF T1D基金参与了血统触发的升级，从而完成了血统的新型胰腺器官SR-02的临床前研究。
solvay提供盐洞穴以清洁能源存储到Corre Energy
Solvay是一家科学公司，其技术为日常生活的许多方面带来了好处。在61个国家 /地区拥有22,000多名员工，债务人，想法和要素以重塑进步。该小组试图为所有人创造可持续的共享价值，特别是通过其Solvay One Planet路线图围绕三个支柱制作：保护气候，保护资源并促进更好的生活。该集团的创新解决方案有助于在房屋，食品和消费品，飞机，汽车，电池，智能设备，医疗保健应用，水和空气净化系统中发现的更安全，清洁剂和更可持续的产品。成立于1863年的Solvay今天在其绝大多数活动中排名全球的前三家公司，并在2022年提供了134亿欧元的净销售额。solvay在布鲁塞尔和巴黎（Solb）上列出。在www.solvay.com上了解更多信息。
体现脱碳：关键矿产、采矿和制造业巨头如何向清洁能源转型 190123.docx
在 Andrew Forrest 博士的领导下，FMG 制定了全国领先的脱碳路线图，目标是到 2030 年实现净零运营排放，并制定了世界领先的完整价值链目标，即到 2040 年实现净零排放（范围 1-3）。FMG 已承诺将其税后利润的 10% 通过 Fortescue Future Industries (FFI) 为可再生能源增长提供资金，另外 10% 则用于其他商品的增长机会。Fortescue 的资本配置与公司业绩挂钩，每年为可再生能源提供约 6.2 亿美元的稳定财务基础。到 2030 年，FMG 计划投资 62 亿美元用于引领澳大利亚的脱碳。35
