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使用真实子场定义评估基于表面的海马配准
海马体是一种皮层结构，由具有独特回路的子区组成。了解其微观结构（以这些子区为代表）可以提高我们对学习和记忆的机制理解，并且对多种神经系统疾病具有临床潜力。一个突出的问题是如何在两个形态截然不同的海马体之间划分、注册或检索同源点。在这里，我们提出了一种基于表面的配准方法，该方法以对比度无关、拓扑保持的方式解决了这个问题。具体而言，首先对整个海马体进行分析展开，然后根据厚度、曲率和脑回在 2D 展开空间中注册样本。我们在七个 3D 组织学样本中演示了这种方法，并且与更传统的配准方法相比，使用此方法对子区进行了更出色的对齐。
fiera多元化的真实资产
股本风险：股票价值可能会迅速下降，并且可能不清楚。市场风险：安全的市场价值可能会根据市场或经济状况的变化而上升或向下移动。流动性风险：策略或基金可能无法在需要的情况下将其投资转换为现金，因为它无法提供买方，将无法以合理的价格以合理的价格这样做，或者必须提交对策略的证券或资金的赎回请求。由于法律限制，投资本身的性质，和解条款，买方或其他原因，一些投资的流动性有限。有限的单位流动性：投资于私人市场战略的基金的投资旨在给认可的投资者，这些投资者不需要投资流动性，并且能够长期承担投资的财务风险。对流动性的限制可能是由于缺乏基金投资和/或基金投资基础投资的性质的既定公共市场而造成的。资金单位不存在正式市场，也没有预计不会发展。基金的构成文件和适用的证券法规包括对单位的交换，转让，承诺，承担或转让的限制。因此，单位持有人不应期望通过赎回以外的方式转售其单位，而现金的赎回则受基金构成文件中描述的限制的约束。货币风险：由于货币fl造成的货币，收益可能会增加或减少。由于资金投资的流动性较低，包括对基本资金的投资，基金可能无法及时资助赎回请求。一般风险：任何有可能进行资产的投资也有可能损失的可能性，包括损失本金。ESG和可持续性风险可能会对投资组合的投资和绩效的价值产生重大负面影响。地理集中风险可能会导致绩效受到影响投资组合资产所集中的国家或地区的任何条件的强烈影响。投资组合风险：投资组合涉及某些风险，如果直接投资于市场，投资者将不会面临。投资组合投资由基金直接持有或由基础基金持有，预计基金投资通常是流动性的。此外，由于政治压力或公众的情绪，基金出售其更多投资组合资产之一可能很困难。结果，基金以有吸引力的价格或适当的时间或响应不断变化的市场状况来实现，出售或处置投资组合投资可能会不时地崇拜，或者基金可能无法完成有利的退出策略。在实现成功投资的收益之前，可能会实现失败的投资损失。尽管某些投资组合投资可能会产生营业收入，但资本的全部回报以及收益的实现（如果有的话）通常仅在部分或完全处置投资组合投资后才发生。此外，直到赚钱后的几年才能实现某些投资组合投资的收入。操作风险可能是由于人员，系统和/或流程引起的事件而导致的损失。估值：资金的总体绩效将部分取决于资金为基础基金投资支付的收购价。
真实世界双场量子密钥分配的相干相转移
量子力学允许通过光学方法分发本质上安全的加密密钥。双场量子密钥分发是实现长距离光纤网络的最有前途的技术之一，但需要稳定双方通信信道的光长。在基于卷轴光纤的原理验证实验中，这是通过将量子通信与周期性稳定帧交错来实现的。在这种方法中，密钥流的较长占空比是以对信道长度的控制较松为代价的，并且在现实世界中使用此技术成功传输密钥仍然是一项重大挑战。利用源自频率计量的干涉测量技术，我们开发了一种同时进行密钥流和信道长度控制的解决方案，并在 206 公里现场部署的光纤上进行了演示，损耗为 65 dB。我们的技术将信道长度变化导致的量子比特误码率降低到 <1%，代表了现实世界量子通信的有效解决方案。
合成数据有多真实？
我们的发现表明，LLM等LLMS产生的合成数据虽然对于早期研究和假设产生很有价值，但在准确地代表现实世界社交媒体动态方面有局限性。主要限制在于它依赖语义相似性而不是实际的共发生数据，这可能会导致与现实世界趋势脱节。但是，CHATGPT确定的类别和手动编码之间的重叠表明，LLMS仍然对主题探索很有用。未来的研究应专注于通过整合实时社交媒体数据来改善LLM模型，从而更好地反映实际趋势和共处模式。通过实时数据刮擦或对主题标签使用的上下文理解增强AI可以使合成数据更可靠。此外，将AI生成的见解与手动验证相结合可以提高社交媒体研究中的准确性和生产力。混合方法，AI和人类专业知识共同起作用，提供了一种有效的方法来分析大型数据集，同时确保
SIM到真实的移动机器人导航策略，从虚拟眼睛的视觉中学习
摘要 - 恰好在具有最小碰撞的无构建环境中引导软机器人仍然是软机器人的开放挑战。当环境未知时，可能无法用于模拟和操作的导航的事先运动计划。本文提出了一种新颖的SIM到真实方法，可在模拟开放框架体系结构（SOFA）下的静态环境中指导电缆驱动的软机器人。SCE-NARIO的目的是在简化的横向气管插管过程中类似于其中一个步骤，在该过程中，机器人气管管由灵活的视频辅助内窥镜/stylet引导到上层气管larynx位置。在沙发中，我们采用二次编程逆求器来获得基于机器人模型的内窥镜/Stylet操纵的无碰撞运动策略，并编码与眼睛的视觉。然后，我们使用闭环非线性自动回收前模型（NARX）网络将虚拟视觉和关节空间运动识别的解剖学特征与关节空间相关联。之后，我们将学习的知识转移到机器人原型中，期望它仅根据其眼睛的视觉自动自动地在新的幻影环境中导航到所需的位置。实验结果表明，我们的软机器人可以根据从虚拟环境中学到的知识，在最小的碰撞运动中有效地通过非结构化的幻影训练到所需的位置。结果表明，闭环NARX预测和由SOFA引用的机器人电缆和棱镜关节空间运动之间的平均R平均系数为0.963和0.997。眼神的视线还表现出机器人尖端和震颤之间的良好对齐方式。
S100B蛋白在非转移性皮肤黑色素瘤患者的随访中有用吗？真实的队列研究
2015年1月至2020年12月。数据是从前瞻性收集的黑色素瘤数据库和电子健康记录中得出的，包括基线人口统计学，疾病特征和血清S100B水平和随访时的血清S100B水平。所有副手都给了他们的
一线联合免疫检查点的真实数据......
摘要背景：黑色素瘤脑转移（MBM）预后不良。已证实可改善晚期黑色素瘤预后的全身治疗具有颅内（IC）效应。我们研究了联合免疫检查点抑制剂伊匹单抗/纳武单抗（Combi-ICI）或靶向治疗（Combi-TT）作为 MBM 一线治疗的疗效和预后。方法：MBM 患者在诊断后 3 个月内接受 Combi-ICI 或 Combi-TT 治疗。终点是无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）。结果：53 例患者接受了 Combi-ICI 治疗，32% 有症状性 MBM，33.9% LDH 升高。71.7% 需要局部治疗。疾病控制率为 60.3%。 3 个月时 IC 缓解率 (RR) 为 43.8%，6 个月时 (46.5%) 和 12 个月时 (53.1%) 持久缓解。3 个月时颅外 (EC) RR 为 44.7%，12 个月时为 50%。中位 PFS 为 9.6 个月 (95% CI 3.6-NR)，中位总生存期 (mOS) 为 44.8 个月 (95% CI; 26.2-NR)。63 名患者接受了 Combi-TT，55.6% 的患者有症状性 MBM，57.2% 的患者 LDH 升高，68.3% 的患者需要局部治疗。疾病控制率为 60.4%。3 个月时 ICRR 为 50%，但 6 个月时下降 (20.9%)。ECRR 为
Taiho Oncology 在 ASCO 胃肠道癌症研讨会上展示了 LONSURF® 的真实世界研究结果
关于 SUNLIGHT 试验 SUNLIGHT 是一项多国、随机、阳性对照、开放标签、双组 3 期临床试验，旨在研究曲氟尿苷/替吡嘧啶联合贝伐单抗与单用曲氟尿苷/替吡嘧啶对接受两种化疗方案的难治性 mCRC 患者的疗效和安全性。 总共 492 名患者被随机分配（比例为 1:1）接受曲氟尿苷/替吡嘧啶联合贝伐单抗或曲氟尿苷/替吡嘧啶单药治疗。 主要目的是评估曲氟尿苷/替吡嘧啶联合贝伐单抗与单用曲氟尿苷/替吡嘧啶的 OS（主要终点）。 关键次要终点是 PFS、总体有效率 (ORR)、疾病控制率 (DCR) 和生活质量 (QoL)，以及曲氟尿苷/替吡嘧啶联合贝伐单抗与曲氟尿苷/替吡嘧啶单药治疗相比的安全性和耐受性。
新的 PCR 方法可确保水产饲料中昆虫成分的真实性
随着人们对食品安全、海鲜欺诈和非法、未报告和无管制 (IUU) 捕捞的担忧日益增加，提高海鲜的可追溯性和透明度已成为海鲜行业的首要任务。这引发了验证昆虫原料真实性的努力。CIIMAR 的新方法通过确认原料来自合法来源，确保了透明度和质量，并促进了可持续性。
快速的傅里叶 - 切比雪夫方法kubo公式的真实空间模拟
Kubo公式是我们对近平衡转运现象的理解的基石。虽然从概念上优雅，但Kubo的S线性响应理论的应用在有趣的问题上的应用是由于需要准确且可扩展到一个超出一个空间维度的大晶格大小的算法。在这里，我们提出了一个一般框架来研究大型系统，该系统结合了Chebyshev扩展的光谱准确性与分隔和串扰方法的效率。我们使用混合算法来计算具有超过10个位点的2D晶格模型的两端电导和大量电导率张量。通过有效地对数十亿次Chebyshev矩中包含的微观信息进行采样，该算法能够在存在猝灭障碍的情况下准确地解决复杂系统的线性响应特性。我们的结果为未来对以前难以访问的政权进行运输现象的研究奠定了基础。