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1 |页名：博士Deepak Pant化学教授...
编辑职位：环境科学与可持续性杂志（JESS）；废物生物修复（Springer自然）；毒理学杂志（特殊问题：监测污染物：积累，健康效应和补救策略）技术在过程中开发/制定的技术1。 div>选择性转换废塑料为燃料。2。从粗甘油中绿色溶剂。
vista3d：揭开单个图像的3D暗边
摘要。我们踏上了古老的任务：从仅瞥见其可见部分的物体中揭示了隐藏的物体。为了解决这个问题，我们提出了Vista3d，这是一个在仅5分钟内实现迅速而有能力的3D代表的框架。Vista3d的核心是一种两相的方法：粗相和细相。在粗相中，我们从单个图像中迅速生成初始几何形状。在细阶段，我们直接从学到的高斯脱落中提取一个签名的差异函数（SDF），并通过可区分的等音表面表示对其进行选择。此外，它通过使用带有两个独立隐式函数的分离代表来捕获对象的可见和模糊方面，从而提高了发电质量。此外，它通过角扩散先验的梯度与3D感知扩散先验的梯度通过角度扩散先验组成。通过广泛的评估，我们证明Vista3d有效地维持了生成的3D对象的一致性和二元性之间的平衡。演示和代码将在https://github.com/florinshen/vista3d上找到。
Clarity Bio Elitesyn AW
Clarity Bio Elitesyn AW油是USDA认证的Biobased 1，并用超过85％的可再生合成基础库存制造。这些高性能的合成润滑剂利用可持续采购的可再生植物基原料来生产碳氢化合物分子，这些分子在传统的基础油中没有任何源自粗凡士间的杂质。
活动：从草莓中提取 DNA
步骤 4：将混合物通过咖啡滤纸或粗棉布过滤到透明塑料杯中，去除固体部分。步骤 5：小心地将冷外用酒精倒入杯壁，在草莓液体顶部形成一层。DNA 将开始在两种液体之间的边界处沉淀。步骤 6：使用搅拌棒收集形成的白色丝状 DNA。
TISS-net：使用级联双任务网络和误差预测一致性进行脑肿瘤图像合成和分割
从医学图像中准确分割脑肿瘤对于诊断和治疗计划非常重要，而且通常需要多模态或对比度增强图像。然而在实践中，患者的某些模态可能缺失。合成缺失的模态有可能填补这一空白并实现高分割性能。现有方法通常分别处理合成和分割任务，或者将它们联合考虑，但没有对复杂的联合模型进行有效的正则化，导致性能有限。我们提出了一种新颖的脑肿瘤图像合成与分割网络 (TISS-Net)，该网络可以高性能地端到端获得合成的目标模态和脑肿瘤分割。首先，我们提出了一个双任务正则化生成器，可以同时获得合成的目标模态和粗分割，它利用肿瘤感知合成损失和可感知正则化来最小化合成和真实目标模态之间的高级语义域差距。基于合成图像和粗分割，我们进一步提出了一个双任务分割器，它可以同时预测细化分割和粗分割中的误差，其中引入这两个预测之间的一致性以进行正则化。我们的 TISS-Net 通过两个应用进行了验证：合成 FLAIR 图像用于整个神经胶质瘤分割，合成增强 T1 图像用于前庭神经鞘瘤分割。实验结果表明，与现有模态的直接分割相比，我们的 TISS-Net 大大提高了分割精度，并且优于最先进的基于图像合成的分割方法。2023 作者。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
istituto nazionale di ricerca Metrologica ...
图1：粗粒模型和仿真设置。（A）全原子（AA）和Martini粗粒（CG）表示中的细胞色素P450和Petase酶。（b）四个单体的AA和CG Martini模型：苯乙烯，2-乙烯基吡啶（2VP），苯乙烯磺酸盐（SS）和Quaternized 2-乙烯基吡啶（Q2VP）。此处考虑的杂聚物是通过随机分布的这四个单体获得的。（c）基于聚苯乙烯的复合物的列表。用中性极性PS-2VP（i）测试带负电荷的（-15E）P450套装，并带正电荷（PS-Q2VP（II），PS-2VP-Q2VP（III））随机共聚合物；虽然用中性极性PS-2VP（i）研究了带正电的（+6E）PETASE共组合，并带负电荷（PSS（II），PSS-2VP（II））杂聚合物。F P和F C的分数通过更改极性（n极）的数量（n polar）的数量并分别在一个单一聚合物链中的单体总数（n TOT = 60）上，分别为电荷（n个带电）单体。
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摘要：在湍流热风（TTW）下的垂直浮力频率B F ttw f在限制冬季的表面混合层方面起着重要作用。到目前为止，大多数全球海洋模型都太粗糙而无法解决此过程。在本文中，提出了B ttw F的量表参数化，并在冬季黑鲁道扩展的区域海洋模拟层次结构中实施，水平分辨率范围为27至1 km。参数 - ization取决于科里奥利参数，模拟模拟的湍流垂直粘度，水平密度梯度以及缩放关系，以调整模型水平分辨率对模拟水平密度梯度的影响。它显示了在粗分辨率模拟（27、9和3 km）以及在1 km模拟中核对B TTW F之间差异的良好技能，其中B TTW F可以很好地解决。此外，参数化的实现改善了粗分辨率模拟中表面混合层中所述的层化。
10:30 UTC组织病理学图像分析A 5月5日
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