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脑震荡基础知识与脑震荡级联
心率 - 了解您的健康恢复范围：对于某些人来说，运动可能会引发脑震荡症状的增加。与治疗师一起确定活动的理想心率区将帮助您逐渐增加身体活动量，同时避免脑震荡连锁反应。认知负荷（几乎所有活动）：认知负荷是指让您的大脑思考的任务。这包括上学、工作、解决问题、看电视、社交媒体、照顾孩子、交谈、支付账单等。在最初的恢复期间，将您的认知负荷限制为每天 1 小时。随着时间的推移，随着症状的减轻，花在认知任务上的时间会增加。如果您“坚持完成”一项任务，然后感觉第二天您的症状变得更糟，那么很可能是认知挑战太大了，坚持下去会导致大脑的代谢应激反应。与您的治疗师一起确定正确的活动类型和适当的活动量。
通过 DNA 扩展“aplysinospin 级联”......
自然界中成千上万的例子证明了光诱导反应在生物合成转化中的重要性。1 光化学在于利用光子将感兴趣的底物从基态转移到激发态，底物可以在激发态下发生反应，随后发生转化。然而，这些高能中间体特别难以驯服，并且会产生不寻常的和不可预见的反应性。人们已经开发出各种策略来利用这些瞬变物种并指导光诱导转化。2 其中，使用特定的超分子相互作用来模板反应被认为是一种特别有吸引力的策略。3 事实上，通过提供确定的二维或三维环境，弱相互作用（例如静电、氢键、p 堆积等）可以模板反应分子并诱导区域和立体选择性。这种策略自然延伸到使用生物分子作为模板支架。4
级联测试的先进方法 - NATO STO
根据其章程，AGARD 的使命是将北约国家在航空航天科学技术领域的领军人物聚集在一起，以实现以下目的： - 为成员国推荐有效的方式，以便利用其研究和开发能力造福北约社区； - 向军事委员会提供航空航天研究和开发领域（特别是在军事应用方面）的科学技术建议和援助； - 不断促进与加强共同防御态势相关的航空航天科学进步； - 加强成员国在航空航天研究和开发方面的合作； - 交流科学技术信息； - 向成员国提供援助，以提高其科学技术潜力；
端到端级联图像去雨和对象...
摘要 — 虽然基于深度学习的图像去雨方法近年来取得了长足的进步，但在实际应用中仍存在两个主要缺点。首先，以去雨为代表的低级视觉任务与以物体检测为代表的高级视觉任务之间的差距很大，低级视觉任务几乎无法为高级视觉任务做出贡献。其次，去雨数据集的质量有待提高。事实上，很多基线中的雨线与真实的雨线差距很大，去雨数据集图像的分辨率普遍不理想。同时，低级视觉任务和高级视觉任务很少有共同的数据集。本文探索了低级视觉任务与高级视觉任务的结合。具体而言，我们提出了一种用于减少降雨影响的端到端物体检测网络，该网络由两个级联网络组成，分别是一个改进的图像去雨网络和一个物体检测网络。我们还设计了损失函数的组件以适应不同子网络的特征。然后，我们基于 KITTI 数据集提出了一个用于雨水去除和物体检测的数据集，我们的网络在该数据集上超越了最先进的技术，指标有了显著的提高。此外，我们提出的网络在自动驾驶汽车收集的驾驶视频上进行了测量，并在雨水去除和物体检测方面显示出了积极的结果。
用于自旋读出的电子级联
半导体量子点阵列中限制的电子同时具有电荷和自旋自由度。自旋提供了一种可控性好且寿命长的量子比特实现 [1,2]。点阵列中的电荷配置受库仑排斥力的影响，同样的相互作用使电荷传感器能够探测这种配置 [3]。本文表明，库仑排斥力可使初始电荷跃迁诱发后续电荷跃迁，从而引发电子跳跃的级联，就像倒下的多米诺骨牌一样。级联可以沿着量子点阵列在远远超出直接库仑排斥力影响的距离上传输信息。我们证明电子级联可以与泡利自旋阻塞 [4] 相结合，使用远程电荷传感器读出自旋。我们在 1.7 µs 内实现了 > 99.9% 的自旋读出保真度。基于级联的读出技术可以实现密集排列的二维量子点阵列的操作，并在外围放置电荷传感器。这种阵列的高连通性大大提高了量子点系统的量子计算和模拟能力。
通过中IIR量子级联激光
在本文中，我们描述了为使公平规定的扫描隧道显微镜（STM）图像的科学档案所开发的数据管理实践和服务。作为第一步，我们提取了数据集的每个图像的仪器元数据以创建一个结构化数据库。然后，我们通过利用人类注释，机器学习技术和仪器元数据过滤的管道来丰富这些元数据的信息。要视觉探索图像和元数据，以及提高数据集的可访问性和可用性，我们开发了“ STM Explorer”作为集成在Trieste Advanced Data Services（TRIDAS）网站中的Web服务。在这些数据服务和工具的基础上，我们提出了W3C PROV标准的实现，以描述STM图像的出处元数据。
CNN-LSTM：脑肿瘤分类的级联框架
摘要 — 神经胶质瘤是成人常见的脑肿瘤类型，源自神经胶质细胞。尽管医学图像分析和神经胶质瘤研究取得了进展，但准确诊断仍然是一个挑战。神经胶质瘤通常可分为高级别（HG）和低级别（LG）。神经胶质瘤的准确分类有助于评估病情进展和选择治疗策略。虽然使用卷积神经网络（CNN）进行医学图像分类已取得显著成功，但对于 CNN 来说，准确对 3D 医学图像进行分类仍然是一项艰巨的任务。主要限制之一是 CNN 难以在 3D 体积分类中优化。在当前的工作中，我们通过引入 CNN 与长短期记忆（LSTM）网络的级联来应对这一挑战，以将 3D 脑肿瘤 MR 图像分类为 HG 和 LG 神经胶质瘤。从预先训练的 VGG-16 中提取特征并将其输入到 LSTM 网络中，以学习高级特征表示，从而将 3D 脑肿瘤体积分类为 HG 和 LG 胶质瘤。结果表明，与从 AlexNet 和 ResNet 中提取的特征相比，从 VGG-16 中提取的特征具有更好的分类准确率。
