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World File Search System细粒
紧密（双重）指数范围用于识别问题：定位主体设置和测试盖
foucaud等。[ICALP 2024]证明，当通过treewidth或顶点覆盖号参数化时，NP中的某些问题可以接受（紧密）双向指数下限。他们通过证明某些图形问题的条件下限，尤其是基于度量的识别问题（强）度量方面，展示了这些第一届的结果。我们继续进行这一研究，并强调了这种类型的问题的有用性，以证明（紧密）下限相对较少的类型。我们研究了图表中经典（基于非中线的）识别问题的细粒算法方面，即定位键合集合和集合系统，即测试盖。在第一个问题中，输入是n顶点上的图形g和整数k，目的是确定是否存在K顶点的子集S子集S子集S，以便S s中的任何两个不同的顶点在s中的任何两个不同的顶点都由s的不同子集主导。在第二个问题中，输入是一组u，u的子集f的集合和整数k，目标是在大多数k测试中选择一个集合s，以便在s的不同测试中包含任何两个不同的项目。对于我们的第一个结果，我们适应了Foucaud等人引入的技术。[ICALP 2024]证明这两个问题相似（紧密）的下限。
欢迎参加第五届英国 - 日本神经科学研讨会
恶性脑瘤胶质母细胞瘤多形（GBM）显示出重要水平的细胞塑性。经常假定肿瘤微环境（TME）是GBM细胞状态的，但我们对GBM Tumers的空间组织和TME衍生的信号驱动恶性细胞状态过渡的空间组织知之甚少。在这里，我将预先发送一种集成的单细胞和空间多摩管方法，以解决GBM的组织插曲。首先，我将提出Cell2Location，这是一种新的计算工具，可以在空间转录组数据中映射细粒细胞类型。第二，我将提出GBM-Space，这是一种新的协作努力，以使用多模式基因组学发现TME-GBM相互作用。使用联合单细胞转录组和表观基因组分析，我们定义了当前的恶性细胞态，并扩展了TME细胞的描述。使用覆盖空间RNA测序，我们介绍了不同的肿瘤部位，并观察到GBM微环境的显着区域 - 异质性。最后，我们使用Cell2Location整合了单细胞和空间转录组学，并发现恶性细胞态在GBM中逐渐分离并与不同的TME相关。我们的努力揭示了GBM肿瘤的新空间组织，并确定了调节恶性细胞状态的假定TME信号。
估计国际边界的可读性
社会科学的研究人员对越来越多的机构的后果感兴趣。可能在国家之间进行协商的机构可能会在微观上产生后果，因为当地人口调整了他们的期望，甚至最终甚至最终将其行为考虑到机构规则。然而，大尺度的细粒分析测试了该机构本地机构的复杂证据很少见。本文侧重于关键机构：国际边界。使用计算机视觉技术，我们表明可以产生特定地理，验证和可复制的方式来表征边界的透明度，这意味着我们意味着能够视觉检测物理空间中国际边界的存在。我们开发和比较了计算机视觉技术，以自动估计来自世界上每个边界的627,656个图像瓷砖的可读性得分。我们评估了统计和数据驱动的计算机视觉方法，发现在一小部分人类判断的一小部分审计的视觉识别模型中，我们能够在全球范围内产生与人类可读性概念良好相符的局部知名度得分。最后，我们将这些分数解释为国家边界取向的有用近似，这一概念以前的文献用来捕获国家在边境地区进行的可见投资，以维持管辖权的领土。我们使用人类判断和五个法令验证指标来验证我们的测量策略。
湿拌碎石中各种材料的实验室研究
路面分为刚性路面和柔性路面两种。柔性路面由四个部分组成，即路基、底基层、基层和面层。柔性路面基层的道路建设中使用水结碎石和湿拌碎石。与传统的水结碎石相比，用 WMM 建造的柔性路面施工速度更快，更耐用。本研究的目的是比较 WMM 中使用的各种细材料的工程参数。用于比较的材料是土、石粉、沙子、粘土和粉煤灰。这样做是为了找出哪种细材料最适合 WMM 建设。对各种 WMM 混合物进行了重型压实试验、CBR 试验和渗透性试验。重型压实试验表明，与其他 WMM 组合相比，含石粉的 WMM 具有最高的最大干密度，而含粉煤灰的 WMM 具有最高的最佳含水量。 CBR试验表明，在研究中使用的所有细粒材料中，添加石粉的WMM具有最高的CBR值。渗透性试验表明，添加沙子的WMM具有最大的渗透系数值，而添加粘土的WMM具有最小的渗透系数值。
JHEP03（2025）004
摘要：本文研究了计算沿及时边界的量子场理论的纠缠熵（DS）重力的纠缠熵的挑战和决议。最初设计的传统岛公式，用于计算与反DE保姆（ADS）重力相连的非重粒系统的细粒熵，遇到了Sitter De Sitter Grveritation Spacetimation的困难，未能提供一个物理上质疑的极端极端岛屿。为了克服这些问题，我们通过将DS 2 Braneworld嵌入ADS 3散装时段来引入双重全息模型。这种方法通过全息相关函数促进了纠缠熵的计算，从而有效地规避了岛公式的约束。我们证明了用DS重力计算纠缠熵的正确配方涉及非超级岛，而其边界则在DS重力区域的边缘定义。我们的发现表明，在岛屿阶段，非重力浴的纠缠楔子包括整个DS引力空间。使用第二个变体公式，我们进一步表明，锚定在重力勃烷上的局部最小表面的存在与勃板的外部曲率本质上相关。
课程点提示弱监督的参考图像分割
参考图像分割（RIS）的目的是通过相应的静脉语言表达式精确地分段图像中的对象，但依赖于成本密集的掩码注释。弱监督的RIS因此从图像文本对学习到像素级语义，这是用于分割细粒面罩的挑战。自然而然地提高了分割精度，是用图像分割模型SAM赋予弱监督的RI。尽管如此，我们观察到，简单地整合SAM会产生有限的收益，甚至由于不可避免的噪声而导致性能回归，而过度关注对象部分的挑战和挑战。在本文中，我们提出了一个创新的框架，即P PPT（PPT），与拟议的多源课程学习策略合并，以解决这些挑战。具体来说，PPT的核心是一个点发生器，它不仅可以利用Clip的文本图像对准能力和SAM强大的掩膜生成能力，而且还产生了负点提示，以固有，有效地解决嘈杂和过度的焦点问题。在适当的情况下，我们引入了一种以对象为中心图像的课程学习策略，以帮助PPT逐渐从更简单但精确的语义一致性中学习到更复杂的RIS。实验表明，我们的PPT在MIOU上显着胜过弱监督的技术，分别为11.34％，14.14％和6.97％，分别为6.97％。
心脏、肝脏和皮下包虫囊活检期间发生过敏反应
患者在镇痛和局部麻醉下接受了背部病变活检。然而，在活检过程中，患者出现了过敏反应，随后心肺骤停。患者每 15 分钟接受 80 毫克甲基强的松龙和 0.3 毫克盐酸肾上腺素注射。此外，患者还接受了经口气管插管和心脏按摩。值得庆幸的是，急救队成功稳定了患者，随后的超声心动图检查发现了一个大的包虫囊肿。超声心动图检查发现患者的收缩功能正常。MRI 和计算机断层扫描 (CT) 图像在室间隔和左肝叶中检测到包虫囊肿病变（图 2）。此外，从肩胛区抽取的液体被送去进行细胞学和病理学检查。包虫囊肿间接血凝试验（棘球绦虫抗体）结果为 1/640 阳性。包虫血清学检查呈阳性，基于酶联免疫吸附试验 (ELISA) 的细粒棘球绦虫免疫球蛋白 (IgG) 抗体定性评估证实了包虫病的诊断。开始抗原虫药物治疗。患者病情稳定后，被转诊至三级心脏中心，安装心脏起搏器治疗完全性房室传导阻滞。患者父母和/或法定监护人已获得书面知情同意书。
蓝藻生长过程中产生的胞外聚合物（EPS）的特性：在白化事件中的潜在作用
摘要。胞外聚合物 (EPS) 是许多远洋和底栖环境中重要的有机碳库。EPS 的产生与植物和微微浮游生物的生长密切相关。EPS 通过结合阳离子并充当矿物质的成核位点，在碳酸盐沉淀中起着关键作用。水柱中大规模细粒碳酸钙沉淀事件（白垩事件）与蓝藻水华有关，包括聚球藻属。引发这些沉淀事件的机制仍存在争议。我们认为，在指数和稳定生长阶段产生的蓝藻 EPS 在白垩的形成中起着关键作用。本研究的目的是研究在模拟水华的 2 个月蓝藻生长过程中 EPS 的产生情况。使用各种技术，如傅里叶变换红外 (FT-IR) 光谱以及比色法和十二烷基硫酸钠 - 聚丙烯酰胺凝胶电泳 (SDS-PAGE) 测定法，研究了聚球藻不同生长阶段 EPS 的产生和特性。我们通过体外强制沉淀实验进一步评估了 EPS 在碳酸盐沉淀中的潜在作用。在早期和晚期稳定期产生的 EPS 所含的负电荷基团比在指数期产生的 EPS 所含的负电荷基团要多。因此，稳定期 EPS 的 Ca 2 + 结合亲和力较高，导致形成大量较小的
Neuropose：使用EMG可穿戴设备
无处不在的手指运动跟踪可以在增强现实，体育分析，康复 - 医疗保健，触觉等方面进行许多令人兴奋的应用程序。本文介绍了神经蛋白，该系统显示了使用柏拉图可穿戴肌电图（EMG）传感器进行3D手指运动跟踪的可行性。EMG传感器可以通过手指激活引起的肌肉感知电势，从而提供丰富的信息，以获得细粒的手指运动感测。然而，将传感器信息转换为3D手指的姿势是微不足道的，因为来自多个手指的信号以复杂的模式在传感器处叠加。为解决这个问题，神经蛋白与机器学习架构在复发性神经网络（RNN），编码器 - 编码器网络和重新NETS上的机器学习体系结构中融合了信息，从而从噪声EMG数据中解释了3D手指运动。生成的运动模式在时间上是光滑的，并且在解剖学上是一致的。此外，要利用一种转移学习算法将一个用户的验证模型调整到具有最小培训开销的新用户。对12位用户的系统研究表明中位错误为6。24◦和90％的误差为18。33◦在跟踪3D指关节角。准确性对于传感器安装位置的自然变化以及用户的腕部位置变化是可靠的。神经蛋白是在智能手机上实施的，其处理延迟为0.101，并且高能开销。
精确：基于事件的行动识别和更多
事件摄像机最近显示出对实用视觉任务的有益，例如行动识别，这要归功于其高度分辨率，功率效率和引起的隐私问题。然而，当前的研究是由1）处理事件的困难，因为它们的持续时间长时间和动态动作具有复杂而模棱两可的语义； 2）事件框架表示带有固定堆栈的冗余作用。我们发现语言自然传达了丰富的语义信息，从而使其在降低疾病的不确定性方面非常出色。鉴于此，我们提出了一种新颖的方法，这是第一次解决基于事件的动作识别的跨模式概念化的识别。我们的确切确切带来了两项技术贡献。首先，我们提出了一个自适应细粒事件（AFE）表示，以自适应地过滤固定对象的重复事件，同时保留动态的对象。这巧妙地增强了精确的性能，而无需额外的计算成本。然后，我们提出了一个基于概念推理的不确定性估计模块，该模块模拟了识别过程以丰富语义代表。尤其是，概念推理基于动作语义建立时间关系，而不必要的估计可以解决基于分布表示的动作的语义不确定性。实验表明，在PAF，HADDV和我们的SEACT数据集上，我们的确切确切识别获得了94.83％（+2.23％），90.10％（+2.23％），90.10％（+37.47％）和67.24％。