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息肉区域的细分异源变分编码器用于分割，缺少模态
摘要。多模式图像的使用通常可以改善分段。但是，由于临床限制，完整的多模式数据集通常不可用。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的mul-timodal分割框架，该框架可通过使用利益区域（ROI）细心的模态完成，可以使缺少模态固定。我们使用ROI专注的跳过连接专注于与分割相关的收件，以及结合肿瘤ROI的关注点和分割概率图的关节歧视者，以学习与分割与分割相关的共享潜在表示。我们的方法在脑部分割挑战数据集中得到了285例，该数据集的全部肿瘤，肿瘤核心和增强肿瘤的三个区域。它也是在缺血性卒中病变分割挑战数据集上的带有28例梗塞病变的阀门。我们的方法在强大的多模式分割中优于最先进的方法，分别为三种类型的脑肿瘤区域的平均骰子分别为84.15％，75.59％和54.90％，中风病变的平均骰子为48.29％。我们的方法可以改善需要多模式图像的临床工作流程。
通过共享缺少模态的多模态学习...
缺失模态问题对于多模态模型来说至关重要，但并非易事。当前旨在处理多模态任务中缺失模态问题的方法要么仅在评估期间处理缺失模态，要么训练单独的模型来处理特定的缺失模态设置。此外，这些模型是为特定任务设计的，例如，分类模型不易适应分割任务，反之亦然。在本文中，我们提出了共享特定特征建模 (ShaSpec) 方法，该方法比解决上述问题的竞争方法简单得多，也更有效。ShaSpec 旨在通过学习共享和特定特征来更好地表示输入数据，从而在训练和评估期间利用所有可用的输入模态。这是通过一种依赖于基于分布对齐和域分类的辅助任务以及残差特征融合程序的策略实现的。此外，ShaSpec 的设计简单性使其易于适应多种任务，例如分类和分割。在医学图像分割和计算机视觉分类方面进行了实验，结果表明 ShaSpec 的表现远胜于竞争方法。例如，在 BraTS2018 上，ShaSpec 将增强肿瘤的 SOTA 提高了 3% 以上，将肿瘤核心的 SOTA 提高了 5%，将整个肿瘤的 SOTA 提高了 3%。1
（缺少）DNA双链断休息途径在V（d）J重组期间选择
DNA双链断裂（DSB）是可以通过多种DNA修复途径修复的剧毒病变。多个因素可能会影响修复对给定途径的选择和限制，以保证维持基因组完整性。在V（D）J重组期间，RAG诱导的DSB（几乎）是通过非同理端连接（NHEJ）途径仅修复的，以实现抗原受体基因多样性的益处。在这里，我们回顾了将RAG生成的DSB修复到NHEJ的各种参数，包括RAG核酸酶产生的DNA DSB末端的特殊性，裂解后突触复合物的建立和维护，以及DNA末端的DNA末端的末端抗切除和（Microtro）的人体学修复。在这种生理背景下，我们强调某些DSB的DNA修复途径选择有限。
缺少免疫细胞可能解释了为何 COVID-19 疫苗保护作用会迅速减弱
乔恩·科恩是《科学》杂志的高级记者，获得了加利福尼亚大学圣地亚哥分校的科学写作学士学位。他擅长报道生物医学，重点关注传染病、流行病、免疫学、疫苗和全球健康。他在其他媒体上发表过大量文章，包括《纽约客》、《大西洋月刊》、《纽约时报杂志》和《冲浪者杂志》，同时还撰写了四本关于科学主题的非虚构书籍。科恩的文章曾两次入选《美国最佳科学与自然写作选集》（2008 年和 2011 年）。他的书籍和故事获得了美国国家科学院、美国国家科学作家协会、科学写作促进委员会、美国微生物学会、美国热带医学与卫生学会等机构的奖项。他凭借《艾滋病的终结？》获得了国家艾美奖。他联合创作的 PBS 新闻一小时系列节目，以及他因在 HBO 新冠疫苗纪录片《如何在疫情中生存》中扮演的角色而获得的第二项艾美奖。
cmdids10102024 -abingdon ncn5缺少链接。pdf
3。Abingdon国家周期网络5缺少链接计划位于Abingdon市中心，Sustrans国家周期网络5号公路上的中心，部分位于空气质量管理区域。该路线当前要求骑自行车的人卸下并推动约90米的距离，这可能会对流动性降低的人（例如老年人或残疾人）产生不利影响，可能会使用改编的周期。此外，该路线沿线的当前交叉规定非常贫穷或不存在。4。该项目旨在解决该领域的步行和旋转问题，以使最脆弱的用户更加优先。该方案包括2个平行和2个斑马横梁，3个凸起的表格以及一部分循环逆流。5。该计划包含在经批准的Abingdon本地骑自行车和步行基础设施计划中，这将有助于将牛津，Abingdon和Didcot本地骑自行车和步行基础设施计划绑在一起，并为所有人创建安全的步行/车轮/骑行路线。Abingdon当地的自行车和步行基础设施计划于2023年2月23日得到内阁批准，是一项为期10年的计划（2023年至2033年），以改善和增加镇上的骑自行车和行走。6。预计完成后，Abingdon国家周期网络5缺少链接方案将消除连接牛津，Abingdon，Didcot及以后的高质量周期网络的重大障碍。新兴的牛津郡战略主动旅行网络包括通过该计划的链接，现有的科学谷周期网络（将科学谷vale Active Travel重命名）也是如此。
在有两个移位的muons的事件中搜索非弹性暗物质，在proton-proton碰撞中缺少横向动量，s = 13 tev
暗物质（DM）的存在得到了观察结果的强烈支持[1-5]，但其性质在很大程度上仍然未知。专用实验（例如，参考文献。[6-9]）已直接搜索DM，但尚未检测到信号。粒子围栏是这项工作的补充工具。在CERN LHC进行了几次搜索DM模型，例如那些预测弱相互作用的质颗粒的模型[10-15]。基于撞机的长寿命颗粒（LLP）的搜索比以前探索的DM模型范围更大[16-26]。这些颗粒可以在检测器内部腐烂之前传播宏观距离，从而留下独特的特征。几种理论机制预测了DM状态的生产和衰减的抑制相空间，这将导致LHC的长期DM现象学[18]。此外，靶向LLP具有降低甚至消除大量标准模型（SM）背景的可观优势，从而提高了对低能最终状态粒子模型的灵敏度，理论上动机良好，但通常具有挑战性的签名[27-30]。
AR6场景数据库中缺少土地碳固换数据的插图rubenprütz1，2，3，萨宾大惊
四个经过测试的回归模型中的每个。性能结果是指与回归验证数据集中的实际变量相比，预测变量之间的比较。面板（b）显示了实际（“碳固存|土地利用”）与预测的土地CDR和AR6净负afolu Co 2排放（基于“排放| CO2 | Afolu'的负值| co2 | afolu'），作为在AR6中cdr cddry consemational Scenario的较低限制的代理。该图中的预测数据基于k-neartimt邻居回归。实线在各场景中显示中位数，而阴影区域则显示5-215
体育锻炼和大脑健康之间缺少什么联系？
痴呆症是最常见的神经退行性疾病，也是全球第七大死亡原因。因此，神经科学界正致力于深入了解神经退行性疾病的生理病理学，包括如何通过非药物疗法（例如体育锻炼）减轻认知衰退的影响。研究表明，运动可以改善与认知相关的大脑健康。然而，我们仍然需要更多地了解控制这些关系的机制，而大脑中一个新发现的清洁系统——脑淋巴系统，可能是这一机制中缺失的一环。本文旨在回顾近期关于体育锻炼对脑淋巴系统的潜在影响及其与神经退行性疾病发病关系的研究结果。此外，考虑到运动和睡眠质量之间的密切相互作用，我们旨在探索睡眠模式如何与运动对淋巴功能的影响相交叉，进一步阐明生活方式因素和大脑健康之间的复杂关系。
基于碎片的药物设计中缺少链接
检查非活性与活性二价EGFR抑制剂的分子因子：基于碎片的药物设计中的缺失链接。Florian Wittlinger [A]†，祝福C. Ogboo [B]†，Calvin D. Pham [B]，Ilse K. Schaeffner [C，D]，Surbhi P. Chitnis [B]，Tahereh Damghani [B] Tatiana Shaurova [E]，Earl W. May [F]，Erik M. Schaefer [F]，Michael J. Eck [C，D]，Pamela A. Hershberger [E]，Stefan A. Laufer [A，H，I] *，David E. Heppner [B，David E. Heppner [B，E] Tübingen，Auf der Morgenstelle 8，72076Tübingen，德国。[b]化学系，美国纽约州立大学布法罗大学，纽约州布法罗，14260，美国。[C]癌症生物学系，达纳 - 法伯癌症研究所，马萨诸塞州波士顿，美国02215。[D]生物学化学与分子药理学系，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿，美国02115。[E]罗斯威尔公园综合癌症中心，纽约州布法罗，美国14203，美国[F] Assayquant Technologies，Inc。MARLBORO，MALBORO，美国01752，美国[G]卓越群（g）德国图宾根。[H]Tübingen学术药物发现与发展中心（Tücad2），72076德国Tübingen†这两位作者对这项工作也同样贡献。电话：（+49 7071）29-72459电子邮件：stefan.laufer@uni-tuebingen.de*相应的作者戴维·E·赫普纳（David E. Tübingen，Auf der Morgenstelle 8，72076Tübingen，德国。
批准标准变更 (ADC) 1343，缺少物资
这些新程序必须对其系统进行编程，以允许自动或手动完成缺失 MRA 订单结算，以代替来自订购组件的 MRA。MRA 结算程序将触发与 MRA 相同的内部操作，具体取决于每个单独的系统或本地政策。对于 FLIS 内 CIIC 等于 U 或空白的 NSN 订单，必须系统地排除在这些程序之外。目的是让组件系统地排除本文档中所述的所有管制物项。系统排除必须足够灵活，以支持未来某个 CIIC 符合条件时的任何变化。对此变化范围的任何更改都将由 ODASD（物流）和国防部组件酌情联合决定。所有组件都有责任制定本地政策，以确保正确管理和提交超出此变化范围的 NSN 的 MRA。