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使用U-NET ...
医学图像分析和处理是临床应用和科学研究的关键组成部分。深度学习通过从数据中识别形态或纹理模式来彻底改变了医学图像分析。为了增强脑肿瘤图像分析，在本文中提出了一个改进的基于U-NET的模型，称为Arunet。通过整合卷积网络和自我注意力的机制，本论文着重于优化在U-NET网络结构中提取媒体信息的能力，并有助于剩余净值以减少在训练过程中拟合难度的问题。这增加了模型的深度，并增强了U-NET自身提取抽象特征的能力。此外，自我注意机制有助于解码器专注于关键信息，从而提高模型的性能。该模型在BRATS2021数据集上实现了最先进的性能，最高为95.54％。关键词：医学图像分析，脑肿瘤分割，人工智能，深度学习，U-NET，自我注意力。
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今天的旅游业被组织成单独的技术系统（Stoffelen，2019年）。不同的服务提供商独立运作，每个服务提供商都讲自己的技术语言。一家旅行分销公司必须将多种客户端维护到不同的API，具有多种消息格式，不同的数据字段，相互冲突的工作流以及每个提供商的数据重复映射。结果是维护数百个供应商，信息，服务和付款API。当前，没有共同的标准来提高跨行业或垂直行业内部或内部综合通信的效率，以降低实施和维护成本。为了在旅游行业中建立无缝的协作，所有市场参与者将使用互操作系统受益，并使用单个网络结构中的每个旅行垂直行业的相互商定和有效的数据标准。（Škorić，2022; Balasubramanian等，2022）
使用高效网络体系结构的皮肤癌分类
皮肤癌是全球最常见的致命疾病之一。因此，皮肤癌的分类变得越来越重要，因为在皮肤癌的早期治疗更加有效。本研究的重点是使用效率网络结构的三种常见皮肤癌类型的皮肤癌分类，即基底细胞癌（BCC），鳞状细胞癌（SCC）和黑色素瘤。数据集进行了预处理，并且在以后的阶段合并之前，数据集中的每个图像都调整为256×256像素。然后，我们训练从EfficityNet-B0到EditiveNet-B7开始的所有类型的效率网络，并比较其性能。基于测试结果，所有受过训练的有效网络模型都能够在皮肤癌分类中产生良好的准确性，精度，回忆和F1得分。尤其是，我们设计的有效网络B4模型可实现79.69％的精度，81.67％的精度，76.56％的召回率，而79.03％的F1得分是最高的。这些结果证实，可以利用有效网络结构对皮肤癌进行分类。
使用异质特征跨注意的神经网络
视网膜血管在检测视网膜疾病（包括高血压性视网膜病）中的生物标志物中起着关键作用。这些视网膜容器的手动识别既是资源密集的又耗时。自动化方法中血管分割的履带直接取决于眼底图像的质量。在亚最佳图像质量的实例中，应用基于深度学习的方法作为精确分割的一种更有效的方法。我们提出了一个异质的神经网络，结合了卷积神经网络和远距离空间特征挖掘变压器网络结构的局部语义信息提取的好处。这种跨注意网络结构增强了该模型在视网膜图像中处理血管结构的能力。在四个公开数据集上进行的实验证明了我们的模型在血管分割方面的出色性能以及高血压视网膜病变量化的巨大潜力。
为主权人工智能建设电信人工智能工厂
在生成式人工智能时代，数据中心是新的计算单元，而不是单个服务器。机架中多个节点上互连的 GPU、CPU、内存、存储和其他资源协调着大规模人工智能工作流程。这种基础设施需要高速、低延迟的网络结构、精心设计的冷却技术和电力输送，以维持每个数据中心环境的最佳性能和效率。Supermicro 的 SuperCluster 解决方案提供了构建、定制和部署快速发展的生成式人工智能和大型语言模型 (LLM) 的基础构建模块。交钥匙数据中心解决方案加快了任务关键型企业用例的交付时间，并消除了构建大型计算集群的复杂性。这种计算基础设施以前只能通过密集的设计调整和耗时的超级计算资源优化来实现。
Swin Unet3D：结合Vision Transformer和卷积的三维医学图像分割网络
脑肿瘤语义分割在临床治疗中起着至关重要的作用，特别是对于临床中经常使用的三维（3D）磁共振成像（MRI）。自动分割脑肿瘤的三维结构可以帮助医生快速了解肿瘤的形状、大小等属性，从而提高术前规划的效率和手术的成功率。在过去的几十年里，三维卷积神经网络（CNN）一直主导着三维医学图像的自动分割方法，这些网络结构取得了良好的效果。然而为了减少神经网络参数的数量，从业者确保三维卷积操作中卷积核的大小一般不超过7×7×7，这也导致CNN无法学习长距离依赖信息。 Vision Transformer (ViT) 非常擅长学习图像中的长距离依赖信息，但它存在参数过多和缺乏归纳偏差来恢复短距离依赖信息的问题。这
143例白质病变患者的视网膜评估 对ADHD中的烦躁及其关系的定量分析... VOJTA治疗对唐氏综合症患者步态能力的直接影响：一项试点研究 评估计算机视觉综合征和埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴员工之间的相关因素 社论：脑肿瘤和神经退行性疾病的分子病理学，生物标志物和治疗剂 帕金森氏病的自主功能障碍研究的进步 英国的大麻使用：医学和休闲大麻用户的个体差异的定量比较 跨学科方法通过可持续设计加速了混合可再生能源系统的采用 海洋放线菌：抗菌发现的隐藏宝藏 病例报告：使用全面的心胸MRI方法与免疫检查点抑制剂相关的肌毒性监测：临床病例的见解 引用Xia M，Zhao Y，Yu T，Lin X，Liao G，Jiang Y，Mao J，Peng J和Cai S（2025）基线HBSAG定量和CD4 T细胞计数 社论：皮肤血管炎和血管病 开发用于预测早期不屈服的机器学习模型突出了北极研究中RAID得分实现的强大预测重要性 基于AAV的实验动物中人类疾病建模的向量 瘤胃微生物的影响
与没有这种病变的那些相比，缺血性中风后的预后（3），并且它们经历了更大程度的认知障碍（4）。WML可能是由脑小血管疾病引起的，脑白质血液流量减少（5）。目前，WML的原因通常归因于慢性小血管疾病。一些研究发现，脑灌注减少可能会导致双侧缺血和缺氧，从而导致微循环疾病并恶化神经变性（6）。次要皮质损伤会发生，因为白质纤维之间的连接受损（7）。然而，除了包括年龄和高血压在内的危险因素外，视网膜微血管异常的严重程度与lacunar梗死的发生和发展有关（8）和WMLS（9）（如多项研究中）。减少了视网膜微动菌和微化的数量，以及视网膜内层内层厚度的减小，与认知能力受损，灰色和白色质量较低以及损害的白质网络结构显着相关（10）。
手机辐射对精子DNA完整性的有害影响
射频电磁辐射（RF-EMR）来自各种来源，可能会因频带的产生而影响健康。在频带内发出的宽脉冲可以被细胞吸收，从而影响其功能。许多实验室研究表明，通过产生RF-EMR，手机（通常是最广泛使用的设备）可能会对精子和OO细胞等性细胞产生有害影响。此外，一些研究表明，手机产生的RF-EMR会影响精子群体，包括运动，形态，生存力和（最严重的）DNA结构。因此，RF-EMR可以破坏精子功能和受精。然而，其他研究报告说，精子暴露于RF-EMR不会影响精子的功能参数或GE网络结构。这些相互矛盾的结果可能源于持续时间和暴露距离的研究之间的差异以及所用的动物物种。本报告进行了审查现有的研究，讨论了RF-EMR对哺乳动物精子的DNA整数的影响。
与可再生能源集成的电力系统的全生命周期管理：概念，发展和观点
泡沫在两个不混溶的阶段之间具有细胞网络结构。泡沫的结构动力学吸引了科学和工业应用中的研究人员。尤其是，由于物理和机械性能的组合，固体金属泡沫令人兴奋，例如与低特异性重量或高抗压强度结合使用，结合了合适的能量吸收特性，因此具有高度和机械性能。他们的网络结构使它们适合于汽车和航空航天行业的轻质结构或崩溃的能量吸收[1]。复合金属泡沫适用于锂离子电池[2]。流体泡沫或细胞流体由均匀分散的气泡和连续的液体组成。流体泡沫内部的气泡通常不稳定，并且随着时间的流逝而发展以最大程度地减少其表面能量[3]。在物理学中，泡沫是一种最小化表面能量的材料的模型系统：肥皂泡沫，乳液，磁石材和晶界[3]，因为它们最终发展为统计平衡的固定状态[4]。在数学中，泡沫是一个模型系统，用于研究与最小周长相关的等速度问题，并且在一个区域中具有固定数量的气泡[3]。二维随机细胞网络（2D泡沫）无处不在，例如肥皂泡沫，破碎模式和生物表皮[4]。初始瞬态后，纤维破裂引发了气泡的动态重排，那里的气泡迅速融合并慢慢发展到新的准平衡状态。清洁泡沫最初不稳定的泡沫随着时间的流逝而发展，通过减少其总表面积，随着气泡的平均大小随时间的变化而通过气泡之间的破裂（聚结）破裂或通过气体的不同交换而增长（凝聚）[5]。在玻璃，凝胶和泡沫等均衡系统中缓慢的动态和老化影响是一个丰富而有趣的话题，但仍然知之甚少[6]。诸如泡沫之类的细胞模式在自然界中广泛出现，例如生物组织中的细胞，多晶中的晶粒，胶体材料中的谷物聚集体以及一品脱啤酒的气泡[7，8]。物理学家在理论上和实验上广泛研究了泡沫的集体静态和动力学[7-15]。泡沫不仅在工程上，而且在软物质物理学上都引起了很多关注[7]。
区域尺度三维地下水三维可视化深度学习模型...
摘要。本研究介绍了一种基于卷积神经网络的高效深度学习模型，该模型具有联合自编码器和对抗结构，用于从二维表面观测进行三维地下测绘。该方法用于描绘澳大利亚沙漠景观中的古谷。该神经网络在 6400 平方公里的区域内进行训练，使用陆地表面地形作为二维输入，使用机载电磁 (AEM) 得出的古谷存在概率图作为三维输出。训练后的神经网络的平方误差 < 0 。在 99% 的训练域中为 10，并产生平方误差 < 0 。在 93% 的验证域中，10 的准确率达到 90%，表明它在重建训练区域以外的 3D 古河谷模式方面是可靠的。由于其通用结构，本研究设计的神经网络结构和训练算法具有广泛的应用潜力，可以从 2D 地表观测构建 3D 地质特征（例如矿体、含水层）。