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通过轻量级端到端技术实现高效的脑肿瘤检测...
摘要：在医学成像领域，深度学习取得了长足进步，尤其是在脑肿瘤诊断方面。医疗物联网 (IoMT) 使得将这些深度学习模型结合到先进的医疗设备中成为可能，以实现更准确、更高效的诊断。卷积神经网络 (CNN) 是一种流行的脑肿瘤检测深度学习技术，因为它们可以在大量医学成像数据集上进行训练，以识别新图像中的癌症。尽管深度学习具有更高的准确性和效率等优点，但它也存在一些缺点，例如计算成本高以及由于训练数据不足而导致结果出现偏差的可能性。需要进一步研究以充分了解深度学习在 IoMT 脑肿瘤检测中的潜力和局限性，并克服与实际实施相关的障碍。在这项研究中，我们提出了一种新的基于 CNN 的脑肿瘤检测深度学习模型。建议的模型是一个端到端模型，与早期的深度学习模型相比，它降低了系统的复杂性。此外，我们的模型很轻量，因为与其他以前的模型相比，它由较少的层构成，这使得该模型适合实时应用。准确率快速提高（二分类准确率为 99.48%，多分类准确率为 96.86%）的乐观结果表明，新的框架模型在比赛中表现出色。这项研究表明，所提出的深度模型在检测脑肿瘤方面优于其他 CNN。此外，该研究还提供了一个用于安全传输医学实验室结果的框架，并提出了安全建议，以确保 IoMT 的安全。
通过轻松合成磁性流体
1 ，波兰2-093华沙的卢德维卡·巴斯图拉大学1街2号，波兰2 - 02-093波兰技术研究所，波兰科学学院，Pawinskiego 5B街，5B街5B街，02-106 Warsaw，Warsaw，Warsaw，波兰3号，波兰，波兰33 wyspianskiego 27，50-370波兰弗罗克瓦劳4物理学学院，华沙大学，卢德维卡·巴斯德拉（Ludwika Pasteura）5，02-093华沙，波兰5，波兰5化学技术和工程学院，科学与技术大学，科学与技术大学，Semarinyjna 3，85-326 bydgoszccscc， magdalena.warczak@pbs.edu.pl（M.W。） 6波兰科学学院物理化学研究所，Kasprzaka 44/52，01-224波兰华沙 *通信：mosial@ippt.pan.pl（M.O. ） ）; aprego@ippt.pan.pl（A.P.） †这些作者为这项工作做出了同样的贡献。，波兰2-093华沙的卢德维卡·巴斯图拉大学1街2号，波兰2 - 02-093波兰技术研究所，波兰科学学院，Pawinskiego 5B街，5B街5B街，02-106 Warsaw，Warsaw，Warsaw，波兰3号，波兰，波兰33 wyspianskiego 27，50-370波兰弗罗克瓦劳4物理学学院，华沙大学，卢德维卡·巴斯德拉（Ludwika Pasteura）5，02-093华沙，波兰5，波兰5化学技术和工程学院，科学与技术大学，科学与技术大学，Semarinyjna 3，85-326 bydgoszccscc， magdalena.warczak@pbs.edu.pl（M.W。） 6波兰科学学院物理化学研究所，Kasprzaka 44/52，01-224波兰华沙 *通信：mosial@ippt.pan.pl（M.O. ） ）; aprego@ippt.pan.pl（A.P.） †这些作者为这项工作做出了同样的贡献。，波兰2-093华沙的卢德维卡·巴斯图拉大学1街2号，波兰2 - 02-093波兰技术研究所，波兰科学学院，Pawinskiego 5B街，5B街5B街，02-106 Warsaw，Warsaw，Warsaw，波兰3号，波兰，波兰33 wyspianskiego 27，50-370波兰弗罗克瓦劳4物理学学院，华沙大学，卢德维卡·巴斯德拉（Ludwika Pasteura）5，02-093华沙，波兰5，波兰5化学技术和工程学院，科学与技术大学，科学与技术大学，Semarinyjna 3，85-326 bydgoszccscc， magdalena.warczak@pbs.edu.pl（M.W。） 6波兰科学学院物理化学研究所，Kasprzaka 44/52，01-224波兰华沙 *通信：mosial@ippt.pan.pl（M.O. ） ）; aprego@ippt.pan.pl（A.P.） †这些作者为这项工作做出了同样的贡献。，波兰2-093华沙的卢德维卡·巴斯图拉大学1街2号，波兰2 - 02-093波兰技术研究所，波兰科学学院，Pawinskiego 5B街，5B街5B街，02-106 Warsaw，Warsaw，Warsaw，波兰3号，波兰，波兰33 wyspianskiego 27，50-370波兰弗罗克瓦劳4物理学学院，华沙大学，卢德维卡·巴斯德拉（Ludwika Pasteura）5，02-093华沙，波兰5，波兰5化学技术和工程学院，科学与技术大学，科学与技术大学，Semarinyjna 3，85-326 bydgoszccscc， magdalena.warczak@pbs.edu.pl（M.W。） 6波兰科学学院物理化学研究所，Kasprzaka 44/52，01-224波兰华沙 *通信：mosial@ippt.pan.pl（M.O. ） ）; aprego@ippt.pan.pl（A.P.） †这些作者为这项工作做出了同样的贡献。，波兰2-093华沙的卢德维卡·巴斯图拉大学1街2号，波兰2 - 02-093波兰技术研究所，波兰科学学院，Pawinskiego 5B街，5B街5B街，02-106 Warsaw，Warsaw，Warsaw，波兰3号，波兰，波兰33 wyspianskiego 27，50-370波兰弗罗克瓦劳4物理学学院，华沙大学，卢德维卡·巴斯德拉（Ludwika Pasteura）5，02-093华沙，波兰5，波兰5化学技术和工程学院，科学与技术大学，科学与技术大学，Semarinyjna 3，85-326 bydgoszccscc， magdalena.warczak@pbs.edu.pl（M.W。） 6波兰科学学院物理化学研究所，Kasprzaka 44/52，01-224波兰华沙 *通信：mosial@ippt.pan.pl（M.O. ） ）; aprego@ippt.pan.pl（A.P.） †这些作者为这项工作做出了同样的贡献。，波兰2-093华沙的卢德维卡·巴斯图拉大学1街2号，波兰2 - 02-093波兰技术研究所，波兰科学学院，Pawinskiego 5B街，5B街5B街，02-106 Warsaw，Warsaw，Warsaw，波兰3号，波兰，波兰33 wyspianskiego 27，50-370波兰弗罗克瓦劳4物理学学院，华沙大学，卢德维卡·巴斯德拉（Ludwika Pasteura）5，02-093华沙，波兰5，波兰5化学技术和工程学院，科学与技术大学，科学与技术大学，Semarinyjna 3，85-326 bydgoszccscc， magdalena.warczak@pbs.edu.pl（M.W。）6波兰科学学院物理化学研究所，Kasprzaka 44/52，01-224波兰华沙 *通信：mosial@ippt.pan.pl（M.O. ） ）; aprego@ippt.pan.pl（A.P.） †这些作者为这项工作做出了同样的贡献。6波兰科学学院物理化学研究所，Kasprzaka 44/52，01-224波兰华沙 *通信：mosial@ippt.pan.pl（M.O.）; aprego@ippt.pan.pl（A.P.）†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
通过轻松的电沉积方法及其对局部原子秩序的属性依赖性
摘要：金属眼镜是将超高强度与塑料样处理能力结合使用的独特材料类别。但是，当前使用的熔融淬火途径以获得无定形合金的成本基础，在制造和昂贵的组成元素方面通常需要用于达到玻璃状态，从而阻碍了广泛的采用。相比之下，多材料的电沉积物是一种低成本和多功能的替代方案，以获得无定形合金。在这里，我们通过轻松且可扩展的脉冲电沉积方法演示了模型二元无定形系统的多尺度制造。通过实验和分子动力学模拟的组合研究了电沉积Ni -P金属玻璃的结构和机械特性。属性依赖于合金化学的轻微变化是由短距离簇和几何不利的基序的比例来解释的。双原子连接具有两种原子连接的双色平方抗物簇导致Ni 90 P 10金属玻璃的更均匀变形，而Ni 85 P 15金属玻璃中三原子连接的分数相对较高的分数较高。我们方法的实用性很可能刺激了简单化学中的无定形合金的使用，用于多尺度，用于针对特定应用的系统属性优化。关键字：多尺度，制造，无定形合金，原子订购，分子动力学模拟■简介
通过轻质横向抑制网络准确的MR图像超分辨率
近年来，卷积神经网络（CNN）表明了它们在MR图像超级分辨率（SR）任务上的优势。但是，许多当前的SR模型对计算和内存都有很大的要求，这些模型通常对磁共振成像（MRI）不友好，在这些磁共振成像（MRI）通常会受到限制。另一方面，大多数MRI实验中的一个基本考虑是如何减少扫描时间以改善患者舒适性并减少运动伪像。在这项工作中，我们通过提出一个有效且轻巧的模型来缓解问题，该模型支持快速培训和准确的SR推理。提出的网络的灵感来自横向抑制机制，该机制假设相邻神经元之间存在抑制作用。我们网络的骨干由几个横向抑制块组成，其中抑制作用由一堆级联的局部抑制单元明确实现。当模型量表很小时，明确抑制特征激活将进一步探索模型代表能力。为了更有效的特征提取，还使用了几种平行的扩张卷积直接从输入图像中提取浅特征。对典型MR图像进行的广泛实验表明，我们的横向抑制网络（LIN）比具有类似模型量表的其他轻量级模型的SR性能更好。
一种有效的镉植物修复和高生物乙醇的机制，该机制是通过轻度化学预处理和理想的菜菜茎的合并的机制
镉（CD）是最危险的微量金属之一，Rapeseed是世界上主要的石油作物，其木质纤维素残基可用于痕量金属植物植物修复和纤维素乙醇共生产。在这项研究中，我们检查了两个不同的菜籽品种可以在72.48和43.70 ug/g干茎上积聚CD，这是所有主要农业粮食作物中最高的CD积累。CD的积累显着增加了果胶沉积，这是痕量金属与木质纤维素结合的主要因素。同时，CD蓄积的菜籽茎含有大量降低的壁聚合物（半纤维素，木质素）和纤维素的聚合度，从而改善了木质纤维素酶水解。值得注意的是，通过显着提高纤维素可及性和木质纤维素孔隙率，进行了三种最佳化学预处理，以增强生物质酶糖含量和生物乙醇的产生，以及用于