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对电磁纳米结构进行建模并用纳米电元素实验以形成周期性结构
Miloslav Steinbauer 1 , Roman Pernica 1 , Jiri Zukal 1 , Radim Kadlec 1 , Tibor Bachorec 1 , Pavel Fiala 2 1 Brno University of Technology, Department of Theoretical and Experimental Electrical Engineering, Brno, Czech Republic 2 Brno University of Technology, SIX Research Center, Brno, Czech Republic Abstract.我们讨论电磁，基于碳的周期性结构的数值建模，包括石墨烯，石墨烷，石墨和绘画。这些材料适用于亚微米传感器，电线和其他应用，例如生物医学，光子学，纳米和光电子的应用；除了这些域和分支外，适用性还扩展到例如现代智能元素的微观解决方案。所提出的经典和杂交数值模型基于分析具有高可重复性的周期性结构，它们利用了具有其基本维度的碳结构的概念。模型可以模拟谐波和瞬态过程；能够评估电荷作为虚假信号来源的实际随机运动；并考虑沿结构的谐波信号传播的参数。从分析获得的结果可用于基于碳周期结构的传感设备的设计，并用于血浆发生器的实验中。的目的是提供更广泛的概述专门的纳米结构建模，或者更具体地说，概述可用于评估沿结构表面传播的模型。
针对酪蛋白激酶 1 进行癌症治疗
酪蛋白激酶 1 (CK1) 是丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶家族，在细胞增殖、存活和代谢等各种细胞过程中发挥着至关重要的作用。CK1 表达失调与多种癌症的发展和进展有关，因此成为抗癌治疗的一个有吸引力的靶点。在这篇综述中，我们概述了目前用于靶向 CK1 进行癌症治疗的策略，并讨论了该领域的未来前景。我们重点介绍了不同的方法，包括小分子抑制剂、RNA 干扰、基因组编辑和免疫疗法，这些方法在靶向调节癌细胞中的 CK1 活性方面具有巨大潜力。此外，我们讨论了与靶向 CK1 相关的挑战，并提出了克服这些障碍的潜在策略。总体而言，靶向 CK1 作为癌症治疗的治疗策略具有巨大的前景，值得进一步研究这一领域。
Alwasiti , HHA 和 Yusoff , MZ 2022, '使用深度卷积神经网络和 Mixup 进行脑机接口的运动意象分类
摘要 — 目标：构建一个可以在单个受试者的小型 EEG 训练集上进行训练的 DL 模型提出了一个有趣的挑战，这项工作正试图解决这一挑战。具体来说，本研究试图避免长时间的 EEG 数据收集过程，并且不组合多个受试者的训练数据集，因为这会对分类性能产生不利影响，因为受试者之间的个体间差异很大。方法：使用大约 120 次 EEG 试验对定制的具有混合增强功能的卷积神经网络进行训练，每个模型仅针对一个受试者。结果：经过修改的具有混合增强功能的 ResNet18 和 DenseNet121 模型分别实现了 0.920（95% 置信区间：0.908,0.933）和 0.933（95% 置信区间：0.922,0.945）的分类准确率。结论：我们表明，尽管本研究使用的训练数据集有限，但与同一数据集上先前研究中的其他 DL 分类器相比，设计的分类器具有更高的分类性能。
回顾利用自然语言处理和人工智能进行实时分析中的高级数据可视化
本综述探讨了自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 的集成，以增强实时分析的数据可视化。在数据呈指数增长的时代，传统的静态可视化越来越不能满足实时决策的需求。NLP 和 AI 提供了复杂的工具来动态解释和可视化数据，将大量原始信息转化为各个领域的可操作见解。本文综合了 NLP 和 AI 在数据可视化方面的当前研究、方法和应用，重点介绍了关键进展，例如增强的数据可解释性、实时数据处理能力以及通过自然语言查询和交互元素改善的用户交互。它还解决了实施这些技术所面临的挑战和局限性，包括计算复杂性、数据质量问题和道德考虑。本综述确定了重要的趋势和未来方向，例如增强现实和虚拟现实 (AR/VR) 的集成以及生成式 AI 模型的使用，这些趋势和方向有望进一步推动该领域的发展。通过全面概述数据可视化中 NLP 和 AI 的现状，本文旨在为未来的研究和开发工作提供参考和指导，以利用这些技术实现更有效、更高效的数据驱动决策。
使用基于能量的模型进行隐式生成和建模
基于能量的模型 (EBM) 因其在似然建模中的通用性和简单性而具有吸引力，但传统上很难训练。我们介绍了在连续神经网络上扩展基于 MCMC 的 EBM 训练的技术，并展示了它在 ImageNet32x32、ImageNet128x128、CIFAR-10 和机器人手轨迹的高维数据域上的成功，获得了比其他似然模型更好的样本，接近当代 GAN 方法的性能，同时覆盖了数据的所有模式。我们重点介绍了隐式生成的一些独特功能，例如组合性和损坏图像重建和修复。最后，我们表明 EBM 是适用于各种任务的有用模型，实现了最先进的分布外分类、对抗鲁棒分类、最先进的持续在线类学习和连贯的长期预测轨迹推出。
使用UNET变压器神经网络在染色的微观切片上进行定量木材解剖结构
森林在地面碳循环中至关重要，并且对它们对持续气候变化的反应的了解对于确定未来的碳浮动和气候轨迹至关重要。在具有对比季节的区域，树木形成可以分配给日历年的离散年环，从而可以提取有关树木对环境的反应的宝贵信息。木材的解剖结构提供了有关树木对气候的反应和适应的高度分辨信息。定量木材解剖结构有助于通过使用木材微剖面的高分辨率图像在细胞水平上测量木材来检索这些信息。然而，尽管在识别细胞结构方面已经取得了很大的进步，但获得有意义的细胞信息仍然受图像上正确的年度树环界定的阻碍。这是一项耗时的任务，需要经验丰富的操作员手动界定环边界。基于像素值的自动分割的经典方法正在用能够区分结构的新方法代替，即使分界需要高水平的专业知识。尽管已使用神经网络进行木环的分割，但木制的木材图像，但阔叶物种染色的微观切片中细胞模式的复杂性需要自适应模型才能准确地完成此任务。我们在山毛榉核心染色的横截面微隔板图像上使用神经网络提出了自动树环边界划定。基于卷积神经网络的应用我们训练了一个UNETR，一个UNET的联合神经网络和视觉变压器的注意机制，以自动分段年度环边界。考虑到具有手动分割的差异以及数量木材解剖学分析目标的差异以及差异的后果。在大多数情况下（91.8％），自动分割匹配或改进了手动细分，即使将手动细分视为更好的情况，两种类别之间的船只分配率也相似。
对植入心脏电子设备人群进行远程监测的心力衰竭算法
2.5 CorVue 算法与 Merlin.net 患者护理网络 (PCN) 平台配合使用，旨在远程监控兼容 CIED 患者的心力衰竭早期迹象。CorVue 算法从 CIED 收集胸内阻抗数据，并通过移动应用程序 (myMerlinPulse) 将其传输到 Merlin.net PCN 平台。它使用蓝牙和互联网或移动网络连接来生成警报。或者，公司可以提供通过 Wi-Fi、手机或固定电话连接的远程监控单元 (Merlin@Home)，而不是使用基于应用程序的智能手机发射器。医疗保健专业人员可以在 Merlin.net PCN 平台上查看设备传输的数据。Merlin.net 和移动发射器的访问权限是 CIED 的一部分，CorVue 算法随 CIED 设备免费提供。
利用神经速度场进行微分同胚图像配准
微分同胚图像配准能够提供平滑的变换和拓扑保存，在许多医学图像分析任务中是必需的。传统方法对可接受的变换空间施加某些建模约束，并使用优化来寻找两幅图像之间的最佳变换。指定正确的可接受的变换空间具有挑战性：如果空间过于严格，配准质量可能会很差，而如果空间过于笼统，则优化可能难以解决。最近基于学习的方法利用深度神经网络直接学习变换，实现了快速推理，但由于难以捕捉微小的局部变形和泛化能力，在准确性方面面临挑战。在这里，我们提出了一种新的基于优化的方法，称为 DNVF（带神经速度场的微分同胚图像配准），该方法利用深度神经网络来建模可接受的变换空间。具有正弦激活函数的多层感知器 (MLP) 用于表示连续速度场，并为空间中的每个点分配一个速度矢量，从而提供对复杂变形进行建模的灵活性以及优化的便利性。此外，我们提出了一种级联图像配准框架 (Cas-DNVF)，结合了优化和基于学习的方法的优点，其中训练完全卷积神经网络 (FCN) 来预测初始变形，然后使用 DNVF 进行进一步细化。在两个大型 3D MR 脑部扫描数据集上进行的实验表明，我们提出的方法明显优于最先进的配准方法。
JRDB-Panotrack：一个开放世界的全景进行分割和跟踪拥挤的人类环境中的机器人数据集
自主机器人系统近年来引起了越来越多的关注，在这种环境中，环境是机器人导航，人类机器人互动和决策的关键步骤。现实世界机器人系统通常会从多个传感器中收集视觉数据，并经过重新识别以识别许多对象及其在复杂的人拥挤的设置中。传统的基准标记，依赖单个传感器和有限的对象类和场景，无法提供机器人对策划导航，互动和决策的需求的综合环境理解。作为JRDB数据集的扩展，我们揭开了一种新颖的开放世界式分割和跟踪基准，介绍了一种新型的开放世界式分割和跟踪基准。JRDB-Panotrack包括（1）各种数据室内和室外拥挤的场景，以及