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锂离子电池制造商开始进行数字转换
Altiux Innovations是一个软件和产品工程服务组织，致力于帮助您加速物联网解决方案和产品的开发。我们在整个IoT开发周期中提供专门的工程服务，从咨询，设备工程，云和移动应用程序开发，数据分析以及支持和维护。Altiux已开发了一个IoT Toolkit -BoxPwr™。BoxPwr是一套为传感器节点和执行器，通信网关，边缘计算和云连接性的软件框架的生产套件，有助于加速物联网产品和解决方案开发。
利用卷积神经网络进行快速对称微分同胚图像配准
微分同胚可变形图像配准在许多医学图像研究中至关重要，因为它提供了独特的属性，包括拓扑保存和变换的可逆性。最近基于深度学习的可变形图像配准方法利用卷积神经网络（CNN）从合成基本事实或相似性度量中学习空间变换，从而实现快速图像配准。然而，这些方法往往忽略了变换的拓扑保存和变换的平滑性，而平滑性仅由全局平滑能量函数来强制执行。此外，基于深度学习的方法通常直接估计位移场，这不能保证逆变换的存在。在本文中，我们提出了一种新颖的、有效的无监督对称图像配准方法，该方法最大化微分同胚图空间内图像之间的相似性，并同时估计正向和逆变换。我们使用大规模脑图像数据集在 3D 图像配准上评估了我们的方法。我们的方法实现了最先进的配准精度和运行时间，同时保持了理想的微分同胚特性。
使用交叉注意信号对大型语言模型进行微调模型的一种自我监督的强化学习方法
我们为不依赖于人类反馈的大型语言模型（LLMS）提出了一种新颖的增强学习（RL）框架。相反，我们的方法使用模型本身中的交叉注意信号来获得自我监督的奖励，从而指导对模型策略的迭代微调。通过分析模型在生成过程中如何“参加”输入提示，我们构建了及时的覆盖，重点和连贯性的度量。然后，我们使用这些措施来对候选响应进行排名或评分，提供了奖励信号，鼓励模型产生良好的一致，主题文本。在与标准策略梯度方法的经验比较和合成偏好模型的RL微调中，我们的方法在非RL基线的迅速相关性和一致性方面显示出显着的提高。虽然它尚未与完全监督的RLHF系统的性能相匹配，但它突出了使用最小的人类标记来扩展对齐的重要方向。我们提供了详细的分析，讨论潜在的局限性，并概述了将基于跨注意的信号与较少人类反馈相结合的未来工作。
通过解决迷宫的增强学习对小鼠的基底神经节进行建模
本文的目的是通过深度增强学习对小鼠大脑的基底神经节功能进行建模。众所周知，基底神经节可以提供带有皮质直接影响运动功能的反馈回路。基底神经节中的大多数神经元都是抑制性或多巴胺能。这类似于加强学习的奖励体系。由于几乎不可能对基底神经节的整个应用进行建模，因此本文将重点介绍在迷宫的应用程序中对基底神经节进行建模，其中鼠标在迷宫中，并且需要找到“一块奶酪”（奖励）。这种现实世界的测试通常是在小鼠上进行的，并很好地展示了如何通过增强学习，通过奖励模仿学习[1]。在这种情况下，将在模拟动作方面抽象出其他相关领域（如感觉皮层和运动皮层）的功能和建模。总体而言，通过增强学习对基础神经节的关键功能将是其在行动选择和学习中的用途。
利用金属辅助化学蚀刻进行 X 射线光学器件微加工：综述
摘要：高纵横比硅微纳米结构在微电子、微机电系统、传感器、热电材料、电池阳极、太阳能电池、光子装置和 X 射线光学等多种应用领域中具有技术相关性。微加工通常通过反应离子干法蚀刻和基于 KOH 的湿法蚀刻来实现，金属辅助化学蚀刻（MacEtch）作为一种新型蚀刻技术正在兴起，它允许在纳米级特征尺寸中实现巨大的纵横比。到目前为止，文献中缺少对 MacEtch 的专门综述，既考虑了基本原理，也考虑了 X 射线光学应用。本综述旨在提供全面的总结，包括：（i）基本机制；（ii）在垂直于 <100> Si 基底的方向上进行均匀蚀刻的基础和作用；（iii）用 MacEtch 制造的几个 X 射线光学元件示例，例如线光栅、圆形光栅阵列、菲涅尔区板和其他 X 射线透镜； (iv) 吸收光栅完整制造的材料和方法以及在基于 X 射线光栅的干涉测量中的应用；以及 (v) X 射线光学制造的未来前景。本综述为研究人员和工程师提供了对 MacEtch 作为 X 射线光学制造新技术的原理和应用的广泛和最新的理解。
引用Bowles，Hannah Riley，Thomason，Bobbi J.，Bear，Julia B. 2019年。“重新概念化妇女为职业发展进行谈判。” Acade
Patti Seller，执行董事，财富最有影响力的女性，只有一种方法可以到达梯子的顶部，但是有很多方法可以到达丛林体育馆的顶部。…一个丛林健身房为许多人提供景色，而不仅仅是那些处于顶部的人。在梯子上，大多数登山者都盯着上面的人的屁股。
针对 PD-1/PD-L-1 免疫检查点抑制进行癌症免疫治疗：成功与挑战
程序性死亡受体 1 (PD-1) 充当 T 细胞制动器，其与配体 1 (PD-L-1) 的相互作用会干扰 T 细胞受体的信号转导。这导致肿瘤微环境中 T 细胞存活、增殖和活性受到抑制，从而导致抗癌免疫力受损。PD-1/PD-L-1 相互作用阻断在各种癌症免疫疗法中表现出显著的临床成功。迄今为止，大多数获准用于临床的 PD-1/PD-L-1 阻断剂都是单克隆抗体 (mAb)；然而，由于部分患者的临床反应不佳，它们的治疗用途受到限制。mAb 还表现出肿瘤渗透性低、生产成本高以及免疫相关副作用的发生率。这强烈表明了开发新型抑制剂作为癌症免疫治疗剂的重要性。最近，直接阻断 PD-1/PD-L-1 轴的小分子抑制剂 (SMI) 的进展引起了参与癌症研究的科学界的关注。SMI 比 mAb 具有某些优势，包括半衰期更长、成本低、细胞渗透性更强以及可以口服。目前，有几种 SMI 正在开发中，作为癌症免疫疗法的潜在疗法。为了开发新的 SMI，人们探索了各种各样的结构支架，并取得了优异的成果；联苯基支架研究最多。在这篇综述中，我们分析了针对 PD-1/PD-L-1 轴用于癌症治疗的 mAb 和 SMI 的开发。总之，本综述深入探讨了与 mAb 使用相关的问题，并详细讨论了 SMI 的发展和现状。本文可为药物化学家提供关于 PD-1/PD-L-1 相互作用抑制所需的潜在结构支架的全面指南。
利用解耦运动和形状模型进行 4D 心肌重建
评估心肌的形状和运动状态对于诊断心血管疾病至关重要。然而，电影磁共振 (CMR) 成像以 2D 切片为主，其大切片间距对切片间形状重建和运动获取提出了挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种将运动和形状分离的 4D 重建方法，该方法可以从有限切片获得的给定稀疏点云序列预测间/内形状和运动估计。我们的框架包括一个神经运动模型和一个舒张末期 (ED) 形状模型。隐式 ED 形状模型可以学习连续边界并鼓励运动模型在没有地面真实变形监督的情况下进行预测，并且运动模型通过将任意点从任意阶段变形到 ED 阶段来实现形状模型的规范输入。此外，构建的 ED 空间可以对形状模型进行预训练，从而指导运动模型并解决数据稀缺问题。我们提出了我们所知的第一个 4D 心肌数据集，并在提出的、公开的和跨模态的数据集上验证了我们的方法，显示出卓越的重建性能并实现了各种临床应用。
在Covid-19期间进行战略计划
●了解计划如何在变化和不确定性时期指导决策●了解为什么战略计划的成功和失败是基于战略计划过程中的成功，而是基于战略计划过程中的决定，而是基于建立该过程的建立●●●浏览过程中的战略规划如何探索与我们在经验中与这些偶然的经验相比，与我们的经验相比，这是两种经验的经验，而这两种策略的经验却在两种策略上•
如何进行PQC准备计划
2024看到NIST的里程碑发布了第一个经认证的PQC算法。随着2025年开始，量子准备就绪比以往任何时候都更加紧迫。我们将讨论这些当前和未来的风险，并概述如何在PQC准备计划中以战略和战术步骤有效地抵抗不断发展的威胁。本届会议还将确定影响当今PKI，IoT，TLS和代码签名的一些行业挑战。总而言之，将以现实世界中的示例（包括PQC代码签名）的形式提出策略，这些示例在关键企业应用程序和基础架构中专门描述了生态系统协作和测试。