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在非散射折射物体内的平均路径长度
在许多物理学领域中，找到在给定物体中随机分布的平均和弦长度是一个自然的问题。从数学角度来看，这是一个看似复杂的任务，因为人们应该考虑线的空间和角度分布以及它们如何相交对象的表面。对于凸形的身体，答案令人惊讶地简单，由平均和弦长度定理给出，该定理已有一个多世纪[1]。它指出，平均和弦长度⟨c⟩与物体的形状无关，并且仅取决于体积V与表面积的比例为⟨= 4 v /。从各种角度得到证明[2-4]。最近才表明，该定理可以进一步推广到扩散物体中随机行走的研究。平均路径长度定理[5]指出，平均路径长度仍然简单地是⟨l⟩= 4 v /;这与介质的形状和散射 /扩散特性无关。有效性延伸到许多领域，因为它对物体内部的任何随机步行都是有效的，并且与封闭散射介质中的几何光学元件特别相关。该定理的一个重要条件是，入口点和初始方向是均匀和各向同性分布的，在光学中，这与兰伯特的照明相当[2]。路径长度分布和平均路径长度是许多光学系统设计的核心，可以使用射线光学描述。它们可用于计算吸收和散射培养基的光学特性[6，7]，药物粉末中的折射颗粒培养基[8]，用于太阳能电池设计[9-11]，随机激光[12]和集成球[13，14]。射线追踪也可以与衍射效应结合使用，以计算大型粒子的电磁散射特性，例如几何光学近似和物理光学模型[15 - 20]或
b“机械：烘干机通风口长度、防火挡板位置以及穿透组件的适当额定值，在平面图上清楚列出额定组件、室外空气/通风计算、平面图上正确的 UL 组件细节、1 型罩和相关管道系统的详细平面图（如适用）、气体管道图（系统上的总 Btu、管道材料、系统压力、调节器位置、管道距离）、百叶窗和风扇位置、管道系统、管道探测器位置、指示新鲜空气、供应、回流和排气位置和 cfm 的空气分配装置、16' 建筑物上的永久屋顶通道、所有 HVAC 设备的位置，提供所有 HAVC 设备的详细时间表”
b“机械：烘干机通风口长度、防火挡板位置以及穿透组件的适当额定值，在平面图上清楚列出额定组件、室外空气/通风计算、平面图上正确的 UL 组件细节、1 型罩和相关管道系统的详细平面图（如适用）、气体管道图（系统上的总 Btu、管道材料、系统压力、调节器位置、管道距离）、百叶窗和风扇位置、管道系统、管道探测器位置、指示新鲜空气、供应、回流和排气位置和 cfm 的空气分配装置、16' 建筑物上的永久屋顶通道、所有 HVAC 设备的位置，提供所有 HAVC 设备的详细时间表”
蓝相液晶在化学图案表面上的成核和生长：表面锚定辅助蓝相相关长度
蓝相（BPS）是手性液晶，具有拓扑缺陷的常规晶格。通过分子自组装，BPS独特的软性对称性提供了许多与常规液晶不同的优秀特性。，已经开发出化学图案的表面，以将BP的自组装引导为具有所需晶格方向的完美单晶，从而进一步受益于光子学和智能电子光学设备的设计。然而，BP的相关长度（定义为保持相同BP时间端方向的距离，这是一个必不可少的设计参数）迄今仍未透露。在这里，纳米级化学模式设计的替代平面和同型锚固条纹的设计允许系统地研究沿不同动力学途径的图案化区域以外的BP的生长，以及相关长度的时间演化。对相关长度的新理解可用于指导BPS宏观的单晶的合理设计，该设计依赖于减少的图案表面，这为基于BPLC的新功能和开发提供了令人兴奋的材料，以将基于BPLC的功能和开发用于高级光学设备或软材料设计或软材料设计。
数据发布 利用染色体长度的基因组组装来注释亚洲柑橘木虱（Diaphorina citri）的 Wnt 信号通路
表 2. 支持基因注释的证据。手工注释的柑橘木虱 Wnt 通路基因。总共有 24 个基因模型。每个基因模型都分配了一个标识符，并列出了用于验证或修改基因模型结构的证据。还列出了最能支持手工注释的 MCOT 转录组标识符。当存在从头转录组、Iso-Seq、RNA-Seq 和直系同源物支持的证据时，表中会标记“X”。MCOT：基于基因组 MAKER、Cufflinks、Oases 和 Trinity 转录本预测的综合转录组；MAKER：基因预测；从头转录组：使用 Iso-Seq 长读和 RNA-Seq 数据的独立转录组；Iso-Seq 转录本：用 Pacific Biosciences 技术生成的全长转录本； RNA-Seq：映射到基因组的读取也用作剪接点的支持证据；直系同源物证据：来自相关半翅目物种和果蝇的蛋白质。
机器学习实时从动态超声图像中提取肌束长度变化
通过 B 型超声进行动态肌束长度测量已变得流行，因为它们可以提供关于肌肉骨骼结构功能的非侵入性生理见解。然而，当前的实践通常需要耗时的后处理来跟踪来自 B 型图像的肌肉长度变化。实时测量工具不仅可以节省处理时间，而且还可以帮助铺平道路，实现基于体内肌肉长度变化模式驱动的反馈信号的闭环应用。在本文中，我们对一种结合传统机器学习 (ML) 模型和 B 型超声记录的方法进行基准测试，以实时获得肌束长度变化。为了衡量该框架对于“在环”应用的实用性，我们评估了提取的肌肉长度变化信号与来自标准事后自动跟踪算法的时间序列的准确性。
ASBSO：具有灵活搜索长度和基于内存的选择的改进的脑风暴优化
摘要 - 大脑风暴优化（BSO）是一种新提出的基于人群的优化算法，它使用对数MIC Sigmoid传递函数在收敛过程中调整其搜索范围。但是，这种调整仅随当前迭代的数量而变化，并且缺乏灵活性和多样性，这使得BSO的搜索效率和鲁棒性差。为了减轻此问题，建议将自适应步长结构以及成功的内存选择策略纳入BSO。这种提出的方法，基于内存选择BSO的自适应步长，即ASBSO，应用多个步长以修改新解决方案的生成过程，从而根据相应的问题和收敛期提供了灵活的搜索。能够评估和存储解决方案改进程度的新型记忆机制用于确定步长的选择可能性。一组57个基准功能用于测试ASBSO的搜索能力，并采用了四个现实世界问题来显示其应用值。所有这些测试结果表明溶液质量，可伸缩性和稳健性的显着提高。
用于长度估计、消化道视觉评估和计数的人工智能辅助自动化管道水产养殖中的虾类生产
摘要：养虾是水产养殖生产中一个世纪以来的实践。在过去的几年里，传统的养殖方法得到了一些改进，然而，它仍然主要涉及密集的手工劳动，这使得传统养殖既不省时也不省钱。因此，需要一种持续的监测方法来提高养虾的效率。本文提出了一种使用深度学习和图像处理方法自动监测虾的流程。自动监测包括长度估计、虾的消化道评估和计数。此外，还设计了一个移动系统来监测各种养殖池中的虾。这项研究显示了有希望的结果，并展现了人工智能在自动化虾监测方面的潜力。
量子重力，最小长度和全息
摘要。karolyhazy的不确定性关系指出，如果使用设备测量长度L，则测量中将有最小的不确定性δl，由（δl）3〜l 2 p l给出。这是结合量子力学原理和一般相对论的结果。在这封信中，我们表明了这种关系是如何以自下而上的方式，从时空 - 时间 - 物质原子的基质动力学来产生的。我们使用这种关系来定义Planck量表的空间 - 时间 - 物质（STM）泡沫，并认为我们的理论是全息的。通过比普朗克时间大的时间尺度上的粗粒子，获得了量子重力定律。量子重力不是普朗克量表现象；相反，每当经典时空背景都无法描述量子系统时，它就会发挥作用。空间时间和经典相对论是由高度纠缠的量子重力系统中的自发定位引起的。karolyhazy的关系继续存在于新兴理论中。这种关系的实验确认将构成重力量子性质的定义测试。
健康足月婴儿出生后头两年的纵向端粒长度和身体组成
端粒是位于染色体末端的非编码重复 DNA 序列，可保护基因组 DNA 保持稳定性 [1]。由于 DNA 聚合酶不能完全复制染色体末端，端粒会随着细胞分裂而缩短，因此会随着年龄的增长而缩短。当端粒缩短到临界长度时，细胞会进入停滞状态（细胞衰老）[2]。因此，端粒长度可作为生物衰老和死亡的指标 [3]，尽管它不是衰老的唯一生物标志物。多种因素可加速 LTL 的缩短，如炎症、（氧化）应激、肥胖、毒素和辐射 [4]。端粒较短与心血管疾病 (CVD) 风险增加有关，但尚不确定端粒长度是否可以作为 CVD 的预后标志物 [3]。早期体重快速增加也与成年期肥胖和 CVD 风险增加有关[5-9]。我们已经表明，在生命最初 6 个月内（肥胖编程的关键窗口期），FM% SDS 快速增加会导致婴儿期 FM % 轨迹更长[10]。出生时的体型和成年期的 LTL 之间无关联[11]，但目前尚不清楚端粒长度及其随时间的变化是否与婴儿期纵向测量的身体成分以及肥胖编程关键窗口期 FM% 的增加有关。到目前为止，另一项研究纵向调查了健康足月婴儿出生后头两年的白细胞端粒长度 (LTL)[12]，这是婴儿发育的重要时期[13]。但这项研究并未调查纵向 LTL 与身体成分之间的关系。一些针对婴儿和儿童的研究在婴儿出生后[14-16]或儿童期[17]直接测量了脐带血中的 TL。获取健康足月婴儿生命早期的 LTL 纵向值以及纵向身体成分测量结果，对临床和研究具有重要意义。多种疾病和综合症都与端粒长度改变和不良身体成分有关，例如早产儿[18]、小于胎龄儿[15]和患有各种综合症的婴儿[19]。本研究的主要目的是调查 3 个月至 2 岁婴儿的纵向端粒长度。我们的次要目标是调查端粒长度与胎龄、出生体重和生育次数等潜在影响因素以及生命前 2 年的纵向身体成分和腹部脂肪量之间的关联。我们假设，脂肪量较多、特别是内脏脂肪量较多的婴儿在生命出生后的前两年内，端粒长度缩短得更快。
使用长度训练进行语音图像分类...
摘要 —脑机接口利用脑信号来控制外部设备，而无需实际控制行为。最近，语音意象已被研究用于使用语言进行直接交流。语音意象使用用户想象语音时产生的脑信号。与运动意象不同，语音意象仍然具有未知的特征。此外，脑电图具有复杂和非平稳特性，导致解码性能不足。此外，语音意象难以利用空间特征。在本研究中，我们设计了长度训练，使模型能够对一系列少量单词进行分类。此外，我们提出了分层卷积神经网络结构和损失函数以最大化训练策略。所提出的方法在语音意象分类中表现出竞争力。因此，我们证明了单词的长度是提高分类性能的线索。关键词-脑机接口；脑电图；语音意象；卷积神经网络