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电活性4D多孔支架基于导电聚合物作为反应迅速且动态的体外细胞培养平台
摘要：在体内，细胞居住在3D多孔和动态的微环境中。它提供了在生理和病理过程中调节细胞行为的生化和生物物理提示。在基本细胞生物学研究，组织工程和基于细胞的药物筛查系统的背景下，挑战是开发相关的体外模型，以整合细胞微环境的动态特性。利用有希望的高内相乳液模板，我们在这里设计了一个具有广泛互连的孔隙率的Polyhipe支架，并将其内部3D表面官能化，具有薄薄的电活性导电聚合物聚（3,4-乙基二乙烯二苯乙烯）（PEDOT）将其变成4D电子scappersive。所产生的支架与成纤维细胞，支持的细胞浸润和宿主细胞具有细胞相交，这些细胞显示出3D扩散的形态。它在富含离子和蛋白质的复杂培养基中表现出了强大的致动，并且其电子恢复活力并未通过成纤维细胞定殖改变。多亏了自定义的电化学刺激设置，在共聚焦显微镜下，Polyhipe/Pedot支架的机电响应在原位表征，并显示出10％可逆的体积变化。最后，在几个机电刺激的循环中，设置用于实时监测和原位成纤维细胞在Polyhipe/Pedot支架中培养的原位成纤维细胞。因此，我们证明了这种可调节支架的概念证明，作为未来4D细胞培养和机械生物学研究的工具。关键字：工程细胞微环境，4D支架，响应式细胞培养平台，Polyhipe，Pedot，电子导电聚合物，原位细胞刺激■简介
附录4D和25财年半年财务报告
主席戴维·威廉姆斯（David Williams）说：“美国癌症协会的最新报告说，一些癌症的发病率和死亡率正在增加令人恐惧的是，乳腺癌和卵巢癌的癌症发病率正在增加，因为Inoviq的诊断和治疗溶液被重点放在那里。此统计数据是我们下一代诊断和治疗解决方案的相关性，并每次我想到公司时都会打击我。捕获外泌体，使用它们早些时候检测到癌症，然后将它们转回杀死癌症，听起来很简单，优雅和出色。这是Inoviq业务，但并非广泛赞赏的是，该技术具有适用于多种癌症类型和其他疾病的平台，例如神经变性，心血管和炎症性疾病。”
透视图：3D/4D打印设计中的机器学习
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
可重编程的4D组织工程水凝胶支架通过可逆离子
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月15日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.11.637741 doi：Biorxiv Preprint
附录4D和半年财务报告
（c）关键的会计估计和判断财务报表的准备要求管理层对影响会计政策的应用以及所报告的资产，负债，收入，收入和费用的估计，判断和假设。实际结果可能与这些估计值不同。估计和基本假设将持续审查。它们是基于历史经验和其他因素，包括对可能对SGH产生财务影响的未来事件的期望，并且在这种情况下被认为是合理的。对估计的修订在修订估算值以及未来影响的任何时期内都得到了认可。
74D2O MDV #25-073
应考虑此职位一般要求的资格要求：1。目前尚未“从有利的人事行动中标记”或“重新入伍的标准”。 2。必须或能够在分配后12个月内完成74D MOSQ。3。必须能够履行所需的服务义务（课程完成后至少12个月）。4。由于特定MOS或UIC的激励合同而具有剩余合同服务义务的士兵可能会申请M天职位空缺，但会损失剩余的激励付款，并因此可以根据需要收回。5。士兵命令从晋升考虑中删除或自我避难，没有资格申请。MOS特定要求：1。物理需求是中等（黄金）2。脉冲：122221。3。正常色彩视觉。4。在能力区域st中的最低分数为100。 5。站立跳远（LJ）的最低OPAT得分 - 0120厘米，坐下电力（PT） - 0350厘米，力量硬拉（SD） - 0120磅和间隔有氧运动（IR） - 0036型物理需求类别中的0036班车“中度”（中等）。6。主动组件人员（所有等级）：要获得MOS的初步奖励，士兵必须参加美国陆军化学，生物学，放射学和核学校（USACBRNS）的居民培训，在那里他们将在化学防御培训设施中穿着CBRN保护磨损，并穿上CBRN保护磨损，并穿上CBRN保护剂。没有其他课程将成为MOS资格的基础。培训：1。阶段1：2周居民培训课程2。ARNG/USAR人员（所有等级）：国民警卫队和陆军预备役士兵将参加USACLMS或塔斯营的居民课程。阶段2：2周居民培训课程3。阶段3：2周居民培训课程
QP24DP2_290 | 13-03-2024 08:52:15 | 117.55.242.132
a。如果波长1.0a 0的X射线散射形成碳块，则计算后方电子的康普顿偏移和动能。在90 0时向入射光束看待散射的辐射。b。假设来自1000瓦灯的所有能量均匀辐射；计算辐射电场强度和磁场的平均值，距灯距离为2 m。c。牛顿的环通常以波长6000 a 0的反射光观察到。第10个暗环的直径为0.50厘米。找到镜头的曲率半径和膜的厚度。d。单个宽度为0.5 cm的单个缝隙的衍射模式可通过40 cm的焦距的镜头发现。计算第一个黑暗与下一个明亮的边缘与轴的距离。给定波长4890a 0。e。当波长1400nm的光传播时，计算核心直径40μm和1.50的核心直径40μm和1.50的V-数字。还计算纤维可以支持传播的模式数量。
用于 3D 和 4D（生物）打印应用的粒子间交联离子响应微凝胶
预印本（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此版本的版权所有者于 2025 年 2 月 2 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.01.28.635095 doi：bioRxiv 预印本
基于fMRI 4D时空数据
使用神经影像数据将精神健康障碍与健康对照的患者区分开来，已采用了广泛的机器学习方法。但是，几乎所有此类方法都基于连接矩阵或从神经成像数据得出的特征应用于输入。最近只有几篇论文根据原始的基于体素的时空数据考虑了这种分类。在本文中，我们报告了基于体素的fMRI数据上一些尖端机器学习算法的性能，以对健康对照和精神分裂症患者进行分类。我们采用的方法包括卷积神经网络，具有较长短期记忆的卷积复发性神经网络以及基于Wasserstein生成的对抗网络的分类的转移学习方法。为了减轻适合可用硬件的计算负担，我们必须将原始的4维数据减少到几乎所有架构的3维输入中。我们的结果表明，基于卷积神经网络的相对简单的体系结构在对健康对照组中的患者分组中表现出合理的不兼容性。相反，我们使用的其他两个复杂架构的性能相对较差。
使用 4D 雷达张量进行自动标记和语义分割
雷达在恶劣天气下的稳健性和提供动态信息的能力使其成为高级驾驶辅助系统 (ADAS) 中摄像头和激光雷达的宝贵补充 [1]。尽管用于 RGB 图像和激光雷达点云 (PC) 的语义分割深度学习方法已经很成熟，但它们在雷达中的应用仍未得到充分探索，尤其是包含额外海拔信息的 4D 雷达数据 [2] [3] [4] [5]。本文通过提出一种直接在距离-方位角-海拔-多普勒 (RAED) 张量上执行语义分割的方法来解决这一研究空白。此外，还引入了一种新颖的自动标记流程来在 RaDelft 数据集中生成逐点多类标签，从而实现使用雷达数据的联合检测和分类。