2024 2025 十二月 一月 28 29 30 31 1 2 3 4 0 12 0 12 0 12 0 12 0 12 0 12 0 12 0 12 0 12
SARDI青年园艺计划的目标是促进健康的饮食习惯,并向我们为基本农业和园艺实践提供的青年提供教育支持。萨迪赞助商,并为从学校到青年非营利组织的众多社区合作伙伴提供农业支持。
○ Introduction to Particle Flow ○ Insights into the Neural Network Design ○ Metrics Overview: Building Blocks for Evaluation ○ Dataset - Jet-like Particle Gun ○ Results - Energy and Angular Resolution ○ Results - Reconstructed Mass ○ Results - Efficiency and Fake Rates ○ Results - Particle Identification 3.摘要和下一步
版权所有©2024作者和Frontier Scientific Research Publishing Inc.这项工作是根据创意共享归因国际许可证(CC by 4.0)获得许可的。http://creativecommons.org/licenses/4.0/
关于发明人资格问题,中期报告指出,一般认为,一个人要想成为“发明人”(或共同发明人),必须对发明中独特的部分(即,在现有技术中不存在的部分,并且是解决该发明所特有问题的手段的基础)的完成做出创造性贡献。中期报告还指出,单纯的管理者、助手或赞助人不被视为发明人,法院判决也采用了类似的标准来确定“发明人”的身份(第 84 页)。中期报告还指出,根据日本《专利法》的相关规定,只有自然人才能成为“发明人”(第 84-85 页)3。鉴于这些考虑,中期报告指出,当人工智能用于协助完成一项发明时,“根据传统观点,发明人是对发明的独特部分完成作出创造性贡献的人,发明人应该是相关自然人。”(第 85 页)。
本文介绍了 DeepFLASH,一种用于基于学习的医学图像配准的高效训练和推理的新型网络。与从高维成像空间中的训练数据中学习空间变换的现有方法相比,我们完全在低维带限空间中开发了一种新的配准网络。这大大降低了昂贵的训练和推理的计算成本和内存占用。为了实现这一目标,我们首先引入复值运算和神经架构表示,为基于学习的配准模型提供关键组件。然后,我们构建了一个在带限空间中完全表征的变换场的显式损失函数,并且参数化要少得多。实验结果表明,我们的方法比最先进的基于深度学习的图像配准方法快得多,同时产生同样精确的对齐。我们在两种不同的图像配准应用中展示了我们的算法:2D 合成数据和 3D 真实脑磁共振 (MR) 图像。我们的代码可以在https://github.com/jw4hv/deepflash上找到。
摘要:顶复门寄生虫新孢子虫是全球范围内导致牛流产和死胎的主要原因。通过删除毒力基因 actA 、 inlA 和 inlB ,设计出减毒突变单核细胞增生李斯特菌菌株 (Lm3Dx),以避免全身感染并将载体靶向抗原呈递细胞 (APC)。插入编码新孢子虫主要表面蛋白 NcSAG1 的 sag1 ,产生疫苗菌株 Lm3Dx_NcSAG1。评估 Lm3Dx_NcSAG1 的有效性的方法是,将 1 × 10 5、1 × 10 6 或 1 × 10 7 CFU 的 Lm3Dx_NcSAG1 接种到雌性 BALB/c 小鼠体内,每隔两周进行三次肌肉注射,然后在怀孕第 7 天用 1 × 10 5 个高毒性 NcSpain-7 菌株的犬新孢子虫速殖子进行攻击。观察到剂量依赖性保护作用,用 1 × 10 7 CFU 的 Lm3Dx_NcSAG1 治疗的组的出生后后代存活率为 67%,而未接种疫苗的对照组的存活率为 5%。在安乐死时(产后 25 天),接受两个较高剂量的组的 IgG 抗体滴度显著降低,接种组的脾细胞培养上清液中的细胞因子回忆反应(IFN-γ、IL-4 和 IL-10)增加。因此,Lm3Dx_NcSAG1 在怀孕的新孢子虫病小鼠模型中诱导与平衡 Th1/Th2 反应相关的免疫保护作用,应在反刍动物模型中进一步评估。
人类分子遗传学;Tom Strachan 和 Andrew P Read;第 5 版 人类群体基因组学;Kirk E. Lohmueller Rasmus Nielsen 编辑 基因 IX;Benjamin Lewin,第 9 版 遗传学原理;D. Peter Snustad 和 Micheal J. Simons,第 7 版 遗传学和基因组学与医学;Judith Goodship、Patrick chinnery 和 Tom