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压力下的癌症：管理恶性脊髓压缩
迈克尔·麦凯（Michael McKay）教授最初接受了辐射肿瘤学的培训，然后从悉尼大学获得了博士学位，并从新南威尔士大学获得了医学博士学位。接下来，他在鹿特丹的细胞生物学和遗传学系接受了国际人类的癌症遗传学博士后研究金。在这里，他发现了几个人类基因，这些基因参与了人体对辐射的反应，这是他在澳大利亚墨尔本的Peter MacCallum癌症中心的转化研究平台的核心。他是该机构DNA维修实验室的负责人，已有13年了，在此期间，他建立并指导了Peter Mac家族癌症中心。后来他在澳大利亚国立大学和皇家堪培拉医院工作，在那里他担任辐射肿瘤学和分子医学教授的职位。 此外，他是悉尼大学的临床教授，目前是塔斯马尼亚大学的名誉教授。后来他在澳大利亚国立大学和皇家堪培拉医院工作，在那里他担任辐射肿瘤学和分子医学教授的职位。此外，他是悉尼大学的临床教授，目前是塔斯马尼亚大学的名誉教授。
通过基于字符串压缩∗
可以使用不保留文本结构的模型或使用保留文本结构的模型来表示文本数据集。我们的差异是，根据数据集的性质，可以使用一个模型来保留文本结构的优势，而不是该模型的模型，而Viceversa则可以使用。关键是根据数据集本身确定表示术数据集的最佳方法。在这项工作中，我们建议通过基于字符串压缩组合文本失真和算法聚类来研究此问题。具体来说，作者先前开发的一种失真技术逐渐破坏文本结构。之后，基于字符串组合的聚类算法用于分析失真对文本中包含的信息的影响。在文本数据集和人工生成的数据集上进行了几项实验。结果表明，在强大的结构数据集中，随着文本结构被严格破坏，聚类结果恶化。此外，他们表明，使用一个可以选择左字节符号大小的压缩机有助于确定数据集的性质。最后，结果与基于多维投影的方法形成鲜明对比，并获得了类似的结论。
QFib：快速高效的脑纤维束压缩
摘要 扩散 MRI 纤维追踪数据集可以包含数百万条 3D 流线，它们的表示可能需要数十 GB 的内存。这些流线集称为纤维追踪图，通常用于临床操作或研究。它们的大小使得它们难以存储、可视化、处理或通过网络交换。我们利用通常的追踪算法获取流线的方式，提出了一种非常适合纤维追踪图的新压缩算法。我们的方法基于单位矢量量化方法与空间变换相结合，可实现较低的压缩和解压缩时间以及较高的压缩比。例如，11.5 GB 的纤维追踪图可以压缩为 1.02 GB 的文件，并在 11.3 秒内解压缩。此外，我们的方法允许压缩和解压缩单个流线，从而无需在处理繁重数据集时使用昂贵的核外算法。最后，我们开辟了一条实时压缩和解压缩的方法，用于处理更大的数据集，而无需大量 RAM（即核心处理）、更快的网络交换和更快的可视化或处理加载时间。
对内部颈静脉压缩对脑结构和功能的影响的叙述性综述
脑震荡，一种常见的创伤性脑损伤（TBI）[1]，是由柏林定义脑震荡定义为脑震荡为“由生物力学力引起的“ TBI”，通常是通过直接吹向头部，脸部，颈部，颈部或其他部分的头部，面部，颈部或其他部分。”通常，脑震荡会引起神经功能的瞬时损害的快速发作，这通常会自发解决。急性临床体征和症状主要反映了功能性的，而不是结构性损害，尽管会发生神经病理学的变化。症状和临床体征在表现中可能有所不同，诊断不需要意识丧失。最后，临床和认知障碍的解决是逐渐的，某些症状可能会延长甚至永久性[2,3]。脑震荡的常见身体症状包括头痛，平衡问题，恶心，呕吐，四肢刺痛和癫痫发作活动。非物理症状包括记忆力障碍或“有雾思维”，减慢了思维和反应时间，睡眠障碍和情绪波动[4]。
5-氟尿嘧啶和曲安西酮乙酰烯剂的组合疗法在手术切除后进行了压缩疗法，用于治疗ear
抽象背景与正常伤口愈合过程的任何偏差都会导致骨状或肥大性疤痕形式过度形成疤痕。材料和方法该研究包括120名具有乳子状的候选者，分为两组A和B，分别为60名患者。在手术切除后，A组接受了Angerginal 5-氟尿嘧啶（5-FU）和Triamcinolone乙酰酮（TCA）的联合疗法，而B组仅接受TCA，然后接受压缩疗法。结果八十七名患者的耳朵小叶有乳子状，螺旋上有25例（20.8％），耳朵上的多个位置有8（6.7％）。九十二（76.7％）的双侧有乳子状，左耳为18（15％），右耳为10（8.3％）。六十三（52.5％）属于第三名，65（54.2％）至第四名，8（6.7％）至生命的第五十年。A组和B的总体复发率分别为21.7和38.3％。在A组（男性：女性2：0）的2中观察到在3组（男性：女性3：1）的第2组中看到了3个月，在A组的7（男性：女性5：2）和B组（男性：女性8：5）的7组（在6个月中为女性：女性8：5），在A组4（男性：3：1）和4组（女性：女性3：1）和B组（男性3：1），男性为B（男性：女性5：1）。 总体而言，A组和B组分别报告了9和7的疼痛，分别从A组和B组燃烧3和1。 在2中发现了溃疡，在1中受伤1，在2组中进行瞬时色素沉着。在3组（男性：女性3：1）的第2组中看到了3个月，在A组的7（男性：女性5：2）和B组（男性：女性8：5）的7组（在6个月中为女性：女性8：5），在A组4（男性：3：1）和4组（女性：女性3：1）和B组（男性3：1），男性为B（男性：女性5：1）。总体而言，A组和B组分别报告了9和7的疼痛，分别从A组和B组燃烧3和1。在2中发现了溃疡，在1中受伤1，在2组中进行瞬时色素沉着。基于温哥华疤痕量表，随访的结果在3个月时平均为3.5，在A组为1年为4.2，在1年为4.8，在3个月时为3.8，在6个月为6个月，在B组B组1年为1年，为5.4，为5.4。结论在乳腺内乳突切除乳子骨后，与单独使用TCA相比，乳突切除后，肌内5-FU和TCA与压缩疗法的组合治疗方法的复发率较低。复发的机会在男性中比女性更常见。尽管与TCA结合使用Amarginal 5-FU具有比单独使用TCA的局部副作用更大的局部效应，但从较低的复发率和长期的结果可以克服这些副作用的轻度严重程度。
使用 CO2 压缩中的能量回收策略...
减少工业二氧化碳排放的领先技术之一是碳捕获和储存 (CCS)。现有出版物讨论了捕获过程的高能量需求，而忽略了二氧化碳运输所需的后续压缩过程，该过程也表现出强烈的能量需求。这项工作旨在研究和比较两种替代方法的能量需求，这些方法与传统工艺相比，用于将捕获的二氧化碳加压至 150 巴。捕获过程之后，二氧化碳通常接近大气压，由于压缩机的限制，需要多级压缩。在每个压缩阶段之后，都需要冷却以将流体保持在接近进一步压缩的最佳温度。所提出的替代方法利用处于超临界状态 (sCO2) 的压缩二氧化碳作为工作流体来回收压缩阶段中可用的热量。其中一种替代方法在每个冷却阶段在集成的开放式超临界朗肯循环 (sRC) 中使用 sCO2。除 sRC 之外的另一种方法在最终压缩阶段的捕获过程再生塔之前加热富含二氧化碳的液体流。压缩过程设计用于 2,779 吨/天的二氧化碳流，代表 400 MW 发电厂捕获的典型二氧化碳质量流量。结果表明，在测试的案例中，结合 sRC 和富含二氧化碳的流加热的情况是最节能的，比仅使用 sRC 的情况少耗能 5.11 MW，比没有中间冷却的传统压缩情况少耗能 4.31 MW。
Oracle 混合列压缩
您不能为外部表或属于集群的表指定任何类型的表压缩。 您不能为具有 LONG 或 LONG RAW 列的表、由 SYS 模式拥有并驻留在 SYSTEM 表空间中的表或启用了 ROWDEPENDENCIES 的表指定任何类型的压缩。 不建议将 UNIFORM EXTENTS 与混合列压缩一起使用，因为对于大多数工作负载，配置统一区大小没有任何好处。在并行直接加载 (DSS) 中使用统一区时，会导致大量空间浪费并影响全扫描性能。空间浪费是因为在段合并期间数据库无法修剪最后部分使用的区。浪费与并行度 (DOP) 以及区大小呈线性关系。扫描性能也会由于相同的根本原因受到影响 – 大量未使用的块（来自最后一个区）合并到基础段中。 混合列压缩对 HCC 所需的最少数据量没有限制。即使每个段/分区只有几 MB 的数据，HCC 也可以非常有效。但是，在使用较少量的数据（每个段几 MB）和并行加载时，需要注意的是，并行加载有时会使用临时段合并，其中每个加载器进程都会创建一个单独的段，在这种情况下，Oracle 建议每个段/分区有几百 MB。 混合列压缩是为关系数据设计的，不适用于 BLOB（或 CLOB）中的非结构化数据。LOB 最好作为 SecureFiles LOB 存储在 Oracle 数据库中。Oracle 高级压缩的功能高级 LOB 压缩和高级 LOB 重复数据删除可以减少 SecureFiles LOB 所需的存储量。 混合列压缩不会压缩索引或索引组织表 (IOT)。可以使用高级索引压缩 LOW（高级压缩的功能）或前缀压缩（包含在 Oracle Database Enterprise Edition 中）来压缩索引（和 IOT）。 针对混合列压缩表/分区的 DML UPDATE 操作会随着时间的推移减少总体压缩节省，因为通过 DML 操作更新的数据不会压缩到与其他 HCC 压缩数据相同的数据压缩率。 当您更新使用混合列压缩压缩的表中的一行时，该行的 ROWID 可能会发生变化。 在使用混合列压缩压缩的表中，对单行的更新可能会导致多行锁定。因此，写入事务的并发性可能会受到影响。 混合列压缩每个 CU 使用一个锁。或者；您可以选择为压缩单元启用行级锁定。HCC 的默认值为无行级锁定；在 CREATE TABLE 或 ALTER TABLE MOVE 操作期间明确指定行级锁定。HCC 行级锁定是高级压缩的一项功能。
使用神经网络的图像压缩和减压
下一步涉及神经网络模型开发。自动编码器和卷积神经网络（CNN）都是深度学习体系结构，但具有不同的目的，并且是为不同类型的任务而设计的。我们使用了自动编码器和CNN。设计了一个基于自动编码器的体系结构，包括编码器和解码器。编码器通过提取基本特征将输入图像压缩为紧凑的潜在表示，而解码器从压缩图像中重新构造了输入图像。CNN体系结构由多个卷积层组成，然后是合并，完全连接的层，有时是标准化层。cnn是一种监督的学习模型，专为涉及数据中的空间层次结构（例如图像）而设计。提取空间和分层特征（边缘，纹理等）用于分类，细分和对象检测等任务。
通过视觉上下文压缩有效的大型多模式模型
尽管在大型语言模型（LLMS）的文本嵌入的压缩表示中已取得了重大进步，但多模式LLMS（MLLMS）中视觉令牌的压缩仍然很大程度上被忽略了。在这项工作中，我们介绍了有关在这些模型中有关视觉令牌和有效培训的冗余分析的研究。我们的初始实验表明，在测试阶段消除多达70％的视觉令牌，仅通过平均池，仅导致在视觉问题上降低3％的降低3％，从而回答GQA基准上的准确性，这表明在视觉上下文中有显着的冗余。解决此问题，我们介绍了视觉上下文压缩机，这减少了视觉令牌的数量，以提高训练和推理效率而不牺牲性能。为了最大程度地减少视觉令牌压缩而导致的信息损失，同时保持训练效率，我们将Llavolta作为轻巧和分期的训练方案开发，该方案结合了阶段的视觉上下文压缩，以逐步压缩视觉令牌从严重压缩到在训练过程中的轻度压缩，在测试时不会损失信息损失。广泛的实验表明，我们的方法在图像语言和视频语言理解中都提高了MLLM的性能，同时也大大降低了培训成本并提高了推理效率。
具有新型TPM的核心的三明治结构的定义，制造和压缩测试
摘要：Triply周期性最小表面（TPMS）构成了一种超材料，从其微观结构拓扑中得出了其独特的特征。它们表现出广泛的参数化可能性，但很难预测它们的行为。本研究的重点是使用一种隐式建模方法，该方法可以有效地产生新型的薄壁超材料，提出了八个基于壳的TPMS拓扑结构和一个随机结构，以及甲状腺作为参考。洞悉提出样品的可打印性和设计参数后，进行了细胞同质性分析，表明每个细胞结构的各向异性水平。对于每个设计的超材料，使用立体光刻（SLA）方法打印了多个样品，使用恒定的0.3相对密度和50 µm分辨率打印。为了理解其行为，进行了三明治样本的压缩测试，并确定了特定的变形模式。此外，该研究还使用开放的细胞数学模型估算了不同相对密度下新型TPMS核心的一般机械行为。统一拓扑的改变，并提出这些修改影响压缩响应的方式。因此，本文表明，隐式建模方法可以轻松生成新型的薄壁TPMS和随机结构，从而识别具有卓越特性的人为设计的结构，即辅助拓扑，例如某些甲状腺。