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mulde：多尺度对数密度密度通过视频异常检测的DeNoSINGING估算
我们提出了一种新颖的视频异常检测方法：我们将从视频中提取的特征向量视为具有固定分布的随机变量的重新释放，并用神经网络对此分布进行建模。这使我们能够通过阈值估计估计测试视频的可能性并检测视频异常。我们使用DE-NONISE分数匹配的修改来训练视频异常检测器，该方法将训练数据注射噪声以促进建模其分布。为了消除液体高参数的选择，我们对噪声噪声级别的噪声特征的分布进行了建模，并引入了常规化器，该定期用器倾向于将模型与不同级别的噪声保持一致。在测试时，我们将多个噪声尺度的异常指示与高斯混合模型相结合。运行我们的视频异常检测器会引起最小的延迟，因为推理需要仅提取特征并通过浅神经网络和高斯混合模型将其前向传播。我们在五个流行的视频异常检测台上的典范表明了以对象为中心和以框架为中心的设置中的最先进的性能。
图像denoising和光子的生成积累
我们对射击噪声损坏的图像和删除噪声的镜头提出了新的视角。通过将图像形成视为光子在检测器网格上的顺序积累，我们表明，经过训练的网络可以预测下一个光子可能到达的位置，实际上可以解决最小均方形误差（MMSE）denoising任务。这种新观点使我们能够做出三个贡献：i。我们提出了一种新的策略，用于自我监督的denoisis，ii。我们提出了一种通过迭代采样并将少量光子添加到图像中的溶液后部采样的新方法。iii。我们通过从空画布启动此过程来得出一个完整的生成模型。我们称这种方法的生成积累（GAP）。我们在4个新的荧光显微镜数据集上进行定量和定性评估我们的方法，该数据将可供社区提供。我们发现它的表现优于其基准或在PAR上执行。
VIT-COMER：具有卷积多尺度特征相互作用的视觉变压器，用于密集预测
尽管Vision Transformer（VIT）在计算机视觉方面取得了显着的成功，但由于缺乏内部绘制互动和特征量表的多样性有限，它在密集的预测任务中表现不佳。大多数现有的研究致力于设计视觉特定的变压器来解决上述问题，从而涉及额外的培训前成本。因此，我们提出了一种普通的，无培训的且具有特征增强的vit背骨，并具有指定性的特征性动作，称为Vit-Comer，可促进CNN和Transformer之间的双向相互作用。与现状相比，VIT-COMER具有以下优点：（1）我们将空间金字塔多触发性场卷积特征注入VIT体系结构，从而有效地减轻了VIT中局部信息相互作用和单场表述的有限问题。（2）我们提出了一个简单有效的CNN转换器双向交互模块，该模块在跨层次特征上执行多尺度融合，这对Han-dling密集的预测任务有益。（3）我们评估了在各种密集的预测任务，不同框架和多个高级预训练中VIT-COMER的能力。值得注意的是，我们的VIT-COMER-L在没有额外训练数据的情况下可可Val2017上的AP达到64.3％，而ADE20K Val上的MIOU为62.1％，这两种方法都与最先进的方法相当。我们希望VIT-COMER可以作为密集预测任务的新骨干，以促进未来的研究。该代码将在https：//github.com/traffic-x/vit-comer上发布。
通过变性梯度凝胶电泳分析聚合酶链反应扩增的基因编码复杂微生物种群
我们描述了一种分析复杂微生物种群遗传多样性的新型分子方法。该技术基于通过变性梯度凝胶电泳 (DGGE) 分离编码 16S rRNA 的聚合酶链式反应扩增基因片段，这些片段的长度相同。对不同微生物群落的 DGGE 分析表明，分离模式中存在多达 10 个可区分的条带，这些条带很可能来自构成这些种群的许多不同物种，从而生成了种群的 DGGE 图谱。我们表明，可以识别仅占总种群 1% 的成分。使用针对硫酸盐还原菌 16S rRNA 的 V3 区特异性的寡核苷酸探针，可以通过杂交分析识别某些微生物种群的特定 DNA 片段。对在有氧条件下生长的细菌生物膜的基因组 DNA 进行分析表明，尽管硫酸盐还原菌具有厌氧性，但它们仍存在于这种环境中。我们获得的结果表明，该技术将有助于我们了解未知微生物种群的遗传多样性。
否认，虚假信息和双重峰
这份联合工作人员报告有关大石油的长达数十年欺骗运动的最终导致了众议院监督与问责制民主党的长达三年的调查（众议院监督），该委员会在第118届国会期间与参议院预算委员会工作人员的民主党工作人员合作。调查专注于埃克森美孚公司（Exxon），雪佛龙公司（Chevron Corporation（Chevron），Shell USA Inc.（Shell）（Shell），BP America Inc.（BP）（BP），美国石油研究所（AI）（AI）和商会（会议厅），并为他们提供了稀有的努力，并欺骗了他们的投资，并欺骗了他们的投资，并欺骗了人们的努力，并欺骗了人们的投资，并欺骗了人们对更改的努力，并欺骗了人们的努力。破坏遏制温室气体排放的努力。
CRISPR 技术——临床牙科的新视野
成簇的规则间隔回文重复序列被称为 CRISPR。它是一种可以编程来改变、消除或激活基因组的蛋白质。这项尖端技术提供了广泛的实施可能性，并将在未来几年彻底改变口腔保健。最广泛使用的基因组编辑技术包括归巢内切酶、转录激活因子样效应核酸酶、锌指核酸酶和 CRISPR-CRISPR 相关蛋白 9 (Cas9)。这些适应性强的基因组编辑工具可以以序列特异性的方式改变基因组。由于其高效和准确，基因组编辑方法 CRISPR-Cas9 已引起人们的关注，成为抗击癌症的有力武器。本综述介绍了这种方法及其用途，特别是在牙科领域的用途。
牙科学生入学前健康评估常见问题
免疫 - 或 - ● 提交乙肝拒绝证明。问题：如何提交我的牙科学校入学前问卷和免疫记录？回答：学生应使用其 UM 唯一名称和密码登录其 Enterprise Health 学生门户，以完成其牙科学校入学前问卷并向 OHS 提交免疫记录以供审核。学生可以使用计算机或手机访问 Enterprise Health；Chrome 是首选浏览器。如果使用移动设备，学生甚至可以在填写问卷时拍摄他们的疫苗记录。问题：如何获取我的免疫和疫苗接种记录？回答：学生应联系其初级保健提供者获取其当前免疫记录的副本。居住在密歇根州的学生可以访问密歇根州护理改进登记处网站 https://mcir.org/public/ 下载其免疫记录的副本。问题：如果我没有上面列出的免疫和疫苗接种记录怎么办？回答：学生应使用牙科学校入学前问卷提交其疫苗接种/免疫记录。如果学生没有特定记录，他们可以在问卷上选择“我没有”。然后，将在后续电子邮件中建议学生在 OHS 预约以满足要求；或者在当地社区获得要求并向 OHS 提交进一步的文件以供审核。
布朗尼水合水中的解密密度波动
水对于地球上的所有生命都是必不可少的，是最常见的液体。However, its behaviour is unique exhibiting a range of anomalous properties, including increased density upon melting, a density maximum at 277 K (4 °C), reduced viscosity under pressure at below 306 K (33 °C), high surface tension, and decreased isothermal compressibility and heat capacity with the temperature at ambient conditions, with minimum values at 319 K (46 °C) and 308 K (35 °C), 分别。[1]已经提出了在热平衡上竞争的两个竞争氢键组织的假设来解释这种行为。[2]这两个组织表现为两个阶段，即高加密液体（LDL）和高密度液体（HDL），在超冷方案中。[3]然而，尽管在水中出现了最近可能的伪相图，但在环境条件下，这两个不同的结构组织的存在及其含义仍然难以捉摸和有争议。[2]在这里，我们展示了NAYF 4：YB/ER上转换纳米粒子（UCNPS）的实验测量如何通过在水平条件下通过上转化的液化液体测量法分散在水中的某些假设。该方法可以使用不同尺寸的UCNP评估液体水中LDL基序的尺寸分布，从而通过简单地改变水性悬浮液的pH来模仿压力对氢键网络的影响，从而在环境条件下工作的好处。[4]这种实验方法提供了一种新的方法来研究水的两态模型，并通过检查环境条件对UCNP的运动的影响，例如不同的pH值和溶剂，从而更深入地了解液态水中氢键的组织。