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基于深度学习的光流有多好？
本文探讨了基于深度学习的模型与Orb-Slam3框架的深入估算的整合，以应对单眼同时位置和映射（SLAM）的挑战，并与纯旋转运动有关。这项研究正在研究使用激发通用网络进行这些网络的深度估计和混合组合的可能性，以取代传统的深度传感器并改善SLAM系统中的规模。使用定制的相机阵容进行了一系列实验，旨在隔离纯旋转运动。分析包括评估每个模型对SLAM过程的影响以及对深度估计和结果的定量性能指标（CPI）。结果显示了深度估计值的准确性和SLAM性能之间的联系，这强调了模型在改进SLAM系统中的深度估计潜力。这些发现有助于理解单眼深度估计在与污泥集成中的作用，尤其是在需要精确空间意识的应用中。
基于主题无关变压器的神经语音解码，从表面和深度电极信号进行解码
摘要。目的：本研究探讨颅内电极捕获的神经信号的语音解码。大多数先前的研究只能使用 2D 网格上的电极（即脑皮层电图或 ECoG 阵列）和来自单个患者的数据。我们的目标是设计一个深度学习模型架构，可以同时适应表面（ECoG）和深度（立体定向 EEG 或 sEEG）电极。该架构应允许使用来自多个参与者的数据进行训练，这些参与者的电极位置变化很大，并且训练后的模型应该在训练期间未见过的参与者身上表现良好。方法：我们提出了一种名为 SwinTW 的新型基于变压器的模型架构，该架构可以与任意定位的电极一起工作，通过利用它们在皮层上的 3D 位置而不是它们在 2D 网格上的位置。我们使用来自单个参与者的数据训练特定于主题的模型，以及利用来自多个参与者的数据的多患者模型。主要结果：仅使用低密度 8x8 ECoG 数据的受试者特定模型在 N=43 名参与者中实现了高解码皮尔逊相关系数与地面实况频谱图 (PCC=0.817)，优于我们之前的卷积 ResNet 模型和 3D Swin Transformer 模型。在每个参与者 (N=39) 中加入额外的条带、深度和网格电极可带来进一步的改进 (PCC=0.838)。对于只有 sEEG 电极的参与者 (N=9)，受试者特定模型仍然具有可比的性能，平均 PCC=0.798。多受试者模型在看不见的参与者身上实现了高性能，在留一交叉验证中平均 PCC=0.765。意义：提出的 SwinTW 解码器使未来的语音神经假体能够利用任何对特定参与者来说临床上最佳或可行的电极位置，包括仅使用更常规的深度电极
深入评论
1。内科，黎波里大学医学院，黎波里，拉比2。克里米亚州立医科大学内科内科，SRI RAMACHANDRA高等教育研究所，钦奈，Ind 4。内科医学，本迪切里医学科学研究所，印第安纳州普杜切里内科，班加罗尔Vydehi医学科学与研究中心，印第安纳州6。伊利诺伊大学芝加哥大学内科医学，美国芝加哥7.伊利诺伊大学伊利诺伊大学内科，美国8。内科，Mamata医学院，Khammam，Ind 9。独立学者，阿比·阿卜杜拉·阿尔杜玛蒂（Abi Abdullah Aldumaiti），吉达（Jeddah）健康科学，哥伦比亚哥伦比亚群岛研究Incordios de Incolda（ICESI），加利福尼亚大学，Col 11。盟军健康科学，拉合尔大学，古吉拉特，pak
使用机器学习的地下水位深度预测
摘要 - 由于复杂且多样化的水文地质特性，边界条件和人类活动以及这些元素之间的非线性相互作用，农业区域的水深度预测很困难。因此，作为代替昂贵的模型的替代品，本研究建立了一个由长期短期存储网络（LSTM）的创新系列时间框架以及完全连接的层构成的模型。第一个LSTM层采用了辍学方法。使用14年（2000- 2013年）在中国Hetao灌溉区的北部沙漠的五个辅助领域的数据（2000- 2013年）的数据测试和评估了建议的模型。建议的模型可以根据蒸发，水转移，温度，时间和降水的转移来预测地下水位深度。实验将14年的数据划分为培训和验证数据集。传统的喂养神经网络（FFNN）在相对较低（0.004–0.495）R2分数中获得了建议的框架在深度预测的深度（0.789–0.952）中获得了较高的R2评分，这表明建议的框架可以弥补和获得过去的数据，并获得了过去的数据。进一步探索了辍学方法的有效性，以及建议模型的设计。实验的结果表明，使用辍学策略可以大大减少过度拟合。此外，提出的模型的R2分数与双LSTM框架的R2分数的比较范围为0.170-0.864，它描述了建议的体系结构的适当性，这有助于在系列时间的数据中进行高度学习能力。因此，建议的模型可以用于预测地下水位的深度，以替代水文地质数据，尤其是在水文学数据稀缺的地方。
Suprewicz Łukasz、Zakrzewska Magdalena (micro)、Okła Sławomir、Głuszek Katarzyna、Sadzyńska Alicja、Deptuła Piotr、Fiedoruk Krzysztof、Bucki Robert：E
波形蛋白是一种中间丝状蛋白，主要因其在维持细胞结构中的细胞内作用而受到认可，最近引起了越来越多的关注，并成为免疫调节和宿主 - 病原体相互作用中的关键细胞外参与者。虽然细胞外波形蛋白的功能最初被其细胞骨架作用所掩盖，但现在越来越多的证据凸显了其在各种生理和病理事件中的重要性。本综述探讨了细胞外波形蛋白在调节免疫反应和协调宿主细胞与病原体之间相互作用方面的多方面作用。它深入研究了波形蛋白释放到细胞外环境中的潜在机制，阐明了其非常规分泌途径并确定了关键的分子触发因素。此外，还讨论了将细胞外波形蛋白用于诊断和作为疾病治疗的靶蛋白的未来前景。
全球土壤轮廓中碳输入的快速过境，无论进入深度
抽象的气候和土地管理变化正在改变土壤的碳输入。这种输入变化对长期土壤有机碳（SOC）平衡的结果取决于碳输入的过境行为。使用观察性碳输入和全球土壤剖面中的放射性碳数据，我们揭示，无论进入深度，新进入碳休假土壤中的新进入碳休假土壤中近25％，而30年后的剩余分数仅为13％。尽管如此，大多数SOC在所有土壤深处都年龄超过30岁。一起，这些结果表明，碳输入向老年SOC的转移效率低，这是长期SOC固存的有意义的碳成分。此外，我们揭示了SOC老化和碳输入过渡是两个不同的过程，应同时进行，但要分开机械性，以预测和管理SOC动态，以响应气候和土地管理变化下的碳输入变化。
3。Biotechnology.pdf
Sungshin妇女大学生物技术系向学生介绍了各种生物中的生命现象原理。它授予适用于生物技术行业的知识和技能。基于基本的生命科学知识，该部门设计并运营其课程，以培养具有开发和生产未来重要行业（例如生物制药，干细胞，工业微生物和生物学资源）所需的创造性专业知识的女性工程才能。主要的教育目标是通过直接经验和通过实验和实践课程从教科书中学到的理论知识来培养生物技术领域的实践专业人员。生物技术有望成为第四次工业革命的核心领域，随着各个行业的劳动力需求不断增加。生物技术系的课程旨在使学生能够在不同领域的生物技术专家工作。Graduates take on roles in biopharmaceutical development, drug production/quality control, antibody/cell therapy research, ART/regeneration research, pharmaceutical sales in biotechnology- related companies and government research institutes, and specialize in areas such as conservation and utilization of biological resources, biosecurity and forensic science, pharmaceutical research, management of model animals, food and drug management and research, medical device management and research, and基于微生物的生物制造业。此外，许多本科生继续在研究生院教育，从事生物技术和生命科学领域的先进研究，从而扩大了他们在各个领域的专业发展机会。
政府科技部秘书长来访......
随后，他和他的团队参观了该研究所的生物医学技术 (BMT) 部门。他在 BMT 部门受到了该研究所高级科学家的接待。在研讨会大厅与 BMT 部门的高级科学家进行了简短的会谈。SCTIMST 主任向科学家介绍了他和他的团队。在会谈中，BMT 部门负责人简要介绍了该研究所、其任务、研究重点领域、开发的医疗设备，以及其转化研究如何为国家和印度医疗器械行业做出贡献。
WA-Dept-of-Health-Vaccination-Exemption-Form-Medical.pdf
医疗豁免 只有在医疗从业人员认为疫苗不适合儿童接种的情况下，他们才可以批准华盛顿州卫生局规定所要求的疫苗的医疗豁免。根据 RCW 28A.210.090，当确定这种特定疫苗不再是禁忌疫苗时，儿童将被要求接种该疫苗。医疗服务提供者可以通过疾病控制和预防中心出版物《疫苗禁忌症和注意事项指南》或制造商的包装说明书，查看免疫实践咨询委员会 (ACIP) 的建议，找到有关医疗豁免的指导。ACIP 指南可在 www.cdc.gov/vaccines/hcp/acip-recs/general-recs/ contraindications.html 上找到。