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m3t：使用多平面和多板变压器
在这项研究中，我们提出了使用多平面和多层跨前（M3T）网络的三维医学图像分类器，以在3D MRI图像中对阿尔茨海默氏病（AD）进行分类。提出的网络协同委托3D CNN，2D CNN和变压器用于准确的AD分类。3D CNN用于执行本机3D表示学习，而2D CNN用于利用大型2D数据库和2D代表学习的预训练权重。使用具有感应性偏置的CNN网络有效地提取局部大脑中与AD相关的异常的信息信息。跨前网络还用于获得CNN后多平面（轴向，冠状和矢状）和多切片图像之间的注意力关系。也可以使用不感应偏置的变压器学习分布在大脑中较大区域的差异。在此期间，我们使用了来自阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）的训练数据集，该计划总共包含4,786 3D T1加权MRI图像。对于有效数据，我们使用了来自三个不同机构的数据集：澳大利亚成像，生物标志物和生活方式旗舰研究（AIBL）（AIBL），开放访问Imaging研究（OASIS）的开放访问系列（OASIS）以及来自培训数据集中的一些ADNI数据。我们提出的M3T基于曲线（AUC）下的区域（AUC）和AD分类的分类精度，与常规的3D分类网络相结合。这项研究表示，所构成的网络M3T在多机构验证数据库中实现了最高的性能，并证明了该方法有效地将CNN和Transformer用于3D医学图像的可行性。
OH-EPICAP：一种评估一种健康流行病学监测能力和能力的半定量工具
，包括John [18]，Reˇsetnjak [27]和Kohn [20]，它具有许多重要的应用，特别是弹性结构的薄膜限制[14，15]。关于这个结果的了不起的事情之一是，这是关于古典数学对象的一个惊人事实，数百年前可以理解。许多作品扩展了上述结果（1），以覆盖比k =（n）的各种较大类的矩阵。Chaudhuri和Méuller[8]以及后来的de Lellis和Sz´ekelyhidi [10]考虑了一组形式k = so（n）a so（n）a so（n）b，其中a和b从matos [25]的意义上a和b强烈不相容。faraco和张[13]证明了k = m·so（n）的类似定量刚度结果，其中m so（0， +∞）是紧凑的。在（1）的左侧还需要包括mobius变换的梯度，并且积分位于较小的子集ω'⊂⊂Ω上。最近已通过勒克豪斯和Zemas [24]获得了在球体上定义的地图的相似结果。（1）的最佳常数由[22]中的Lewicka和Méuller研究。我们的主要结果是对[14]的定量刚度估计值的最佳概括，在紧凑的连接的子手机k⊂r 2×2没有边界的情况下。
1二维石墨烯状的Beo片
trichalcogenides（例如SNP 2 S 6 [20]，SNP 2 SE 6 [21]，CUCRP 2 S 6 [22]，Cuinp 2 S 6 [23]），金属氧化物二甲替代
通过气溶胶喷射打印的三维电极
是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审证明）预先印刷此版本的版权持有人于2020年9月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2020.09.13.13.20193722 doi：medrxiv preprint
sqisignhd：密码学中的新维度
摘要。我们介绍了Sqisignhd，这是一种灵感来自SQISIGN的新的Quantum Digital Signature Sneps。sqisignhd利用了对SIDH攻击的最新态度突破，这允许有效地表示任意程度的同基因作为较高尺寸同等基因的组成部分。sqisignhd克服了sqisign的主要缺点。首先，它可以很好地扩展到高安全级别，因为Sqisignhd的公共参数很容易生成：基础字段的特征仅是表2 f 3 f'-1。第二，签名过程更简单，更有效。我们在28毫秒内采用C运行中实施的签名程序，与Sqisign相比，这是一个显着改善。第三，该方案更容易分析，从而降低了更具吸引力的安全性。最后，签名大小比（已经有纪录的）SQISIGN更紧凑，签名的签名小至109个字节，对于后Quantum NIST-1的安全性水平。这些优点可能是以验证为代价的，验证现在需要在维度4中计算一个同等基因，该任务的优化成本仍然不确定，因为这是很少关注的重点。我们对验证的实验性SAGEMATH实施在600毫秒左右运行，表明优化和低级实施后，维度4 iSEGEN的潜在Craplaphic ofgraphic兴趣。
融合蛋白的人工智能三维...
融合蛋白由至少两个部分蛋白结构域的组合组成，每个蛋白结构域由单独的基因编码，合并以进行关节转录和转移。精确预测蛋白质的三维（3D）结构对于随后的药物发现过程的准确性至关重要。这包括预测蛋白质功能，研究蛋白质 - 蛋白质相互作用，查找抑制剂，设计抗体和分析蛋白质 - 配体相互作用。1,2蛋白质3D结构的预测主要依赖于蛋白质序列数据及其结构同源性。3巨大的努力以更好地理解并研究野生型（WT）蛋白的3D结构。但是，我们缺乏预测融合蛋白3D结构并具有足够知识的努力。融合蛋白。此过程是由DNA双链断裂引起的染色体重排触发的。这些融合蛋白是两种不同蛋白质结构（包括主要功能结构域或部分）的球状形式的组合形式，可能会导致细胞中具有新功能或调节的新型蛋白质，从而导致疾病。4许多融合蛋白已被用作癌症治疗中的治疗靶标。5–8
考虑可持续性维度的分布式能源系统的设计和操作的多标准优化
对气候变化和能源安全的日益担忧导致能源框架的范式发生了变化。在这方面，分布式生成提供了处理能源传递中不确定的可能性，以及传统和集中发电厂的化石燃料依赖性。这项工作提出了一种建模和多标准优化策略，用于设计和操作连接的发电厂，包括不同的能量向量。建模方法考虑了能源转换单元的时间操作，以响应电力和氢的需求以及存储系统的季节性行为。实施了针对经济，环境和社会方面的多标准评估。目标函数是总年化成本，CO 2排放和网格依赖性。根据优化结果，它强调了评估标准对发电厂的结构和运营政策的影响。另外，通过比较分布式能源系统相对于集中式方案的性能，可以注意到分散生成的显着潜力。的确，根据优化目标，CO 2排放量最高为89％，并且可以实现高达81％的自助力。©2020作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
sqisignhd：密码学中的新维度
摘要。我们介绍了Sqisignhd，这是一种灵感来自SQISIGN的新的Quantum Digital Signature Sneps。sqisignhd利用了对SIDH攻击的最新态度突破，这允许有效地表示任意程度的同基因作为较高尺寸同等基因的组成部分。sqisignhd克服了sqisign的主要缺点。首先，它可以很好地扩展到高安全级别，因为Sqisignhd的公共参数很容易生成：基础字段的特征仅是表2 f 3 f'-1。第二，签名过程更简单，更有效。我们在28毫秒内采用C运行中实施的签名程序，与Sqisign相比，这是一个显着改善。第三，该方案更容易分析，从而降低了更具吸引力的安全性。最后，签名大小比（已经有纪录的）SQISIGN更紧凑，签名的签名小至109个字节，对于后Quantum NIST-1的安全性水平。这些优点可能是以验证为代价的，验证现在需要在维度4中计算一个同等基因，该任务的优化成本仍然不确定，因为这是很少关注的重点。我们对验证的实验性SAGEMATH实施在600毫秒左右运行，表明优化和低级实施后，维度4 iSEGEN的潜在Craplaphic ofgraphic兴趣。
二维材料的光电探测器，用于近红外检测
摘要：将新材料作为硅在光子设备中的应用一直是科学界的关注中心。二维（2D）材料表现出很大的能力，可以替代这种障碍。石墨烯由于其独特的特性（例如高迁移率和光学透明度），除了灵活性，稳健性和环境稳定性外，还具有光子学和光电子学发光的2D材料之一。据报道，有几种基于石墨烯的光电探测器，具有与各种能量热电，电磁和压电设备集成的能力。但是，由于其带隙限制，原始石墨烯不适合在红外区域检测合理信号。在这项工作中，使用石墨烯/金属插入的石墨烯光电探测器证明了基于石墨烯的近红外检测。使用化学蒸气沉积（CVD）在Cu底物上生长插烯石墨烯，并将层湿转移到Si/SiO2底物上。已将锥形铝微电极用于电触点，以改善照明过程中光生载体的检测。证明了红外检测，在室温下测试了反应性和量子效率，并解释了光生的机理。
碳调节迁移：锂离子电极电极的三维干燥模型
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。