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使用UNET-FEW SHOT示意图分割的脑肿瘤分割
摘要。早期发现和确定适当的治疗技术将建立癌症患者的耐力。诊断和治疗脑肿瘤的关键步骤是准确可靠的分割。鉴于其形状不平坦和不透明的边界，神经胶质瘤是最困难的脑癌之一。由于其设计存在显着差异，因此，神经胶质瘤脑生长的程序划分是一个流体主题。在本文中报告了改进的基于UNET的设计，用于自动从MRI图像中对脑肿瘤进行自动分割。培训语义部模型需要大量的精细澄清信息，这使得迅速适应不符合此要求的不熟悉类的挑战。最初的射击细分试图解决此问题，但存在其他缺陷。因此，在本文中讨论了几乎没有示意的示意图分割，以分解同时将原始分类与基本类别和足够模型分类的投机能力。上下文感知的原型学习（CAPL），用于通过利用早期信息从帮助测试中出现早期信息，并逐步增强逻辑数据到分类器，并根据每个问题图片的实质模制。结果揭示了开发模型的表现。
控制冷原子量子杂质系统中的相互作用
摘要 我们实施了一种实验架构，其中单个 K 原子被困在光镊中，并浸入超低温的 Rb 原子槽中。在这种情况下，单个被捕获原子的运动被限制在最低量子振动能级。这实现了一个基本的、完全可控的量子杂质系统。对于 K 原子的捕获，我们使用物种选择性偶极势，这使我们能够独立操纵量子杂质和原子槽。我们专注于表征和控制两个子系统之间的相互作用。为此，我们进行了 Feshbach 光谱学，检测到几个跨维度限制引起的 Feshbach 共振，用于 KRb 物种间散射长度，这可以参数化相互作用的强度。我们将我们的数据与跨维度散射理论进行了比较，发现它们非常吻合。值得注意的是，我们还检测到了一系列源自底层自由空间 s 波相互作用的 p 波共振。我们进一步确定了当浴温以及相互作用的维数发生变化时，共振会如何表现。此外，我们能够通过精细调整产生光镊的光的波长来筛选浴中的量子杂质，这为我们提供了一种控制和最小化相互作用的新有效工具。我们的研究结果为量子杂质模型、量子信息和量子热力学的量子模拟开辟了一系列新的可能性，其中量化系统与浴之间的相互作用是一种强大但尚未得到充分利用的资源。
斯托克顿港清洁空气计划
货物处理设备在加利福尼亚的港口和联运铁路场上用于处理货物或进行常规维护活动的任何电动车辆。DRAYAGE卡车上车，重型卡车，可运输容器化的散装或破碎的货物，空容器和底盘，往返海港和跨模式railyards。温室气体可在大气中吸收红外辐射的任何气体。港口制作的任何私人，商业，政府或军事海船否则不符合海洋船只或休闲船的定义。重型车辆的重型车辆总重量（GVWR）大于26,000磅。轻型车辆车辆的GVWR为10,000磅或低于10,000磅。中型车辆，GVWR在10,001-26,000磅之间。氮氧化物化合物（一氧化氮），氮二氧化氮（2）和其他氮氧化物通常在燃烧过程中产生，并且是烟雾形成和酸沉积的主要贡献者。颗粒物质的任何空气传播的细分材料，除了未融合的水（在标准条件下以液体或固体而存在）。零发射车辆车辆不会产生标准污染物或温室气体的排气排放。它们减少了与制动磨损减少有关的颗粒物。
在神经退行性和精神疾病中靶向溶解和siglec的治疗潜力
唾液酸通常在哺乳动物细胞的糖脂中被发现为末端碳水化合物，是先天免疫系统的关键检查点抑制剂，尤其是中枢神经系统（CNS）。在小胶质细胞上表达的唾液酸结合型免疫球蛋白样凝集素（Siglecs）是通过识别完整的溶解酶来维持小胶质细胞稳态的关键参与者。精细平衡的唾液酸 - siglec系统可确保预防中枢神经系统中过度和有害的免疫反应。然而，溶解和SIGLEC受体功能障碍的丧失导致多种慢性中枢神经系统疾病。SIGLEC3 / CD33，SIGLEC11和SIGLEC14的遗传变异与神经退行性疾病（如阿尔茨海默氏病）有关，而siAllylltransferase ST8SIA2和SigleC4 / MAG已将精神疾病与精神病患者相关，例如Schizizoplenia，Biporlial and biporlial and biporal and biporal and siglec4 / mag。因此，在阿尔茨海默氏病动物模型和炎症引起的CNS组织损伤中，多氨酸和SIGLEC结合抗体的免疫调节功能已被实验剥削。虽然这些治疗方法的潜力显而易见，但在患者临床试验中，仅测试了靶向乙二醇或SIGLEC受体的几种疗法。在这里，我们概述了唾液酸 - siglec轴在神经变性和突触病的背景下塑造小胶质细胞激活和功能中所起的关键作用，并讨论靶向溶解溶性或siglecs的当前疗法的景观。
融合区尺寸和冷却速率的分析估计在零件尺度激光粉末融合
激光粉床融合工艺越来越多地用于通过熔化并在快速移动的精细焦点激光束下熔化金属零件。需要快速估计所得温度场，融合区尺寸和冷却速率，以确保用最小缺陷的偏置精确零件制造。在这里提出了一个新型的三维分析传热模型，该模型可以在这里迅速可靠地以零件尺度模拟激光粉末床融合过程。体积热源项的构建是为了分析模拟熔体池的演化，其深度与宽度比相当。所提出的分析模型可以模拟零件尺度上的多个轨道和图层的构建速度明显要比文献中报道的所有数值模型要快得多。发现融合区形状和尺寸和冷却速率的计算结果与实验报告的结果非常吻合，该结果是在三种具有多种多样特性的常用合金的构建中，SS316L，TI6AL4V和ALSI10MG。基于分析计算的结果，提供了一组易于使用的过程映射，以估算多个过程条件，以获得一组目标融合区域二月，而无需试用和错误测试。
深度学习模型映射快速植物物种从公民科学和遥感数据变化
人为栖息地破坏和气候变化正在重塑全球植物的地理分布。但是，我们仍然无法以高空间，时间和分类学分辨率来绘制物种的变化。在这里，我们开发了一种深度学习模型，该模型使用来自加利福尼亚的遥感图像以及50万公民科学观察培训，可以绘制2,000多种植物物种的分布。我们的模型 - DeepBiosphere-不仅要优于许多常见的物种分布建模方法（AUC 0.95 vs. 0.88），而且可以以多达几米的分辨率来绘制物种，并以高准确性地描绘了植物群落，包括原始和透明的红木国家公园森林。这些精细的比例预测可以进一步用于绘制跨人类改变景观的栖息地碎片的强度和尖锐的生态系统过渡。此外，从频繁的遥感数据集合中，DeepBiosphere可以在2- y的时间段内检测严重野火对植物群落组成的快速影响。这些发现表明，对公共地球的观察和深入学习的公民科学可以为自动化系统铺平道路，以监视全球实际时间的生物多样性变化。
二维集成电路透视图 - IuE
虽然已经证明了硅具有更高迁移率的材料，包括锗和各种 III-V 材料，但它们最多只在少数小众市场得到成功应用和商业化。硅技术取得巨大成功的原因是多方面的，例如硅的天然氧化物 (SiO 2 )、极其成熟和精细的加工能力，以及 n 型和 p 型金属氧化物半导体 (MOS) 晶体管的存在，这使得高效互补 MOS (CMOS) 逻辑成为可能。随着尺寸的进一步缩小，人们付出了巨大的努力来改进制造方法，以使硅场效应晶体管 (FET) 的性能稳步提高。目前，硅晶体管的技术节点处于 10 纳米以下范围。然而，在如此小的器件中，短沟道效应 (SCE)、增加的可变性和可靠性问题 [1]，以及 3 纳米以下通道的通道载流子迁移率降低 [2] 都对硅技术的继续使用构成了严峻挑战。为了克服由硅制成的超薄器件的缺点，近十年来，对晶体管结构替代材料系统的研究不断加强。所谓的 2D 材料已被证明对后硅技术特别有利，并有可能为上述硅技术的局限性提供解决方案。[3,4]
钙和神经干细胞增殖
摘要：细胞内钙通过调节各种过程（例如细胞增殖，迁移，分化和成熟）来在中枢神经系统（CNS）发育中起关键作用。然而，由于该阳离子的动态性质和开发过程中不断发展的细胞种群，了解CNS开发过程中钙（Ca 2+）在这些过程中的参与是具有挑战性的。虽然在特定的细胞过程中观察到了Ca 2+瞬态模式，并且在可激发和非驱动细胞中已经鉴定出负责Ca 2+稳态的分子，但需要进一步研究Ca 2+动力学，并且需要在神经干细胞（NSC）中的潜在机制（NSC）中的潜在机制。本综述着重于在体内和体外表达的Ca 2+入口的分子，这对于Ca 2+动力学和信号传导至关重要。它还讨论了这些分子如何在平衡细胞增殖以自我更新或促进分化方面发挥关键作用。这些过程在整个大脑发育过程中都以时间依赖的方式进行了细微的调节，受外在和内在因素的影响，这些因素直接或间接调节Ca 2+动力学。fur-hoverore，本综述解决了理解NSC中Ca 2+动力学对治疗神经系统疾病的潜在含义。尽管在这一领域取得了重大进展，但揭示了导致细胞增殖中Ca 2+细胞内动力学的元素仍然是一个具有挑战性的难题，需要进一步研究。
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Calix [4] Arene- ...
脂质双层对包括铜阳离子在内的离子不渗透。铜是生命的必不可少的痕量元素，存在于各种酶的活性位点中，而游离铜的内部细胞有害。铜的稳态受到了精心控制，涉及Cu（i）转运膜蛋白Ctr1和ATP7A/b的Cu。铜稳态的破坏已被报道为潜在的抗癌策略。有了这个目标，我们开发了一系列的亲脂化合物，具有两个铜协调（苯甲）咪唑基团，它们能够充当离子载体，并在跨膜上运输铜阳离子。这首先在脂质体中证明了cu（i）敏感的荧光探针。其次，这些化合物中的五种被证明可以恢复已删除CTR1的酵母细胞的生长，这表明这些离子载体能够将铜转运到酵母细胞中。第三，肝癌细胞中的细胞毒性研究强调了Cu离子载体在细胞中的活性的关键作用。进一步研究了最活跃的化合物之一的影响，称为Cuphoralix，没有显示细胞内Cu水平的肝细胞水平增加，但明确的金属胁迫指示。同步X射线荧光研究来研究Cuphoralix对亚细胞铜分布的影响，揭示了铜从囊泡从囊泡重新分布到细胞质。这解释了这种新型铜离子载体的有效细胞毒性，需要进一步研究其抗癌作用。
第三个国家气候变化研究（V3）
气候变化不再是遥远的威胁；它已成为对人类的不可否认和直接的挑战。在全球范围内感受到的后果对于新加坡等小岛国家特别敏锐。在全球范围内，2015 - 2022年是173年的乐器记录中最温暖的八年。最近10年（2013- 2022年）是新加坡最温暖的十年。随着我们的世界应对气候变化的复杂而多方面的风险，可靠和可行的信息不仅是一种奢侈品，而且是准备性和适应性的必要。由国家环境局（NEA）气候研究中心（CCRS）进行的这项第三项全国性气候变化研究（V3）出现在不断变化的气候景观的背景下，这是基于其前身新加坡第二个国家气候变化研究（V2）奠定的基础。这是对更高分辨率的气候变化预测的紧迫需求，该预测解决了新加坡和更广泛的东南亚地区的特定漏洞。这些预测是对决策者，研究人员，企业和公众的重要工具，以理解和应对气候变化带来的迫在眉睫的挑战。虽然政府间气候变化（IPCC）在综合全球气候科学方面起着至关重要的作用，但它通常缺乏局部适应计划所需的粒度。v3通过动态缩小粗糙的全球气候模型来弥合这一差距