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使用深卷积神经网络
摘要 - 如今，深度学习方法在复杂的任务中起着关键作用，例如提取图像的有用特征，分割和语义分类。这些方法对近年来花类型分类具有重大影响。在本文中，我们正在尝试使用强大的深度学习方法对102种花种类进行分类。为此，我们使用了使用Densenet121体系结构的转移学习方法来对牛津102花数据集进行分类。在这方面，我们试图微调我们的模型，以实现对其他方法的更高准确性。，我们通过标准化图像和调整图像进行了预处理，然后将其喂入我们的微调预审计模型。我们将数据集划分为三组火车，验证和测试。我们可以达到50个时期的98.6％的准确性，这比研究中同一数据集的其他基于深度学习的方法更好。
SN54SC8T151-SEP生产流量和可靠性报告
TI资格测试是一种降低风险的过程，该过程旨在确保客户应用程序中的设备寿命。晶圆制造过程和包装级可靠性以多种方式评估，其中可能包括加速的环境测试条件，随后脱离了实际使用条件。评估设备的可制造性，以验证强大的组装流量并确保向客户供应的连续性。ti增强产品具有针对联合电子设备工程委员会（JEDEC）标准和程序的行业标准测试方法的资格。Texas Instruments增强产品符合Geia-STD-0002-1航空航天合格的电子组件。
心脏的改变：高流动式瘘管对心血管结局的影响 - 无荟萃分析的系统评价和合成（游泳）
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过PEER REVIVE的认证）Preprint preprint the本版本的版权所有者于2025年2月28日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.26.25322822 doi：medrxiv Preprint
经颅多普勒超声检查
MC的浓度通过转运蛋白及其调节蛋白的活性在时间和空间中进行了调整，从而使这些元素细胞结构能够调节各种细胞功能。mcs是动态结构，通过绑扎和信号蛋白的协调作用对细胞提示形成，拉长，缩回和分离。在研究MCS结构 - 功能关系时，这会带来挑战，因为需要精确解决MCS生物基因过程中发生的超微结构改变，并且与由MCS支持的过程驱动的细胞功能进行了定量有关。解决MCS的形态变化很难使用光学方法，许多研究报告了MCS结构的变化很少发生功能明显的可能性和功能性缺陷而没有MCS结构变化而发生。在最近的一项研究中，我们尝试通过使用电子显微镜的金标准在SOCE过程中对MCS发生的超微结构变化进行定量和系统评估来缩小知识的差距（Henry等，2022）。
gflownets：组合和连续空间中多元化的新型框架-MBZUAI PARAS Workshop
1“在放松序列空间中使用优化的可伸缩蛋白设计”，Frank等，2024 2“分解和重新组合分子图生成”，Yamada和Sugiyama，2023
Lance™ Flow UA80 - PDS
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PassFlow：用于预测深部脑刺激结果的多模式工作流程
目的：深部脑刺激 (DBS) 是一种行之有效的帕金森病 (PD) 治疗方法，通常可增强运动功能。然而，DBS 后可能会出现一些不良副作用，从而降低患者的生活质量。因此，临床团队必须仔细选择要进行 DBS 的患者。在过去十年中，曾有人尝试将术前数据与 DBS 临床结果联系起来，其中大部分都集中在运动症状上。在本文中，我们提出了一种基于机器学习的方法，能够预测大量 PD 的 DBS 临床结果。方法：我们提出了一种多模式管道，称为 PassFlow，可预测 84 个临床术后临床评分。PassFlow 由一个用于压缩临床信息的人工神经网络、一种用于从 T1 成像中提取形态生物标志物的最先进的图像处理方法以及一个用于执行回归的 SVM 组成。我们在 196 名接受 DBS 的 PD 患者身上验证了 PassFlow。结果：PassFlow 的相关系数高达 0.71，能够显著预测 84 个评分中的 63 个，优于比较线性方法。还发现，利用这些术前信息预测的指标数量与可获得这些信息的患者数量相关，表明 PassFlow 方法仍在积极学习中。结论：我们提出了一种基于机器学习的新型流程，用于预测 PD 患者 DBS 术后的各种临床结果。PassFlow 考虑了来自不同数据模式的各种生物标志物，仅从术前数据中就显示出一些评分的高相关系数。这表明，DBS 的许多临床结果都可以预测，而与特定的模拟参数无关，因为 PassFlow 已在没有此类刺激相关信息的情况下得到验证。
“地热井中的流动模式预测”
地热能用于供暖和发电的利用有望为实现欧盟净零排放环境的目标做出重大贡献。为了提高地热植物的效率，对生产管中流体流动行为的透彻理解至关重要。地热流体通常包含在高压下溶解的气体，随着流体上升到表面，它们会部分释放。本研究将利用基于Python的软件工具来评估现有的多相流模型，以预测地热井的流量行为。通过分析来自几个操作地热井的数据，我们将确定最能与实际领域条件保持一致的模型。本文的发现将对流动动力学有更深入的见解，并提出对地热能系统的优化策略。SWM可以在6个月的时间内担任“ Werkstudent”的位置。如果有兴趣，请联系：Clemens.langbauer@unileoben.ac.at Clemens Langbauer博士。