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关于小儿种群骨密度，微体系结构和强度的高分辨率外周定量计算机断层扫描评估的建议
2D数字乳房摄影中微钙化（MC）的抽象准确表征是降低与不确定MC的回调相关的诊断不确定性的必要步骤。MC的定量分析可以更好地识别导管癌或浸润性癌的可能性较高的MC。 但是，MC的自动识别和分割，具有高误报率仍然具有挑战性。 我们提出了2D全场数字乳房X线照片（FFDMS）和诊断放大视图的两阶段多尺度方法。 候选对象首先是使用斑点检测和黑森州分析来划定的。 回归卷积网络，经过训练，可以在MC附近输出具有较高响应的功能，选择构成实际MC的对象。 该方法经过培训并在两个单独的数据集中对435个筛选和诊断FFDM进行了验证。 然后，我们使用我们的方法对248例无定形MC的射击视图进行细分MC。 我们使用梯度树的提升对提取的特征进行建模，以将每种情况分类为良性或恶性肿瘤。 与最新的比较方法相比，我们的方法比联合的均值相交（每图像为0.670±0.121，而每图像0.524±0.034），每个MC对象的交点比每个MC对象（0.607±0.250）（0.607±0.250 ves 0.363±0.278）和0.581 persection persect persect persect persion persion versions 0.581 vers versutions 0.581 vers versus vers versus versus versus versus。 使用我们的方法生成的特征优于比较方法（0.763对0.710 AUC），将无定形钙化为良性或恶性肿瘤。可以更好地识别导管癌或浸润性癌的可能性较高的MC。但是，MC的自动识别和分割，具有高误报率仍然具有挑战性。我们提出了2D全场数字乳房X线照片（FFDMS）和诊断放大视图的两阶段多尺度方法。候选对象首先是使用斑点检测和黑森州分析来划定的。回归卷积网络，经过训练，可以在MC附近输出具有较高响应的功能，选择构成实际MC的对象。该方法经过培训并在两个单独的数据集中对435个筛选和诊断FFDM进行了验证。然后，我们使用我们的方法对248例无定形MC的射击视图进行细分MC。我们使用梯度树的提升对提取的特征进行建模，以将每种情况分类为良性或恶性肿瘤。与最新的比较方法相比，我们的方法比联合的均值相交（每图像为0.670±0.121，而每图像0.524±0.034），每个MC对象的交点比每个MC对象（0.607±0.250）（0.607±0.250 ves 0.363±0.278）和0.581 persection persect persect persect persion persion versions 0.581 vers versutions 0.581 vers versus vers versus versus versus versus。使用我们的方法生成的特征优于比较方法（0.763对0.710 AUC），将无定形钙化为良性或恶性肿瘤。
通过混合量子计算振动电子特征...
利用最近开发的 (J. Chem. Theory Comput. 2020, 16, 1215 – 1231) Ad − MD | gVH 方法模拟了乙腈溶液中苝二酰亚胺 (PDI) 染料的光吸收光谱。这种混合量子-经典 (MQC) 方法基于软（经典）/刚性（量子）核自由度的绝热 (Ad) 分离，并将光谱表示为通过广义垂直 Hessian (g VH) 振动电子方法获得的振动电子光谱（对于刚性坐标）的构象平均值（在软坐标上）。该平均值是使用特定参数化的量子力学衍生力场 (QMD-FF) 执行的，针对从经典分子动力学 (MD) 运行中提取的快照进行的。本文对旨在重现灵活分子光谱形状的不同方法的可靠性进行了全面的评估。首先，通过将特定 QMD-FF 和通用可转移 FF 获得的结果与参考气相从头算 MD (AIMD) 的结果进行比较，评估采样构型空间的差异及其对吸收光谱预测的影响，包括纯经典方案（集合平均）和 Ad − MD | gVH 框架。接下来，还获得了溶液中 PDI 动力学的经典集合平均和 MQC 预测，并将其与基于对单个优化苝二酰亚胺结构进行的振动电子计算的“静态”方法的结果进行了比较。在经典的集合平均方法中，用两个 FF 获得的显著不同的采样导致预测光谱的位置和强度都发生了相当大的变化，其中沿 QMD-FF 轨迹计算的光谱与 AIMD 对应光谱非常接近。相反，在 Ad − MD | gVH 理论水平上，不同的采样提供非常相似的振动电子光谱，这表明用通用 FF 获得的吸收光谱中的误差主要与刚性模式有关，因为它可以通过 g VH 执行的二次外推来有效地校正，以沿此类坐标定位基态和激发态势能表面的最小值。此外，从研究PDI染料的自组装过程和大尺寸聚集体的振动电子光谱的角度来看，使用针对分子的QMD-FF似乎也是强制性的，因为在柔性侧链群体中发现的GAFF轨迹存在显著误差，这决定了超分子聚集特性。
物理模型与深度的混合重建...
1. Li, D. 等人。扩展分辨率结构化照明成像的内吞和细胞骨架动力学。91 Science 349 , 944–944 (2015)。92 2. Gustafsson, MGL 使用结构化照明显微镜将横向分辨率极限提高两倍。Journal of Microscopy 198 , 82-87 (2000)。94 3. Gustafsson, MGL 等人。通过结构化照明在宽视场荧光显微镜中实现三维分辨率加倍。Biophysical Journal 94 , 4957-4970 (2008)。96 4. Cragg, GE 和 So, PTC 使用驻波增强横向分辨率。Opt. Lett. 97 25 , 46-48 (2000)。 98 5. Kner, P. 等人。通过结构化照明对活细胞进行超分辨率视频显微镜检查。自然方法 6 , 99 339–342 (2009)。00 6. Hirvonen, LM 等人。活细胞的结构化照明显微镜检查。欧洲生物物理杂志 38 , 807–812 01 (2009)。02 7. Guo, Y. 等人。在毫秒时间尺度上以纳米级分辨率可视化细胞内细胞器和细胞骨架相互作用。Cell 175 , 1430-1442 (2018)。04 8. Huang, X. 等人。使用 Hessian 结构化照明显微镜实现快速、长期、超分辨率成像。自然生物技术 36 , 451–459 (2018)。 06 9. Chu, K. 等人。低信号水平结构照明显微镜的图像重建。Opt. 07 Express 22 , 8687-8702 (2014)。08 10. Wen, G. 等人。通过点扩展函数工程实现高保真结构照明显微镜。09 Light Sci Appl 10 , 70 (2021)。10 11. Jin, L. 等人。深度学习使结构照明显微镜具有低光照水平和更快的速度。Nat Commun 11 , 1934 (2020)。12 12. Qiao, C. 等人。用于光学显微镜图像超分辨率的深度神经网络的评估和开发。Nat Methods 18 , 194–202 (2021)。 14 13. Kobler, E. 等人。线性逆问题的总深度变分。CVPR，7546-7555（2020 年）。15 14. S. Bhadra。等人。断层扫描图像重建中的幻觉。IEEE 医学成像学报 40，3249-3260（2021 年）。17 15. Jakobs, S. 和 Wurm, CA 线粒体的超分辨率显微镜。化学生物学最新观点 20，9-15（2014 年）。19
探索新泽西的松树贫瘠的森林
n这个特别版的Evergreen，我们参观了新泽西州的传说中的松树桶，这是我从未去过的美国唯一森林的州。令我非常惊讶的是，我看到了我已经出版杂志的近40年来看到的一些最好的林业，所有这些都是由鲍勃·威廉姆斯（Bob Williams）提供的，鲍勃·威廉姆斯（Bob Williams）是新泽西州的本地人，也是该州最受尊敬的森林人。我的艾伯逊祖母于1894年出生于纽瓦克，该州的大型城市，最新的人口普查中的人口为304,960。她记得从家里走到悠久的奶牛场。今天，有10,841,764人居住在纽瓦克17英里以内。，但是从曼哈顿到纽瓦克需要一个多小时的时间。四到六巷新泽西收费公路上的交通畅通无阻。幸运的是，除了最乡村社区以外，还有数百个市政公园和数英里的步行小径，并带有训练有素的标志。分钟数分钟，南费城国际机场，朱莉娅和我在1776年圣诞节夜在乔治·华盛顿大陆军队在黑暗中越过黑暗的地方越过了特拉华河。黑森军队在一场关键的战斗中感到惊讶。十一年后，新泽西州成为第一个批准《权利法案》的州，也是第三个批准宪法的国家。两年后，华盛顿将军成为我们的第一任总统。在新泽西州占500万英亩，是美国第五个最小的州。，但在每英亩的基础上，它是人口最多的。一旦您到达伊丽莎白（Elizabeth）以南，人口为135,829。当您到达克莱门顿的鲍勃的松树林林业办公室时，人口为5,344，您正在进入林业和农业国家，并由庞大的城市道路网络相互联系的小乡村城镇打击。面向页面上的地图追踪了我们从10月3日至10日与鲍勃一起在车轮上旅行的狭窄铺路和未铺路的道路。1600年代初，瑞典人和荷兰人降落在附近。在Speedwell附近的Lee Brothers Forestry and Cranberry养殖业务上，我们通过了一个标志着Eagle Tavern的位置。它欢迎渴的旅行者从费城到塔克顿的旅程
空间高效的内点法，应用于线性规划和最大权重二分匹配
是计算机科学和运筹学中最基本的问题之一。在过去的半个世纪里，人们致力于开发时间高效的线性规划求解器，例如单纯形法 [23]、椭球法 [44] 和内点法 [41]。近几年，利用内点法 (IPM) 加速线性规划求解得到了深入研究 [20, 55, 13, 35, 65, 25, 71]。当 m ≈ n 时，最先进的 IPM 运行时间为 O(m2+1/18+mω)，当 m≫n 时，运行时间为 O(mn+n3)。为了实现这些令人印象深刻的改进，大多数此类算法利用随机和动态数据结构来同时维护原始解和对偶解。虽然这些算法在时间上是高效的，但它们不太可能以空间高效的方式实现：维护原始对偶公式需要 Ω(m + n2) 空间，当 m ≫ n 时尤其不能令人满意。在本文中，我们研究了在流式模型中求解线性规划的问题：在每一遍中，我们可以查询 A 的第 i 行和 b 的对应行。目标是设计一个既节省空间又节省遍历次数的 LP 求解器。所谓高效，我们的目标是获得一种不依赖于 m 的多项式的算法，或者更具体地说，我们提出一个健壮的 IPM 框架，该框架仅使用 e O(n2) 空间和 e O(√n log(1/ϵ)) 次遍历。1据我们所知，这是实现与 m 无关的空间和遍历最高效的流式 LP 算法。目前最好的 LP 流式算法要么需要 Ω(n) 次传递，要么需要 Ω(n2+m2) 空间来进行 O(√n) 次传递。对于高密集 LP（m≫n）的情况，我们的算法实现了最佳空间和传递。获得这些 LP 算法的关键因素是从时间高效的原始对偶 IPM 转变为时间效率较低的仅对偶 IPM [64]。从时间角度来看，仅对偶 IPM 需要 e O(√nlog(1/ϵ)) 次迭代，每次迭代可以在 e O(mn+poly(n)) 的时间内计算完成。然而，它比原始对偶方法更节省空间。具体而言，我们表明每次迭代，只需维护一个 n×n 的 Hessian 矩阵即可。为了获得 e O ( √ n log (1 /ϵ )) 次传递，我们证明了诸如 Lewis 权重 [ 56 , 21 ] 等非平凡量可以以仅使用 e O ( n 2 ) 空间的就地方式递归计算。既然我们有了用于流式模型中一般 LP 的空间和传递效率高的 IPM，我们将使用半流式模型中的图问题应用程序对其进行实例化。在半流式模型中，每条边及其权重都以在线方式显示，并且可能受到对抗顺序的影响，并且算法可以在 e O ( n ) 空间中对流进行多次传递。2我们特别关注最大权重二分匹配问题，其中带有权重的边以流式传输给我们，目标是找到一个匹配，使其中的总权重最大化。虽然对这个问题的研究已经很多（[ 2 , 36 , 24 , 3 , 9 ] 等），但大多数算法只能计算近似匹配，这意味着权重至少是最大权重的 (1 − ϵ )。对于精确匹配的情况，最近的一项研究 [ 6 ] 提供了一种算法，它取 n 4 / 3 + o (1)