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使用面部表情的时空深度学习方法改善疼痛分类
疼痛管理和严重性检测对于有效的治疗至关重要，但是传统的自我报告方法是主观的，并且可能不适合非语言个体（口语有限的人）。为了解决此限制，我们使用面部表情探索自动疼痛检测。我们的研究利用深度学习技术来通过分析来自疼痛情感面孔数据库（PEMF）的面部图像来改善疼痛评估。我们提出了两种新颖的方法1：（1）混合交通模型与长期短期记忆（LSTM）块相结合，以分析视频框架并预测疼痛的存在，以及（2）与LSTM集成的时空图形卷积网络（STGCN），与LSTM集成在一起，以从面部图像中为疼痛图像进行过程地标。我们的工作代表了PEMF数据集进行二进制疼痛分类的首次使用，并通过广泛的实验证明了这些模型的有效性。结果突出了结合空间和时间特征以增强疼痛检测的潜力，从而在客观疼痛评估方法中提供了有希望的进步。
使用易于且易于访问的多线圈垫片改善大脑B0在超高场
抽象对象提高了超高野外系统的光滑功能，并在7 t处添加了可访问的低复杂性B 0用于头部MRI的Shim Array阵列。材料和方法八个频道B 0 Shim Coil阵列的设计是在易于改进和构造复杂性之间进行的权衡，以便可轻松使用Shim阵列，以提供可与标准的7 t Head coil一起使用的Shim阵列。使用开源八通道垫片放大器机架将阵列连接。将全脑和基于切片的光滑的场均匀性改善与标准的二阶光合物进行了比较，并与具有32和48个通道的更复杂的高阶动态垫片和垫片阵列进行了比较。结果八通道垫片阵列可在整个脑部静态弹药中提高12％，并在使用基于切片的垫片时提供了33％的改进。这样，八通道阵列的执行类似于三阶动态垫片（无需高阶涡流补偿）。更复杂的垫片阵列具有32和48个通道的性能更好，但需要专用的RF线圈。讨论设计的八通道Shim阵列提供了一种低复杂性和低成本方法，可改善B 0在超高场系统上的弹跳。在静态和动态杂物中，它在标准弹跳中提供了改进的B 0均匀性。
改善地塞米松的药物负荷和通过夹在PLGA-PEG纳米颗粒中的亲脂前药治疗关节炎的功效
RosanaSimón-Vázquez，Nicolas Tsapis，Mathilde Lorscheider，AinhoaRodríguez，Patricia Calleja等。通过陷入PLGA-PEG纳米颗粒的亲脂前药治疗关节炎，改善了地塞米松药物的负载和效果。药物输送和转化研究，2022，12（5），pp.1270-1284。10.1007/s13346-021-01112-3。hal-04354571
优化和改善氮的生产单元的过程条件
氮生产单元是炼油厂中最重要的单位之一，根据需求和现有条件，其功能不同。在本研究中，目的是通过更改Hysys软件（V14-2024）的操作条件来优化氮生产单元中的能源消耗。本文的优点和新颖性是因为饲料的数量和纯度没有改变，并且由于炼油厂单位的能源消耗的重要性，因此在单位过程中观察到了大量能源减少。要确定软件中的目标函数，设备的能量量，包括冷却器，进料压缩机，冷凝器和重新启动器。之后，所有这些值在一个单元格中添加在一起以确定目标函数。模拟结果表明，与初始值相比，能源消耗优化了17.4％。
从压缩效率的角度来改善尖峰神经网络的稀疏结构学习
人类大脑利用尖峰进行信息传输，并动态地重组其网络结构，以提高能源效率和认知能力的整个生命周期。从这种基于尖峰的计算中汲取灵感，已开发出尖峰神经网络（SNN）来构建模仿该效率的事件驱动的模型。尽管有这些进步，但在训练和推断期间，深SNN仍遭受过度参数化，与大脑自我组织的能力形成鲜明对比。此外，由于静态修剪比率保持最佳的修剪水平，现有的稀疏SNN受到挑战，导致下降或过度修剪。在本文中，我们为深SNN提出了一种新型的两阶段动态结构学习方法，旨在从头开始进行有效的稀疏训练，同时优化压缩效率。第一阶段使用PQ索引评估了SNN中现有稀疏子网络的可压缩性，这促进了基于数据压缩见解的突触连接的重新线的自适应确定。在第二阶段，这种重新布线的比率严格告知动态突触连接过程，包括修剪和再生。这种方法显着改善了对深SNN中稀疏结构训练的探索，从压缩效率的角度来动态地调整稀疏性。我们的实验表明，这种稀疏的训练方法不仅与当前的深SNNS模型的性能保持一致，而且还显着提高了压缩稀疏SNN的效率。至关重要的是，它保留了使用稀疏模型启动培训的优势，并为将AI授予神经形态硬件的边缘提供了有前途的解决方案。
通过将随机天气发生器与动态模型相结合
进行准确的亚季节预测仍然是科学界的挑战（White等人2022）。中期时间范围位于中期每日天气预报和季节性预测之间（Vitart等人，2017年）。为了改善季节前的前提，已经做出了巨大的努力来理解不同的过程，相互作用和可预测性的来源（Domeisen等人。，2022; Robertson＆Vitart，2019年； White等。，2022）。中季可预测性与大气，海洋和土地过程有关（Robertson＆Vitart，2019年）。亚季节范围最重要的预性能力来源如下：Madden-Julian振荡（Lau＆Waliser，2011; Vitart等人，2017年），由于其对热带和外界全球天气的影响（Cassou，2008; Deflorio等人，2019年）;土壤水分（Koster等人，2010年），因为这会影响较低的大气温度和局部预言（Domeisen等人，2022; Wei＆Dirmeyer，2019年）；雪覆盖（Lin＆Wu，2011年），尤其是极地和中纬度地区（Penny等人，2019年）;海洋条件（Woolnough等人，2007年），显示出在某些地区增强降水和温度预测的能力（Subramanian等人，2019年）;以及对降水和温度的影响滞后的strato-everhere（Butler等人，2019年）。，2020年；纽曼等人。，2003年； Rashid等。，2011年； Vitart，2014年）。，2022; Mariotti等。改善亚季节预测还与模型物理的改善有关，通过纳入了地球系统的辅助过程和许多组成部分，例如海洋和海冰，以及在与前面提到的可预测性不同来源之间相互作用相关的初始条件下的不确定条件（Merryfield等。下午预测变得更加准确（Robertson＆Vitart，2019年）。NWP的预测在过去几十年中有所改善（Magnusson＆Källén，2013年）。NWP模型已从概率的方法转变为概率方法。的确，集合（概率）预测通过为预测变量产生一组概率来帮助捕捉大气混乱（Palmer，2000）。因此，一个概率的预测通过更大的结合预测提供了最有可能的情况和与之相关的不确定性，从而可以更自信地验证亚季节预测。由于上述所有努力，亚季节合奏预测已经展示了其潜在的，以提供有价值的预测和早期对重大气候和天气事件的警报（Domeisen等人，2018年； Robertson＆Vitart，2019年）。这些
通过靶向肿瘤来改善治疗结果...
11来源：Haslam A.＆Prasad V.，Jama Network Open。2019; 2（5）：E192535。 doi：10.1001/jamanetworkopen.2019.2535，更新建议将A. Haslam，J。Gill和V. Prasad Jama Netw Netw Open 2020 Vol的确认试验失败，将其降至36.1％的资格和10.9％的响应。 第3期第3页E200423受免疫学药物影响的癌症=美国癌症总患者人群的百分比有资格获得批准的检查点免疫疗法对免疫学药物的响应=总体反应率（完全加上局部），这些反应率是所有美国癌症患者>2019; 2（5）：E192535。doi：10.1001/jamanetworkopen.2019.2535，更新建议将A. Haslam，J。Gill和V. Prasad Jama Netw Netw Open 2020 Vol的确认试验失败，将其降至36.1％的资格和10.9％的响应。第3期第3页E200423受免疫学药物影响的癌症=美国癌症总患者人群的百分比有资格获得批准的检查点免疫疗法对免疫学药物的响应=总体反应率（完全加上局部），这些反应率是所有美国癌症患者
使用唯一分子标识符从下一代测序中改进高分辨率拷贝数变化分析
摘要背景：最近，涉及致癌途径涉及的基因的拷贝数变化（CNV）引起了人们对管理疾病可疑性的越来越多的关注。CNV是肿瘤细胞基因组中最重要的体细胞像差之一。癌基因激活和肿瘤抑制基因失活通常归因于许多癌症类型和阶段的拷贝数增益/扩增或缺失。下一代测序方案的最新进展允许将唯一分子标识符（UMI）添加到每个读取中。每个靶向的DNA片段都用添加到测序引物中的独特随机核苷酸序列标记。umi通过使每个DNA分子在不同的读取群中使每个DNA分子与CNV检测特别有用。结果：在这里，我们提出了分子拷贝数改变（MCNA），这是一种新的甲基动态，允许使用UMI检测拷贝数变化。该算法由四个主要步骤组成：UMI计数矩阵的构建，使用控制样品构建伪参考，log-Ratios的计算，分割以及最后的统计推断异常分段断裂。我们证明了MCNA在患有弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的数据集上取得了成功，我们强调MCNA结果与比较基因组杂交具有很强的相关性。结论：我们提供了MCNA，这是一种新的CNV检测方法，可在https：// gitla b.com/pierr ejuli en.viail ly/mcNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA许可下免费获得。MCNA可以通过使用UMI显着提高CNV变化的检测准确性。
益生元：改善植物生长，土壤健康和碳固存的解决方案？
抽象的土壤肥力和生产力受到剥削和退化过程的严重影响。这些威胁，再加上人口增长和气候变化，迫使我们寻找创新的农业生态解决方案。益生元是一种土壤生物刺激剂，用于增强土壤条件和植物生长，并可能在碳（C）固存中起作用。与未经处理的土壤或对照（SP）相比，评估了两种商业益生元（分别称为SPK和SPN）（分别称为SPK和SPN）对用Zea Mays L.栽培的农业土壤的影响进行了评估。在两个收获日期进行分析：应用益生元后三周（D1）和十个星期（D2）。测量了植物生长参数和土壤特征，侧重于土壤有机物，土壤细菌和真菌群落，并植物根菌根。关于物理化学参数，两种益生元治疗都会增加土壤电导率，阳离子交换能力和可溶性磷（P），同时降低了硝酸盐。同时，在D2处，SPN处理在升高特定的阳离子矿物质（例如钙（CA）和硼（B））方面是不同的。在微生物水平上，每种益生元都诱导了本地细菌和真菌群落的丰度和多样性的独特转移，这在D2处很明显。这些生物标志物被鉴定为（a）腐生型，（b）植物生长促进性细菌和真菌，（c）内植物细菌以及（d）内生和共生微生物群。该结果反映在处理过的土壤中，尤其是SPN中的肾小球素含量和霉菌化率的增加。同时通过每种益生元治疗招募了特定的微生物分类群，例如来自Spk的Spk的真菌，以及来自Spk的真菌以及Chitinophaga，Neo-os-secet and Bacillie and bacormob and bacorli secors and carlobacter，sphingobium and Massilia，以及来自Spk的真菌和schizothecium carpinicola来自SPN的真菌的细节。我们观察到这些作用导致植物生物量的增加（SPK和SPN的芽分别为19％和22.8％，根分别增加了47.8％和35.7％的干重），并促进了土壤C含量的增加（有机C含量增加了8.4％，总C增加了8.9％），尤其是SPN治疗。鉴于这些发现，施用后十周的使用益生元不仅通过改善土壤特征并塑造其天然微生物群落来增加植物的生长，而且还表明了增强C隔离的潜力。鉴于这些发现，施用后十周的使用益生元不仅通过改善土壤特征并塑造其天然微生物群落来增加植物的生长，而且还表明了增强C隔离的潜力。
使用密码学提高算法效率
加密原始图已用于各种非晶体目标，例如消除或降低随机性和相互作用。我们展示了如何使用密码学来改善解决计算问题的时间复杂性。特别是，我们表明，在标准的加密假设下，我们可以在保持正确性的同时设计比现有算法更快的算法。作为混凝土演示，我们构建了具有以下属性的陷阱矩阵的分布：（a）计算有限的对手无法将随机矩阵与从此分布中绘制的一个分布区分出一个随机矩阵，并且（b）给出了一个秘密键，我们可以将n×n matrix与接近近距离的矢量相乘。我们提供了过度有限的领域和真实的结构。这可以实现广泛的加速技术：任何依赖于随机矩阵的算法（例如那些使用降低维度降低的概念）的算法，可以用我们的分布中的矩阵代替它，从而实现计算加速，同时保持正确性。