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Russo Laura
Laura Russo（LR）是Milano-Bicocca大学的副教授。她的研究集中在生物医学应用的生物材料上，包括用于再生医学的3D体外组织模型，患者个人化的药物筛选和生物传感器。她的研究经验可以追溯到2010年，是米兰 - 比科卡大学生物有机研究小组的博士生，开发了多学科项目，这些项目利用纳米材料和生物材料领域的糖基科学领域进行组织工程。在2010年，LR在伦敦帝国学院访问研究员，研究了骨软骨组织再生的杂化生物材料。从2013年到2015年，作为米兰 - 比科卡大学（University of Milano-Bicocca）的邮政研究员，她曾是针对心脏组织工程类器官细胞培养物的智能生物材料研究项目的单位协调员。2016年10月，LR授予了爱尔兰国立大学Cùram的SFI首发研究人员研究补助金（SIRG） - 戈尔韦（Galway） - 在那里她开始研究以组织工程应用和细胞生物学研究的糖节二合道生物材料研究。2017年3月，她在米兰大学（Bicocca）担任助理教授的职位，并保持了Cùram访问研究员的立场。她还被任命为爱尔兰国立大学戈尔韦大学的兼职讲师。lr授予了意大利化学学会生命科学有机化学著名的初级研究奖，以适用于生命科学领域的有机化学科学贡献。从2022年开始，她是米兰大学 - 比科卡大学的副教授，从2023年10月开始，伦敦帝国学院的访问研究员
高级重复的结构和学习程序，以检测串行12铅ECG中的急性心肌缺血
抽象目标。在急性冠状动脉综合征（ACS）的情况下，急性心肌缺血可能导致心肌梗塞。因此，及时的决定已经处于院前阶段，对于尽可能地保留心脏功能至关重要。串行心电图，将急性心电图与先前记录的同一患者的（参考）ECG进行比较，有助于识别缺血诱导的心电图变化，通过纠正个体间的ECG变异性。最近，深度学习和串行心电图的结合为检测新兴心脏疾病提供了有希望的结果。因此，我们当前研究的目的是应用新型的高级重复结构和学习程序（ADVRS＆LP），该过程专门设计用于疗程前阶段急性心肌缺血检测，并使用串行ECG使用。方法。数据属于减法研究，其中包括1425个心电图对，194（14％）ACS患者和1035（73％）对照。每个ECG对的特征是28个序列特征，这些特征构成了Advrs＆LP的输入，Advrs＆Lp是创建监督神经网络（NN）的自动建设性过程。我们创建了100个NN，以补偿由于有限数据集的随机数据划分而导致的统计频率。我们根据接收者 - 操作 - 特征曲线，敏感性（SE）和Speciifity（SP）的曲线（AUC）将获得的NNS的性能与逻辑回归程序（LR）程序（LR）程序（LR）程序（LR）程序（UNI-G）进行了比较。主要结果。明显的能力。nns（中位AUC = 83％，中位SE = 77％和中位SP = 89％）在统计学上（P值低于0.05）的测试性能比LR提出的测试性能高（中位数AUC = 80％，中位数SE = 67％，中位数SP = 81％），SP = 81％），Median sp = 82％（Medianians = 82％）和82％（82％）和72％= 72％和72％= 72％。总而言之，阳性结果强调了串行ECG比较在缺血检测中的价值，而在概括和临床适用性方面，Advrs＆LP创建的NNS似乎是可靠的工具。
输血医学30.03.24.pdf
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2025; 21（5）：2012-2026。 doi：10.7150/ijbs.107195审查肝细胞癌的Lenvatinib耐药性的细胞死亡：来自分子机械
lenvatinib是一种多靶性酪氨酸激酶抑制剂（TKI），由于与索拉替尼相比，它具有出色的效果，成为晚期肝细胞癌（HCC）的第一线治疗。然而，不可避免的耐药性发展是实现治愈结果并对预后产生负面影响的重要障碍。因此，必须深入研究Lenvatinib耐药性（LR）的机制，并确定理性组合处理的潜在策略。调节的细胞死亡（RCD）是指当适应性反应不足以维持稳态时细胞灭绝的过程，RCD在包括癌症TKI在内的治疗剂的疾病进展和对治疗剂的反应中起着至关重要的作用。抵抗细胞死亡是基本标志之一，也是导致癌症耐药性的主要原因。尤其是，许多研究表明RCD（包括凋亡，自噬，铁凋亡，昆虫吞噬和凋亡）在HCC中LR的出现中起着重要作用。本文对与RCD相关的LR机制的最新发现进行了深入的综述，并提出了潜在的策略来通过结合RCD调节剂来提高Lenvatinib的有效性。
射电天文学的月球轨道的卫星群
iac-20，b4,3,6，x59219 Olfar的自主任务计划：Lunar轨道上的卫星群，用于射电射线天文学的Sung-Hoon Mok A *，Jian Guo A，Jian Guo A，Eberhard Gill A，Eberhard Gill A，Raj Thilak Rajan Ba Aerospace Engifetry of Aerospace Engineering（lr）（LR），LR），DELLE（LR），deflue（lr），deflue（lr）。荷兰2629 HS，s.mok@tudelft.nl; j.guo@tudelft.nl; e.k.a.gill@tudelft.nl b Faculty of Electrical Engineering, Mathematics & Computer Science (EWI), Delft University of Technology, Mekelweg 4, Delft, The Netherlands 2628 CD , r.t.rajan@tudelft.nl * Corresponding Author Abstract Orbiting Low Frequency Array for Radio Astronomy (OLFAR) is a radio astronomy mission that has been studied since 2010 by several荷兰大学和研究机构。该任务旨在通过在30 MHz频带以下的超低波长状态下收集宇宙信号来产生天空图。一颗卫星群，其中包括10多个配备了被动天线的卫星，将部署在可以最小化射频干扰的太空中，例如，在月球的远处。到目前为止，已经投入了一些研究来设计空间部分，其中包括有效载荷和平台元素。但是，尚未详细设计地面部分，尤其是任务计划系统。在本文中，根据当前的卫星设计提出了任务计划问题后，提出了OLFAR的系统任务计划方法。关键字：任务规划，射电天文学，卫星群，月球轨道，地面部门，自治1。任务控制元素（MCE）是地面部分元素之一，其主要功能是任务计划和计划。简介地面细分市场对于任务成功以及太空领域和发射部门[1]起着重要作用。它旨在在有限的资源和限制下安排几个任务；最终，为特定的计划范围生成时间表。任务计划算法（或不久的算法）通常可以分为三类：确定性精确算法，确定性近似算法和非确定性近似算法[2]。首先，确定性精确算法提供了一个精确的最佳解决方案，但需要三个方面的计算时间最长。例如，蛮力搜索需要在获得全球最佳解决方案之前列举所有可能的候选者。其次，确定性近似算法提供了一个亚最佳解决方案，其计算负担明显较小。它通常被称为启发式算法[3]。有例如贪婪算法和本地搜索算法。第三，非确定性近似算法也提供了次优的解决方案，通常称为元启发式算法或基于人群的算法。遗传算法和粒子群优化是众所周知的非确定性近似算法。但是，应注意的是，算法的定义和分类在文献中通常会有所不同。
为所有人谋进步
报告框架 • 国际综合报告委员会 (IIRC) 框架 • 马来西亚证券交易所有限公司的主要市场上市要求 (Main LR) • 马来西亚公司治理准则 (MCCG) • 2016 年马来西亚公司法 • 马来西亚财务报告准则 (MFRS) • 全球报告倡议 (GRI) 可持续发展报告准则 • 马来西亚证券交易所关于可持续发展报告的主要 LR • 特许会计师协会 (ACCA) 马来西亚公司可持续发展报告指南 • 气候相关财务披露工作组 (TCFD) • 马来西亚证券交易所可持续发展报告指南 • 联合国可持续发展目标 (UN SDGs) • ISO 26000:2010 社会责任指南
分类器的地图集 - 用于大脑MRI分割的机器学习范式
摘要我们介绍了分类器（AOC）的地图集，这是一个概念上新颖的脑MRI分割框架。AOC是从标记的数据中学到的素数逻辑回归（LR）函数的体素逻辑回归（LR）函数的空间图。收敛后，所得的固定LR权重，每个体素的几个代表训练数据集。因此，它可以被视为一种轻量级学习机器，尽管其容量较低并不削弱问题。AOC结构独立于测试图像的实际强度，提供了在可用标记的数据上训练它的灵活性，并将其用于分割来自不同数据集和模式的图像。从这个意义上讲，它也不会过分贴上培训数据。该提出的方法已应用于众多可公开可用的数据集，用于分割脑MRI组织，并被证明对噪声和外展具有鲁棒性。也获得了多模式的跨模式MRI分割的有希望的结果。最后，我们展示了如何利用对健康受试者的大脑MRI训练的AOC来用于对多发性硬化症患者的病变分割。
DDASR：域距离自适应超分辨率重建 MR 脑图像
摘要 — 临床环境对高细节和快速磁共振成像 (MRI) 序列的需求很高，因为成像信息不足会导致诊断困难。MR 图像超分辨率 (SR) 是一种很有前途的解决此问题的方法，但由于获取成对的低分辨率和高分辨率 (LR 和 HR) 图像的实际困难，其性能受到限制。大多数现有方法通过下采样 HR 图像来生成这些对，这个过程通常无法捕获复杂的退化和特定于域的变化。在本研究中，我们提出了一个域距离自适应 SR 框架 (DDASR)，其中包括两个阶段：域距离自适应下采样网络 (DSN) 和基于 GAN 的超分辨率网络 (SRN)。DSN 在下采样过程中结合了未配对 LR 图像的特征，从而能够生成域自适应的 LR 图像。此外，我们提出了一种具有增强注意力 U-Net 和多层感知损失的新型 GAN。所提出的方法产生了视觉上令人信服的纹理，并成功恢复了来自 ADNI1 数据集的过时 MRI 数据，在感知和定量评估中均优于最先进的 SR 方法。代码可在 https://github.com/Yaolab-fantastic/DDASR 上找到。
DDASR：域距离自适应的 MR 脑图像超分辨率重建
摘要 — 临床环境对高细节和快速的磁共振成像 (MRI) 序列有很高的要求，因为成像信息不足会导致诊断困难。MR 图像超分辨率 (SR) 是解决此问题的一种有前途的方法，但由于获取成对的低分辨率和高分辨率 (LR 和 HR) 图像的实际困难，其性能受到限制。大多数现有方法通过下采样 HR 图像来生成这些对，而这个过程通常无法捕捉到复杂的退化和特定于域的变化。在本研究中，我们提出了一个域距离自适应 SR 框架 (DDASR)，其中包括两个阶段：域距离自适应下采样网络 (DSN) 和基于 GAN 的超分辨率网络 (SRN)。DSN 在下采样过程中结合了未配对 LR 图像的特征，从而能够生成域自适应的 LR 图像。此外，我们提出了一种具有增强注意力 U-Net 和多层感知损失的新型 GAN。所提出的方法可产生视觉上令人信服的纹理，并成功恢复 ADNI1 数据集中过时的 MRI 数据，在感知和定量评估方面均优于最先进的 SR 方法。代码可在 https://github.com/Yaolab-fantastic/DDASR 上找到。
