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LAA-NET：质量的本地化工件注意网络...
本文介绍了一种新型的高质量深层检测方法，称为局部伪影注意网（LAA-NET）。现有的高质量深伪检测方法主要基于有监督的二进制分类器与隐式注意机制。因此，它们并不能很好地概括到看不见的射精。为了解决这个问题，做出了两个主要贡献。首先，提出了多任务学习框架内的明确注意机制。通过结合基于热图的和自矛盾的关注策略，LAA-NET被迫专注于一些小伪像易受攻击的区域。第二，提出了一个增强的特征金字塔网络（E-FPN），作为一种简单而有效的机制，用于将歧视性低级特征扩展到最终特征输出中，具有限制冗余的优势。在基准基准上进行的实验表明，在曲线下（AUC）和平均精度（AP）方面，我们方法的优越性。该代码可在https：// github上找到。com/10ring/laa-net。
增加葡萄园的可持续性：创新有针对性的壳聚糖衍生的生物防治解决方案，以诱导葡萄藤的耐药性和白粉病顶端树突开发需要增加CGMP的局部支架
Joanna Szczurkowska, 1,8 Seong-Il Lee, 1,8 Alan Guo, 1 Andrzej W. Cwetsch, 4,5 Tanvir Khan, 1 Sneha Rao, 1 Gerd Walz, 2 Tobias B. Huber, 3 Laura Cancedda, 4,6 Sophie Pautot, 7 and Maya Shelly 1,9, * 1 Department of Neurobiology and行为，Stony Brook大学，Stony Brook，纽约州11794-5230，美国2医学系，大学医学中心弗莱堡大学医学院，弗莱堡大学医学院，弗莱堡大学，弗莱堡IM BREISGAU，德国3 III。Department of Medicine, University Medical Center Hamburg-Eppendorf, Hamburg, Germany 4 Local Micro-environment and Brain Development Laboratory, Istituto Italiano di Tecnologia, Genova, Italy 5 Universita` degli Studi di Genova, Genova, Italy 6 Dulbecco Telethon Institute, Italy 7 ITAV-CNRS USR 3505, Toulouse 31106，法国8这些作者同等贡献9铅联系 *通信：maya.shelly@stonybrook.edu https://doi.org/10.1016/j.cellerep.2020.03.03.083
量子自旋链阻塞态中局域测量的宏观效应
局域测量可看作是一种“量子猝灭”，即由突然扰动引起的非平衡动力学，近几十年来尤其是在量子多体系统弛豫的背景下对其进行了研究（见 [28] 及其中的文章）。此类扰动破坏了系统的均质性，使其研究具有挑战性。在可积模型中，对存在不均匀性时的动力学最有效的大尺度描述可以说是所谓的“广义流体动力学”（GHD）[29–31]。尽管 GHD 正确地预测了众多猝灭方案（例如在双温度场景中）中局部可观测量的大尺度动力学，但该理论提供的信息有时并不完整。第一个例子在参考文献中展示。 [32]，考虑了大规模海森堡模型：GHD 的成分对自旋翻转下的奇数可观测量视而不见，因此需要包含一个额外的独立连续性方程。参考文献 [33–37] 中考虑了一个更引人注目的例子，其中 GHD 保持了一种对称性，但在热力学极限下却被打破了：不遵守该对称性的可观测量受到一类局部扰动的影响，这些扰动发生在任意长时间内，距离不均匀性很远。
使用局部拓扑特征增强图表学习
在图表上的表示是一个基本问题，在各种任务中可能至关重要。图形神经网络是图表学习的主要方法，其表示能力有限。因此，将高阶拓扑和几何信息明确提取并纳入这些模型可能是有益的。在本文中，我们提出了一种原则性的方法，以根据持续同源性理论提取图形的丰富连通性信息。我们的方法利用拓扑特征来增强图形神经网络的表示学习，并在各种节点分类和链接预测基准上实现最先进的性能。我们还探索了拓扑特征的端到端学习的选择，即将拓扑计算视为学习过程中可区分的操作员。我们的理论分析和实证研究为在图形学习任务中采用拓扑特征提供了见解和潜在指南。关键字：持续的同源性，拓扑数据分析，图形神经网络，图表学习，图形同构
局部健康影响报告 GFO-23-607
选定的项目 2024 年 11 月 20 日，CEC 发布了拟议奖励通知，确定了根据 GFO-23-607 获得赠款资助的九个项目。1 由 Aha Macav Power Service 和 Paskenta Band of Nomlaki Indians 提交的两个拟议奖励项目不包括安装电动汽车基础设施的活动。由于这两个项目不需要环境审查或许可，因此尚未对它们进行局部健康影响分析，也未包含在本报告中。 本报告评估了其余七个项目中的每一个项目的所在地。表 1 列出了每个获奖者的拟议项目位置和相应的环境正义 (EJ) 指标。EJ 指标定义在本报告的第 3 章中，EJ 指标分析在表 3 中。在某些情况下，项目邮政地址中列出的城市可能与美国人口普查局指定的地理实体不同。在这些情况下，用于 EJ 指标分析的人口普查地点（县、地点或人口普查指定地点）列在下表中项目地点地址后的括号中。
通过无掩模局部原子层沉积图案化纳米级金属氧化物薄膜进行纳米制造
摘要 ：改进的露天空间原子层沉积 (SALD) 头用于在各种基底上制造复杂氧化物图案。共反应物保持在周围大气中，设计了一个由三个同心喷嘴和一个前体出口组成的简单注入头。可以轻松且可逆地修改金属前体出口的直径，从而可以直接形成具有不同横向尺寸的图案。成功证明了无掩模沉积均匀和同质的 TiO 2 和 ZrO 2 薄膜，横向分辨率从毫米到几百微米范围可调，同时将膜厚度保持在几纳米到几百纳米范围内，并在纳米级控制。这种局部 SALD 方法称为 LOCALD，还可以在结构化基底上进行层堆叠和沉积。
树突状局部学习：迈向生物学上合理的算法
反向传播是培训神经网络的基础算法，也是深度学习成功的关键驱动力。然而，由于现有文献所强调的，由于三个方面的限制，其生物学上的合理性受到了挑战：体重对称性，对全球误差信号的依赖和训练的双相性质。尽管已经提出了各种替代学习方法来解决这些问题，但大多数要么无法满足同时发生的所有三个标准，要么无法降低结果。受到金字塔神经元动力学和可塑性的启发，我们提出了树突局部学习（DLL），这是一种旨在克服这些挑战的新型学习算法。广泛的经验实验表明，DLL满足生物合理性的所有三个标准，同时在满足这些要求的算法中实现最先进的性能。此外，DLL在包括MLP，CNN和RNN在内的一系列架构中表现出强烈的概括。这些结果是针对现有的生物学上合理学习算法的基准，为未来的研究提供了有价值的经验见解。我们希望这项研究能够激发用于培训多层网络的新生物学合理算法的发展，并在神经科学和机器学习方面发展进步。
在局部硬皮病的活性与静态阶段的脂肪嫁接结果
摘要简介：进行性半径萎缩（PHA）和线性硬皮病（LS）既是罕见的条件，又是由皮肤和皮下组织的肉芽和/或硬化性定义的。这些患者的重建干预的理想时机是奇怪的。我们比较了成人疾病的活跃和稳定阶段中进行的自体脂肪填充的结果和满意度。方法：在2007年至2019年间，对所有被诊断为PHA或LS的患者进行了回顾性图表审查。我们分析了人口统计数据，临床特征和手术程序。与术前预先进行相比，外科医生在1周，3个月零6个月的符号，体积和皮肤纹理的变化进行了评分。我们比较了在疾病的活跃和稳定阶段接受治疗的患者的结果。此外，要求患者填写一份生活质量问卷。结果：我们发现总共有11例被诊断为PHA和LS的患者，其中8例接受了自体脂肪注射以纠正面部不对称性。，有4例患者在其活跃中接受治疗，其中4例在稳定阶段接受治疗。我们发现两组的治疗结果相似。社会组成部分对患者的生活质量产生了最大的负面影响。结论：在这个小的队列中，在活性阶段的自体脂肪移植似乎不如稳定相位的脂肪嫁接。这可能是一种在疾病活动阶段纠正PHA和LS的安全技术。
本地化物流能力的中介作用
然而，尽管人道主义公司拥有供应链弹性策略，以保证其在意外供应链中的运营不中断，但由于不确定性，这些策略并不总是有效的（Mawonde 等人，2023 年）。人道主义供应链比商业供应链复杂得多，因为它具有独特的特点、混乱的灾后环境、涉及大量公共和私人方以及资金不足（Sawyerr，2021 年）。值得注意的是，供应链弹性需要及时协调和信息交换，但当考虑到各种利益相关者时，如果不与其他公司和供应链合作伙伴合作，弹性就会变得更具挑战性和无效性（Dubey、Bryde、Dwivedi 等人，2022 年）。
局部物流能力的中介效应
尽管如此，尽管人道主义企业具有供应链有弹性的策略，以使其在意外供应链中不间断地进行运营，但由于不确定性，这些策略并不总是有效的（Mawonde等，2023）。人道主义供应链比商业供应链的供应链要复杂得多，因为其独特的特征，垃圾后的环境，大量的公共和私人团体以及资金不足（Sawyerr，2021年）。值得注意的是，供应链弹性需要及时的协调和信息交流，但是考虑到各种利益相关者，如果不与其他公司和供应链合作伙伴的合作相结合（Bryde，Bryde，Dwivedi，Dwivedi等，2022年），弹性就会变得更具挑战性和无效。