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7B - 极性能量和应用问题库为长...
11。解释超导磁体在MRI 12中的作用。解释组织消融（冷冻手术）-13。什么是低温火箭推进系统？12。家用冰箱，水冷却器，13。冷藏量，冰植物，14。解释冷藏在食品保存方法，化学和工艺行业中的作用15。描述金属的冷处理，建筑领域，水的脱盐，数据中心。
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Longformer：利用结构 MRI 对阿尔茨海默病进行分类的纵向转换器
结构磁共振成像 (sMRI)，尤其是纵向 sMRI，通常用于在阿尔茨海默病 (AD) 临床诊断期间监测和捕捉病情进展。然而，目前的方法忽视了 AD 的渐进性，大多依赖单一图像来识别 AD。在本文中，我们考虑利用受试者的纵向 MRI 进行 AD 分类的问题。为了解决学习纵向 3D MRI 时缺失数据、数据需求和随时间发生的细微变化等挑战，我们提出了一个新模型 LongFormer，它是一种混合 3D CNN 和变压器设计，可从图像和纵向流对中学习。我们的模型可以充分利用数据集中的所有图像，并有效地融合时空特征进行分类。我们在三个数据集（即 ADNI、OASIS 和 AIBL）上评估我们的模型，并将其与八种基线算法进行比较。我们提出的 LongFormer 在对来自所有三个公共数据集的 AD 和 NC 对象进行分类方面取得了最先进的性能。我们的源代码可从 https://github.com/Qybc/LongFormer 在线获取。
针对 SARS-CoV 的体液免疫纵向研究...
4 生物系统信息学研究组，Rene' Rachou 研究所，Oswaldo Cruz 基金会，贝洛奥里藏特，米纳斯吉拉斯州，巴西，5 公共卫生和老龄化研究中心，Rene' Rachou 研究所，Oswaldo Cruz 基金会，贝洛奥里藏特，米纳斯吉拉斯州，巴西，6 定量方法培训服务 - SAMeQ，Rene' Rachou 研究所，Oswaldo Cruz 基金会，贝洛奥里藏特，米纳斯吉拉斯州，巴西，7 蠕虫学和医学软体动物学研究组，Rene' Rachou 研究所，Oswaldo Cruz 基金会，贝洛奥里藏特，米纳斯吉拉斯州，巴西，8 健康监测和患者安全中心，Hospital Metropolitano Doutor Célio de巴西米纳斯吉拉斯州贝洛奥里藏特市卡斯特罗，9 巴西米纳斯吉拉斯州贝洛奥里藏特市 Célio de Castro 大都会医生医院，提供安全与职业医学专业服务
瑞士的长寿和精准医学诊所
考虑到发达国家老龄人口比例的增加（又称银色海啸），基于现代医疗保健进步以及创新方法和技术的长寿和精准医疗概念变得比以往任何时候都更加重要。其最终目标是减缓衰老过程，延长人类活跃而健康的寿命。在方法论和概念上相似，长寿和精准医疗是抗衰老医学不可或缺的一部分。抗衰老医学是医学科学的一个不断发展的分支，它治疗衰老的根本原因并旨在缓解与年龄相关的疾病。其最终目标是延长人类的健康寿命。在瑞士，如果诊所拥有相关产品和服务，例如通过排毒恢复活力、使用生物同质激素恢复激素水平、测量生物标志物等，我们就会将其视为专注于长寿和精准医疗的诊所。预期寿命指数是瑞士长寿和精准医疗表现优异的明显指标之一。 2020年，瑞士的预期寿命在欧洲排名第一（超过83.8岁）。抗衰老医学对人类来说既有风险也有机遇，因此有必要对其进行规范并谨慎地融入临床和社会。
病例报告：对接种 FimCH 疫苗的患者进行长期随访，以预防抗生素引起的复发性尿路感染
根据疾病控制中心 (CDC) 和世界卫生组织 (WHO) 的说法，由耐碳青霉烯类肠杆菌科细菌 (CRE) 引起的泌尿道感染 (UTI) 是人类最紧迫的健康威胁之一。一项 FimCH 疫苗扩展获取研究正在对有抗生素耐药性 UTI 病史且被认为有患上 CRE UTI 风险的患者进行。本病例系列描述了四名接种了 FimCH 四种疫苗系列的参与者的临床、安全性和免疫原性发现。在接种第四种疫苗后，对参与者进行了 12 个月的随访，以了解其安全性、一般健康状况和 UTI 发生情况。该研究后来进行了修改，允许在接种疫苗后进行长达五年的额外随访，以评估长期健康状况、UTI 发生情况并获取血液样本进行抗 FimH 抗体检测。在我们 4 名研究参与者中，抗 FimH 抗体反应达到峰值后的 12 个月内，革兰氏阴性菌引起的有症状 UTI 发生率比研究入组前 12 个月低约 75%。这些结果与使用相同 FimCH 疫苗的 1 期研究中的 30 名患者队列一致。所有 4 名参与者的 UTI 发生率在长期随访期间都有所增加，但未达到接种疫苗前的发生率。在长期随访期间未发现与 FimCH 疫苗相关的新安全问题。该病例系列具有临床重要性和公共卫生相关性，因为它检查并报告了 UTI
从越野设置中的长波高光谱图像
近年来，自主导航变得越来越流行。但是，大多数现有的方法在公路导航方面有效，并利用了主动传感器（例如LIDAR）。本文使用Passive传感器，特别是长波（LW）高光谱（HSI）的遍历性估计，重点介绍了自主越野导航。我们提出了一种方法，用于选择一部分高光谱带，该方法通过设计一个最小的传感器设计带选择模块，该模块设计一个最小的传感器，该模块设计了一个最小的传感器，该模块可以测量稀疏采样的光谱带，同时共同训练语义段网络网络，以进行遍历性估计。使用我们的LW HSI数据集在包括森林，沙漠，雪，池塘和开放式田野的各种越野场景中证明了我们方法的有效性。我们的数据集包括在各种天气条件下白天和夜间收集的图像，包括具有广泛障碍的具有挑战性的场景。使用我们的方法，我们学习了所有HSI频段中的一个小子集（2％），这些子频段可以在利用所有高光谱带时获得竞争性或更好的遍历性估计精度。仅使用5个频段，我们的方法能够实现平均类别的效果，该级别仅比使用完整的256波段HSI低1.3％，而仅比使用250频段HSI实现的效果仅比使用了0.1％，这证明了我们方法的成功。