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障碍赛马饲养者 - 障碍赛世界
294 M. DOMINIQUE MAES, MME FREDERIQUE MAES, CHAILLY EN BIERE (法国) 313 VANGOG DU MAS GARNIER / VANGOG DU MAS GARNIER 104WE32 2009 种马 SF 短号 QELBOID DEv
请引用原始版本：Zeiske，S.，Zarrabi，N.，Sandberg，O。J.，Gielen，S.，Maes，W.，Meredith，P。，＆Armin，A。（2024）。增强的Swir Ligh
短波式红外（SWIR）光电探测器对于许多科学和工业应用至关重要，包括监视，质量控制和检查。在近几十年中，基于有机半导体的光电检测器已经出现，证明了为宽带和窄带成像和感应场景增加实际价值的潜力，在这种情况下，诸如热预算敏感性，大面积孔径的必要性，成本考虑因素，轻量级和相结构的灵活性需求等因素优先考虑。现在已经认识到，有机光电探测器（OPD）的性能，尤其是它们的特定检测率，最终受到陷阱状态的限制，陷阱状态普遍存在于无序的半导体中。这项工作采用了一种利用这些中间隙状态来特定创建SWIR照片响应的方法。为此，这项工作引入了在批量异质结（BHJS）光电二极管中“陷阱掺杂”的一种反直觉方法，其中有意将少量的来宾有机分子故意纳入半强化供体中：受体宿主系统。遵循这种方法，这项工作证明了可见的至静宽宽带OPD的概念验证，在关键光电探测器指标中接近（并在某种程度上，甚至超过）最先进的性能。陷阱掺杂方法是，即使目前只有概念验证，它广泛适用于各种光谱窗口。使用将限制变成功能的非常规策略来进行工程光进行的新模式。
从卫星图像中学习的自我监督...
基于深度学习（DL）的一般图像表示学习（IRL）对于卫星图像引起了极大的兴趣，因为它的能力：i）通过自我监督的学习来模拟大量的大量免费可用遥感（RS）数据，从而大大降低了标记数据的要求； ii）将各种RS问题概括为下游任务。基于学习的方法最初为在RS图像上使用自我监督的IRL铺平了道路（例如[1]，[2]）。这种方法通过最大化同一图像的两种观点之间的一致性来对卫星图像表示与卷积神经网络（CNN）进行对比度学习，这是通过数据增强策略生成的。关于RS IRL的最新研究集中在卫星图像的掩盖数据建模上，例如[3] - [10]。他们通过遮罩的自动编码器（MAE）促进了自我监督的学习，并具有视觉变压器（VITS）。通过重建卫星图像，用遮盖的零件执行有效的IRL，即他们学习了描述图像的视觉内容的功能，这些功能可用作调整下游任务的专用模型的起点。最近对MAE对卫星图像IRL的兴趣取决于两个主要原因。首先，与对比的自我监督学习相反，MAE能够学习图像表示，而无需应用任何数据增强策略。这对于卫星图像特别重要，因为大多数数据增强策略都是为自然图像而设计的，并且它们直接适应卫星可能总是可行的。）。第二，已经表明，与VIT相结合的MAE可以根据训练数据的数量成比例地将其缩放到较大的DL模型中[11]，[12]。但是，当使用MAE时，所得图像表示往往为较低的语义水平[13]。这防止了他们的全部潜力，用于需要更高级别卫星图像语义的许多下游任务（例如，场景分类，土地地图生成等。
磁活性弹性体上的可调液滴溅射
碰撞结果由多种因素决定，例如表面形貌以及本体和地下材料的刚度。例如，最近的研究表明，软聚合物涂层可能提供一种新颖的技术解决方案，可以显著减少甚至消除飞溅。[11] 然而，迄今为止还无法以动态可调的方式改变此类涂层的机械性能。磁活性弹性体 (MAE)，也称为磁流变弹性体，是一种物理性能可通过外部磁场控制的智能材料。[2,12–20] 它们是混合材料 [21]，由软聚合物基质（有机成分）和嵌入的铁磁微米级颗粒（无机成分）组成。之前的大部分研究集中在 MAE 的本体特性上。就本体机械性能而言，MAE 在较高的磁场下会变得更硬。这意味着它们的弹性模量会随着磁场的增加而增加。 [22] 然而，最近人们意识到，MAE 的表面性质在磁场中也会发生显著改变。特别是，润湿性[23–27]、表面粗糙度[28–33]、粘合性[23,24,34]和摩擦现象[35–37]都被发现强烈依赖于磁场。众所周知，磁场会影响磁流体液滴在刚性非磁性基板上的撞击动力学[38–40]，但非磁性液滴撞击磁性基板的情况似乎是迄今为止被忽视的研究方面。MAE 本体和表面性质发生变化的物理原因是磁化填料颗粒的重构，即由于它们之间的磁相互作用而改变它们的相互排列。只有在足够柔软的聚合物基质中，微观结构才会发生显著的重构。因此，获得适当的基质柔软度是 MAE 制造中的重要挑战之一。根据软 MAE 的大磁场诱导结构变化，可以假设 MAE 表面的液滴飞溅也会受到磁场的影响。本文旨在证明通过外部磁场调节 MAE 表面液滴飞溅行为的可行性。基于高速视频图像分析，我们表明通过改变磁通密度，可以在撞击方式之间切换
磁活性弹性体上的可调液滴溅射
碰撞结果由多种因素决定，例如表面形貌以及本体和地下材料的刚度。例如，最近的研究表明，软聚合物涂层可能提供一种新颖的技术解决方案，可以显著减少甚至消除飞溅。[11] 然而，迄今为止还无法以动态可调的方式改变此类涂层的机械性能。磁活性弹性体 (MAE)，也称为磁流变弹性体，是一种物理性能可通过外部磁场控制的智能材料。[2,12–20] 它们是混合材料 [21]，由软聚合物基质（有机成分）和嵌入的铁磁微米级颗粒（无机成分）组成。之前的大部分研究集中在 MAE 的本体特性上。就本体机械性能而言，MAE 在较高的磁场下会变得更硬。这意味着它们的弹性模量会随着磁场的增加而增加。 [22] 然而，最近人们意识到，MAE 的表面性质在磁场中也会发生显著改变。特别是，润湿性[23–27]、表面粗糙度[28–33]、粘合性[23,24,34]和摩擦现象[35–37]都被发现强烈依赖于磁场。众所周知，磁场会影响磁流体液滴在刚性非磁性基板上的撞击动力学[38–40]，但非磁性液滴撞击磁性基板的情况似乎是迄今为止被忽视的研究方面。MAE 本体和表面性质发生变化的物理原因是磁化填料颗粒的重构，即由于它们之间的磁相互作用而改变它们的相互排列。只有在足够柔软的聚合物基质中，微观结构才会发生显著的重构。因此，获得适当的基质柔软度是 MAE 制造中的重要挑战之一。根据软 MAE 的大磁场诱导结构变化，可以假设 MAE 表面的液滴飞溅也会受到磁场的影响。本文旨在证明通过外部磁场调节 MAE 表面液滴飞溅行为的可行性。基于高速视频图像分析，我们表明通过改变磁通密度，可以在撞击方式之间切换
比利时的药物基因组学测试 - KCE
ValérieBenoit（IPG - De Pathologie etdeGénétique），Hilde Brems（UZ Leuven），Pieter-Jan Cortoos（Uz Brussels，Vub - Vrije Brussiteit Uniessiteit noversite intunders of Inlanctity of Intrallity of Intrallity of Intrallity of Intrallint – rifizi Instunter- Ité），Helena Devos（Az Sint-Jan Brugge），Vinciane Dideberg（ChuLiège），Marie-Paule Emonds（Red Cross-vlaanderen，Hila - HisoCompatibiliteit en Imnogenogenenitiit en imnogenogenenita en en himmogenentica实验室），Elodie Fastre（IPG） Re de Bruxelles），Koen Jacobs（Az Sint-Lucas Ziekenhuis，Ghent），Nathalie Lannoy（Sciensano），Henk Louagie（Az Sint-Lucas Ziekenhuis，Ghent，Ghent），Brigitte Maes（Brigitte Maes） Elijk），Yrassol（HôpitalUniversitaire de Bruxelles），LoïcRossi（Riziv - Inami），Stephane Steurbaut（Uz Brussels，vub）安东尼·布林（Anthony-Brain），温哥华）。
Mandurah战略中心区域结构计划
•简介概述了文件的范围和目的，涵盖安全案件的设施，批准和托管详细信息的立法，主要标准和实践守则，有关安全案件和其他行政要求的通信的地址（第3.1节）。•操作说明提供了该设施，其功能和控制系统的简洁概述（第3.2节）。•安全管理系统（SMS）提供了对维护设施和人员安全的管理系统的详细说明。这包括安全性关键要素（SCE）的性能标准，并支持正式安全评估中的发现（第3.3节）。•正式的安全评估（FSA）提供了针对该设施的风险管理方法的详细说明，风险评估咨询/研讨会的摘要，确定的重大事故事件（MAES）的详细信息（MAES），降低风险SFAIRP和BOWTIE图的演示（第3.4节）。•紧急响应计划（ERP）提供了该设施的紧急响应计划的详细说明，包括证据表明紧急响应计划符合立法要求（第3.5节）。
自行车骑手安全的智能外套
Costanza E，Inverso SA，Allen R，Maes P（2007）行动中的亲密接口：评估基于EMG的动作不动手势的可用性和微妙性。在Sigchi计算系统中的人为因素会议论文集，加利福尼亚州圣何塞：ACM，pp。819–828。美国加利福尼亚州圣何塞美国加利福尼亚州圣何塞
基于学习的主要心律失常事件的深度预测：概念研究证明
预测扩张的心肌病中重大心律失常事件（MAE）代表了一个未满足的临床目标。计算模型和人工智能（AI）是新的技术工具，可以在我们预测MAE的能力方面具有重大提高。在这项概念验证研究中，我们提出了一个基于深度学习（DL）的模型，我们称其为扩张心肌病（DARP-D）中的深度心律失常（DARP-D），该模型使用多种心脏磁共振数据（CINE和HYPERVIDEOS和HYPERVIDEOS和HYPERIMIMIAS和LGE图像和临床上的MA）（包括一个促进的MA），促进了促进的Maiatiations和临时性的MARIADES和临时性的促进，该模型（DARP-D）构建了。随着时间的流逝，心脏骤停，由于心室原纤维造成的，持续30 s的心室心动过速，或在<30 s的<30 s（适当的可植入的心脏除颤器干预）中导致血流动力学塌陷。该模型在154例扩张心肌病患者的样本中有70％的培训和验证，并在其余30％中进行了测试。DARP-D在Harrell的C一致性指数中达到95％CI，在测试集中达到0.12–0.68。我们证明了我们的DL方法是可行的，并且代表了扩张心肌病的心律失常预测领域的新颖性，能够分析心脏运动，组织特征和基线协变量，以预测一个个体的患者患者的大型心律失常事件的风险曲线。但是，患者，MAE和训练时期数量少，使该模型成为有希望的原型，但尚未准备好临床使用。需要进一步的研究来改进，稳定和验证DARP-D的性能，以将其从AI实验转换为每日使用的工具。
显微镜的掩盖自动编码器是细胞生物学的可扩展学习者
为生物搜索中使用的显微镜图像仍然是一个重要的挑战，尤其是对于跨越数百万图像的大规模实验。这项工作探讨了经过越来越较大的模型骨架和显微镜数据集训练时，弱监督的clasifirers和自我监管的蒙版自动编码器（MAE）的缩放属性。我们的结果表明，基于VIT的MAE在一系列任务上的表现优于弱监督的分类器，在召回从公共数据库中策划的已知生物学关系时，相对实现的相对效果高达11.5％。此外，我们开发了一种新的通道敏捷的MAE架构（CA-MAE），该体系结构允许在推理时输入不同数字和通道的图像。我们证明，在不同的实验条件下，在不同的实验条件下，CA-MAE通过推断和评估在显微镜图像数据集（Jump-CP）上有效地概括了，与我们的训练数据（RPI-93M）相比，通道结构不同。我们的发现促使人们继续研究对显微镜数据进行自我监督学习，以创建强大的细胞生物学基础模型，这些模型有可能促进药物发现及其他方面的进步。与此工作发布的相关代码和选择模型可以在以下网址找到：https：//github.com/ recursionpharma/maes_microscopy。