摘要。多模式图像的使用通常可以改善分段。但是,由于临床限制,完整的多模式数据集通常不可用。为了解决这个问题,我们提出了一个新颖的mul-timodal分割框架,该框架可通过使用利益区域(ROI)细心的模态完成,可以使缺少模态固定。我们使用ROI专注的跳过连接专注于与分割相关的收件,以及结合肿瘤ROI的关注点和分割概率图的关节歧视者,以学习与分割与分割相关的共享潜在表示。我们的方法在脑部分割挑战数据集中得到了285例,该数据集的全部肿瘤,肿瘤核心和增强肿瘤的三个区域。它也是在缺血性卒中病变分割挑战数据集上的带有28例梗塞病变的阀门。我们的方法在强大的多模式分割中优于最先进的方法,分别为三种类型的脑肿瘤区域的平均骰子分别为84.15%,75.59%和54.90%,中风病变的平均骰子为48.29%。我们的方法可以改善需要多模式图像的临床工作流程。
自1977年以来,能源与环境政策研究中心(CEEPR)一直是麻省理工学院能源和环境政策研究的重点。CEEPR促进了严格的,客观的研究,以改善政府和私营部门的决策,并通过与全球各地的行业合作伙伴的密切合作来确保其工作的相关性。利用麻省理工学院可用的无与伦比的资源,附属教师和研究人员以及国际研究协会,为与能源供应,能源需求和环境有关的广泛政策问题的实证研究做出了贡献。这些研究工作的重要传播渠道是MIT CEEPR工作文件系列。CEEPR发布了由麻省理工学院和其他学术机构的研究人员撰写的工作论文,以便及时考虑和反应能源和环境政策研究,但在发布之前不进行选择过程或同行评审。CEEPR的发布论文的发布并不构成对工作文件的准确性或优点的认可。如果您对特定工作文件有疑问,请联系作者或其家庭机构。
本文介绍了一种新型的自动驾驶汽车(AV)的轨迹预测方法,熟练解决了缺少观察的挑战以及在现实世界驾驶环境中遵守物理定律的需求。这项研究为AVS提供了分层的两阶段轨迹模型。在第一阶段,我们提出了小波重建网络,该网络是一种创新的工具,该工具专业地精心制作,用于重建缺失的观察,并提供与状态模型的可选集成,以增强其稳健性。ad的第二阶段,模型的第二阶段具有波融合编码器,这是一种量子力学启发的创新,用于复杂的车辆相互作用建模。通过合并运动学自行车模型,我们确保我们的预测与逼真的车辆运动学保持一致。融合了我们的方法论进步,我们引入了MocAd-Missing,这是一个全面的现实交通数据集,以及增强的NGSIM和HighD数据集的版本,旨在通过未观察到的环境进行严格的测试。广泛的评估表明,我们的方法明显超过了效果,即使在最多75%缺少观察结果的情况下,也达到了很高的精度。
注:2030 年可再生能源发电量是根据 COP28 承诺估算的,该承诺旨在到 2030 年将发电量提高至 2023 年的三倍,以及 2023 年可再生能源发电厂的平均运行率。2030 年其他估计发电量数据来自第 11 届 BPLE、韩国电力公司和韩国电力研究所。所有核能、煤炭、天然气、石油和抽水蓄能发电量数据均来自韩国电力公司和韩国电力研究所 2013 年至 2023 年的实际产出。2030 年的需求基于第 11 届 BPLE 实施指南中估计的总发电量。可再生能源数据包括传统水电,但不包括抽水蓄能。来源:IEEFA 计算;MOTIE;韩国电力公司;韩国电力研究所。
我自愿同意向康涅狄格州紧急服务和公共保护部科学服务处提供血液和/或口腔拭子样本,用于 DNA 分析并录入国家失踪人员 DNA 数据库。DNA 分析信息将仅向刑事司法机构发布,用于识别和/或与调查失踪人员数据库中所列个人失踪事件的证据项目进行比较。此外,康涅狄格州紧急服务和公共保护部科学服务处将保留补充信息,包括姓名和生物样本,与失踪人员数据库分开。可以在线访问失踪人员数据库的调查机构可以在 DNA 分析中搜索 DNA 匹配项。如果找到匹配项,则可能会将额外的补充信息发布给该机构,以支持收集信息的目的,以及《隐私法》通知中规定的国家 DNA 索引系统的其他合法用途。
结果:我们讨论了这样一个发现:与包含 TP 和 DP 的完整句子相比,层次结构较少的小句在左侧布罗卡区 (BA) 44 和右侧基底神经节中的激活度降低,这与以下假设相一致:更近、更复杂的句法需要布罗卡-基底神经节网络中更多的连接,该网络的神经元密度在最近的进化中显著增强,暗示 FOXP2 和其他基因发生了突变。我们还讨论了这样一个发现:祖先动词-名词复合词的处理(通常用于(贬义)命名和昵称)在右侧梭状回区域 (BA 37) 中的激活度增强,该区域与隐喻性和可想象性的处理有关,也与命名和面部识别有关,这揭示了一个有趣的可能性,即人类面部识别能力的增强是由早期出现的简单命名句法策略促成的。
人类脑肿瘤,更具体地说是神经胶质瘤,是最危及生命的癌症之一,通常由神经胶质干细胞异常生长引起。实际上,磁共振成像 (MRI) 模态提供不同的对比度来阐明组织特性,提供有关大脑结构的全面信息以及检测肿瘤的潜在线索。因此,多模态 MRI 通常用于诊断脑肿瘤。然而,由于获取的模态集可能因临床部位而异,脑肿瘤研究可能会遗漏一两种 MRI 模态。为了以端到端的方式解决缺失信息,我们提出了 MMCFormer,一种新颖的缺失模态补偿网络。我们的策略建立在 3D 高效转换器块之上,并使用共同训练策略来有效地训练缺失模态网络。为了确保多尺度特征一致性,MMCFormer 在编码器的每个尺度上都使用全局上下文一致性模块。此外,为了传输特定于模态的表示,我们建议在瓶颈阶段加入辅助标记,以对完整和缺失模态路径之间的交互进行建模。最重要的是,我们包括特征一致性损失,以减少网络预测中的域差距并提高缺失模态路径的预测可靠性。在 BraTS 2018 数据集上进行的大量实验证明了我们的方法与竞争方法相比的优势。实现代码可在 GitHub 上公开获取。关键词:Transformer、缺失模态、分割、MRI、医学。
世界正在进行能源转型,以减少二氧化碳排放和减缓气候变化 [1]。正在进行的最重要的行动是加强可再生能源的作用、提高能源效率、实现运输和供暖部门的电气化以及能源储存 [2、3]。氢经济是一种重要的可持续替代方案,将有助于实现运输、供暖部门和能源储存的脱碳 [4]。新冠疫情和乌克兰战争进一步增加了欧洲和西方国家投资氢经济作为化石燃料替代品的兴趣 [5]。氢气显著降低了地缘政治风险,因为它极大地增加了未来能源供应商的多样性 [6]。氢气是一种特别有趣的天然气替代品,因为它也是一种灵活的电力来源,并且可以使用现有的天然气基础设施 [7]。氢气的体积能量密度低,液化后可实现长距离运输。氢气液化会消耗大量能源。现有的氢气液化厂每生产一千克氢气约需 13 千瓦时电力,这约占氢气储存能量的 30% [8]。氢气液化的理论最小能耗(1 bar 时 298 K e 20 K)为每千克氢气 3.7 千瓦时电力,相当于氢气储存能量的 9.3% [8]。正在开发的新工艺可以通过磁制冷将能耗降低到每千克氢气 6 千瓦时电力,效率达到卡诺循环的 50% [9]。用于氢气液化的磁制冷系统的一种可能配置是主动磁再生器 (AMR) 系统。在该系统中,磁性材料通常是一层填充的颗粒床,它们通过一系列磁场循环以提供冷却效果。 AMR 系统已被证明具有很高的冷却能力和效率,使其成为一种很有前途的 H 2 液化技术[10]。显著提高液化效率的另一个方面是规模效应。例如,氢气液化量从每天 100 吨增加到 1000 吨,可将液化成本从 2 美元/千克 H 2 降低到 1 美元/千克 H 2 [8]。液态空气已被提议用于不同目的的冷能回收[11]。例如,使用液态空气储能 (LAES) 来储存电能,即将热能储存在液态空气中,然后用于发电[12]。液态空气已被提议用于液化天然气 (LNG) 工艺的冷能回收,类似于本文提出的方案[13]。使用
此“触发计划和概况”(TP&P)的目的是制定有效的战术响应,以保护和预防被认为有失踪风险的儿童,并且当对象受到伤害的风险很大或失踪次数过多时。TP&P 将由最了解儿童的指定工作人员完成。如果儿童目前无法接受服务,则 TP&P 将由执行 RHI 的工作人员完成。完成机构有责任确保 TP&P 是最新且准确的,并将任何更改传递给兰开夏郡警察局。TP&P 是一份重要文件,如果一致认为儿童失踪,地方当局、照料机构的工作人员和警察局将使用它
世界正在进行能源转型,以减少二氧化碳排放和减缓气候变化 [1]。正在进行的最重要的行动是加强可再生能源的作用、提高能源效率、实现运输和供暖部门的电气化以及能源储存 [2、3]。氢经济是一种重要的可持续替代方案,将有助于实现运输、供暖部门和能源储存的脱碳 [4]。新冠疫情和乌克兰战争进一步增加了欧洲和西方国家投资氢经济作为化石燃料替代品的兴趣 [5]。氢气显著降低了地缘政治风险,因为它极大地增加了未来能源供应商的多样性 [6]。氢气是一种特别有趣的天然气替代品,因为它也是一种灵活的电力来源,并且可以使用现有的天然气基础设施 [7]。氢气的体积能量密度低,液化后可实现长距离运输。氢气液化会消耗大量能源。现有的氢气液化厂每生产一千克氢气约需 13 千瓦时电力,这约占氢气储存能量的 30% [8]。氢气液化的理论最小能耗(1 bar 时 298 K e 20 K)为每千克氢气 3.7 千瓦时电力,相当于氢气储存能量的 9.3% [8]。正在开发的新工艺可以通过磁制冷将能耗降低到每千克氢气 6 千瓦时电力,效率达到卡诺循环的 50% [9]。用于氢气液化的磁制冷系统的一种可能配置是主动磁再生器 (AMR) 系统。在该系统中,磁性材料通常是一层填充的颗粒床,它们通过一系列磁场循环以提供冷却效果。 AMR 系统已被证明具有很高的冷却能力和效率,使其成为一种很有前途的 H 2 液化技术[10]。显著提高液化效率的另一个方面是规模效应。例如,氢气液化量从每天 100 吨增加到 1000 吨,可将液化成本从 2 美元/千克 H 2 降低到 1 美元/千克 H 2 [8]。液态空气已被提议用于不同目的的冷能回收[11]。例如,使用液态空气储能 (LAES) 来储存电能,即将热能储存在液态空气中,然后用于发电[12]。液态空气已被提议用于液化天然气 (LNG) 工艺的冷能回收,类似于本文提出的方案[13]。使用