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多酶的理论和实用方面...
4 5 6 1 D e partme n t o f C he mic a l and Bi o lo g ic a l E ng i nee ri ng , N o rt h w e st e r n U n iv e rsity, 21 4 5 7 Sh e ri da n Road , T e c hno l og ic a l I n stit u t e E 136 , Ev an st on , I L , 60208 , USA 8 9 2 Interdiscipli na ry Bi o l og ic a l Sci ence s Gr adua t e Pr og r a m, N o rt h w e st e r n U n iv e rsity, 2205 10 Tech Drive, 2 - 100 H ogan H a ll, Eva n st on , I L , 60208 , USA 11 12 3 C e nter for Sy n t he tic Bi o l og y, N o rt h w e st e r n U n iv e rsity, 2145 S he ri dan R oad , 13 Technologic a l I n stit u t e B 486 , Ev an st on , I L , 60208 , USA 14 15 4 These aut ho rs c on tri bu t ed equa ll y t o t he w o rk 16 17 Autho r Em a il Add resses : 18 19 C h arl o tt e H A b r aha ms on : c ab r aha ms on@u .no rt h w e st e r n。edu 20 21 brett j pal me r o：b r e tt pa lm e r o2025 @ u。no rt h w e st e r n。edu 22 23 n o l an w k enned y：no l an k enned y2 019@u。no rt h w e st e r n。edu 24
量子点条形码与微流体和信号处理的融合，用于多路复用高通量传染病诊断
通过纳米和微技术（量子点和微流体）的融合，我们创建了一个能够对人类血清样本中的传染性病原体进行多重、高通量分析的诊断系统。作为概念验证，我们展示了能够检测全球最流行的血液传播传染病（即乙型肝炎、丙型肝炎和 HIV）血清生物标志物的能力，样本量少（<100 µ L），速度快（<1 小时），灵敏度比目前可用的 FDA 批准方法高 50 倍。我们进一步展示了同时检测血清中多种生物标志物的精确度，交叉反应性最小。该设备可以进一步发展成为便携式手持式即时诊断系统，这将代表发达国家和发展中国家在检测、监测、治疗和预防传染病传播方面的重大进步。
安德鲁·戴维斯（Andrew Davis） - ukaea的多物理学
英国原子能管理局成立于1954年，当时英国政府成立了一个新机构来监督美国的核研究计划。角色是为英国的原子武器提供威慑，并为未来的核电站开发反应堆技术。
气候变化，范围变化和多养相互作用
气候变化是对生物多样性和生态系统功能的最严重威胁之一。当前的温度变化速率主要由化石燃料的人类组合驱动，远远超过至少10，000年（较低的PleistoCene）和更长的时间（IPCC，2014年）。最后一次重大的气候变化事件引起了巨大的灭绝，导致许多大型四足动物突然灭亡，包括诸如羊毛猛mm，羊毛犀牛，毛s，牛皮龙，巨型麋鹿，巨型麋鹿，saber齿的虎和dire虎[1]等特征物种[1]。在先前的气候变化事件时，景观之间的主要差异之一是当前的景观是，生物圈现在由单个物种Homo Sapiens Sapiens主导，该物种已深刻改变并简化了许多陆地和水生生态系统。因此，除了气候变化外，自然生态系统还因其他人类引起的变化而改变了，包括森林砍伐，富营养化，过度收获，非本地物种的引入和各种类型的污染。因此，物种和种群受到多种压力源的挑战，使他们更难适应气候制度的快速变化。人们可以强烈认为我们不再生活在全新世，而是在人类世[2,3]。
增强具有生成负面挖掘的视觉语言模型的多模式组成推理
当代的大规模视觉语言模型（VLM）具有强大的表示能力，使它们无处不在，可以增强图像和文本理解任务。他们经常以对比的方式受到大量图像和相应的文本字幕的对比方式进行训练。尽管如此，VLMS经常在构图推理任务上挣扎，这些任务对对象及其属性的复杂相互作用进行了精细的了解。此失败可以归因于两个主要因素：1）对比的方法传统上专注于从现有数据集中开采负面示例。但是，该模型可能不难区分阳性检查。替代采矿的替代方法是负样本2），但现有的生成方法主要集中于生成与给定图像相关的硬性负面文本。在另一个方向上进行挖掘，即生成与给定文本相关的负面图像样本已被忽略。为了克服这两种限制，我们提出了一个框架，不仅在两个方向上矿山，而且在这两种方式（即图像和文本）中产生了有挑战性的负面样本。利用这些生成硬性负样本，我们在涉及多模式综合推理的任务中显着提高了VLMS的性能。我们的代码和数据集在https://ugorsahin.github.io/enhancing-- vlm.html上发布。
使用深度多尺度上下文聚合网络的残余噪声检测变形脸部攻击
随着人脸识别系统 (FRS) 的部署，人们开始担心这些系统容易受到各种攻击，包括变形攻击。变形人脸攻击涉及两张不同的人脸图像，以便通过变形过程获得一个与两个贡献数据主体足够相似的最终攻击图像。可以通过视觉（由人类专家）和商业 FRS 成功验证所获得的变形图像与两个主体的相似性。除非此类攻击能够被检测到并减轻，否则人脸变形攻击会对电子护照签发流程和边境管制等应用构成严重的安全风险。在这项工作中，我们提出了一种新方法，使用新设计的去噪框架来可靠地检测变形人脸攻击。为此，我们设计并引入了一种新的深度多尺度上下文聚合网络 (MS-CAN) 来获取去噪图像，然后将其用于确定图像是否变形。在三个不同的变形人脸图像数据集上进行了广泛的实验。还使用 ISO-IEC 30107-3 评估指标对所提出方法的变形攻击检测 (MAD) 性能进行了基准测试，并与 14 种不同的最新技术进行了比较。根据获得的定量结果，所提出的方法在所有三个数据集以及跨数据集实验中都表现出最佳性能。
候选银河Pevatron MGRO J1908+06标题
摘要候选PEVATRON MGRO J1908 + 06，显示了超过100 tev的硬光谱，是银河平面中最特殊的射线源之一。其复杂的形态和一些可能与非常高的能量（VHE）发射区域相关的可能对应物，无法区分-Ray发射的辐射性和缓慢性。在本文中，我们说明了MGRO J1908 + 06的新的多波长分析，目的是阐明其性质及其超高能量发射的起源。我们对12个CO和13 CO分子线发射进行了分析，证明存在与源区域空间相关的密集分子云的存在。我们还分析了10 GEV和1 tev nding具有硬光谱的对应物之间的12年fermi -large区域望远镜（LAT）数据（1.6）。我们对XMM – Newton数据的重新分析使我们能够对此来源对X射线UX进行更严格的约束。我们证明，一个加速器无法解释整个多波长度数据集，无论它是加速质子还是电子，但是需要一个两区模型来解释MGRO J1908 + 06。VHE发射似乎很可能是由PSR J1907 + 0602在南部地区提供的TEV脉冲星风星云，以及北部地区的Supernova Remnant G40.5 0.5与分子云之间的相互作用。
零射击学习的多模式基准和改进的体系结构
在这项工作中，我们证明，由于现有评估协议和数据集中的不足，因此有必要重新审视并全面研究Mul-timodal零射击学习（MZSL）问题问题。具体来说，我们解决了MZSL方法面临的两个主要挑战。 （1）既定基线的情况通常是无与伦比的，而且有时甚至是有缺陷的，因为现有的评估数据集通常与培训数据集有一些重叠，因此违反了零照片范式； （2）大多数现有的方法都偏向可见的类，这在对可见和看不见的类别进行评估时会大大降低性能。为了应对这些挑战，我们首先引入了一个新的多模式数据集，用于零照片评估，称为MZSL-50，其中有4462个视频来自50个广泛多元化的类别，并且与培训数据没有重叠。此外，我们提出了一种新型的多模式零射击变压器（MZST）体系结构，该体系结构利用了吸引瓶颈进行多模式融合。我们的模型可以直接预测语义表示，并且在将偏见降低到可见的类别方面表现出色。我们进行了广泛的消融研究，并在三个基准数据集和我们的新型MZSL-50数据集上实现最先进的结果。具体来说，我们提高了传统的MZSL绩效2。1％，9。81％和8。 vgg-sound，UCF-101和ActivityNet的68％。 最后，我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。 181％和8。vgg-sound，UCF-101和ActivityNet的68％。最后，我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。1
一种线性可扩展的多伪影去除方法，用于改进基于上肢脑电图的运动想象解码 Mojisola Grace Asogbon 1,2 , Oluwa
图 1：使用国际 10-20 系统从 (a) 矢状面和 (b) 轴平面 (c) 头皮角度看到的 64 个电极配置表示。注意：A= 耳垂，C = 中央，Pg = 鼻咽，P = 顶叶，F = 额叶，Fp = 额极和 O = 枕叶。
MP-SeizNet：一种使用 EEG 进行癫痫类型分类的多路径 CNN Bi-LSTM 网络。
癫痫发作类型识别对于癫痫患者的治疗和管理至关重要。然而，这是一个耗时耗力的困难过程。随着机器学习算法的进步，自动诊断系统有可能加速分类过程、提醒患者并支持医生做出快速准确的决策。在本文中，我们提出了一种新型多路径癫痫发作类型分类深度学习网络 (MP-SeizNet)，它由卷积神经网络 (CNN) 和具有注意机制的双向长短期记忆神经网络 (Bi-LSTM) 组成。本研究的目的是仅使用脑电图 (EEG) 数据对特定类型的癫痫发作进行分类，包括复杂部分性、简单部分性、失神性、强直性和强直阵挛性癫痫发作。EEG 数据以两种不同的表示形式输入到我们提出的模型中。 CNN 接收从 EEG 信号中提取的小波特征，而 Bi-LSTM 接收原始 EEG 信号，以便我们的 MP-SeizNet 能够从癫痫发作数据的不同表示中进行联合学习，从而获得更准确的信息学习。我们利用最大的 EEG 癫痫数据库——天普大学医院 EEG 癫痫发作语料库 TUSZ v1.5.2 评估了所提出的 MP-SeizNet。我们使用三重交叉验证对不同患者数据评估了我们提出的模型，并使用五重交叉验证对癫痫发作数据评估了模型，结果分别获得了 87.6% 和 98.1% 的 F1 分数。