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多尺度混合制造：体积打印与两种技术的结合
最近，一种名为体积打印 (VP) 的新型基于光的制造方法已成为此类应用的一种有前途的技术，它能够在几秒钟内打印复杂的厘米大小的模型。[26,27] 最近的研究表明，使用从玻璃到生物聚合物等材料，可以创建中空、可灌注结构，并可能针对中尺度血管系统。[28–31] 然而，与上述所有方法一样，VP 也无法覆盖从 µ m/亚 µ m 到 cm 的分辨率范围，因此目前将其应用限制在特征 > 100–200 µ m 的微流体结构上。另一种基于光的方法双光子烧蚀 (2PA) 则提供了互补功能，虽然打印时间和构造尺寸有限，但达到了所有生物制造方法中最高的分辨率（≤ 1 µ m）。 [8] 2PA 是基于高强度脉冲激光诱导的多光子电离，[32,33,34] 并且已被探索用于各种应用，从“纳米手术”到形成细胞指导微通道。[35–41]
mulde：多尺度对数密度密度通过视频异常检测的DeNoSINGING估算
我们提出了一种新颖的视频异常检测方法：我们将从视频中提取的特征向量视为具有固定分布的随机变量的重新释放，并用神经网络对此分布进行建模。这使我们能够通过阈值估计估计测试视频的可能性并检测视频异常。我们使用DE-NONISE分数匹配的修改来训练视频异常检测器，该方法将训练数据注射噪声以促进建模其分布。为了消除液体高参数的选择，我们对噪声噪声级别的噪声特征的分布进行了建模，并引入了常规化器，该定期用器倾向于将模型与不同级别的噪声保持一致。在测试时，我们将多个噪声尺度的异常指示与高斯混合模型相结合。运行我们的视频异常检测器会引起最小的延迟，因为推理需要仅提取特征并通过浅神经网络和高斯混合模型将其前向传播。我们在五个流行的视频异常检测台上的典范表明了以对象为中心和以框架为中心的设置中的最先进的性能。
香港通往绿色流动性的道路 - 研究收集
人体组织工程矩阵（HTEMS）已被提议作为原位式心脏瓣膜（TEHVS）的有前途的方法。然而，人们对HTEM中的ECM组成如何在组织培养时间中发展仍然存在有限的理解。因此，我们使用（IM-MUNO）组织学，生化测定和质谱法（LC-MS/MS）进行了培养时间（2、4、6周）的纵向HTEM评估。 2）使用基因集富集分析（GSEA）分析参与ECM开发的蛋白质途径； 3）使用单轴拉伸测试评估HTEM机械表征。最后，作为概念验证，使用6周HTEM样品进行了TEHV制造，在脉冲重复器中测试。LC-MS/MS证实了在组织学和生化测定中观察到的ECM蛋白的组织培养时间依赖性增加，揭示了最丰富的胶原蛋白（Col6，Col12），蛋白聚糖（HSPG2，VCAN，VCAN）和糖蛋白（FN，TNC）。gsea在2周（mRNA代谢过程），4周（ECM生产）和6周（ECM组织和成熟度）的HTEM中鉴定出最大代表的蛋白质途径。单轴机械测试显示出在失败时的刚度和应力增加，以及组织培养时间的应变减少。htem的TEHV在肺部和主动脉压力条件下表现出有希望的体外性能，具有对称的LEA频率和无狭窄。总之，在组织培养时间内ECM蛋白丰度和成熟度增加，随之而来的是HTEM机械性征象。这些发现表明，较长的组织培养会影响组织组织，导致可能适合高压应用的HTEM。
被动和主动微/...的多尺度仿真分析
新型刺激和记录系统极大地促进了神经元和神经网络研究，这些系统通常使用采用先进电子技术（尤其是微纳米级 CMOS）制造的生物芯片。传感器和神经元活动记录所涉及的传导机制模型有助于优化传感设备架构及其与读出电路的耦合，以及解释测量数据。本文首先概述了最近发表的用于体外研究的采用现代（基于 CMOS）微纳米技术制造的集成有源和无源微纳米电极传感设备，然后介绍了一种混合模式设备电路数值分析多尺度和多物理场模拟方法来描述神经元传感器耦合，适用于得出有用的设计指南。从最相关的电气性能指标（包括信噪比）的角度更详细地分析了一些代表性结构和耦合条件。
多尺度大脑建模：用于临床和技术应用的桥接显微镜和宏观脑动力学
大脑的复杂组织从神经元内的分子级过程到大型网络，因此必须了解这种多尺度结构以发现大脑功能并解决神经系统疾病至关重要。多尺寸的大脑建模已成为一种变革性方法，将计算模型，高级成像和大数据集成以弥合这些组织水平。本评论探讨了将微观现象与宏观大脑功能联系起来的挑战和机遇，并强调了推动领域进步的方法。它还强调了多尺度模型的临床潜力，包括它们在推进人工智能（AI）应用程序和改进医疗保健技术中的作用。通过检查当前的研究并提出了跨学科合作的未来方向，这项工作展示了多尺度大脑建模如何彻底改变科学的理解和临床实践。
在早产与完整学科的多尺度大脑网络之间改变了功能网络能量：青少年脑认知发展（ABCD）研究
摘要 - 婴儿过早出生或早产，可能会改变大脑的连接性，部分原因是分娩时的大脑发育不完整。研究还显示，与出生时完全成熟的同龄人相比，这些人进入青春期时，大脑的结构和功能差异。在这项研究中，我们研究了来自青少年脑认知发展（ABCD）研究的大约4600名青少年的多尺度功能连通性的功能网络能量，他们是早产或出生时的全学期。我们确定了三个关键的大脑网络，它们在早产和成熟受试者之间显示网络能量的显着差异。这些网络包括视觉网络（包括枕骨和枕骨子网），感觉运动网络以及高认知网络（包括颞叶和额叶子网）。此外，已经证明，与早产受试者相比，完善受试者表现出更大的不稳定性，从而导致功能性脑信息的动态重新配置更大，并在三个确定的规范大脑网络中提高了灵活性。相比之下，那些天生的过早表现出更稳定的网络，但在这些关键规范网络中功能性大脑信息的动态和灵活组织较少。总而言之，测量多尺度功能网络能量提供了对与出生的受试者相关的规范大脑网络的稳定性的见解。这些发现增强了我们对早期出生如何影响大脑发育的理解。索引术语 - 早产学科，完整学科，多尺度功能连接，功能网络能量，大脑发展
网络值数据的多尺度零假设检验
图 2 将网络顶点集划分为 4 个元素的示例（第 1 列），以及由划分生成的 σ 代数的维度 3 元素 A 诱导的全子网 G full A（第 2 列）、内部子网 G intra A（第 3 列）和子网间 G inter A（第 4 列）（深灰色区域）。在每个面板中，定义相应子网的顶点和边都显示为黑色。
研究水对多尺度分子动力学模拟纤维素机械性能的影响
粗粒（CG）力场参数是使用真空中纤维素Iβ的原子分子动力学模拟得出的（0％的水分含量），并使用Gromacs软件[5]和CHARMM力场进行的水（95％水分含量）溶剂（95％的水分含量）[6]。72使用自下而上的粗粒方法将葡萄糖残基映射到一个CG位置：在存在水存在下，使用雨伞采样确定了100个纤维素表面之间的非键相互作用，以计算平均力的潜力（PMF）。势能被视为真空模拟中PMF的近似值，因为缺乏水减少了对自由能的熵贡献。使用Boltzmann倒置参数化键合的相互作用，以从与CG位点相对应的原子组之间的键长和角度的概率分布来计算PMF。使用LAMMPS软件进行了粗粒纳米纤维素组件的MD模拟[7]。进行了机械应力MD模拟，以确定具有强力场参数的CG纳米纤维素组件的拉伸模量，其水分含量为0％和95％。
多幕后注意的视频变压器网络，用于手势识别
摘要 - 动态手势识别是签名者手的姿势，大小和形状的变化，引起的研究领域之一。在这封信中提出了用于动态手势识别的多幕后注意视频变压器网络（MSMHA-VTN）。使用变压器多刻录头注意模型提取了multiscale特征的锥体层次结构。所提出的模型对变压器的每个头部采用不同的注意力维度，使其能够在多尺度上提供注意力。此外，除了单一模态外，还检查了使用multiple模态的识别性能。广泛的实验表明，在NVMENTURE和BRIAREO数据集上，总体精度分别为88.22％和99.10％的总体精度，表现出了卓越的性能。
朝着AI驱动的数字生物体：一种多尺度基础模型的系统，用于预测，模拟和编程生物学
我们提出了使用AI来建模和模拟生物学和生命的愿景。为什么重要？由于医学，药房，公共卫生，寿命，农业和粮食安全，环境保护和清洁能源的核心，因此在起作用。物理世界中的生物学太复杂了，无法操纵，总是昂贵且风险篡改。从这个角度来看，我们通过构建AI-Drigen Digital有机体（AIDO）（一种集成的多尺度基础模型系统，以模块化，可连接和整体的方式来反映生物学量表，连接性和复杂性）来为解决这一挑战做出可行的方法来应对这一挑战。AIDO为从分子到细胞再到个体的各个级别上的所有级别上预测，相似和编程生物学开设了一个安全，负担得起和高通量的替代平台。我们设想，AIDO有望触发一系列更好的湿角实验和知情的第一原则推理，这最终可以帮助我们更好地解码和改善生活。