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互相抓挠：通过类别意识群体自我支持学习
尽管磁共振成像（MRI）对脑肿瘤分割和发现非常有帮助，但它在临床实践中缺乏某些方式。作为一种态度，预测绩效的退化是不可避免的。根据当前的实现，在模态特征的训练过程中，不同的模式被认为是独立的，彼此之间是独立的，但是它们是互补的。在本文中，考虑到不同方式对各种肿瘤区域的敏感性，我们提出了一种意识到类别的G组大量学习框架（称为GSS），以弥补本性模态模态提取阶段的信息。确切地说，在每个预测类别中，所有模态的预测构成了一个组，其中选择了最出色的灵敏度的预测作为组领导者。小组领导者与成员之间的合作努力以高的一致性和确定性为基础。作为我们的次要贡献，我们引入了一个随机面具，以减少可能的偏见。GSS采用标准培训策略而无需具体的建筑选择，因此可以轻松地插入现有的全模式内脑肿瘤分段中。在BRATS2020，BRATS2018和BRATS2015数据集上进行了明显的，广泛的实验表明，GSS可以平均证明现有的SOTA算法的性能平均为1.27-3.20％。该代码在https://github.com/qysgithubopen/gss上发布。
价值驱动的系统工程方法在决策过程中处理制造，供应链和飞机设计
为了满足异类的社会需求，如今需要更复杂，创新，可持续和循环的航空系统。可持续和循环航空的目的是减少与所有航空系统活动和运营相关的燃料消耗，废物和排放方面的影响（Flightath2050，2011）。因此，必须将航空研究的分支扩展到整个飞机生命周期，从设计到生产，再到系统活动结束后的处置。这肯定会扩大设计空间，必须考虑在设计阶段与飞机开发不同阶段相关的更多变量。但是，这为航空行业提供了极大的可能性，以赢得如今的全球和竞争市场（Wu＆O'Grad，1999年）。在此框架中，航空中的DLR系统建筑研究所旨在开发方法，以使多个领域的并发耦合（例如设计，制造）在飞机设计的早期阶段，以实现优化整个飞机生命周期的解决方案。这一雄心勃勃的目标的第一步是在欧洲资助的H2020项目敏捷4.0（INEA＆Consortium，2019年）中的穿着。通过利用多学科设计优化（MDO）和基于模型的系统工程（MBSE）技术，该项目旨在在整个生命周期中创建系统中系统中的数字表示（Ciampa＆Nagel，2021年）。尤其是，挑战之一是在飞机设计的早期阶段包括航空供应链的所有主要支柱，目的是使创新的折衷研究从未进行过。
罗西进行性核上性麻痹中心
摘要：目的：描述加拿大罗西 PSP 中心进行性核上性麻痹 (PSP) 和皮层基底节综合征 (CBS) 临床研究项目的发展和初步经验，分享所采用的数据采集工具，并报告初步结果。方法：每 6 个月使用标准化表格收集大量人口统计和纵向临床信息。收集生物流体用于生物库和基因分析，许多患者参与了神经影像学研究方案。脑捐赠是该计划的重要组成部分，已经建立了标准化的处理方案，包括对接受医疗协助死亡的患者从死亡到尸检的时间非常短。结果：2019 年 10 月至 2021 年 12 月期间，共筛查了 132 名患者，91 名符合 PSP 标准，19 名符合 CBS 标准；年龄 71 岁；41% 为女性；病程 5 年，发病年龄 66 岁。发病时最常见的症状是姿势不稳和跌倒（45%）、认知行为改变（22%）和帕金森病（9%）。主要的临床表型是理查森综合征（82%）。左旋多巴和金刚烷胺可产生部分和短期益处。结论：Rossy PSP 中心的成立是为了推动 PSP 和相关 tauopathies 的临床和基础研究。所收集临床数据的范围允许对患者进行深入的表型分析，并为未来的临床和基础研究做好准备。初步结果显示，我们的队列中表型、人口统计学特征和对对症治疗的反应的分布符合预期。纵向数据将为 PSP 的早期诊断和管理提供见解。未来的步骤包括在早期阶段招募患者、开发生物标志物以及快速跟踪特征明确的患者进入临床试验。
Litao3折射率的温度依赖性
tantalate（Litao 3）具有独特的电气 - 光学，上将和压电特性，结合了良好的机械和化学稳定性，高光损伤阈值[1] [1]，高耐光电效果，对光线性效果的高电阻，较高的非耐线范围[2]，以及频率较高的跨度范围[2]，以及280的频率范围2800 n00 n000 n000 n00 n000 n00 n000 n000 n00 n00 n00 n00 n00 n000从紫外线到红外[3，4]。这些特征非常适合众多应用，特别是在非线性光学范围内，它使其成为实现非线性周期性极化组件的非常有趣的材料[5] [5][6，7]。litao 3是一种非线性正晶体，双轴晶体较低，属于3 m（c 3V）三角晶体晶状体[8]。其二阶张量V（2）的元素允许另外三种类型的非线性相互作用：O-OO（D 22，D 21，D 16），E-OO（D 31，D 32）和O-EO（D 24，D 15）[8]。由于最高的非线性敏感性张量元件D 33〜16 pm/v，最常用的非线性相互作用是E-EE，其中非凡的波浪产生了另外两个非凡的波浪。此外，对于这些相互作用，仅需要非凡的索引[9]。准确地了解特殊折射率的分散体对于设计频率连接设备以及解释非线性相互作用的实验结果至关重要。通常，需要超过折射率的10 4的精度来正确预测频率转换过程的相位匹配术语[8]。
光学准晶体的八倍方式
固态准则的异常结构特性到目前为止已经建立了良好，在第一个出版物之后超过四分之一以上[1]。最好通过标准的结晶方法获得的最佳准甲基盐样品在非常狭窄的，可降低的差异峰上得到了完美的序列。在没有翻译不变性的情况下，准晶体可以具有禁止晶体的旋转对称性，例如5倍或在当前情况下为8倍对称。准晶体中local环境的重复性的特性可确保原子的相同有限的配置彼此近似。准晶体在长度尺度的变化方面具有自相似性。这些特性导致人们期望这些物质中的新物理特性，实际上，它们被认为具有有趣的电子，磁性和机械性能。不幸的是，对这些材料的理论理解落在了实验发现后面，部分原因是固态准晶体通常是双合金或三元合金。它们的结构复杂性使得无法使用分析方法，并且将数值计算扩展到极限。因此，实现单个组件的准物质是一个长期的目标。我们最近展示了[2]如何使用四个固定波激光场引起的光势来捕获颗粒，并实现具有八倍符号的二维式准二维结构。当被困颗粒为原子时，de-在本文中，我们提供了该结构的详细信息，即8倍的Quasicrystal，它与众所周知的八角形（或Ammann-Beenker）瓷砖固定器[3]密切相关。
1 型糖尿病导致雄性 α1 抗胰蛋白酶缺乏小鼠出现肺纤维化和肺气肿
1 型糖尿病 (T1D) 是一种以高血糖为特征的代谢性疾病，可影响多个器官并导致危及生命的并发症。T1D 患者中肺部疾病的患病率增加，糖尿病是几种肺部疾病合并症的主要原因。α-1 抗胰蛋白酶 (AAT) 缺乏可导致肺气肿的发展。T1D 患者的 AAT 血浆浓度和抗蛋白酶活性降低。本研究的目的是确定 T1D 是否会加剧 AAT 缺乏引起的肺损伤进展。首先，在高血糖出现后 3 个月和 6 个月研究了 C57BL/6J 链脲佐菌素 (STZ) 诱导的 T1D 小鼠的肺功能测试 (PFT) 和肺部组织病理学变化。 PFT 显示注射 STZ 的小鼠肺部呈现限制性肺模式，同时促纤维化标志物 Acta2 、 Ccn2 和 Fn1 的 mRNA 表达上调。高血糖症发作 6 个月后观察到胶原沉积增加。为了研究 T1D 对 AAT 缺乏背景下肺损伤进展的影响，使用了 C57BL/6J AAT 敲除 (KO) 小鼠。高血糖症发作 3 个月后，对照组和 STZ 诱导的 AAT KO 小鼠的肺功能没有显著变化。然而，肺部组织学检查显示 STZ 诱导的 AAT KO 小鼠的胶原积累增加，肺泡腔扩大。对 TGF- β 刺激的原代肺成纤维细胞进行 AAT 预处理可降低促纤维化标志物 ACTA2 、 CCN2 和 FN1 的 mRNA 表达。 AAT 缺乏时诱发 T1D 会导致雄性小鼠出现肺纤维化和肺气肿 (CPFE) 表型。
对心力衰竭和保留的射血分数患者的管理
引言心力衰竭（HF）是一种临床综合征，具有典型的呼吸困难，疲劳，运动耐受性，身体肿胀和液体保留的迹象，例如颈静脉压力升高（JVP），肺部和外围水肿。它们是心肌功能受损的后果，导致无法响应代谢需求而保持心脏产量。hf影响着世界宽的1％–3％的人。美国1 HF患病率估计为2.5％，有600万患者已确认HF诊断。 2根据英国400万普通实践的研究，1.6％的人口患有HF。 3然而，有一群未被诊断的患者队列，而HF的真实预期可能更高。 4估计有50％的HF患者患有心力衰竭，并保留了射血分数（HFPEF）。 5 HFPEF与多种疾病有关，其中多达50％的患者患有五种或更重要的合并症。HFPEF的标志是存在左心室（LV）僵硬增加而放松受损。 这种病理随着年龄的增长而发展；因此，HFPEF的患病率预计由于人口老龄化而增加。 6欧洲心脏病学会（ESC）估计HFPEF在60岁时的HFPEF率为4.9％。 患有HFPEF的女性的人数明显超过男性，导致性别比率约为2：1，支持性别在这种情况下起着至关重要的作用的观念。 8美国1 HF患病率估计为2.5％，有600万患者已确认HF诊断。2根据英国400万普通实践的研究，1.6％的人口患有HF。3然而，有一群未被诊断的患者队列，而HF的真实预期可能更高。4估计有50％的HF患者患有心力衰竭，并保留了射血分数（HFPEF）。5 HFPEF与多种疾病有关，其中多达50％的患者患有五种或更重要的合并症。HFPEF的标志是存在左心室（LV）僵硬增加而放松受损。这种病理随着年龄的增长而发展；因此，HFPEF的患病率预计由于人口老龄化而增加。6欧洲心脏病学会（ESC）估计HFPEF在60岁时的HFPEF率为4.9％。患有HFPEF的女性的人数明显超过男性，导致性别比率约为2：1，支持性别在这种情况下起着至关重要的作用的观念。87患有HFPEF的人患高血压，糖尿病（DM），慢性肾脏疾病（CKD），心房颤动（AF）和非心脏（CV）合并症（肥胖症和慢性阻塞性肺炎（COPR）（伴随均应伴随的疾病）（伴随hears）的疾病（COPRINCTIANCE）（HERFISCTIAD）与这些疾病（伴有hereds）相比，患有改良（COPF）（COPRID）（HERFISCTIAD）与这些疾病（HERFISCTIAD）相比，患有RED（COPF）。
根据动态管理能力和普通能力的理论重新评估丰田对BEV的策略
随着丰田汽车公司（Toyota）的多道路策略的推动，它也完全致力于电池电动汽车（BEV），并设定了一个目标，目的是在2026年到2030年，到2030年，到2026年和350万次。在中国，降低BEV价格的竞争正在加剧，Byd和其他中国汽车制造商正在加速他们向东南亚的扩张。 此外，就性能的主要组成部分而言，Toyota落后于特斯拉和中国汽车制造商，这是性能的主要组成部分（SDV）水平。 ，与特斯拉和比德相比，丰田在研发（R＆D）上花费的花费少。 尽管丰田通过未能展示出色的动态管理能力（DMC）来迟到电动汽车转变，但其强大的官方能力（OC）使其能够继续保持良好状态和“购买时间”，同时为未来的BEV开发提供“擦除资金”。 丰田的问题很可能集中在动态资源能力（DRC）上，包括需要将更多资源分配给研发范围和开发时间表，而没有留出足够的空间。 通过OC/DMC框架的效用，可以将这种认识归为四个类别并列出公司的功能。 产品的挑战是如何弥补SDV级别的延迟以及是否可以实现与Byd竞争的成本。 如果全稳态电池的开发成功进行，则可能会在很大程度上改善这些问题。在中国，降低BEV价格的竞争正在加剧，Byd和其他中国汽车制造商正在加速他们向东南亚的扩张。此外，就性能的主要组成部分而言，Toyota落后于特斯拉和中国汽车制造商，这是性能的主要组成部分（SDV）水平。，与特斯拉和比德相比，丰田在研发（R＆D）上花费的花费少。尽管丰田通过未能展示出色的动态管理能力（DMC）来迟到电动汽车转变，但其强大的官方能力（OC）使其能够继续保持良好状态和“购买时间”，同时为未来的BEV开发提供“擦除资金”。丰田的问题很可能集中在动态资源能力（DRC）上，包括需要将更多资源分配给研发范围和开发时间表，而没有留出足够的空间。通过OC/DMC框架的效用，可以将这种认识归为四个类别并列出公司的功能。产品的挑战是如何弥补SDV级别的延迟以及是否可以实现与Byd竞争的成本。如果全稳态电池的开发成功进行，则可能会在很大程度上改善这些问题。通过应用DMC理论（例如修改后的Christensen模型和四种新的进入策略）获得了这些见解。
支持可再生能源数字化的主题分类和元数据
摘要：风能和太阳能等可再生能源的研究和创新一直在支持能源系统的绿色转型，这是低碳气候适应型社会的支柱。主要挑战是管理电网转型的复杂性，以允许高波动性可再生能源占据更高份额，同时确保电网的稳定性和稳定的能源供应。正在进行的数字化转型提供了很大的帮助，研究和工业基础设施和资产的数字化产生了多维和多学科的数字数据。然而，数据用户需要帮助来找到可以利用的正确数据。这有两个重要方面：首先，缺失数据管理，即由于缺少社区标准元数据和分类法，数据集既不可找到，也不可互操作，即缺少数据格式标准；其次，数据所有者对共享数据有负面看法。为了使数据可以为数据科学利用做好准备，映射现有数据及其可用性以方便访问的必要步骤之一是创建该领域主题的分类法。为此，我们召集了一组来自不同可再生能源技术（如光伏、风能和聚光太阳能）以及生命周期评估和欧盟可持续活动分类法等横向领域的专家，提出了一个连贯而详细的可再生能源相关数据分类法。其结果是对相关数据源进行了连贯的分类，既考虑了适用于选定的可再生能源技术发电的一般方面，也考虑了每种技术的具体方面。它基于以前的相关工作，可以轻松扩展到本文未考虑的其他可再生资源和传统能源技术。
文件在计算机中-James Grimmelmann
《纽约时报》针对OpenAI的版权诉讼，微软声称OpenAI的GPT模型已“记住”时代的文章。其他诉讼也提出了类似的主张。但是，当事人，法院和学者在哪些纪念活动，是否发生以及其版权含义上不同意。不幸的是，这些辩论被对“记忆”本质的深层歧义笼罩，导致参与者互相交谈。在本文中，我们试图对记忆及其与版权法的关系的对话清晰。记忆是机器学习中高度活跃的研究领域，我们利用该文献为法律讨论提供了坚定的技术基础。论文的核心是对法律受众的记忆的确切定义。我们说，当（1）可以从模型（2）重建（3）（3）（3）大部分（4）该特定培训数据的大部分部分时，模型已经“记住”了一块训练数据。我们将记忆与“提取”区分开（用户故意使模型生成近乎杰出的副本）与“反驳”（模型生成近乎精确的副本，无论用户的意图如何），以及从“重建”（从模型中都可以通过任何方式获得近距离的副本，而是通过任何阶段来获得任何订单，而是从任何手段中获得。从这些定义中产生了一些重要的后果。首先，并非所有的学习都是记忆：生成-AI模型的大部分涉及从大量培训数据中概括，而不仅仅是记住它的个体部分。第二，在训练模型时会发生记忆；它是