XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNet
大脑中线移位检测和通过级联的深层网络管道对非对比度计算机断层扫描
大脑中线移位（MLS）是一种定性和定量的放射学特征，它可以衡量脑中线结构的横向移位，以响应由血肿，肿瘤，脓肿或任何其他占据脑膜内病变引起的质量效应。可以使用其他参数来确定神经外科干预的紧迫性，并预测占据病变的患者的临床结果。然而，由于跨病例的临床相关大脑结构的差异很大，因此精确检测和量化MLS可能具有挑战性。在这项研究中，我们通过使用分类和分割网络架构来研究了由病例级MLS检测以及脑部标记位置的初始定位以及对脑部标记位置的最初定位和完善的级联网络管道。我们使用3D U-NET进行初始定位，然后使用2D U-NET来估计更精确的分辨率的确切地标点。在改进步骤中，我们从多个切片中融合了预测，以计算每个地标的最终位置。，我们用大脑的解剖标记产生的高斯热图目标训练了这两个UNET。案例级别的地面真相标签和地标注释是由多个训练有素的注释者产生的，并由放射学技术人员和放射科医生进行了审查。我们提出的管道实现了使用2,545个头部非对比度计算的测试数据集在AUC中的情况级MLS检测性能
可持续性和净零附件
● Low Energy Transformation Initiative ( LETI) Climate Emergency Design Guide ● Building Research Establishment Environmental Assessment Method (BREEAM) New Construction Version 6 ● BREEAM Refurbishment and fit-out 2014 ● Chartered Institution of Building Services Engineers ( CIBSE)Guides ● Royal Institution of Chartered Surveyors ( RICS) - Whole Life Carbon Assessment for the Built Environment ● Royal Institute of British Architects (RIBA) 2020 Plan of Work ●RIBA 2030气候挑战●更好的建筑物伙伴关系文件和标准●政府软着陆●绿色建筑委员会 - 建筑物任务2030●英国绿色建筑委员会（UKGBC）净零碳建筑物净建筑物 - 框架定义●政府购买标准的框架定义标准，政府购买标准的第6条，绿化标准●实施能源技术列表●实施绿色的产品●实施绿色的产品●实施绿色的产品●•实施绿色的产品。 ●政府枢纽健康建筑标准●训练基础设施性能[TIP2030]●建筑剧本
MR图像超级分辨率与挤压和激发推理注意力网络
高质量的高分辨率（HR）磁共振（MR）图像提供了更详细的信息，可用于可靠的诊断和定量图像分析。深度综合神经网络（CNN）显示出低分辨率（LR）MR图像的MR图像超分辨率（SR）的有希望的Abil。LR MR图像通常具有一些vi-Sual特征：重复模式，相对简单的结构和信息较少的背景。大多数以前的基于CNN的SR方法同样处理空间像素（包括背景）。他们也无法感知输入的整个空间，这对于高质量的MR IMPIMSR至关重要。为了解决这些问题，我们提出了挤压和激发推理注意网络（SERAN），以获得MR Image SR。我们建议从输入的全球空间信息中挤出注意力，并获得全球描述符。这样的全球描述符增强了网络专注于MR图像中更具信息区域和结构的能力。我们在这些全球描述符之间进一步建立了关系，并提出了引起关注的原始关系。全球描述符将以学习的关注进一步确定。为了充分利用汇总信息，我们通过学习的自适应注意向量自适应地重新校准了特征响应。这些注意向量选择一个全局描述符的子集，以补充每个空间位置以进行准确的细节和纹理重新分解。我们通过残留的缩放提出挤压和激发注意力，这不仅可以稳定训练，而且还使其对其他基本网络的灵感变得非常灵活。广泛的例证显示了我们提出的Seran的有效性，该塞伦在定量和视觉上清楚地超过了基准标记的最新方法。
使用以 Morgan 指纹为特征的深度神经网络模型预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力
ErbB 受体家族（包括 EGFR 和 HER2）在细胞生长和存活中起着至关重要的作用，并与乳腺癌和肺癌等各种癌症的进展有关。在本研究中，我们开发了一个深度学习模型，使用基于 SMILES 表示的分子指纹来预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力。每种 ErbB 抑制剂的 SMILES 表示均来自 ChEMBL 数据库。我们首先从 SMILES 字符串生成 Morgan 指纹，并应用 AutoDock Vina 对接来计算结合亲和力值。根据结合亲和力过滤数据集后，我们训练了一个深度神经网络 (DNN) 模型来根据分子指纹预测结合亲和力值。该模型取得了显著的性能，训练集上的均方误差 (MSE) 为 0.2591，平均绝对误差 (MAE) 为 0.3658，R 平方 (R²) 值为 0.9389。尽管在测试集上性能略有下降（R² = 0.7731），但该模型仍然表现出强大的泛化能力。这些结果表明深度学习方法对于预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力非常有效，为虚拟筛选和药物发现提供了宝贵的工具。
DNA：用于模板的可变形神经关节网络...
在本文中，我们提出了一种新型的可变形神经关节网络 (DNA-Net)，这是一种基于无模板学习的方法，用于从单个 RGB-D 序列进行动态 3D 人体重建。我们提出的 DNA-Net 包括一个神经关节预测网络 (NAP-Net)，它能够通过学习预测一组关节骨骼来跟随输入序列中人体的运动，从而表示人体的非刚性运动。此外，DNA-Net 还包括有符号距离场网络 (SDF-Net) 和外观网络 (Color-Net)，它们利用强大的神经隐式函数来建模 3D 几何和外观。最后，为了避免像以前的相关工作那样依赖外部光流估计器来获得变形线索，我们提出了一种新的训练损失，即基于易到难几何的损失，这是一种简单的策略，它继承了倒角距离的优点来实现良好的变形引导，同时仍然避免了其对局部不匹配敏感性的限制。DNA-Net 以自监督的方式直接在输入序列上进行端到端训练，以获得输入对象的 3D 重建。DeepDeform 数据集视频上的定量结果表明，DNA-Net 的表现优于相关的最先进方法，并且有足够的差距，定性结果还证明我们的方法可以高保真度和细节重建人体形状。
附录ERG变体研究网络
补充图3。生殖线ERG（P.Y373C）变体的保护和作用。（a）P.Y373C变体映射在ERG蛋白上（NM_182914）。（b）在跨物种的人类ETS转录因子和直系同源ERG蛋白的P.Y373C变体周围的氨基酸保存。（c）ERG P.Y373C变体对DNA结合的预测影响。预测极地接触（溶剂排除的氢键）（红线）和由于诱变引起的预测极性接触破坏（灰色虚线）。3D蛋白质建模在ERG-DNA X射线晶体学模型（PDB ID：6VGE A链中）进行，该模型从Uniprot Online数据库中获得。Pymol用于可视化P.Y373C的预测结构影响。（d）P.Y373C VAF与血小板计数的比较。液滴数字PCR用于确定来自族的1个成员的VAF（I-1，I-2，II-1，II-2）（表1-患者15、16、17）在显示的时间点上样本，还绘制了相应时间点的血小板计数。单核细胞（MNC），骨髓（BM），间充质基质细胞（MSC）。
IDEA-Net：用于单幅图像去噪的自适应双自注意网络
由于可能存在数据偏差和预测方差，图像去噪是一项具有挑战性的任务。现有方法通常计算成本高。在这项工作中，我们提出了一种无监督图像去噪器，称为自适应双自注意网络（IDEA-Net），以应对这些挑战。IDEA-Net 受益于生成学习的图像双自注意区域，其中强制执行去噪过程。此外，IDEA-Net 不仅对可能的数据偏差具有鲁棒性，而且还通过仅在单个噪声图像上应用具有泊松丢失操作的简化编码器-解码器来帮助减少预测方差。与其他基于单图像的学习和非学习图像去噪器相比，所提出的 IDEA-Net 在四个基准数据集上表现出色。 IDEA-Net 还展示了在低光和嘈杂场景中去除真实世界噪声的适当选择，这反过来有助于更准确地检测暗脸。源代码可在 https://github.com/zhemingzuo/IDEA-Net 获得。
Network Waitaki 欢迎就“配电连接定价”咨询进行交叉提交的机会。
5.1.1 作为一家消费者信托公司，我们努力确保连接成本公平合理，因为如果价格和/或服务水平不一致，反馈回路会非常强大且立即生效。我们的消费者可以通过直接向企业反馈、通过我们的受托人（作为我们消费者的代表）以及最终通过信托选举来表达他们对 Network Waitaki 绩效的看法，其中绩效的评判标准是受托人是否连任以及是否出现两极分化问题。
持续的数据团队：RISE 网络战略指南
RISE 网络代表在不同社区工作的教师、辅导员和管理人员之间的合作伙伴关系，旨在帮助所有学生在大学、职业和生活中取得成功。康涅狄格州 RISE 网络成立于 2016 年，其使命是帮助教育工作者取得突破性成果，帮助所有学生实现并发挥他们的全部潜力。RISE 目前与 9 个学区的 10 所公立高中合作，为超过 13,000 名学生提供服务。我们作为一个教育工作者社区进行合作，使用数据来查明需求、形成假设并寻求提高学生成绩的想法。除了我们的直接合作伙伴关系和学生成果目标外，我们还渴望发挥催化作用。正如我们在 RISE 网络内部和跨网络分享创新和学习成果一样，我们也致力于以开源方式与教育工作者共享资源，以增强我们的集体影响力。我们希望本战略指南能够支持您为提高社区学生参与度、学习和成就所做的努力。
安全的Web网关（SWG） - Innet
威胁英特尔基于我们自己的AI/ML模型和第三方供稿。第一方英特尔源自全球遥测，是最大的权威和递归DNS解析器之一（2T+查询/天）。我们的Web攻击者还每隔几周就会索引整个网络（8B+页），以揭示新兴的广告系列基础架构。自定义威胁饲料和签名（IP，URL和域等）也得到支持。