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深部脑刺激自动轨迹规划的帕累托前沿与加权和
摘要。深部脑刺激 (DBS) 的术前路径规划是一个多目标优化问题，即在多个放置约束之间寻找最佳折衷点。它的自动化通常通过使用聚合方法将问题转变为单目标来解决。然而，尽管这种方法很直观，但它以无法找到所有最优解而闻名。在本文中，我们引入了一种基于多目标优势的 DBS 路径规划方法。我们将它与经典的多个约束的聚合加权和以及由神经外科医生对 14 个 DBS 病例进行的回顾性研究的手动规划进行了比较。结果表明，基于优势的方法优于手动规划，并且与传统的加权和方法相比，它涵盖了更多相关的最佳切入点选择，因为传统的加权和方法会丢弃外科医生可能喜欢的有趣解决方案。
ssDNA 纳米管用于选择性靶向胶质母细胞瘤并输送阿霉素以提高生存率
有效治疗胶质母细胞瘤仍然是一项艰巨的挑战。治疗药物开发的主要障碍之一是它们无法穿过血脑肿瘤屏障 (BBTB)。局部给药是一种替代方法，但在缺乏靶标选择性的情况下仍可能产生毒性。在这里，我们展示了由 ssDNA 两亲分子自组装形成的纳米管在血清和核酸酶中是稳定的。双侧脑注射后，纳米管在肿瘤中比在正常脑中更易保留，并通过清道夫受体结合和巨胞饮作用被胶质母细胞瘤细胞吸收。静脉注射后，它们穿过 BBTB 并内化到胶质母细胞瘤细胞中。在微小残留疾病模型中，局部给药阿霉素在脾脏和肝脏中显示出毒性迹象。相反，通过纳米管输送阿霉素不会引起全身毒性，并提高小鼠的存活率。我们的结果表明，ssDNA 纳米管是一种很有前途的胶质母细胞瘤药物输送载体。
基于深度学习的 MR 脑分割的快速不确定性量化
摘要。量化深度学习模型预测中的不确定性有助于解释它们，从而有助于它们在关键领域的接受。然而，当前的标准方法依赖于多步骤方法，这增加了推理时间和内存成本。在临床常规中，自动预测必须融入临床咨询时间范围，这就需要更快、更有效的不确定性量化方法。在这项工作中，我们提出了一种名为 BEHT 的新模型，并在多发性硬化症 (MS) 患者 T2 加权 FLAIR MRI 序列白质高信号的自动分割任务中对其进行了评估。我们证明，这种方法输出预测不确定性的速度比最先进的蒙特卡洛 Dropout 方法快得多，而且准确度相似，甚至略高。有趣的是，我们的方法区分了两种不同的不确定性来源，即随机不确定性和认知不确定性。
机器人支持的翻转课程的可行性英语用于医学用途阅读理解
摘要 - 这项研究深入研究了由机器人支持的英语班级的可行性，用于医学目的阅读理解。在16项课程中，比较了444名学生的阅读综合和工作空间表现，并进行了商业化的货币和自我生成的机器人的翻转课程。结果表明，翻转的课程带来了良好的教学学习氛围，用于医学目的的英语教育（EMP）阅读理解，并采用主动的工作空间表现。在串联中，混合效应模型表明，学生参与自机器人支持的翻转类别的效果大小（+17.6％）比商业机器人的机器人支持的翻转类别更大。分析产生了EMP阅读理解和工作空间表现的五个贡献主持人：阅读能力，态度，实践方式以及学生和教师的角色。索引术语 - 框架帮助学习，翻转学习，后教育。
REU：数学科学及其应用...
Anne Shiu指导的计算生物学中的代数方法如何在没有手术的情况下确定大脑中神经元的接线？ 如何使用代数几何形状在控制生化反应网络的差异方程中不明显非线性？ 这是否可以帮助我们预测对疫苗接种的反应？ 我们在快速介绍了用于解决多项式系统的化学反应网络和算法的必要背景后，提出了这些问题。 由Wencai liu Anderson定位构成的schr odinger方程中的半代数几何形状证明了材料中的杂质和缺陷如何阻碍电导率。 在这个新流中的学生将使用多尺度分析和Craig-Wayne-Bourgain（CWB）AP-ap-ap-prach的技术探索解决非线性安德森模型解决方案的长期行为，并应用于无序的系统和波动动力学。如何在没有手术的情况下确定大脑中神经元的接线？如何使用代数几何形状在控制生化反应网络的差异方程中不明显非线性？这是否可以帮助我们预测对疫苗接种的反应？我们在快速介绍了用于解决多项式系统的化学反应网络和算法的必要背景后，提出了这些问题。由Wencai liu Anderson定位构成的schr odinger方程中的半代数几何形状证明了材料中的杂质和缺陷如何阻碍电导率。学生将使用多尺度分析和Craig-Wayne-Bourgain（CWB）AP-ap-ap-prach的技术探索解决非线性安德森模型解决方案的长期行为，并应用于无序的系统和波动动力学。
FOM 的管理和重用流程和工具 ...
交换数据时，最明显的方法是创建网络协议。该协议指定了每个交换数据块中每个域属性的存储位置，例如 DIS [1]。交换数据包中的某些字节可能描述飞机的标记或位置，实际上是将协议硬编码为特定域的特定解决方案。这使得每个新模拟器都可以方便地适应协议，因为协议的格式和内容都是预先众所周知的。这里的问题是，需求总会有变化，而且需求会随着时间的推移而增长。对于细微的变化，可以引入一些非标准数据包。对于具有不同要求的应用程序，该协议可能根本没有用。引入更高级的模拟服务也很困难，因为每个模拟器可能都需要正确地实现它们。
DTU 国际能源报告 2021：风能前景...
利用风能的历史由来已久，但 20 世纪 70 年代的石油危机导致了我们现在所理解的现代风能的出现。风能的发展沿着两条不同的路线开始 [1]：一条是涉及大型风力涡轮机（1-5 MW）的高科技方法，由航空航天和工程建筑公司开发；另一条是更多的反复试验的方法，由丹麦的先驱公司和个人推动，从小型风力涡轮机（10-50 kW）开始。第一种方法在商业上失败了，在某种程度上在技术上也是如此，因此第二种方法奠定了现代风能产业的基础。风能行业在技术进步、成本降低和部署方面都取得了令人瞩目的发展。后者得益于技术推动和市场拉动激励措施与机制的结合，形成了三螺旋方式，涉及行业、知识机构和政策制定者之间的合作。
Cryorl：加固学习启用有效的冷冻EM数据收集
单粒子冷冻电子显微镜（Cryo-EM）已成为主流结构生物学技术之一，因为它具有确定动态生物分子的高分辨率结构的能力。但是，冷冻EM数据获取仍然是昂贵且劳动力密集的，需要大量的专业知识。结构生物学家需要一种更高效，更客观的方法来在有限的时间范围内收集最佳数据。我们将Cryo-EM数据收集任务制定为这项工作中的优化问题。目标是最大化指定期间拍摄的好图像的总数。我们表明，强化学习是一种有效的方法来计划低温EM数据收集，并成功导航异质的低温EM网格。我们开发的AP-PRACH，CRYORL，在类似设置下的数据收集的平均用户表现出了更好的表现。
利用追踪技术考察生命空间流动性……
► ► 据我们所知，本次系统评价将首次结合现有追踪技术的知识，用于实时和现实城市环境中抑郁和/或焦虑症患者的生活空间流动性。 ► ► 本评价中使用的方法将按照系统评价和荟萃分析协议的首选报告项目进行报告。 ► ► 本评价协议提高了评价过程的透明度，改进了系统方法，减少了偏见，并告知评价者计划的步骤，从而降低了数据操纵的可能性。 ► ► 评价结果为追踪研究中使用的当前技术提供了证据，可能发现知识空白并为未来的研究提供思路。 ► ► 我们预计追踪技术种类繁多，可能很难得出明确的结论，因此将对结果对临床实践的意义提出挑战。