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通过液态硅诱导重建控制大面积 4° 偏离 4H-SiC 硅面的宏观步进
摘要。在 SiC/Si/SiC 夹层结构中，使用 1550°C 熔化的 Si 研究了 4°off 4H-SiC 表面的重建。尽管系统地获得了与液态 Si 接触的整个区域的宏观阶梯形貌，但使用原始 4H-SiC 晶片时发现台阶呈波浪形。在处理过的表面上进行表面重建时，台阶的规则性和直线性得到显著改善：在重新抛光的表面上，在某些情况下发现台阶是规则和笔直的，而在原生外延层上则始终观察到这种情况。经过 2 小时的重建过程后，获得了最佳的台阶规则性，平均宽度为 ̴ 3-5 µm。将处理面积从 1.44 cm 2 增加到 4 cm 2 不会影响结果，这表明该工艺具有良好的可扩展性。
基于稀疏视图计算机断层扫描
摘要提出了一种新的稀疏 - 视图计算机断层扫描重建方法，该方法利用了变压器网络的恢复能力，特别是基于Swin Transformer的图像重建网络SWINIR。我们的方法包括三个关键块：通过线性插值来提高采样，使用两者中深度学习的初始重建以及残留的细化。测试了两个架构：一个长期的架构，该结构在残留细化块的两个域中使用神经网络，而在正式结构域中仅使用网络的网络进行了简短。用swinir和u-net测试了每种方法，从而产生了四种变体，所有这些方法在PSNR和SSIM方面都优于FBP和SIRT（例如FBP和SIRT）。使用Swinir的短体系结构取得了最佳结果，其训练和计算时间小于基于Swinir的长架构，但比两个基于U-NET的变体都大。
使用跟腱同种异体移植物和远端的Sural Artery N
阿喀琉斯肌腱破裂根据诊断的时间归类为急性或慢性，慢性破裂表现出相当大的手术挑战。此病例报告详细介绍了一名58岁男子的管理，该男子出现了慢性开放性跟腱破裂，并伴有大型软组织缺陷。受伤事故引起的伤害因伤口坏死和感染而变得更加复杂。手术管理涉及使用同种异体移植物重建跟腱，以及使用远端的孔疗法神经皮瓣的缺陷覆盖率。术后结局是有利的，疼痛和功能能力都有明显改善。在术后六个月时，患者表现出完全的移植物整合，令人满意的功能恢复以及恢复日常活动，而没有踝关节不稳定的迹象。此病例证明了肌腱同种异体重建的功效，并结合了血管化的皮瓣覆盖范围，在管理复杂的跟腱损伤和大量组织损失的情况下。有必要进行进一步的研究以评估这种方法的长期成功。
surfnet：通过耦合的差异变形重建皮质表面
图1：用于耦合皮质表面重建的表面。将MRI脑图像，皮层色带分割图和中期表面的签名距离图组合在一起，Surfnet学习了三个不同的形态变形，以同时优化初始的中间表面，以与目标表面中的中置和中置型中的中置型置于跨度的中间和中间的偏移型模型（并置于中等范围）的模型（DDM），并置于中等范围。表面S G和WM表面S W分别具有另外两个DDM。采用循环约束，以与非阴性皮质厚度的实施结合使用变形轨迹，以确保生物学上的合理性。
石墨烯/六角形的粘附和重建...
Table 1: 1L-G/1L-hBN stacking configurations and corresponding equilibrium separations, BEs, and breathing-mode (out-of-plane zone-center optical phonon) frequencies, obtained by fitting Equation 1 to DMC energy data obtained with both layers forced to adopt the lattice constant of G. C, B, and N atoms are shown as black, orange, and green balls, respectively.六边形sublattices A和B在配置中标记。I.偏移ℓ是从相应的B-N键中心的每个C-C键中心的平面位移。a 1和2是晶格向量，如图1b所示。由于在每种情况下使用相同的DMC 1L能量，因此不同配置的DMC平衡是相关的；因此，差异比绝对BES上的误差线所建议的更精确。相对BES的错误显示在表2中。
gstar：高斯表面跟踪和重建
从任意观点以及适应不断变化的拓扑结构的表面重构。涉及人类或机器人相互作用与物体的场景需要动态适应分裂，合并或变形的表面。热热，下游应用，例如视觉效果和无标记运动捕获，从不依赖模板的情况下跟踪持久区域的能力显着。因此，方法必须有效地处理这些拓扑更改，以确保高质量的渲染和准确的重建，同时还要维护对现有表面的同意跟踪。经典方法主要依赖于网格和tex曲线图，这些图提供了合理的外观，但重大取决于网格分辨率。他们常常无法准确地确定细节和观察依赖性效果。al-尽管这些网格表示可以进行一定程度的跟踪，但它们努力处理重大的拓扑变化，需要新的关键帧以适应ma-jor变换。神经辐射场的出现（NERF）[28]在静态[1，46]和dy-namic场景[17，30]的外观和新型综合方面有了显着改善。使用Marting Cubes [37，44]可以从隐式签名的距离功能（SDF）得出表面，但除非使用了不足的模板，否则它们缺乏一致的跟踪。最近，出现了3D高斯脱落（3DGS）[20]，具有明确的纹理代表，在外观上与NERF竞争，同时实现了更有效的效果。这些高斯人与网格面一起移动，以表示移动和变形的对象。其明确表示有助于跟踪，并为此开发了几种技术[26，50]。然而，准确的动态表面重建仍然是一个挑战，并且在现有表面的跟踪与引入新的表面保持平衡被证明很困难。为了应对这些挑战，我们提出了GSTAR，该方法能够重建光真逼真的外观和准确的表面几何形状，并随着拓扑变化而保持一致的跟踪。GSTAR利用多视图盖，并将网眼与绑定的高斯人结合在一起，与高斯表面相结合。当新的表面变得可见时，新的高斯人会产生，并且网格拓扑更新。适应性网格提供了时间一致，准确的几何形状，而高斯人则带来了逼真的外观。这个问题很困难，因为总会有一个折扣。可以通过固定的托架或模板[24，50]更轻松地跟踪的方法倾向于在新的姿势或变形下降低外观和几何形状的质量。相反，过度拟合静态场景的方法[8，14，16]缺乏时间一致性或错过新的框架详细信息。GSTAR通过尽可能多地跟踪面孔来解决这一权衡
结合基因组学和流行病学数据重建传播树的方法：系统评价
摘要：为了更好地了解传播动态并适当地针对控制和预防措施，研究旨在确定实际疫情中谁感染了谁。重建方法多种多样，每种方法都有自己的假设、数据类型和推理策略。因此，选择一种方法可能很困难。按照 PRISMA 指南，我们系统地回顾了结合流行病学和基因组数据重建传播树的方法的文献。我们从 41 篇选定的文章中确定了 22 种方法。我们根据基因组数据的处理方式定义了三个家族：非系统发育家族、顺序系统发育家族和同步系统发育家族。我们根据所需数据以及潜在的序列突变、宿主内进化、传播和病例观察讨论了这些方法。在由八种方法组成的非系统发育家族中，估计了成对遗传距离。在系统发育家族中，传播树是从系统发育树同时（九种方法）或顺序（五种方法）推断出来的。虽然大多数方法（17/22）都模拟了传播过程，但很少有方法（8/22）考虑到不完善的病例检测。宿主内进化通常（7/8）被建模为一个合并过程。这些实际和理论考虑被强调，以帮助选择适合爆发的方法。
高斯表面跟踪和重建
重新介绍细节。sec中引入的。主纸的3.5，在生成新面孔后，我们通过将新生成的面孔与原始网格集成在一起来更新基础网格拓扑。此过程涉及从原始网格中删除特定面孔，确定相应的新生成的面孔，并无缝连接它们。此方法首先识别未结合重量超过预定义阈值的原始面。这些面孔随后由它们的连接组件分组。我们删除了包含比指定阈值更多的面孔的任何连接组件。接下来，我们创建一个体素体积，以记录删除的面孔中无界的高卢人的位置。在此卷中，我们根据其连接的组件确定新的脸部并取出孤立的面部，并准备与其余原始网格集成在一起。连接过程涉及顶点匹配的两个步骤：首先，对于新生成的面边界上的每个顶点X，我们将其最接近的顶点y放在原始网格边界上，将其位置设置为y，然后合并；然后，对于原始网格边界上的无与伦比的顶点，我们在新的面边界上找到了最接近的顶点，并执行类似的对齐和合并操作。最后，我们通过边缘翻转和孔填充操作完成网格重新冲突，以确保无缝表面。
使用多回波径向闪光和基于模型的重建∗
并行成像压缩传感（图片）技术具有图形算法和基于模型的方法被证明是参数量化的有效效果，后者提供了增强的图像详细信息。与常用的多回波EPI方法相吻合，提出的径向技术显示了改进的空间分辨率（1.1×1.1×1.1×3 mm 3 vs. 2-3×2-3×3 mm 3），并减少了失真。定量r ∗ 2结果之间有两个采集策略之间的良好一致性。此外，可以合成高分辨率，无失真的r ∗ 2加权图像，其中包含互补信息。结论：这项工作证明了径向易于运动的可行性，可进行运动稳定定量r ∗ 2胎儿脑的映射。这种提出的多回波径向闪光与基于校准模型的重建结合，以1个标称分辨率为1。1×1。1×3 mm 3在2秒内。 关键字：r ∗ 2映射，胎儿MRI，无失真，多回波径向闪光，基于模型的重建1×3 mm 3在2秒内。关键字：r ∗ 2映射，胎儿MRI，无失真，多回波径向闪光，基于模型的重建