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scsemiprofiler：通过半生成模型和主动学习
单细胞测序是剖析复杂疾病的细胞复杂性的关键工具。其过于良好的成本会阻碍其在广泛的生物医学研究中的应用。传统的细胞反卷积方法可以从更负担得起的散装测序数据中推断出细胞类型比例，但它们在提供单细胞级分析所需的详细分辨率方面却缺乏。为了克服这一挑战，我们介绍了“ SCSemiprofiler”，这是一个创新的计算框架，将深层生成模型与主动学习策略结合。这种方法通过将批量测序数据与来自一些严格选择的代表的靶向单细胞测序融合，从而在大型队列中熟练地侵入单细胞轮廓。跨越异质数据集的广泛阀门验证了我们的半封装方法的精度，与真实的单细胞分析数据紧密一致并赋予精致的细胞分析。最初是为广泛的疾病队列开发的，“ scsemiprofiler”适用于广泛的应用。它为单细胞分析提供了可扩展的，具有成本效益的解决方案，促进了各种生物领域的深入细胞研究。
A2V：通过两阶段训练血管造影到世纪的半监督域适应框架，用于脑血管分割
我们提出了一个半监督的域适应框架，用于来自不同图像模式的脑血管序列。现有的最新方法集中在单一模态上，尽管可用的脑血管成像技术广泛。这可能导致重大分布变化，从而对跨模式的概括产生负面影响。By relying on annotated angiographies and a limited number of an- notated venographies, our framework accomplishes image-to-image translation and se- mantic segmentation, leveraging a disentangled and semantically rich latent space to represent heterogeneous data and perform image-level adaptation from source to tar- get domains.此外，我们降低了基于周期的架构的典型复杂性，并最大程度地减少了对抗性训练的使用，这使我们能够通过稳定的培训构建一个高效且直观的模型。我们评估了有关磁共振血管造影和静脉曲张的方法。在源域中实现最先进的性能时，我们的方法在目标域中达到了仅8个目标域的骰子得分系数。降低了9％，突出了其在不同模态上稳健脑血管图像分割的有希望的潜力。
对矩阵加权状态的半决赛放松 -
摘要 - 近年来，在所谓的可认证感知方法的发展中取得了显着进步，这些方法利用半闪烁，凸出放松，以找到对机器人技术中的感知问题的全球最佳选择。然而，其中许多放松依赖于简化促进问题制定的假设，例如各向同性测量噪声分布。在本文中，我们探讨了矩阵加权（各向异性）状态估计问题的半决赛松弛的紧密性，并揭示了其中潜伏在其中的局限性：基质加权因素会导致凸的松弛因失去紧密度。特别是我们表明，矩阵权重的本地化问题的半决赛松弛仅对于低噪声水平可能很紧。为了更好地理解这个问题，我们引入了状态估计的后验不确定性与通过凸面重新获得的证书矩阵之间的理论联系。考虑到这种联系，我们从经验上探讨了导致这种损失的因素，并证明可以使用冗余约束来恢复它。作为本文的第二项技术贡献，我们表明，当考虑矩阵重量时，不能使用标量加权大满贯的状态放松。我们提供了一种替代配方，并表明其SDP松弛并不紧密（即使对于非常低的噪声水平），除非使用特定的冗余约束。我们在模拟和现实世界数据上证明了制剂的紧密度。
通过两种催化剂催化的耦合聚合制备染料半导体，并应用于晶体管
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
肿瘤和信号，2025年夏季研讨会，下午5：00，I研究所I组1（*请参见例外*）
•如果您被安排为备份，则应始终为备份日期准备好的研讨会演示，以防您必须在短时间内替换预定的博士研究员（例如在疾病等情况下）。确认交换后，请告知Alexandra Gellhaus教授（Alexandra.gellhaus@uk-essen.de），日期的主持顾问（stefan.heinrichs@uk-essen.de或nils.leimkuehler@leimkuehler@uk-sesen.uk-essen.de）
使用债券电阻作为半导体功率模块的老化指标
摘要 - 本文调查了电线的使用 - 将接触电阻作为诊断电力电子模块的健康状况的指标。该技术特别致力于监测当模块用开尔文点连接时，在模块连接时，顶部互连（金属化线键）的降解。该指标的一个优点是，可以在线遵循，而不会被当前或电压打扰，以诊断健康状况，并可能通过将功率模块的剩余寿命的预后与终身模型相关联。为此目的，基于在不同条件下的动力循环测试，该指标与常用的指标（即收集器发射器电压VCE表明，第一个对降解更敏感，更易于在线使用，最后应该更适合终身预后。
美国陆军低成本半主动激光导引头...
弗雷德里克斯堡，弗吉尼亚州22406摘要美国陆军研究实验室（ARL）正在探索技术，以提供低成本的火灾，适用于直接和间接消防武器系统。这些应用之一涉及一个前向观察者（FO），用激光斑点指定目标，并在船上搜索弹药，检测反射能量以允许终端指导。这种方法，称为半活性激光（SAL）指南，已用于许多空运弹药中，包括炸弹，导弹和弹丸。但是，这些系统的成本是由高质量光学，高灵敏度检测器和专业电子设备驱动的，它阻碍了它们迁移到枪支弹药（例如迫击炮，炮兵和手榴弹）中。要探索，开发和展示最低的成本解决方案，ARL投资了一个称为较小，更轻，更便宜的弹药组件（SLCMC）的陆军技术目标（ATO）。具体来说，基于商业组件（COTS）和质量生产技术的Sal Seeker硬件正在原型中，用于与枪支发射的弹丸和激光目标指定器一起使用。Seeker系统由几个印刷电路板板，一个微处理器，四翼检测器和模制的光学镜头单元组成。该寻求者旨在快速更新弹丸孔的角度，与其他皮带向下的传感器接口，并将数据馈送到机上指导，导航和控制（G，N＆C）系统中，以允许进行弹丸操作。探索者的设计和基本特征将在论文和演示中进行讨论和介绍。关键词寻求者，弹药，精密火灾，炮兵，半活性激光，指导系统，带有动态科学的绑带传感器 *，并根据ARL，APG，MD
一种半定量方法，用于复杂样品的非目标组成分析
摘要：与高分辨率质谱耦合的液态色谱分析（NTA）提高了与靶向分析技术相比，可以提高理解复杂混合物的分子组成的能力。但是，对未知化合物的检测意味着NTA中的定量是具有挑战性的。本研究提出了一种新的半定量方法，用于有机气溶胶的NTA。使用多个定量标准的平均电离效率来实现未知数，这些标准在与未知分析物相同的保留时间窗口内洗脱。总共110个真实标准构建了25个保留时间窗口，用于定量氧化（CHO）和有机肌（Chon）物种。该方法在生物质燃烧有机气溶胶（BBOA）的提取物上进行了验证，并与具有真实标准的定量进行了比较，并且平均预测误差为1.52倍。此外，从真实的标准定量中估计了70％的浓度（预测误差在0.5到2倍）。与预测性电离效率方法相比，半定量方法还显示出良好的CHO化合物定量一致性，而对于Chon物种，半定量方法的预测误差（1.63）显着低于预测性电离效率方法（14.94）。将CHO和CHON物种相对丰度的衍生衍生而应用于BBOA表明，与半定量方法相比，使用峰面积低估了CHO的相对丰度，并将Chon的相对丰度高于Chon的相对丰度。这些差异可能会导致对复杂样本中源分配的严重误解，从而强调需要解决NTA方法中的电离差异。■简介
研究研讨会日历
2025 UCLA神经技术研讨会第1次 - 神经动态与计算建模Mario Dipoppa，博士学位（联合主席神经技术研讨会）助理教授，David Geffen医学学院，UCLA，UCLA，UCLA，UCLA）Alex Hukologoly and Phdrram and phdrmia and-ia-indrmia-indrmia-infrmia and-indrmia formia-incidence opensidence sidence， Biobehavioral Sciences, DGSoM at UCLA David Clewett, PhD Assistant Professor, Psychology, UCLA College of Letters & Sciences Paul Mathews, PhD Assistant Professor, Neurology, DGSoM at UCLA Session 2 – Technology Anne Andrew, PhD (Co-Chair Neurotechnology Symposium) Professor-in-Residence, Psychiatry & Biobehavioral Sciences, DGSoM在南加州大学电气与计算机工程与生物医学工程博士学位，加州大学塞米尔大学塞米尔·塞米尔（UCLA Samueli）工程和计算机工程学院博士学位研究人员，电气和计算机工程学院，塞米尔大学工程和计算机工程学院博士学位，电气和计算机工程学院博士学位和计算机研究人员，电气和计算机工程学院博士学位和计算机工程学院，电气与计算机研究人员，电气和计算机工程学院博士学位，电脑工程与计算机科学乔纳森·凯（Jonashan Kao）申请Daniel Lu，博士（联合主席神经技术研讨会）神经外科教授，DGSOM，UCLA ANTHONY WANG的DGSOM，医学博士，医学博士，医学博士，医学博士助理教授，儿科和神经外科，DGSOM，DGSOM，DGSOM，UCLA AUSAF BARI，MD，PHD ASSOMAY ADREGER，NEURORAY ATRAY-SORAY URAY-usir usur usur and dgs and dgd and dgd邓恩（Dunn），博士博士博士学位学者，神经外科，DGSOM，UCLA联系 - tnt@mednet.ucla.edu