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使用 Yamabe 流量和 ... 检测形状畸形
谐波项，旨在尽可能保持参数化的谐波性。第二项是对称形状项，定义为弧长积分，其中形状度量根据曲率定义。根据以下欧拉-拉格朗日方程，可以通过迭代修改矢量场来最小化所提出的能量函数：
形状的发展大脑中央沟的变异性
尽管越来越多的证据表明成人大脑中的硫化与功能之间的联系，但折叠动力学主要发生在正常出生之前，但尚不清楚。研究婴儿中皮质硫的发展可以为我们提供解决基本问题的关键：发育中的大脑的沟形变异性是什么？何时编码形状？这些形态学参数与进一步的功能发展有何关系？在这项研究中，我们旨在研究发展中心沟的形状变异性，这是主要体感和运动皮层之间的边界。我们研究了71名非常早产的婴儿使用MRI进行了两次扫描 - 大约30周后月经年龄（W PMA），一次在期限年龄（约40W PMA），以量化Sulcus的形状变异性，无论是年龄的年龄还是年龄段或半脑。然后，我们使用这些形状描述符来评估两个年龄段的变异性并评估半球和年龄组的特定性。这使我们提出了对十种形状特征的描述，该特征捕获了早产儿中央沟中的变异性。我们的结果表明，这些功能大多数（8/10）早在30W PMA中进行编码。我们前所未有地观察到两个年龄段的半球不对称性，而在期限年龄时被捕获的人似乎与以前报道的成人报道的不对称模式相对应。我们进一步训练了分类器，以探索这些形状特征在5岁时手动性能的预测价值（手动和精细的结果）。在两种情况下，仅中央沟的形状都显示出有限但相关的预测能力。早期神经发育过程中沟形特征的研究可能会更好地理解发育中大脑的形态和功能组织之间的复杂联系。
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3D形状合成的生成内侧抽象
各种方法开发了3D综合的深度神经网络架构[Chaudhuri等。2020; Patil等。2020; Shi等。2023; Xu等。2023]。尽管这些方法可以捕获各种宏观的外观，但它们很少明确地模型形状的结构或拓扑结构，而是依靠网络的代表力来生成可见的看起来可见的体素电网[Liu等。2017]，点云[Achlioptas等。2018a]，网格[Dai和Nießner2019]或隐式领域[Chen and Zhang 2019]。与2D图像生成网络相比，由于3D网络被额外维度所带来的其他资源开销所阻碍，因此它们通常很难建模精细的细节和连接性。某些方法模型零件布局[Li等。2017]，但在它们可以产生的结构的复杂性上受到限制。同时，这些先前的3D合成方法很少使艺术家灵活，精确地控制。它们更充当非有条件生成的黑匣子，或者通过图像或3D扫描重建。最新方法基于文本提示引入合成[Lin等。2023; Poole等。2023]，取得了显着的结果，但仅通过及时工程进行全球控制。3D角色艺术家长期以来一直习惯于摆姿势钻机以进行准确的角色配置。然而，这种直接的局部控制和通过直观的抽象的可解释性在一般3D形状合成中的成功限制。背面有特定板条配置的椅子。没有明确结构建模的方法缺乏指定特定所需拓扑的能力，例如另一方面，进行模型零件级结构的方法仅限于由一些粗制的拓扑定义的简单拓扑结构，并且无法对复杂的FRETWORK或装饰进行建模。我们对现实的3D形状生成感兴趣，该生成能够准确地模拟复杂的拓扑和几何细节，并支持对形状结构和几何形状的更可解释的控制。为实现这一目标，我们基于三个关键见解：（1）拓扑细节通常可以在“骨骼抽象”中捕获，就像内侧轴变换获得的那样[Tagliasacacchi等。2016]，即使没有有意义的部分分解，它也可以作为形状的简化结构代理。 （2）这些抽象可以通过生成方法合成[Karras等。2022]，由稀疏点云预测[Nie等。2020; Yin等。2018]，或由艺术家手动创建，而不必是完美的，因为它们是模仿中间表示； （3）每个抽象可以通过另一个训练有素的模型将每个抽象解码为逼真的表面。我们的方法通过推出并组装了以骨骼抽象为条件的局部支持的神经隐式功能来实现表面生成步骤。我们从该领域的最新工作中汲取了证明，该研究将潜在代码与稀疏集中的每个3D点相关联，并从潜在网格中生成局部隐含[Zhang等。2022]。但是，先前工作中稀疏的点支持集往往是任意的，而不是很容易解释。与单个大隐含物相比，这些不合格的混合物定义了整体合成形状，并可以更好地生成细微的几何细节。基于3D神经场和跨注意的后续工作[Zhang等。2023]完全在潜在网格上滴显式空间接地。相比之下，我们的基于骨架的潜在网格更具结构感知，为3D空间中的潜在代码提供了可解释的支持，同时仍然能够代表复杂的，细粒度的拓扑结构。我们总结了我们的贡献如下：
脚跟定量超声（QUS）预测入口骨折独立于小梁骨评分（TBS），骨矿物质密度（BMD）和FRAX：骨洛杉矶研究
发酵在世界各地都复活。本研究探讨了一种传统的日本发酵糊的味o的微生物生态学，它是由新型的区域底物制成的，以开发新的植物性食品。使用富含蛋白质的底物开发了八种新型的味o味品种：黄豌豆，gotland小扁豆和粉红色豆（每种都有两种处理：标准和尼克斯塔乳液化），以及黑麦面包和大豆。MISOS是在丹麦哥本哈根的一家餐厅Noma生产的。在发酵的开始和结束时，用生物学和技术三份分析样品。我们还纳入了这项研究中的六个新型Misos样本，该样本是在日本东京诺玛的前会员餐厅INUA生产的新型MISOS样本。进行了微生物群落的结构和多样性，进行元法（16s及其）和shot弹枪元基因组分析。Misos包含的微生物范围比文献中当前描述的MISO所描述的更大。新颖的黄豌豆Misos的组成与传统的大豆非常相似，这表明它们是一个很好的Alter本地，它支持我们的烹饪合作者的感觉结论。对于细菌，我们发现总体底物的效果最强，其次是时间，治疗（尼克萨尔化学）和地理位置。对于真菌，地理和底物的轻度效应效果稍强，对治疗或时间没有显着影响。基于元基因组组装基因组（MAGS）的分析，根据底物分化了表皮葡萄球菌表皮菌株的菌株。这些MAG中的类胡萝卜素生物合成基因出现在日本的菌株中，但不是来自丹麦的菌株，表明可能具有基因水平的地理作用。在这些Misos中表皮链球菌的良性且可能存在功能性的存在，通常与人类皮肤微生物组有关的物种，表明可能适应味o的味o，以及某些发酵中微生物和食物之间的微生物流动，因为某些发酵中的食物和食物在某些发酵之间的普遍性更为常见。这项研究提高了我们对MISO生态学的理解，强调了使用多种局部成分开发新型Misos的潜力，并提出发酵创新如何有助于研究微生物生态学和进化。
3D形状建模的物理意识的生成网络
形状通常旨在满足结构的适当状态，并在物理世界中提供特定的功能。不幸的是，大多数现有的生成模型主要是基于几何或视觉合理性，而无视物理或结构约束。为了补救这一点，我们提出了一种新颖的方法，旨在赋予深层生成模型的物理推理。特别是我们引入了一个损失和学习框架，该框架促进了生成形状的两个关键特征：它们的连通性和身体稳定性。前者确保每个产生的形状由单个连接的组件组成，而后者则在受重力时促进该形状的稳定性。我们提出的身体损失是完全不同的，我们证明了它们在端到端学习中的使用。至关重要的是，我们可以证明可以实现此类物理目标，而无需牺牲模型的表达能力和生成结果的可变性。我们通过与状态的深层生成模型，我们所提出的方法的效用和效率进行了广泛的比较，同时避免了训练时可能昂贵的可分化物理模拟。
Ag粒子形状对机械和热的影响...
抽象目的 - 本文的目的是开发和测试热界面材料（TIM），以用于组装半导体芯片包装中。这项研究的目标是良好的粘附特性（> 5MPA剪切强度）和低热界面电阻（比SAC焊料更好）。设计/方法/方法 - 研究了芯片和底物的金色接触之间的TIM关节的机械和热性能。烧结技术。通过剪切力测试和热测量评估性能特性。扫描电子显微镜用于形成关节的横截面的显微结构观察。发现 - 得出结论，对于含有数十个微米大小的球形AG颗粒的糊状物的最佳特性是达到的，具有较少微米的粉状Ag颗粒。在230°C下的烧结温度，在烧结过程中施加1 MPa力在芯片上具有更高的粘附性和最低的热界面电阻。独创性/价值 - 基于含有不同大小的Ag颗粒（形成数十个微米）的Ag颗粒的混合物的新材料，并提出了悬浮在树脂中的形状（球形，含量）。在230°C下用施加压力在230°C下制备的关节比其他TIM材料（例如热油脂，热凝胶或热导电粘合剂）表现出更好的机械和热材料。这些材料可以在200°C以上的温度下实现电子设备操作，目前无法用于基于SI的电源电子设备。
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