XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSplit
多模式医学图像分类的分裂学习
摘要 - 在过去的几十年中，机器学习（ML）在医学图像分类中取得了重大进展。成功可以归因于两个因素：（i）诊所/医院收集和处理的独特患者数据以及（ii）解决基本分类任务的相应ML模型。实际上，患者数据可能包含患者人口统计学特有的敏感信息；和ML模型通常需要更高的计算资源，而不是单个医院的负担能力。考虑实际问题，我们探索了一种协作ML方法，其中称为客户的数据提供商旨在利用服务器的计算资源共同培训一个统一的ML模型，而无需共享任何原始数据。特别是，我们使用包含多模式图像输入和多标签地面真实的现实世界数据集专注于皮肤病变分类问题。为了启用协作性但具有隐私性的皮肤病变障碍，我们基于U形拆分学习，开发了一个名为SplitFusionNet的学习框架。SplitFusionNet的关键思想是将ML模型分为深神经网络层的（客户端，服务器）分区：客户端层处理多模态输入数据和多标签，而服务器层执行计算广泛的中层计算。此外，我们应用无损压缩和减压来提高客户端和服务器之间的通信成本。在实验上，与非分类集中式培训相比，SplitFusionNet需要更少的训练管道时间，同时实现相等的预测性能。索引术语 - 分类学习，多模式分类，多标签分类，隐私的机器学习
探测范德华磁性半导体crsbr
摘要：本研究通过全面的光致发光（PL）表征研究了硫磺溴（CRSBR）的电子带结构。我们清楚地确定了两个紧密相邻的传导带状态和两个不同的价带状态之间的低温光学转变。对PL数据的分析稳健地揭示了跨CRSBR的不同厚度（从单层到散装）的不同厚度的能量分裂，带隙和激子跃迁。依赖温度依赖性PL测量阐明了在NE e el温度以下的频带拆分的稳定性，这表明镁与激子结合的元素负责使对称性断裂和从二级传导带最小值（CBM2）向全局价最大带（VBM1）的对称性破坏和增亮。共同揭示了在传导和价带中的分裂，而且还突出了我们对抗超磁性二维Van der waals晶体的光学，电子和磁性能之间相互作用的显着进步。
微饰加人类干细胞培养基的功效以使皮肤复兴：一种随机，受控的，盲的分裂研究
背景：在皮肤复兴中使用生长因子是一种新型的抗衰老治疗方法。虽然生长因子在伤口愈合中的作用已经很好地确定，但它们在皮肤复兴中的使用直到最近才研究，并且没有进行对照试验。目的：我们评估了亚洲皮肤中与人植物干细胞（HESC-EPC）区分的内皮前体细胞分泌因子的抗衰老作用。方法：这项随机，受控的分裂研究中总共包括25名妇女。每个参与者脸的左右两侧被随机分配给hESC-EPC条件培养基（CM）或盐水。为了增强表皮穿透，使用了0.25毫米的微针辊。以2周的间隔重复五个治疗课程。结果：在治疗后，植物学对色素沉着和皱纹的全球评估表明，与单独的微对比相比，微针和hESC-EPC CM的统计学意义上的统计学意义（p＜0.05）。通过Mexameter和Visiometer进行的皮肤测量也揭示了微孔系以及HESC-EPC CM对色素沉着和皱纹的统计学意义（P ＜0.05）。唯一最小的不良事件是
四价流感疫苗（分裂病毒体，灭活）...
流感病毒传播迅速，由每年都会变化的不同毒株引起。由于每年流行的毒株都有可能发生变化，以及疫苗的保护时间，建议每年接种疫苗。流感病毒感染风险最大的时期是 10 月至 3 月之间的寒冷月份。如果您在秋季没有接种疫苗，那么在春季之前接种疫苗仍然是明智的选择，因为在此之前您都有感染流感的风险。您的医生将能够推荐接种疫苗的最佳时间。QIV 高剂量疫苗旨在在注射后约 2 至 3 周保护您免受疫苗中所含的四种病毒株的侵害。此外，如果您在接种疫苗之前或之后立即接触流感病毒，您仍然可能会患病，因为流感的潜伏期只有几天。疫苗无法保护您免受普通感冒的侵害，尽管某些症状与流感相似。
在空中主动ris辅助网络中进行资源分配的元加强学习，并具有速率分类多个访问
摘要 - 在无人驾驶汽车（UAV）上安装可重构的智能表面（RIS）有望改善传统的地面网络性能。与在无人机上部署被动性RIS的调用方法不同，这项研究探讨了空中活性RI（AARIS）的效率。特别是，研究了AARIS网络的下行链路传输，在此，基站（BS）利用速率拆分多个访问（RSMA）进行有效的干扰管理，并借助AARIS支持AARIS以共同扩大和反射BS的发射信号。考虑到有效RI的非琐碎能源消耗和无人机的能源储能有限，我们提出了一种创新的元素选择策略，以优化主动RIS元素的ON/OFF状态，该元素的ON/OFF状态可以自适应地管理系统的功耗。为此，提出了一个资源管理问题，旨在通过共同优化BS处的发射界限，元素激活，相移，相位移位和Active RIS的放大因子，用户的RSMA共同数据速率以及无聊的无人机的发电率来最大化系统能量效率（EE）。由于无人机和用户移动性的动态性质，深入的增强学习（DRL）算法设计用于资源分配，利用元学习来适应快速时变的系统动力学。根据模拟，整合元学习的系统EE会显着增加36％。此外，用AARIS代替固定的陆地活性RI会导致EE增强26％。
patchnr：通过贴平归一化流正规化从极少数图像中学习
摘要 - 在无人驾驶汽车（UAV）上安装可重构的智能表面（RIS）有望改善传统的地面网络性能。与在无人机上部署被动性RIS的调用方法不同，这项研究探讨了空中活性RI（AARIS）的效率。特别是，研究了AARIS网络的下行链路传输，在此，基站（BS）利用速率分类的多个访问（RSMA）进行有效的干扰管理，并从AARIS支持AARIS的支持下，以共同扩大和反射BS的发射信号。考虑到有效RI的非琐碎能源消耗和无人机的能源储能有限，我们提出了一种创新的元素选择策略，以优化主动RIS元素的ON/OFF状态，该元素的ON/OFF状态可以自适应地管理系统的功耗。为此，提出了一个资源管理问题，旨在通过共同优化BS处的发射界限，元素激活，相移，相位移位和Active RIS的放大因子，用户的RSMA共同数据速率以及无人自由的RSMA共同数据速率，以及无人用的IAV的发电率来最大程度地提高系统能量效率（EE）。由于无人机和用户移动性的动态性质，深入的增强学习（DRL）算法设计用于资源分配，利用元学习来适应快速时变的系统动力学。根据模拟，整合元学习的系统EE会显着增加36％。此外，用AARIS代替固定的陆地活性RI会导致EE增强26％。
研究模式的频谱转移和脉冲分裂 -
摘要：我们对C和L波段非线性极化旋转（NPR）模式锁定的纤维激光器的光谱和脉冲特性进行了系统研究，实际上采用了非线性极化旋转技术。在我们的实验设置中，我们在1560.076 nm处获得了稳定的模式锁定状态，显示了9.1 nm的3 dB光谱带宽。随着泵功率的增加，我们观察到频谱移动，并伴随着第一个凯利边带和新的凯利边带的变化。在本文中，通过分析Kelly小处的形成和偏差，通过自相度调制，组速度漂移和偏振依赖性隔离器（PD-ISO）滤波效应的相互作用来阐明光谱偏差现象。值得注意的是，即使泵功率超过200 MW，光谱移动也持续存在。但是，连续的泵功率升级导致孤子分裂，从而形成了新的孤子梁。基于同时生成光谱移位和脉搏分裂，我们的研究有助于增强对超快纤维激光器中的孤子动力学的了解，并为应用具有可调波长的高频率谐波模式锁定激光器的应用奠定了基础。
06/2012 - 08/2012研究实习（T. Lahaye教授，遗传学），其中我克隆了一个分裂的GFP系统来监视植物病原体的故事。克隆
2023在格罗宁根大学2020年至2021年获得大学教学资格（UTQ）参加了虚拟会议（无介绍）：生物设计会议2020＆2021，CINBI 2020，世界CRISPR日，RNA 2020，RNA 2020，EFB生物催化日开放日。06/2020 Three-day course in analysis of bulk RNA-seq data with R , MRC LMB 11/2019 Four-day course in Numeric Python and Deep Neural Network Basics , MRC LMB 05/2016 Five-day training school systems biocatalysis , COST action, Siena, Italy 2015 – 2016 RUG: 1-day workshop in numerical python , 2-day course on protein mass光谱，为期5天的大师班计算方法，用于酶的发现与工程