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庆祝美国地质调查局成立 125 周年
国家评估——着眼于土地…………………………………………………………………………………………………………………… 19 生态系统评估与恢复………………………………………………………………………………………………………………………… 20 美国的两栖动物：正在从大地上消失？ ……………………………………………………………………………………………………… 22 追踪生物信息 …………………………………………………………………………………………………………………………………… 23 多层次监测 ………………………………………………………………………………………………………………………………………… 24 实时数据——对许多用户至关重要 …………………………………………………………………………………………………………………………… 25 地震监测，让美国更安全 ………………………………………………………………………………………………………………………… 28 收集地理数据的合作伙伴关系 …………………………………………………………………………………………………………………………………… 30 GIS 技术 ………………………………………………………………………………………………………………………………………… 31 了解景观变化 …………………………………………………………………………………………………………………………………… 33美国最不想要的：入侵物种 …………………………………………………………………………………………………………………… 35 科学：合理决策的基础 ……………………………………………………………………………………………………………………… 36 美国地质调查局和美洲原住民——我们都是相互关联的 ……………………………………………………………………………………………………… 38 世界各地的科学 ……………………………………………………………………………………………………………………………………… 40
电荷载流子的自旋极化态的积累和自旋电子电池
考虑了基于材料的自旋阀，其中自旋翻转通过电荷载流子的空间分离而受到抑制，同时保持阀体积的电中性。讨论了将这些阀用作电池的可能性。结果表明，如果控制阀两端的电位差，可能会出现“魔鬼阶梯”等不相容性效应，这与电池充电和放电时发生的库仑相互作用和电子重新分布有关。预测了随着阀中费米能级的变化，传导电子的自发自旋极化的出现和消失的影响。这种自旋阀还可用于实现自旋电子存储单元、超级电容器和类似设备。
1。如何使用此套件2。海洋仍在上升
听海音是解决方案的起点。来自普利策中心支持的记者出版的数百个关于海洋的故事，我们在下面对这些故事进行了精心挑选。这种选择提供了广泛的看法，以了解沿海社区的许多关注点，特殊性，多样性以及全球海洋解决方案的潜力。这些故事从由于泰国的过度捕捞而从菜单中删除的传统菜肴到从美国佛罗里达海岸消失的珊瑚礁到一个海上牧羊犬的故事，该船只将小船安全地回到南非的小船，遍布所有其他大陆。
grnet：G-PCC压缩的几何恢复...
摘要 - 基于损耗的几何点云压缩（G-PCC）不可避免地会损害点云的几何信息，这在诸如分类等任务等任务中的重新结构和/或误导决策中降低了经验质量（QOE）。为了解决它，这项工作提出了GRNET，以恢复G-PCC压缩大规模点云的几何形状。通过分析原始和G-PCC压缩点云的内容特性，我们将G-PCC失真归因于两个关键因素：点消失和点位移。点云上的可见障碍通常由个体因素或由两个因素施加的超级因素主导，这取决于原始点云的密度。为此，我们采用了两个不同的模型进行坐标重建，称为坐标扩展并分别攻击点消失和位移点。INADDITION，4- byteauxilaryDensitySinformation在BITSTREAM中发出信号，以帮助选择扩展，协调坐标，坐标，或它们的组合。在被送入坐标重建模块中之前，G-PCC压缩点云首次是由用于多尺度信息融合的特征分析模块处理的，其中基于K NN的变压器在每个尺度上都利用了基于K的变压器，以适应邻域几何学的邻域几何学动力学来有效恢复。以MPEG标准化委员会建议的常见测试条件显着提高了G-PCC锚点，并且在各种点云（例如，实心，密度和稀疏的样品）上的最先进方法均超过了最先进的方法。同时，与现有基于学习的方法相比，GRNET运行速度相当快，并且使用较小的模型，从而使其对行业从业人员有吸引力。
JHEP11（2024）146
摘要：我们表明，与标准粒子物理学的标准模型相结合的最小Weyl不变的爱因斯坦 - 卡丹重力仅包含具有轴心样粒子特性的一个额外的标量自由度（除了重力和标准模型场），从而可以解决强CP-Problem。通过局部洛伦兹组的量规耦合常数的微小值确保了该粒子质量和宇宙常数的较小性。希格斯玻色子质量的树值和majorana lept子的树值（如果添加到标准模型中以解决中微子质量，男性生成和暗物质问题）很小或消失，则可以根据非易受阻效应而以该理论的基本参数来开放其计算性的可能性。
一种脑肿瘤分割的持续学习方法
脑肿瘤的特征是脑组织异常生长，因其对全球发病率和死亡率的影响而成为一项重大的医学挑战。脑肿瘤有多种表现形式，从良性到恶性，后者尤其具有侵袭性且易于转移 (1)。脑肿瘤的病因复杂，包括放射线暴露、遗传易感性和家族史等因素，因此需要早期发现和准确诊断 (2)。在脑肿瘤诊断领域，磁共振成像 (MRI) 因其更高的空间分辨率和软组织对比度而成为优于计算机断层扫描 (CT) 的检查方式。这使得 MRI 成为脑肿瘤病例术前评估、治疗管理和生存预测所必需的 (3)。然而，MRI 扫描中传统的手动分割方法虽然是黄金标准，但却存在固有的效率低下和主观差异性，因此有必要探索自动化技术 (4、5)。近年来，深度学习模型（例如 Ma 等人提出的模型）在自动脑肿瘤分割方面取得了重大成功。这些模型擅长捕捉局部和全局上下文特征，但通常会遇到梯度消失和过拟合的问题，尤其是在较深的网络层中。Kumar 等人（7）通过将 ResNet50 与全局平均池化相结合来解决这些问题，以增强各种肿瘤类型的肿瘤分类。在此基础上，我们的研究引入了一种先进的连续学习框架，用于从 MRI 图像中分割脑肿瘤，如图 1 所示。我们的方法与现有技术不同，它集成了多尺度空间蒸馏和伪标记策略。这种方法不仅克服了以前模型中出现的梯度消失和过拟合的局限性，而且还解决了灾难性遗忘问题——这是连续学习模型中常见的挑战。与依赖于保留数据的传统方法不同，我们的研究引入了一种先进的连续学习框架，用于从 MRI 图像中分割脑肿瘤，如图 1 所示。我们的方法与现有技术不同，它集成了多尺度空间蒸馏和伪标记策略。这种方法不仅克服了以前模型中出现的梯度消失和过拟合的局限性，而且还解决了灾难性遗忘问题——这是连续学习模型中常见的挑战。与依赖于保留数据的传统方法不同，我们的研究引入了一种先进的连续学习框架，用于从 MRI 图像中分割脑肿瘤，如图 1 所示。
非侵入性产前测试以确定胎儿非整倍性，微缺失，单基因疾病和双重Zygosity
迄今为止发表的关于胎儿非整倍性无创产前筛查的研究报告了罕见但偶尔会误报。假阳性发现与包括胎盘镶嵌，消失双胞胎和母体恶性肿瘤在内的因素有关。诊断测试对于确认无细胞的胎儿DNA测试是必要的，并且管理决策不应仅基于无细胞的胎儿DNA测试的结果。美国产科医生和妇科医生进一步建议将无细胞的胎儿DNA测试结果转介，以进行遗传咨询并提供超声评估和诊断测试，因为无细胞的胎儿DNA测试结果被引用，因为“无调用”的发现与Aneuplodiely Aneuploidey的风险增加有关。
2024调节随机景观的复杂性...
边缘最佳选择是具有许多几乎弯曲方向的功能的最小值或最大值。在具有许多竞争优势的设置中，边际趋向于吸引算法和物理动态。通常，边缘吸引子的重要家族是少数群体消失的少数群体，而非横向优点和其他不稳定的固定点。我们引入了一种通用技术，用于调节其边缘性的随机景观中固定点的统计数据，并将其应用于具有质量不同的各种各向同性的环境中：在球形旋转镜中，能量是高斯，其Hessian是高斯式的正脉（Goe）；在多球形旋转眼镜中，是高斯但非goe的；并在非高斯的平方球随机函数的总和中。在这些问题中，我们能够充分表征边际最佳选择在景观中的分布，包括在少数群体中。
定理球形kirigami tessellations
我们介绍了一个定理，该定理限制在球形表面上的kirigami tessellations时，带有图案性缝隙形成了自由形式的四边形网格。我们表明，球形kirigami镶嵌具有一个或两个兼容状态，即，最多有两个沿部署路径的隔离菌株配置。该定理进一步揭示了从球形到平面kirigami tessellations的刚性到扁平的过渡，并且仅当狭缝形成平行四边形空隙以及消失的高斯曲率时，这也通过能量分析和模拟来证实。在应用方面，我们显示了基于定理的Bistable球形圆顶结构的设计。我们的研究为基于欧几里得和非欧几里得几何形状的可变形结构的合理设计提供了新的见解。
Hubbard模型中通用热电器的定量评估
主要是一种可观察的电子，丘陵中的室温热电器S为对哈伯德模型的定量评估提供了可能的可能性。使用行列式量子蒙特卡洛（Monte carlo），我们在多个库酸盐家族之间进行了哈伯德模型计算与实验测量的室温S之间的一致性，这既在质量上都在掺杂依赖性方面，并且在大小方面。我们观察到s的上流，温度降低，其斜率与在铜层中实验观察到的斜率相当。从我们的计算中，S变化符号的掺杂量紧邻化学电位在固定密度下的温度依赖性的消失。我们的结果强调了相互作用效应在对热电酸盐的系统评估中的重要性。