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随着太空车辆技术的应用
自从人类开始以来，所有推销手写笔，鹅毛笔或笔的科学家和工程师中，大约有90％是活着的。此外，数量以快速速度增加。也就不足为奇了，我们会感到迅速的论文数量和报道正在进入文学作品。举例来说，在NASA串行文件中发表的论文摘要总数为“ 1963年前三个月的科学和技术航空航天报告JJJ JJ是2840年，而两年后的同一时期在1965年的同一时期，数量旋转到6338。因此，今天的研究科学家或工程师发现，他花了更多的时间来审查他人的报告，以便在他所选择的努力中保持同步。为了减轻这一负担，几乎有必要定期收集给定区域中的材料，并试图挑选出重要的材料并以有序的方式将其作为摘要文件进行。以这种形式，最明显的是最明显的。通过发现某些领域的知识差距而产生的其他好处，同时指示覆盖范围过多的区域，需要明显。鉴于这样的文档所用的许多用途，人们认为，研究组织最重要的功能之一是确定需要在何时何地需要进行此类摘要，并看到他们找到了印刷的方式。鉴于这样的文档所用的许多用途，人们认为，研究组织最重要的功能之一是确定需要在何时何地需要进行此类摘要，并看到他们找到了印刷的方式。通过其编辑和其他贡献者的出色努力，以下有关移动容器中的液体行为的工作，认为已确定满足了此性质的摘要文件的要求。
解雇（第4号文件）（DRI，2023年7月12日），Withersv。
1参见Wistersv。Cruze，No.23-286-JJM-PAS，解雇命令（文档编号4）（D.R.I.2023年7月12日），Withersv。Darigan，No.23-290-JJM-PAS，解雇命令（文档编号4）（D.R.I.2023年7月12日）; WITERS诉MCHUGH，编号23-289-JJM-PAS，解雇命令（Doc。编号4）（D.R.I.2023年7月12日）; Withersv。Cruze，No.23-274-JJM-PAS，解雇命令（文档第4号）（D.R.I.2023年7月7日）; Withersv。Darigan，No.23-275-JJM-PAS，解雇命令（文档编号4）（D.R.I.2023年7月7日）; WITERS诉MCHUGH，编号23-276-JJM-PAS，解雇命令（文档编号4）（D.R.I.2023年7月7日）。
使用粗到精视觉变换器进行仿射医学图像配准
仿射配准在全面的医学图像配准流程中不可或缺。然而，只有少数研究关注快速而鲁棒的仿射配准算法。这些研究中大多数利用卷积神经网络（CNN）来学习联合仿射和非参数配准，而对仿射子网络的独立性能探索较少。此外，现有的基于 CNN 的仿射配准方法要么关注局部错位，要么关注输入的全局方向和位置来预测仿射变换矩阵，这些方法对空间初始化很敏感，并且除了训练数据集之外表现出有限的通用性。在本文中，我们提出了一种快速而鲁棒的基于学习的算法，即粗到精视觉变换器（C2FViT），用于 3D 仿射医学图像配准。我们的方法自然地利用了卷积视觉变换器的全局连通性和局部性以及多分辨率策略来学习全局仿射配准。我们对 3D 脑图谱配准和模板匹配归一化方法进行了评估。综合结果表明，我们的方法在配准精度、稳健性和通用性方面优于现有的基于 CNN 的仿射配准方法，同时保留了基于学习的方法的运行时优势。源代码可在 https://github.com/cwmok/C2FViT 上找到。
受大脑启发的具有脉冲神经元的多层感知器
近年来，多层感知器 (MLP) 成为计算机视觉任务领域的研究热点。由于没有归纳偏差，MLP 在特征提取方面表现良好并取得了惊人的效果。然而，由于其结构简单，其性能高度依赖于局部特征通信机制。为了进一步提高 MLP 的性能，我们引入了脑启发神经网络的信息通信机制。脉冲神经网络 (SNN) 是最著名的脑启发神经网络，在处理稀疏数据方面取得了巨大成功。SNN 中的泄漏积分和触发 (LIF) 神经元用于在不同时间步骤之间进行通信。在本文中，我们将 LIF 神经元的机制合并到 MLP 模型中，以在不增加 FLOP 的情况下实现更好的准确率。我们提出了一种全精度 LIF 操作来在块之间进行通信，包括不同方向的水平 LIF 和垂直 LIF。我们还建议使用组 LIF 来提取更好的局部特征。借助 LIF 模块，我们的 SNN-MLP 模型在 ImageNet 数据集上分别仅使用 4.4G、8.5G 和 15.2G FLOP 就实现了 81.9%、83.3% 和 83.5% 的 top-1 准确率，据我们所知，这是最先进的结果。源代码将在 https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/snn mlp 上提供。
用可生物降解的抗微生物Pullulan纤维延长保质期并减少鳄梨模型中的体重减轻
引用Chang，Huibin，Jie Xu，Luke A. Macqueen，Zeynep Aytac，Michael M. Peters，John F. Zimmerman，Tao Xu，Philip Demokritou和Kevin Kit Parker。2022。“用可生物降解的抗菌pullulan纤维进行高通量涂层延长保质期并减少鳄梨模型中的体重减轻。”自然食品3（6）：428–36。
用钇-90 微球对肝脏肿瘤进行放射栓塞治疗
放射栓塞术 (RE)，也称为选择性内放射治疗 (SIRT)，近年来逐渐被引入到临床的细胞减灭术中。越来越多的证据表明，RE 对各种实体的肝脏肿瘤有效，其中最突出的是肝细胞癌、结直肠癌和神经内分泌肿瘤。许多其他肿瘤实体（包括乳腺癌、胆管癌和胰腺癌）的肝转移对治疗敏感，即使对其他治疗方式（如温和栓塞、区域或全身化疗）有抵抗力。SIRT 的抗肿瘤作用与放射有关，而不是栓塞，在存活肿瘤部位选择性地获得极高的局部放射剂量，对周围正常肝组织的影响很小。RE 后的形态学变化可能会给传统的重新分期解释肿瘤活力和对治疗的真实反应带来困难。因此，功能成像，即对大多数接受治疗的肿瘤进行 18 F 氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描 (计算机断层扫描) 代谢成像，被视为这方面的黄金标准，应纳入 SIRT 前后评估。为防止与强效抗肿瘤功效相关的严重毒性，细致的治疗前评估尤为重要。预测剂量的改进将有助于优化治疗和患者选择。核医学程序对于 RE 的计划、执行和监测至关重要。然而，对于这种特殊的治疗形式，必须强调患者管理的跨学科方面。随着 SIRT 从抢救指征发展到肝肿瘤疾病早期阶段的使用，以及新治疗方案和靶向疗法的出现，将 SIRT 嵌入多学科方法将变得更加重要。本文重点介绍治疗的选择、准备和执行以及治疗后监测和反应评估的程序和技术方面。Semin Nucl Med 40:105-121 © 2010 Elsevier Inc. 保留所有权利。
适用于 X 波段 AESA 雷达应用的 10W GaN on SiC CPW MMIC 高功率放大器，PAE 为 44.53%
本文介绍了一种用于雷达应用的新型 X 波段碳化硅 (SiC) 共面波导 (CPW) 单片微波集成电路 (MMIC) 高功率放大器 (HPA) 设计。在设计中，采用了 0.25 μ m γ 形栅极和高电子迁移率晶体管 (HEMT)，它们采用了碳化硅基氮化镓技术，因为它们具有高热导率和高功率处理能力。此外，在 8.5 GHz 至 10.5 GHz 的频率范围内，反射系数低于 -10 dB，可产生 21.05% 的分数带宽。此外，MMIC HPA 在 2 GHz 带宽内实现了 44.53% 的功率附加效率 (PAE)，输出功率为 40.06 dBm。此外，由于 MMIC HPA 具有高输出功率、宽工作带宽、高 PAE 和紧凑尺寸，因此非常适合用于 X 波段有源电子扫描阵列雷达应用。索引术语 — 有源电子扫描阵列 (AESA) 雷达、共面波导 (CPW)、碳化硅 (SiC) 上的氮化镓 (GaN)、高电子迁移率晶体管 (HEMT)、单片微波集成电路 (MMIC)、高功率放大器 (HPA)。
Witsby_官方 ISTE 印章调查结果报告_2024 年 5 月
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使用扩散模型在潜在空间中进行图像修复
使用扩散模型进行图像修复通常使用预条件模型（即针对绘画任务进行微调的图像条件模型）或后条件模型（即在推理时重新用于绘画任务的非条件模型）。预条件模型在推理时很快，但训练成本极高。后条件模型不需要任何训练，但在推理过程中很慢，需要多次前向和后向传递才能收敛到理想的解决方案。在这里，我们推导出一种不需要昂贵训练但推理速度很快的方法。为了解决昂贵的推理计算时间，我们在潜在空间而不是图像空间上执行前向-后向融合步骤。这是通过扩散过程中新提出的传播模块解决的。在多个领域进行的实验表明，我们的方法达到或改善了状态