XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemZha
请引用已发表的版本Zhang，Y，Liu，B，Bunting ...
方法：本文旨在使用基于深层神经网络和整体学习的拟议管道方法自动准确地量化LVEF。在管道中，首先训练一个非常卷积神经网络（ACNN），以分割左心室（LV），然后使用基于椭圆形单平面模型的面积配方来计算LVEF值。这种配方所需的LV区域的输入，该输入是使用改进的Jeffrey方法和LV长度衍生而成的，该分段来自新型的集合学习模型。为了进一步提高管道的准确性，使用了一种自动峰检测算法来识别末期舒张和终端节奏帧，从而避免了人为错误的问题。随后，在所有心脏周期中平均单击LVEF值以获得最终的LVEF。
Chao-et-Al-2024-抗抗氮化物纳米管 -
注意：请注意，此文档可能不是记录的版本（即已发布的版本）。作者手稿版本（作为同行评审或同行评审后接受的出版物接受的子手稿版本）可以通过出现出版商品牌和/或排便中的出现来确定。如果有任何疑问，请参考已发布的来源。
如何引用这篇文章：江KK，唐·DJ，张PW，huo G，Yin Z（2025）ZIF-67衍生的多孔碳微结构修饰的高 -
必须加速绿色和可再生能源的发展才能达到零碳排放。代表性的可再生能源（如风能和太阳能）正在波动，并且容易受到多个环境参数的影响[1]。为了应对这些挑战，大规模储能系统的开发是必不可少的，以构建能量周期。全范数氧化还原流量电池（VRFB）由于其高能量效率，足够的安全性和长期使用寿命而脱颖而出[2]。然而，增强功率密度仍然是进一步提高VRFB经济可行性的关键目标。在各种研究方向上，越来越多的研究人员着重于改善电极的电化学性能。VRFB系统的功率密度从根本上取决于在电极 - 电解质界面上发生的氧化还原反应的速率。电极的微结构和表面特征起着确定反应速率的关键作用。通过改善电极的电化学性能，可以显着提高VRFB系统的功率密度[3]。因此，必须开发具有较高催化活性和大特定表面积的新电极材料。
检查员工参与支持绿色供应链管理实践的影响：绿色人力资源人McIlwaine，N.，Foley，A.M.，Morrow，D.J.，Al Kez，D.，Zhang，C.，Lu，X。，＆Best，R。J.（2021）。分销的最先进的技术经济评论
可再生能源预计将在减少温室气体排放和实现气候变化目标方面发挥重要作用。可变可再生能源的大规模开发被认为是不可触及的，需要额外的电力系统质量服务，例如电压调节，频率调节和惯性响应。储能提供了一种提供这些服务的重要手段，但是在技术，市场准备，经济学和监管要求方面存在许多不确定性。本研究的目的是对分销级别的能源储能和电力质量服务的技术经济和监管状况进行全球最新审查。审查将确定电力市场的全球趋势，这些趋势具有很高的可再生能源渗透率。调查的结果表明，需要进一步的研究才能限定，量化和重视质量存储的安装，尤其是在分配水平上。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
CITATION Xia L, Shao J, Yang Q, Zhang C, Xie Z, Wang L, Xu C, Zhang S, Liu J, Liu F, Shi Y, Gu L, Lin X, Wang J, Chen Y, Chen Y, Pan X, Wu F, Pan R, L
皮肤是人体最大的器官，是主要的生理防御（Eckhart和Zeeuwen，2018年）。它执行基本功能，包括分泌，排泄，代谢，吸收，温度调节和感觉（Roosterman等，2006）。对这些功能的损害会导致各种皮肤疾病（Bäsler等，2016），包括难以治疗的疾病，例如敏感的皮肤，牛皮癣，类固醇诱导的皮肤病和痤疮。传统治疗通常会解决症状而不是根本原因，导致频繁复发。再生医学的进步引入了干细胞疗法，为治疗皮肤疾病提供了新的希望（Hoang等，2022）。目前，干细胞在各种相关领域都显示出显着的潜力，包括Pemphigus，全身性硬化，全身性红斑狼疮，红血病，牛皮癣，白癜风，伤口愈合，脱发和医学自我疗法（Anderi等人，Anderi等，2018; Farabi et al。，Farabi等，20224 al。 Yuan等人，2019年；人类脐带间充质干细胞（HUC-MSC），源自沃顿酒店的脐带果冻，提供了几个优点，包括易于收集，高纯度，丰富的可用性，可用性，强大的活动；另外，它们的分化能力与胚胎干细胞的能力相当（Mousaei等，2022； Ding等，2015）。这些特征使它们成为间充质干细胞来源中的宝贵资源。然而，对与皮下注射干细胞相关的不良反应的研究受到限制。此外，HUC-MSC具有诸如缺乏道德问题，免疫拒绝以及对捐助者和接受者的伤害的好处（Xie等，2020）。发表的动物和临床试验证明了HUC-MSC在皮肤状况上的治疗潜力，包括伤口愈合，皮肤老化，牛皮癣，特应性皮炎和硬皮病（Hua等，2023; Ren等，2023; ren。，2023; Zhang et al。皮下注射是给治疗皮肤病学和美学医学治疗的常见方法（Yang等，2024; Pan等，2023）。In this repeat-dose study, severely immunode fi cient NOD/Shi- scid/IL-2 R γ null (NOG) mice received subcutaneous injections of hUC-MSCs for 3 weeks (four doses), followed by a 6-week recovery period, and we assessed the general toxicities, including adverse reactions, potential target organs for toxicity, effects on the central nervous system, distribution and colonization, and the没有观察到的不良效应水平（NOAEL）。本研究为临床研究提供了宝贵的临床前数据，并突出显示需要在临床实践中进行密切监测的指标。
elay Zhao
1。奖励在测试时间扩散模型中的奖励引入了迭代改进，适用于蛋白质和DNA设计Masatoshi uehara，Xingyu SU，Yulai Zhao，Yulai Zhao，Xiner LI，Aviv Regev，Shuiwang Ji，Sergey Ji，Sergey Levine，Sergey Levine，Tommaso Biancalani Arxiv Arxiv Preprint 2。与奖励指导一代的扩散模型中的推理时间对齐：教程和评论Masatoshi uehara，Yulai Zhao，Chenyu Wang，Xiner LI，Aviv Regev，Sergey Legev，Sergey Legev，Tommaso Biancalani Arxiv Arxiv Arxiv Preprint 3。Derivative-Free Guidance in Continuous and Discrete Diffusion Models with Soft Value-Based Decoding Xiner Li, Yulai Zhao , Chenyu Wang, Gabriele Scalia, Gokcen Eraslan, Surag Nair, Tommaso Biancalani, Shuiwang Ji, Aviv Regev, Sergey Levine, Masatoshi Uehara arXiv preprint 4.理解基于扩散模型的基于增强学习的微调：教程和评论Masatoshi uehara *，Yulai Zhao *，Tommaso Biancalani，Sergey Levine Arxiv Preprint 5。连续时间扩散模型的微调作为熵调查的对照果片uehara *，Yulai Zhao *，Kevin Black，Kevin Black，Ehsan Hajiramezanali，Gabriele Scalia，Nathaniel Lee Diemant，Alex M Tseng，Alex M Tseng，Tommaso Biancalani，Sergey/Sergey Levine在弱凸度假设下优化表现风险Yulai Zhao Neurips 2022关于机器学习优化的研讨会
引用出版版本的引文：吴，x，jiang，s，li，g，liu，s，metcalfe，b，chen，l＆zhang，d 2023，''卷卷卷神经网络的深度学习
摘要 - 目的：基于卷积神经网络（CNN）的深度学习已使用头皮脑电图（EEG）在脑部计算机界面（BCIS）方面取得了成功。然而，对所谓的“黑匣子”方法的解释及其在立体情节摄影（SEEG）基于BCIS（SEEG）的BCIS中的应用仍然在很大程度上未知。因此，在本文中，对SEEG信号深度学习方法的解码性能进行了评估。方法：招募了三十例癫痫患者，并设计了包括五种手和前臂运动类型的范式。六种方法，包括过滤库公共空间模式（FBCSP）和五种深度学习方法（EEGNET，浅层和深CNN，Resnet，Resnet和一个名为STSCNN的深CNN变体），用于对SEEG数据进行分类。进行了各种实验，以研究Resnet和STSCNN的窗口，模型结构以及解码过程的影响。结果：EEGNET，FBCSP，浅CNN，DEEP CNN，STSCNN和RESNET的平均分类精度分别为35±6.1％，38±4.9％，60±3.9％，60±3.3％，61±3.2％和63±3.1％。对所提出方法的进一步分析表明，在光谱域中不同类别之间的可分离性明显。结论：重新连接和STSCNN分别达到了第一高的解码精度。STSCNN证明了额外的空间卷积层是有益的，并且可以从空间和光谱的角度部分解释解码过程。意义：这项研究是第一个研究Seeg信号深度学习的表现的研究。此外，本文证明了所谓的“黑盒”方法可以部分解释。
Vitaes -Zhongyuan Zhao
2023 – Cont。战术网络的分布式机器学习，莱斯大学，PI：圣地亚哥·塞加拉（Santiago Segarra），co-pi：Ashutosh Sabharwal，参考文献：[J1，C1，C3，C4]。研究基础结构无线网络中的分布式多跳计算卸载，以支持陆军通过Edge AI的多域操作。开发图形神经网络，分布式学习和故障安全机制，以增强边缘AI解决方案在自组织自主网络中边缘AI解决方案的上下文意识，适应性，可伸缩性和鲁棒性。2019 – Cont。多域操作的自主网络，莱斯大学，PI：Ashutosh Sabharwal，Edward W. Knightly，Santiago Segarra，参考：[C5，C6，C7，C7，C8，C9，C9，C10，C10，C10，J1，J1，J2，J2，J4，R1]。对图形神经网络和基于图的强化学习进行研究，以解决基础设施无线网络中的资源分配挑战，以支持陆军的多域操作。为链路调度，路由和计算卸载开发高效和分布式启发式方法，从而可以提高网络的效率，性能和边缘智能，同时保持其自我组织功能，可扩展性和鲁棒性。
可编程基于DNA的人造膜细胞器Zhao，Qi-hong的可编程分子通信； Cao，fang-hao; Luo，Zhen-hong
摘要：细胞隔室中不同生物逻辑过程的时空组织是朝着工程功能性人工细胞迈出的关键步骤。模仿人造细胞内部的受控双向分子通信仍然是一个明显的挑战。在这里，我们在合成微型室中提供了可编程膜的类似细胞器的DNA凝聚力之间可进行照片开关的分子传输。我们使用液滴微流体化学来通过液态液相分离在油中的液滴分离来制造膜的无融合DNA凝聚力，并利用内部DNA作为人工体细胞器，以通过光子调节的无效的生物细胞和生物局部转移生物核酸菌群来模仿细胞内通信。我们的结果突出了一个有前途的新途径，可以通过功能网络组装人造细胞。
Zhao，Yuying
摘要最近合成了二维（2D）Mbene板，称为硼片纸（MO 4 B 6 T Z），引起了人们对探索2D过渡金属硼烷的极大兴趣。Boridene具有有序的金属空缺排列，这对于其稳定性至关重要。采用第一原理计算，我们探索了具有不同空位浓度（V M）的硼硼稳定相，电子特性和催化能力。我们的结果表明，V m显着影响硼牛片的凝聚力。声子频谱和摘要分子动力学模拟揭示了无空位的硼苯基MO 6 B 6 T 6（T = O，-OH）的高稳定性，强调了它们的实验实现潜力。用NB，TA或W代替MO原子可以增强硼片的结构稳定性，从而鉴定出四种稳定变体：NB 6 B 6 F 6，TA 6 B 6 F 6 F 6，TA 6 B 6 O 6，W 6 B 6 B 6 B 6 O 6。这些硼片表现出金属行为，五个结构显示出接近零吉布斯的自由能，用于氢原子吸附，表明它们作为氢进化的催化剂