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保密哲学：迈向密码，隐私和信息组织的历史分析
为执行隐私权的政府失败，密码学可以用作个人的隐私技术，以从包括自己的政府在内的任何对手来执行对自己秘密的控制。这种事务状况，其中隐私受到私人（通常是公司行为者）和控制政府的威胁，可以被认为是资本主义中的一种突变（Zuboff，2018年）。我们想将这样的概念转到其头上。如密码学历史所示，保密是模范状态的信息组织的建立。这种反演使我们可以考虑政府保密的增加，对自己人口的大规模监视是一种历史的连续性，而不是对国家历史的畸变。它还使我们能够重新考虑密码学从国家到个人的传播，这是主权历史景观的转变，而不仅仅是针对某些关于隐私权和日益数字个人自我的法律障碍的防御态度。
西他列汀和二甲双胍盐酸片
用肠胃外铁进行一般过度治疗会导致铁的过量储存和可能的医源性血压病。不要为铁超负荷患者施用一层（请参阅禁忌症）。癌变和诱变致癌性研究尚未进行。单层没有在标准的测试中显示出遗传毒性或诱变的证据。这些包括有或没有代谢激活的体外AMES检测，这是一种体外人类淋巴细胞染色体畸变测试，具有和没有代谢性激活和体内小鼠微核测试。心血管肿瘤低血压，包括0.03％（1/3922）的患者中的严重事件。低血压也在销售后的经验中报道。降压发作可能会发生。观察患者的超敏反应症状和症状，包括每次给药后至少30分钟的低血压。
纯粹的内在和算法时代
Deleuze和Guattari所建议的形象异常异常，毫无疑问地响起了强大的回响，并在其书籍中乘以其含义。作为一种代表，它立即表现为著名的黄蜂 - 有机系统的运动。作为一个修辞的例子，这听起来像是德勒兹（Deleuze）用来描述他如何对其他作者的个人解释的奇怪表达的新公式：“我认为自己是从后面带一个作者并给他一个孩子的作者”（在德勒兹（Deleuze）1995年，第6期引用）。作为一个工作方向，它表明放弃了将不同领域划分的区别，以便整体面对思想。哲学文献已经讨论了如何将不同的系统投入沟通中，而艺术家也探索了这些可能性，表现出了不可能的变化。但是，我想在德勒兹语境中讨论的观点从德勒兹的写作中移开，重点关注婚礼概念的创造力和创造的潜力，转向异常的晦涩面。在其最大的恶魔方面，这种畸变涉及德勒兹的整个哲学，这只是婚礼的两个部分之一。换句话说，我想暗示，德勒兹的内在哲学有可能成为Antoinette Rouvroy和Thomas Berns（2013）的新形式的社会控制形式的概念基础。完全误解虚拟和内在的危险越来越近，以及质疑这种特殊异常的婚礼呼吁我们注意的责任。因此，绝对内在的时代一方面，一个异常的婚礼仍然是一个婚礼，因此它涉及我们可以将Deleuze定义为“两个之间”的区域，这是一个不确定性的区域，也许是一个创造力的区域，也许我们可能会发现我们可能会发现Spspinozan Speeds Speeds或Nietzsschesschschschschschschschschschschschschschscheanements。另一方面，它是一个异常的，因此不能将其定义为两个不同和非熟悉系统之间不可分割性的条约；但是，一旦建立了这种非天然纽带，现实中的转变就开始了，抢夺了我们以单一意图认识到两个表演者的可能性。在这里，实际情况与虚拟相结合，将其等同于虚拟现实，可以访问耳机和键盘，社交网络和大数据。
揭开利用光学的大脑的复杂性...
图2。从复杂媒体社区中常用的工具的代表性进步，以应对大脑光学探测中的挑战。（a）深度：使用计算技术的散射和像差补偿，以通过活小鼠脑114中的头骨增强皮质髓磷脂的反射成像。之前：通过小鼠头骨的常规反射显微镜。左图：之后：计算偶联的自适应光学校正后的反射显微镜通过头骨在小鼠脑中的皮质髓磷脂。右图：通过头骨重建无标签结构信息的3D重建。比例尺：40μm。（b）速度：快速3D体积成像，具有标记为钙指示剂（GCAMP6F）的小鼠皮层中的神经元的靶向照明，以增加记录的神经元的信号。以前：用电透镜和反卷积后提取的痕迹的常规容积钙成像。之后：靶向的体积钙成像和反卷积30后提取的痕迹。比例尺50μm。（c）生物相容性：上图：增强信号给定相同的激光功率，由自适应光学功能启用54。之前：海马中荧光标记的神经元的低信噪比背景约1 mm深度通过常规的三光子荧光显微镜经经经经颅的1 mm深度成像。之后：自适应光学元件成像的海马中的高信噪比神经元。比例尺：20μm。比例尺：30μm。右：异常校正的相模式。较低面板：使用基于多模纤维的内窥镜结合使用遗传编码的钙指示剂GCAMP6标记的深层皮层神经元的脑成像，并结合了波前形状，用于微创成像115。（d）视场：与没有结合的计算自适应光学元件相比，计算共轭自适应光学元件（以后）启用了具有衍射限制的高分辨率成像的视野扩大场，而没有共轭（之前，白盒之前）114左：左：髓磷脂的图像。SLM：空间灯调制器，DMD：数字微旋转设备，MMF：多模纤维。面板（a）根据CC-BY 4.0的CC-114改编。面板（b）根据CC-BY 4.0的CC-BY 30改编。面板（c）改编自参考文献54的顶部图像和根据许可证CC-BY 4.0改编的Ref 115的底部图像。面板（D）根据许可证CC-BY 4.0改编的参考文献114。
“电子显微镜视角”初级教授职位
Neel 研究所拥有 Jeol NEOARM，它在光谱学、电场和磁场测量方面提供了卓越的可能性，可以与不同的原位选项相结合（加热、冷却和电偏置已经可用），实验室希望发展其在光谱学以及原位/操作分析（催化、生长、液体介质、电池运行等）方面的活动。NEOARM 配备了冷 FEG，能够在 60 至 200 kV 的电压下运行，配备了 STEM 像差校正器、多个 STEM 探测器，包括一个用于差分相衬的 8 段探测器、广角 EDX 探测器、用于电子能量损失光谱的 GIF 连续光谱仪、用于电子全息的双棱镜、Gatan Oneview 相机、使用 Medipix 3 技术的直接电子探测器、电子束感应电流以及电子束进动。提供多个样品架，可进行断层扫描、倾斜旋转、在氮气和氦气（正在开发中）温度下冷却，以及加热和原位电偏置。
从大规模泛素化中发现合成致死相互作用
癌症疗法的发展受到合适药物靶点的限制。可以根据合成致死率 (SL) 的概念来识别潜在的候选药物靶点，SL 指的是基因对，对于这些基因对来说，单独一个基因的畸变不会致命，但畸变同时发生则会对细胞造成致命影响。在这里，我们介绍了 SLIdR（R 中的合成致死率识别），这是一个用于从大规模扰动筛选中识别 SL 对的统计框架。即使样本量很小，SLIdR 也能成功预测 SL 对，同时最大限度地减少假阳性靶点的数量。我们将 SLIdR 应用于 Project DRIVE 数据，并找到已建立和潜在的泛癌症和癌症类型特异性 SL 对，这与文献和药物反应筛选数据的结果一致。我们通过实验验证了肝细胞癌中预测的两种 SL 相互作用（ARID1A-TEAD1 和 AXIN1-URI1），从而证实了 SLIdR 识别潜在药物靶点的能力。
肌红蛋白结构变化对肉类颜色的影响
抽象的颜色是确定消费者购买渴望和肉质质量的重要指标的重要因素。加工和存储过程会影响肉类产品的颜色。因此，研究如何改善肉类产品的颜色不仅可以提高肉类产品的质量，而且可以增强消费者购买的愿望。硝基瘤蛋白是在肉类产品中发挥颜色的主要物质。同时，肉类产品在固化过程中经历了一系列化学和物理变化，这也影响了腌制肉类产品的颜色。本文回顾了目前影响腌制肉类颜色的六个主要因素：（1）生肉的质量和肌红蛋白的含量； （2）肌肉的物理结构和出色的像差； （3）脂质氧化； （4）Maillard反应； （5）添加剂； （6）包装方法。此外，本文还探讨了pH，温度，保留水和固化肉类产品的关系，以便为研究固化肉类产品的颜色研究提供更多想法。
镜头阵列制造的最新发展：评论
摘要：镜头阵列是一种多功能的光学元件，可以调节入射光，例如DI FF使用，光束塑形，灯光分裂和光聚焦，从而实现较大的视角，低像差，小失真，高时间分辨率，高时间分辨率和无限景点。同时，它具有重要的应用潜力，其形式，智能和集成电子设备和光学系统。在本文中，引入了镜头阵列的光学原理和发展历史，并审查了镜头阵列制造技术，例如墨水喷气式印刷，激光直接写作，丝网印刷，照片光刻，照片聚合，热融化回流和化学蒸气的沉积。显示了镜头阵列在成像传感，照明光源，显示和光伏字段中的应用进度。和本文提出了镜头阵列的开发方向，并讨论了新方向的发展趋势和未来挑战，例如弯曲镜头，叠加的复合眼系统以及镜头和新的OP到电子材料的组合。
理解模仿 - 对抗性 - 加速器 - ...
cc/cs校正的成像允许使用最弹性和非弹性散射电子进行图像形成，而不会因单色而导致的光束强度损失。与成像能滤波器结合使用，可以使用等离子体 - 损坏或核心减脂电子形成原子分辨率EFTEM图像。对于原子分辨率滤波的TEM不仅需要对物镜的色差进行校正，而且成像能量滤波器的性能也必须满足主要是色变形和非异质性的条件。我们显示了用于大型能窗的原子分辨率的石墨烯的能量过滤透射电子显微镜（EFTEM）成像。以前的作品表现出与电离边缘信号（例如硅或钛的L 2,3边缘）的晶格对比[5,6]。然而，发现直接解释化学信息受到较厚样品的动态散射的弹性对比的贡献所阻碍。我们证明，即使在一个光原子薄样品的电离 - 边缘信号中也保留了弹性对比度 - 石墨烯 - 得出结论，任何原子分辨率EFTEM图像都无法用纯化学对比度来解释[7]。
人工智能的工程应用
水培养基的吸收和散射特性在水下图像中引起了各种类型的失真，这严重影响了随后加工的准确性和有效性。在水下图像增强中，监督学习算法的应用受到了在实际应用中获得大量水下配对图像的困难的限制。作为解决方案，我们提出了基于水下图像增强方法（urd-uie）的不可详细说明。URD-UIE将内容信息（例如，纹理，语义）和样式信息（例如，色差，模糊，噪声和清晰度）与水下图像中图像（例如，色差，模糊，噪声和清晰度）从水下图像中，然后采用分离的信息来生成目标失真图像。我们提出的方法Urd-UIE采用了无监督的循环一致的对抗翻译体系结构，并结合了多个损失函数，以对每个模块的输出结果施加特定的约束，以确保增强前后水下图像的结构一致性。实验结果表明，在使用不配对数据训练时，URD-UIE技术有效地提高了水下图像的质量，从而显着改善了水下对象检测和语义分割的标准模型的性能。