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IDEA-Net：用于单幅图像去噪的自适应双自注意网络
由于可能存在数据偏差和预测方差，图像去噪是一项具有挑战性的任务。现有方法通常计算成本高。在这项工作中，我们提出了一种无监督图像去噪器，称为自适应双自注意网络（IDEA-Net），以应对这些挑战。IDEA-Net 受益于生成学习的图像双自注意区域，其中强制执行去噪过程。此外，IDEA-Net 不仅对可能的数据偏差具有鲁棒性，而且还通过仅在单个噪声图像上应用具有泊松丢失操作的简化编码器-解码器来帮助减少预测方差。与其他基于单图像的学习和非学习图像去噪器相比，所提出的 IDEA-Net 在四个基准数据集上表现出色。 IDEA-Net 还展示了在低光和嘈杂场景中去除真实世界噪声的适当选择，这反过来有助于更准确地检测暗脸。源代码可在 https://github.com/zhemingzuo/IDEA-Net 获得。
量子计算在推进血浆物理模拟的融合能和高能量
适应性免疫通过调节抗原特异性反应，炎症信号传导和抗体产生，在动脉粥样硬化的发病机理中起着重要作用。但是，随着年龄的增长，我们的免疫系统经历了逐渐的功能下降，这种现象称为“免疫衰老”。这种下降的特征是增生性幼稚的B和T细胞的减少，B和T细胞受体库库减少，以及相关的分泌性分泌性疾病。此外，衰老会影响生发中心的反应，并恶化次级淋巴器官功能和结构，从而导致T-B细胞动力学受损并增加自身抗体的产生。在这篇综述中，我们将剖析衰老对适应性免疫的影响以及与年龄相关的B-和T细胞在动脉粥样硬化发病机理中所起的作用，强调需要针对与年龄相关的免疫功能障碍的干预措施，以减少心血管疾病风险。
IL-27 表达调控及其对抗病毒适应性免疫的影响
IL-27 是 IL-6/IL-12 细胞因子超家族的成员，主要由抗原呈递细胞分泌，特别是树突状细胞、巨噬细胞和 B 细胞。IL-27 具有抗病毒活性，可调节针对病毒的先天和适应性免疫反应。IL-27 在病毒感染环境中的作用尚不明确，促炎和抗炎功能均有描述。在这里，我们讨论了 IL-27 在几种人类疾病病毒感染模型中的作用的最新进展。我们重点介绍了 IL-27 表达调控的重要方面、感染不同阶段的关键细胞来源及其对细胞介导免疫的影响。最后，我们讨论了在人类慢性病毒感染的背景下更好地定义 IL-27 的抗病毒和调节（促炎与抗炎）特性的必要性。
统计自适应傅里叶分解 (SAFD)
摘要：本文提出了一种新型的监督学习方法——统计自适应傅里叶分解（SAFD）。SAFD 使用正交有理系统或 Takenaka-Malmquist（TM）系统为训练集建立学习模型，在此基础上可以对未知数据进行预测。该方法侧重于信号或时间序列的分类。AFD 是一种新开发的信号分析方法，它可以自适应地将不同的信号分解为不同的 TM 系统，引入了傅里叶类型但非线性和非负的时频表示。SAFD 将学习过程与 AFD 的适应性特征充分结合起来，其中少量的学习原子足以捕获信号的结构和特征以进行分类。SAFD 有三个优点。首先，在学习过程中会自动检测和提取特征。其次，所有参数都由算法自动选择。最后，将学习到的特征以数学形式表示出来，并可以根据感应瞬时频率进一步研究特征。通过心电图 (ECG) 信号分类验证了所提方法的有效性。实验表明，该方法比其他基于特征的学习方法效果更好。
印尼可以以经济的方式取代自备燃煤电厂
印度尼西亚立志成为绿色技术的主要出口国，而一个关键挑战是解决日益增多的自备燃煤电厂使用问题，这些电厂为金属加工行业提供服务。然而，可再生能源成本的近期下降为全国范围内的零碳发电开辟了新的机会。我们在本文中评估了快速发展的加里曼丹地区的太阳能资源潜力，发现该地区拥有优质的太阳能资源，年平均容量系数在 16% 到 20% 之间。我们展示了如何在有针对性的支持政策下，将太阳能光伏发电与电池储能共置，目前可以实现 5-7 美分/千瓦时的平准化能源成本 (LCOE)，与传统的自备煤电相媲美。随着现有煤炭补贴的减少和优惠融资，太阳能+储能可以提供 GW 级的部署潜力，以最小的占地面积取代自备煤电。
具有自适应PID控制的电动车辆驱动系统
对于我们正在处理的系统，经典的PID不足，因为它不是线性系统。PID控制器的启动需要在参数调整中并不总是简单的工作，除了某些方法的存在[10]。尽管有这些方案的帮助，但有必要进行观察期调查控制器的性能，在某些情况下，这需要大量时间。在控制器启动服务中，这可以解释为缺点或困难。在更复杂的情况下，动态现象损害了PID控制器的性能，因此需要重新调整控制器参数。我们接下来要做的是根据参考和实际速度将我们的非线性系统划分为多个线性子系统。就像我们以前所做的那样，我们现在将获得每个不同条件的关键增益和持续振荡时期。
m3-uda：无监督域自适应胎儿心脏结构检测的新基准
胎儿心脏视图的解剖结构检测对于诊断胎儿先天性心脏病至关重要。实际上，不同的Hos-Pitals数据之间存在较大的域间隙，例如由于采集设备的不同而引起的可变数据质量。此外，产科专家提供的准确的符号信息非常昂贵甚至无法使用。本研究探讨了无监督的域自适应胎儿心脏结构检测问题。现有的无监督域自适应观察检测（UDAOD）的方法主要集中在自然场景中的特定物体，例如雾gy的城市景观中，自然场景的结构关系是不确定的。Unlike all previous UDAOD scenarios, we first collected a F etal C ardiac S tructure dataset from two hos- pital centers, called FCS , and proposed a multi-matching UDA approach ( M 3 -UDA ), including H istogram M atching (HM), S ub-structure M atching (SM), and G lobal-structure M atching (GM), to better transfer the在医疗场景中进行UDA检测的解剖结构的拓扑知识。HM减轻由像素转换引起的源和目标之间的域间隙。sm融合了子结构的不同角度信息，以遵循局部拓扑知识，以弥合内部子结构的主要间隙。GM旨在使整个器官的全球拓扑知识与目标域相结合。对我们收集的FCS和Cardiacuda进行了广泛的实验，实验结果表明，M 3 -UDA的表现胜过现有的UDAOD研究。数据集和源代码可在https://github.com/xmed-lab/m3-uda
幽门螺杆菌在逃避宿主先天和适应性免疫方面的策略：治疗靶向的见解和前景
幽门螺杆菌（H. Pylori）是全球引起慢性胃粘膜感染的主要病原体。在2011年至2022年期间，幽门螺杆菌感染的全球患病率估计为43.1％，而在中国，幽门螺杆菌感染的率略高，为44.2％。幽门螺杆菌持续定殖可导致胃炎，消化性溃疡和恶性肿瘤，例如粘膜相关的淋巴组织（MALT）淋巴瘤和胃腺癌。尽管引起了宿主的强大免疫反应，但幽门螺杆菌通过调节宿主免疫而在胃粘膜中繁荣发展，尤其是通过改变先天和适应性免疫细胞的功能，并抑制了对其存活不利的毒性反应，从而对临床管理提出了挑战。幽门螺杆菌与宿主免疫防御之间的相互作用是复杂的，涉及通过修饰表面分子，操纵巨噬细胞功能以及调节T细胞反应以逃避宿主识别的，以逃避免疫监测。这篇综述分析了幽门螺杆菌的免疫病和免疫逃避机制，强调了鉴定新的治疗靶标和制定有效的治疗策略的重要性，并讨论针对幽门螺杆菌的疫苗的发展如何为消除这种感染提供新的希望。
人类尿液系统中的先天和适应性免疫系统
尿液，免疫和神经系统相互通信，在健康的人体中建立有效的网络。肾脏和膀胱被称为尿液系统的主要部分，并通过输尿管（1-3）连接在一起。尿液系统通过先天和适应性免疫细胞（例如巨噬细胞（M F S））维持稳态。这些免疫细胞表达了广泛的免疫生物分子，包括白介素（ILS）和模式识别受体（PRRS），例如Toll样受体（TLR）。由于这些知识，小胶质细胞作为中枢神经系统（CNS）的专门M f是有效的吞噬细胞，可产生不同类型的PRR，例如TLR。小胶质细胞的功能受到促炎和抗炎性细胞因子受体的调节（4-6）。因此，免疫系统和神经系统在人类泌尿系统中维持体内平衡方面都具有关键作用。由于该主题的重要性，编辑们决定在著名的《免疫学界杂志》中运行目前的有影响力的研究主题。我们的目的是收集强大而有用的研究的宝库。幸运的是，我们成功地试图从54位国际作家那里收集六个主题出版物。在一项横断面研究中，Qin等人。研究系统的免疫输液指数（SII）是一种新型的炎症标记及其与蛋白尿的关联。广泛的协变量，例如种族，性别，体重指数（BMI），年龄，糖尿病，包括吸烟等的行为状况。在这方面，在2005年至2018年期间，来自国家健康和营养检查调查（Nhanes），在2005年至2018年之间，他们获得了与36,463名成年人（女性= 49.04％）有关的36,463名成年人（女性= 49.04％）的相关数据。包括在本研究中。在本次调查中，他们的发现显示了美国成年人中SII与尿白蛋白排泄的增强之间的正相关关系。
自动驾驶的单视图和多视图深度的自适应融合
来自图像的深度估计是具有广泛应用的计算机视觉中的一个长期问题。对于基于视觉的自动驾驶系统，感知深度是理解道路对象和建模3D环境图的相关性的不可或缺的模块。由于深度神经网络用于求解各种视觉概率，因此基于CNN的方法[2-5，13，39 - 42，44，44，46，48，52]主导了各种深度基准。根据输入格式，它们主要将其分为多视图深度估计[3，13，23，26，44，45，51，53]和单视深度估计[14 - 16，19，37，38]。多视图方法估计深度的假设，即给定的深度，相机校准和摄像头姿势，这些像素应相似。他们依靠表现几何形状来三角形高质量深度。但是，多视图方法的准确性和鲁棒性在很大程度上依赖于相机的几何配置以及视图之间匹配的对应关系。首先，需要足够翻译相机以进行三角度。在自主驾驶的情况下，汽车可能会停在交通信号灯处或不移动而不移动，这会导致故障三角剖分。此外，多视图方法遭受动态对象和无动电区域的影响，它们在自动驱动方案中无处不在。另一个问题是对移动车辆的施加优化。在存在的大满贯方法中不可避免地噪声，更不用说具有挑战性和可取的情况了。具体来说，我们提出了一个两个分支网络，即例如，一辆机器人或自动驾驶汽车可以在不重新校准的情况下部署多年，原因是嘈杂的姿势。相比之下，作为单视图方法[14 - 16，19，37，38]依赖于对场景的语义理解和透视投影提示，它们对无纹理区域，动态对象，而不是依赖相机姿势更为易用。但是，由于规模歧义，其性能仍然远非多视图方法。在这里，我们倾向于考虑是否可以很好地结合两种方法的好处，以实现自主驾驶场景中的稳健和准确的单眼视频深度估计。尽管已经在先前的工作中探索了基于融合的系统[1，9]，但他们都假定了理想的相机姿势。结果是融合系统的性能甚至比单视深度估计的噪声姿势还差。为了解决这个问题，我们提出了一个新型的自适应融合网络，以利用多视图和单视图方法的优势，并减轻其缺点，以保持高度的精度，并在噪声姿势下提高系统的影响力。一个靶向单眼深度提示，而另一个则利用多视图几何形状。两个分支都预测了深度图和置信图。补充语义提示和边缘细节在多视图分支的成本汇总中丢失了