XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemassisted
GaN HEMT 器件的 AI 辅助场板设计
摘要 GaN HEMT 在高功率和高频电子器件中起着至关重要的作用。在不影响可靠性的情况下满足这些器件的苛刻性能要求是一项具有挑战性的工作。场板用于重新分配电场，最大限度地降低器件故障风险，尤其是在高压操作中。虽然机器学习已经应用于 GaN 器件设计，但它在以几何复杂性而闻名的场板结构中的应用是有限的。本研究介绍了一种简化场板设计流程的新方法。它将复杂的 2D 场板 2 结构转换为简洁的特征空间，从而降低了数据要求。提出了一种机器学习辅助设计框架来优化场板结构并执行逆向设计。这种方法并不局限于 GaN HEMT 的设计，可以扩展到具有场板结构的各种半导体器件。该框架结合了计算机辅助设计 (TCAD)、机器学习和优化技术，简化了设计流程。
LSD辅助治疗焦虑症患者：开放标签的前瞻性12个月随访
因此，需要新颖的治疗选择。新兴的研究表明，迷幻药（例如脂肪酸二乙酰胺（LSD）和psilocybin）可能有望治疗精神病，例如焦虑症和抑郁症。3 - 7最近的几项试验显示，单剂量治疗后，焦虑和抑郁症等级的症状迅速，持续的症状降低。4、8、9本跨跨试验的主要分析，包括与安慰剂相比，在LSD治疗后16周的主要终点，显示出有或没有生命威胁性疾病（LTI）的焦虑症患者（LTI）的焦虑症和合并性抑郁症的显着，快速且持续减轻，与安慰剂相比，与该组的症状相比，与该集团的症状相比，该症状的进一步降低。10尚不清楚，但是，降低这些症状的长度和持续了多长时间和持续。例如，对患有严重疾病的个体患者进行的一项长期长期随访研究显示，在12个月的随访中持续减轻了症状的症状持续减轻，对与癌症相关的精神病患者进行了11项研究表明，焦虑和抑郁症在> 3 - 4年中显示出焦虑和抑郁症的降低。12
引用：Young J，Dehkhoda A，Ahuriri-Driscoll A等。探索辅助在新西兰Aotearoa的早期经历：定性的ST
摘要引入越来越多的司法管辖区正在使辅助垂死（AD）合法化。开发研究协议以研究立法的经验和结果。AD是一个主题，从本质上讲，其复杂性和固有的道德问题将自己适合定性研究。使用法定框架的目标，这项定性研究旨在对新西兰的新成立的广告服务进行强有力的审查，以及它在安全，以人为中心，以人为中心，尊严增强，可访问，可访问且公平地与所有合格人员获得的可用程度。方法和分析研究使用欣赏性的探究设计来专注于效果良好，可以改进的内容，构成“理想”的内容以及如何使人们实现这一理想。我们正在使用在线半结构化访谈和面对面的焦点小组来探索主要利益相关者的经验：符合条件/不合格的服务用户；符合损害的符合条件/不合格的服务用户；服务用户的家庭； AD提供商；非企业（反对AD和其他不直接参与广告但原则上不反对的提供者）；卫生服务领导者；和MāOri社区成员。估计有110名参与者将接受采访。我们将对数据进行主题和监管分析。伦理和传播这项研究的伦理方面已通过北部的健康与残疾伦理委员会批准了完整的审查途径（2023 EXP 18493）。为了传播调查结果，我们将起草资源来支持受访者团体，并通过利益相关者会议的反馈来开发。我们将提交基于证据的建议，以告知政府对2019年生命终结法的审查。调查结果将在经过同行评审的出版物，会议，网络研讨会，媒体，利益相关者的反馈会议和无障碍研究简报中传播。
流式细胞仪辅助分析在永生的树突状细胞系上表型成熟标记
Geneva Campia a, Manuel Beltrán-Visiedo A, Ruth Soler-Agest A, B, Ai Sato A, Norma Bloy A, Lewei Zhao C, D, Peng Liu C, D, Oliver Kepp C, D, Guido Kroemer C, D, E, Lorenzo Galluzzi A, F, G, *, and Claudia Galassi A, * Oncology, Weill Cornell Medical College, New York, NY, United States B University of Zaragoza/Arago´n Health Research Institute, Biochemistry and Molecular and Cell Biology, Zaragoza, Spain C Equipe Labellis Ee Par La Ligue Contre Le Cancer, University and De Paris, Sorbonne Universit and, Centro de Recheche des Cordeliers，法国大学，法国，法国，D代谢组学和细胞生物学平台，Gustave Roussy，University and Paris Saclay，Villejuif，France和P ^ ole de Biologie，H ^ Opital europe Europe Europe Europe Euroge Een Georges een Georges een Georges Pompidou，Pompidou Caryl and Israel Englander Precision Medicinate，纽约，纽约州，美国 * Corpsontding作者：电子邮件地址：Deadoc80 @ gmail.com； clg4005 @ med.cornell.edu
CT2N0M0胃癌的新辅助化疗...对耳蜗电极插入的新型机器人辅助系统的定量体内评估
抽象目的是越来越多的人工耳蜗候选者表现出残留的内耳功能，植入物插入过程中的听力保存策略变得越来越重要。手动植入已知会诱导创伤和压力峰。在这项研究中，我们使用经过验证的维特罗模型来全面评估一种新型的手术工具，该工具通过镊子的机动运动来解决这些挑战。使用侧壁电极的方法，我们检查了两个插入的亚组：经验丰富的外科医生手动执行了30次插入，并在同一外科医生的监督下使用机器人辅助系统进行了另外30个插入。我们利用了颞骨的现实，经过验证的模型。该模型准确地再现了摩擦后的摩擦条件，并允许对力学结构，当2型式后压力以及Scala Tympani内电极阵列的位置和变形进行力同步记录。结果，我们与常规程序相比，在机器人辅助插入过程中的力变化显着降低，平均值分别为12 mn/s和32 mn/s。机器人辅助也与强压峰的显着降低和2B降低有关。此外，我们的研究强调，插入工具的释放代表了需要手术训练的关键阶段。与手动技术相比，结论机器人援助表现出更一致的插入速度。它的使用可以显着减少与2肢内创伤相关的因素，从而突出其改善听力保存的潜力。最后，该系统不会减轻随后的手术步骤（例如电极电缆路由和人工耳蜗访问密封）的影响，指向需要进一步研究的领域。
在机器人辅助手术期间的自主标记的超声引导系统
摘要 - 虽然只有有限数量的程序在机器人指导手术期间可用图像指导，但他们仍然要求外科医生手动将所获得的扫描引用到其在组织表面上的预计位置。虽然外科医生可以通过电外科标记器官表面上的边界，但肿瘤周围的精确边缘可能会保持可变，并且在病理分析之前不能保证。本文提出了第一次尝试自主提取和标记肿瘤边界，并在组织表面上指定边缘。它提出了通过惯性测量单元（IMU）传感器融合进行刀具 - 组织相互作用控制的第一个概念，并从电信单元（ESU）的电信号中进行接触检测，不需要力感应。我们使用解剖表面几何形状开发并评估了对超声（US）幻象的方法，比较将肿瘤投射到表面上的不同策略，并评估其在重复试验中的准确性。最后，我们证明了将方法转化为前猪肝的可行性。我们能够达到高于0的真正正率。84和低于0的错误检测率。12与虚拟和前体实验的标记轨迹的每个计算和执行的跟踪参考相比。
借助混合电池和氢/燃料电池储能系统实现多源海上园区的多目标能源管理
随着混合型海上园区的发展，以及在不久的将来大规模实施的预期，研究适当的能源管理策略以提高这些园区与电力系统的可集成性变得至关重要。本文讨论了一种多目标能源管理方法，该方法使用由电池和氢/燃料电池系统组成的混合能源存储系统，应用于多源风波和风能-太阳能海上园区，以最大限度地提高输送能量，同时最大限度地减少功率输出的变化。为了找到能源管理优化问题的解决方案，提出了一种策略，该策略基于检查一组加权因子来形成帕累托前沿，同时在混合整数线性规划框架中评估与每个因子相关的问题。随后，应用模糊决策从帕累托前沿中现有的解决方案中选择最终解决方案。研究在不同地点实施，考虑了电力系统限制的情况和存储单元的位置。根据结果，应用所提出的多目标框架成功地解决了混合海上园区在所有电力系统限制和组合存储位置情况下的能量输送和功率输出波动的减少问题。根据结果，除了输送能量增加外，在研究案例中还观察到功率变化减少了约 40% 至 80% 以上。
Lyapunov引导的深度加强学习，用于语义意识到的AOI最小化，在UAV辅助无线网络中
摘要 - 该论文研究了一个无人驾驶汽车（UAV）辅助语义网络，地面用户（GUS）通过无人机的继电器定期将传感信息定期捕获到基站（BS）。GUS和UAV都可以从大型原始数据中提取语义信息，并将其传输到BS以恢复。较小尺寸的语义信息可降低延迟并改善信息新鲜度，而较大尺寸的语义信息可以在BS上进行更准确的数据重建，从而保留原始信息的价值。我们引入了一种新颖的语义感知年龄（SAOI）度量，以捕获信息的新鲜度和语义重要性，然后通过共同优化UAV-GU关联，语义提取，以及UAV的轨迹来提出时间平均的SAOI最小化问题。我们通过Lyapunov框架将原始问题分解为一系列子问题，然后使用层次深度强化学习（DRL）来解决每个子问题。具体来说，UAV-GU关联由DRL确定，然后是更新语义提取策略和无人机部署的优化模块。仿真结果表明，层次结构提高了学习效率。此外，它通过语义提取可实现较低的AOI，同时确保最小的原始信息丢失，表现优于现有基准。