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增强的微泡 /海泡沫< / div>
endnotes 1 Crook等。（2016）可以增加现有船只唤醒的反照率，以减少气候变化，in：JGR Alterneres，第1卷。121（4）：1549 - 1558，https：//agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/2015jd024201#jgrd52751-bib-0008; ETC Group andHeinrichBöll基金会（2020）地球工程地图：微泡和海泡沫，https：//map.geoengineeringmonitor.org/ 2 Seitz（2010年）（2010年）明亮的水：水溶液，节水，节水和气候变化，in：Climatic Crange，Climatic Crange，第1卷，第1卷。105（3-4）：365 - 381，https：//link.springer.com/article/10.1007/s10584-010-010-9965-8; Kintisch（2010）微小的气泡可以冷却地球？in：ScienceMag，在线发布：2010年3月26日，https：//www.sciencemag.org/news/news/2010/03/could-tiny-tiny-bubbles-cool-cool-planet; Edwards（2010）削减全球变暖的明亮水提议，in：Phys.org，在线发布：2010年3月29日，https：//phys.org/news/2010-03-03-bright-global.html 3同上（Crook等）（2016））; University of Leeds (2016) Smaller, longer-lasting bubbles could reduce global temperatures, in: Priestley International Centre for Climate News, published online: March 2, 2016, https://climate.leeds.ac.uk/news/smaller-longer-lasting-bubbles-could-reduce-global-temperatures/ 4 Ortega and Evans (2018) On the energy required to maintain an ocean mirror using the泡沫的反射，在：机械工程师制度的论文集，部分：海上环境工程杂志，第233（1）：388 - 397，https://journals.sagepub.com/doi/doi/abs/10.1177/1177/1477/1477/1477/1477/1477/1477/1477/1477/1477/147777777777777777777750442？ Rowland等。（2015）海盐作为潜在的海洋镜材料，在：RSC Advances，第1卷。化学。Phys。，第1卷。 （2016），Gabriel等。 （2016））Phys。，第1卷。（2016），Gabriel等。（2016））5（49）：38926 - 38930，https：//pubs.rsc.org/en/content/content/articlelanding/2015/ra/c5ra03469h#divabstract 5 Gabriel等。（2017）G4FOAM实验：区域海洋反照率修改的全球气候影响，载于：Atmos。17：595-13，https：//www.atmos-chem-phys.net/17/595/2017/acp-17-595-2017.pdf 6同上（2017））; Evans等。（2010）海洋泡沫可以限制全球变暖吗？，在：气候研究，第1卷。42（2）：155-160，http：//www.int-res.com/abstracts/cr/v42/n2/p155-160/; Robock（2011）泡沫，泡沫，辛劳和麻烦。编辑评论。，在：气候变化，第1卷。105：383-385 7同上（Crook等人，（2016），Gabriel等。（2017））; Evans等。（2010），Robock（2011））8 Carrington（2014）科学家说，将阳光反映在太空中带来了可怕的后果。 （Crook等人（2016），Robock（2011））10 Sheppard（2010）BP的糟糕分手：如何有毒是corexit？in：Mother Jones，在线出版：在线发布：2010年9月/2010年，https：//wwwww.motherjones.com/%20 environment/2010/2010/2010/08/bp-ocean-dispersant-corepersant-corexit/11 ibign
生成数据增强改善涂鸦 -
生成模型（例如扩散模型）的最新进展使生成高质量的合成IMEGES可以广泛访问。先前的作品表明，对合成图像进行培训可以改善许多感知任务，例如图像分类，对象检测和半分割。我们是第一个探索生成数据增强的人。我们提出了Scribblegen，这是一种生成数据增强方法，该方法利用ControlNET扩散模型，该模型以语义涂鸦为条件，以产生高质量的训练数据。但是，生成数据增强的幼稚实施可能会无意中损害下游分段的性能，而不是改善它。我们利用无分类器扩散指南来执行类的一致性，并引入编码ratios来将数据多样性换成数据现实主义。使用指导量表和编码比率，我们可以生成一系列高质量训练图像。我们提出了多个增强方案，发现这些方案显着影响模型性能，尤其是在低数据制度中。我们的框架进一步减少了涂鸦监督段的性能和完全监督的分割之间的差距。我们还表明，我们的框架显着改善了小数据集上的细分性能，甚至超过了完全监督的细分。该代码可在https：//github.com/mengtang-lab/scribblegen上找到。
生成数据增强改善涂鸦 -
生成模型（例如扩散模型）的最新进展使生成高质量的合成IMEGES可以广泛访问。先前的工作表明，对合成图像进行培训可以改善许多感知任务，例如图像分类，对象检测和半分割。我们是第一个探索涂鸦审议语义序列的生成数据增强。我们提出了Scribblegen，这是一种生成数据增强方法，该方法利用ControlNET扩散模型，该模型以语义涂鸦为条件，以产生高质量的训练数据。但是，生成数据增强的幼稚实施可能会无意中损害下游分段的性能，而不是改善它。我们利用无分类的扩散指南来执行类的一致性，并引入编码ratios来将数据多样性换成数据现实主义。使用指导量表和编码比率，我们可以生成一系列高质量训练图像。我们提出了多个增强方案，并发现这些方案显着影响模型性能，尤其是在低数据状态下。我们的框架进一步减少了涂鸦监督段的性能和完全监督的分割之间的差距。我们还表明，我们的框架显着提高了小数据集上的细分性能，甚至超过了完全监督的细分。该代码可在https：//github.com/mengtang-lab/scribblegen上找到。
泡泡？时间序列分类问题
预计财务泡沫的发生具有至关重要的意义，因为它使投资者有能力做出明智的决定并熟练地导致潜在的损失。此外，气泡的预测和识别在实现财务稳定目标方面起着关键作用。鉴于这些考虑因素，本研究论文努力通过将BSADF测试与机器学习算法相结合的方法来解决财务泡沫的挑战。初始阶段涉及在包括STOXX 600指数的所有实体的股票价格内识别气泡，然后将机器学习框架应用于预测气泡值。该研究旨在辨别并纳入所有相关特征以预测气泡，并采用各种神经网络算法来制定预测。随后，研究评估了这些算法的样本外预测准确性。
针对转铁蛋白受体的非球形微泡用于血脑屏障声渗透
微泡 (MB) 广泛用于超声 (US) 成像和药物输送。由于表面张力，MB 通常呈球形。当加热到玻璃化转变温度以上时，聚合物基 MB 可以机械拉伸以获得各向异性形状，从而赋予它们独特的超声介导血脑屏障 (BBB) 渗透特性。本文显示，非球形 MB 可以用 BBB 特异性靶向配体进行表面改性，从而促进与脑血管的结合和声波渗透。主动靶向的棒状 MB 是通过对球形聚（丁基氰基丙烯酸酯）MB 进行 1D 拉伸，然后用抗转铁蛋白受体 (TfR) 抗体对其外壳进行功能化而生成的。使用超声和光学成像证明，无论是在体外还是体内，非球形抗 TfR-MB 都能比球形抗 TfR-MB 更有效地与 BBB 内皮结合。与 BBB 靶向球形 MB 相比，与 BBB 相关的各向异性 MB 产生更强的空化信号，并显著增强 BBB 渗透和模型药物的输送。这些发现证明了抗体修饰的非球形 MB 具有向大脑靶向和触发药物输送的潜力。
BubbleId：一个泡泡界面动力学的深度学习框架
图。2。BubbleId提取的特征显示（a）每个单独气泡的单个气泡特征，包括气泡ID，直径，固定状态和界面形态，（（b）空间平均信息的信息，包括气泡计数，附着的蒸气分数以及每个框架的总蒸气分数以及每个框架的总蒸气分数以及（C）动态特征，包括气泡出发率在内。（a）和（b）中的示例特征来自13.97 w/cm 2的热通量时的沸腾-1，（c）的数据来自沸腾-1和沸腾-2。
通过涂鸦注释
镜像检测对于避免在计算机视觉任务中对反射对象的虚假识别具有重要意义。iSting镜像检测框架通常遵循超级视为的设置，这在很大程度上取决于高质量的标签，并且概括不良。为了解决这个问题，我们改为提出了第一个弱监督的镜像检测框架 - 还提供了第一个基于涂鸦的镜像数据集。具体来说，我们重新标记10,158张图像，其中大多数标记的像素比小于0.01，仅需大约8秒即可标记。考虑到镜像区域通常显示出很大的尺度变化，并且也不规则且被阻塞，从而导致不完整或过度检测的问题，因此我们提供了局部全球特征增强（LGFE）模块，以充分捕获上下文和细节。此外，很难使用涂鸦注释获得基本的镜像结构，并且未强调前景（镜像）和背景（镜子）和背景（非摩尔）特征之间的区别。因此，我们提出了一个前景感知的面具（FAMA），将镜面边缘和语义效果整合起来，以完成镜像区域并抑制背景的影响。最后，为了提高网络的鲁棒性，我们提出了原型对比度损失（PCL），以学习跨图像的更通用的前景特征。实验实验表明，我们的网络表现优于相关的最新监督方法，甚至超过一些完全监督的方法。数据集和代码可在https://github.com/winter-flow/wsmd上找到。
Jonathan Stubblefield地址：7590 Highway 351，Jonesboro，AR，72405电话：（870）530-5138电子邮件：jstubblefield@astate@astate.edu@estate.edu教育和培训：-P
Jonathan Stubblefield地址：7590 Highway 351，Jonesboro，AR，72405电话：（870）530-5138电子邮件：jstubblefield@astate@astate@astate.edu教育和培训： - 博士： - 博士学位。在分子生物科学 - 阿肯色州大学，琼斯伯勒，阿肯色州，2021年8月 - 论文：医学成像和医疗保健的人工智能算法-M.D.- 阿肯色大学医学科学，2017年5月 - 学士学位数学 - 阿肯色州立大学，琼斯伯勒，阿肯色州，2013年5月-GPA 3.9。总理名单。Magna Cum Laude。-B.S。在跨学科研究中 - 阿肯色州立大学，琼斯伯勒，阿肯色州，2013年5月 - 强调生物学，化学和计算机科学领域。-GPA 3.9。总理名单。Magna Cum Laude。认证：
牲畜实验室-Steen OOI，博士Andrew Sayles -Bubble
牲畜实验室（LL）将使用先进的基因工程，数据分析和机器学习技术来创建出色的优质细胞系。ll将提供经过验证的细胞系集合，这些细胞系被证明可以扩展，完全脱离风险，并提供一流的单元线工程（控制，稳定性等）。即使是不喜欢GM的公司（不到所有报告的公司的一半）也需要GM细胞在其研发过程中，因为GM细胞稳定，并且可以在实验中提供可靠的常数。
毕马威审计和咨询服务有限责任公司大使馆高尔夫球场商务园，圆石滩，B 座，1 楼和 2 楼，
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