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![arxiv：2501.16649v1 [eess.sp] 2025年1月12日](/simg/7/756577affeb7e32082f3d9879318bbdb09b7e4ff.webp)
arxiv：2501.16649v1 [eess.sp] 2025年1月12日
摘要。ni-fecg已成为胎儿心律不齐监测的替代方法。但是由于多信号波形，它们很难理解，并且由于高度变化和复杂的性质，传统基准方法无法应用。此外，还观察到，在光谱和时间尺度上，胎儿心律不齐可以与正常信号区分开。为此，我们提出了多频卷积变压器，这是一种新颖的深度学习体系结构，以多种频率的上下文学习信息，并可以建模长期依赖性。所提出的模型利用了模型多频卷积（MF-CONV）和残差连接的卷积 - 背骨串联。MF-CONV内部通过分开输入通道，然后以不同的内核大小分别分别分配每个分裂，以有效的方式捕获多频上下文。获得了这些属性的认可，提出的模型获得了最先进的结果，并且也使用非常少的参数。为了评估所提出的我们还进行大量消融研究。
![arxiv：2501.13697v1 [eess.sy] 2025年1月23日](/simg/c/cff763d370a1be105b5d57ac6adda3bd49437b5e.webp)
arxiv：2501.13697v1 [eess.sy] 2025年1月23日
摘要。控制工程中的重复和重要任务是在约束下进行调整，从概念上讲，仅通过噪声评估才能访问黑框函数。例如，在预设司法机构的控制练习参数中，通常会用工厂的反馈在线调整，并且只能尝试使用安全的Pa-Rameter值，例如不稳定。最近，已经针对这种重要的概率部署了机器学习方法，尤其是贝叶斯优化（BO）。为处理安全性，安全BO的算法，尤其是SafeOpt-type算法，这些算法在基于学习的控制，机器人技术和相邻领域方面享有很大知名度。但是，我们确定了实践安全的两个重要障碍。首先，SafeOPT型算法依赖于标志性的不确定性界限，大多数实现将这些算法替换为理论上不支持的启发式方法。第二，理论上有效的非确定性界限至关重要地取决于数量 - 目标函数的繁殖内核希尔伯特空间规范 - 目前无法使用已建立的先验工程知识可靠地绑定它。通过仔细的数值实验，我们表明这些问题确实会导致安全违规。为了克服这些问题，我们提出了Lipschitz仅安全的贝叶斯优化（LOSBO），这是一种仅依赖于已知Lipschitz为其安全而绑定的安全的BO算法。此外，我们提出了一个避免搜索空间网格的变体（LOS-GP-UCB），因此即使适用于适度的高维问题。
![arxiv：2501.13010v1 [eess.iv] 2025年1月22日](/simg/d/d535abd3f039326dccce447375512a2d51bd3809.webp)
arxiv：2501.13010v1 [eess.iv] 2025年1月22日
僵化的注册旨在确定一对图像中特征所需的翻译和流程。尽管最近的机器学习方法已成为对线性和可变形式注册的最新技术，但是当应用于纵向（主体内）注册时，它们已经显示出局限性，在这种情况下实现精确的对准至关重要。在现有的解剖学意识，收购不足的仿射注册的框架上构建，我们提出了一种针对纵向，刚性脑部恢复进行优化的模型。通过使用刚性和微妙的非线性变换增强的合成内对训练模型，该模型估计比以前的跨受试者网络更准确地刚性变换，并在磁共振成像（MRI）内部和纵向上的纵向注册对上进行稳健性。
Vineeta Agarwala，Andreessen Horowitz（A16Z）
Vineeta Agarwala, Andreessen Horowitz (a16z) Raeka Aiyar, Community Science, LLC Faraz Ali, Tenaya Therapeutics Keith Alm, ISSCR CEO Vikram Bajaj, Foresite Capital Greg Block, Histone Therapeutics Maria Bonneville, California Institute for Regenerative Medicine (CIRM) James Bradner, Amgen Jennifer布罗格登，诺华生物医学研究机构（Nibr）朱利安·布鲁诺（Julianne Bruno），Crispr Therapeutics Blake Byers，Byers Capital Capital Rosa Canet-Aviles，加利福尼亚州加利福尼亚州再生研究所（Cirm）Recenerative Medicine（Cirm）Rafael E. Carazo Carazo Salas，Cellvoyant Shuill sheell shuill shuill shuill shuill Collect los inscr a inscr a inscr a inscr of tet.callia t.carter in t.董事会董事会Kathryn Corzo，Bit Bio Ltd Abla Creasey，加利福尼亚州再生医学研究所（Cirm）Agnieszka Czechowicz，斯坦福大学，斯坦福大学乔治大学乔治·戴利（George Q. Daley） Inc.艾米·杜罗斯（Inc. Ghenoiu，Mubadala Capital Nathan Guo，Zttk Son-Shine Foundation/Thermo Fisher Jenny Hamilton，第三岩企业/杜鹃花疗法凯瑟琳高中，Rhygaze Mary Hynes，斯坦福大学Vito University Vito University Vito ImbascianI Jasper，Genentech，Inc。Laura Kahn，Recode Therapeutics Tom Kalil，文艺复兴时期的慈善事业Anastasiia Kamenska，第三摇滚风险投资
![arxiv：2501.04109v1 [eess.sp] 2025年1月7日](/simg/9/9fae70fd0d681bf9a150376799a4260397ec2383.webp)
arxiv：2501.04109v1 [eess.sp] 2025年1月7日
定量超声（QUS）揭示了组织微观结构的质量特性[1-3]，并已在乳腺癌疾病中广泛使用[4，5]，脂肪肝病分类[6]和前列腺癌监测[7]。基于光谱的QUS方法采用从Tis-Sue进行反向散射的RF数据来估计不同参数，例如衰减系数，反向散射系数（BSC）和有效的散射器直径（ESD）[8-11]。在这项工作中，我们专注于估计功率谱的衰减系数和BSC。已经提出了几种方法来估计上述参数。参考幻影模型（RPM）是一种用于取消系统依赖性效果的知名方法[12]。使用相同成像设置成像的参考幻影用于
![arXiv:2412.04111v2 [eess.IV] 2024 年 12 月 20 日](/simg/2/24ba780caf48900fc4dab3f40fc8173a46a12f87.webp)
arXiv:2412.04111v2 [eess.IV] 2024 年 12 月 20 日
摘要。神经胶质瘤是一种死亡率高的脑肿瘤，在中低收入国家，尤其是撒哈拉以南非洲地区，诊断难度极大。本文介绍了一种使用迁移学习进行神经胶质瘤分割的新方法，以应对资源有限、MRI 数据极少且质量低下的地区所面临的挑战。我们利用预先训练的深度学习模型 nnU-Net 和 MedNeXt，并使用 BraTS2023-Adult-Glioma 和 BraTS-Africa 数据集应用分层微调策略。我们的方法利用放射组学分析来创建分层训练折叠，在大型脑肿瘤数据集上进行模型训练，并将学习迁移到撒哈拉以南地区。采用加权模型集成策略和自适应后处理来提高分割准确性。在 BraTS-Africa 2024 任务上，我们针对未见过的验证案例对我们提出的方法进行了评估，结果显示，在增强肿瘤、肿瘤核心和整个肿瘤区域方面，病变平均 Dice 评分分别为 0.870、0.865 和 0.926，并在该挑战中排名第一。我们的方法凸显了综合机器学习技术能够弥合资源有限国家和发达地区之间的医学成像能力差距。通过根据目标人群的特定需求和限制定制我们的方法，我们旨在增强孤立环境中的诊断能力。我们的研究结果强调了本地数据集成和分层细化等方法对于解决医疗保健差距、确保实际适用性和增强影响力的重要性。
蒂赛德能源转型超级园区
“我们的计划也为蒂赛德当地社区带来了真正的机遇。我们的社区能源转型基金会将支持促进可持续生活和环境管理的当地举措。我们估计，Gigapark 每年将向基金会捐款高达 100 万英镑，专门用于造福当地社区。我们的目标是留下持久、积极的遗产——投资当地社区，同时在全国范围内实现变革。我们欢迎与当地组织的合作，并鼓励有兴趣的各方通过 teesside.bess@natpower.uk 与我们联系”
H2Teesside 项目 - 国家基础设施规划
2.1.6 用于确定建筑材料和燃料排放因子的碳和能源清单 (ICE) 和能源安全与净零排放部 (DESNZ) 数据库未提供化学品的排放因子。因此，排放因子来源于建筑和燃料以外行业的行业标准数据库 ecoinvent v3 1 。这是一个标准数据库，被认可用于温室气体报告中不同产品的全球和平均排放因子（温室气体议定书，2024 年）然而，并非所有操作所需的化学品都有该数据库中可用的特定排放因子。在这种情况下，已根据核心化学成分从该数据库中选择代理排放因子。下表 1 说明了使用代理排放因子的位置。
![arXiv:2111.04737v1 [eess.IV] 2021 年 11 月 8 日](/simg/9/918dc99e86232d73e224a6f839fece611f0c8b46.webp)
arXiv:2111.04737v1 [eess.IV] 2021 年 11 月 8 日
对子宫内发育中的人类大脑进行定量评估对于全面了解神经发育至关重要。因此，正在开发自动多组织胎儿大脑分割算法，而这又需要训练带注释的数据。然而，可用的带注释胎儿大脑数据集数量有限且异质性强，阻碍了领域适应策略实现稳健的分割。在这种情况下，我们使用 FaBiAN（胎儿大脑磁共振采集数值模型）来模拟胎儿大脑的各种逼真的磁共振图像及其类别标签。我们证明，这些多个合成带注释的数据（免费生成并使用目标超分辨率技术进一步重建）可成功用于深度学习方法的领域适应，该方法可分割七种大脑组织。总体而言，分割的准确性显著提高，尤其是在皮质灰质、白质、小脑、深层灰质和脑干方面。
变更通知 Dogger Bank Teesside AB OWF 附表 8 变更 3
2021 年 1 月 28 日，海洋管理组织 (MMO) 收到苏格兰电力可再生能源公司的请求，要求更改《2017 年东英吉利三处海上风电场命令》（“命令”）附表 15 中的“视同海洋许可证”（“DML”）。该请求旨在重新分配东英吉利三处 DML 中的同意处置许可。