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Cemex 和 Victa Railfreight 继续在 Dove Holes 开展合作
Cemex 英国供应链总监 Dave Hart 评论道：“铁路是 Cemex 运输业务不可或缺的一部分，与我们减少二氧化碳排放的全球未来行动战略相一致。与公路车辆相比，火车运输每吨英里产生的二氧化碳减少约 50%，这在很大程度上是由于它们能够运载大量材料。我们对近年来 Cemex 铁路业务的增长感到非常自豪，也为这对我们整体可持续发展承诺的贡献感到自豪。它仍然是我们打算继续发展的重点领域，它将在我们的供应链网络中发挥越来越重要的作用。”
光学准晶体的八倍方式
固态准则的异常结构特性到目前为止已经建立了良好，在第一个出版物之后超过四分之一以上[1]。最好通过标准的结晶方法获得的最佳准甲基盐样品在非常狭窄的，可降低的差异峰上得到了完美的序列。在没有翻译不变性的情况下，准晶体可以具有禁止晶体的旋转对称性，例如5倍或在当前情况下为8倍对称。准晶体中local环境的重复性的特性可确保原子的相同有限的配置彼此近似。准晶体在长度尺度的变化方面具有自相似性。这些特性导致人们期望这些物质中的新物理特性，实际上，它们被认为具有有趣的电子，磁性和机械性能。不幸的是，对这些材料的理论理解落在了实验发现后面，部分原因是固态准晶体通常是双合金或三元合金。它们的结构复杂性使得无法使用分析方法，并且将数值计算扩展到极限。因此，实现单个组件的准物质是一个长期的目标。我们最近展示了[2]如何使用四个固定波激光场引起的光势来捕获颗粒，并实现具有八倍符号的二维式准二维结构。当被困颗粒为原子时，de-在本文中，我们提供了该结构的详细信息，即8倍的Quasicrystal，它与众所周知的八角形（或Ammann-Beenker）瓷砖固定器[3]密切相关。
在高分子量DNA提取
数十亿美元致力于推进测序技术。这导致了通过数量级的顺序和基于测序的应用程序爆炸的降低。但是，样品制备过程仍然是一个重要的瓶颈。手动处理样品时，样本质量，费力的协议和高样本成本仍然是可伸缩性和一致性的重要障碍。自动化液体处理程序可实现更高的吞吐量，但实施的重大障碍持续存在：昂贵的方法开发，高资本支出，对多重
深部脑刺激自动轨迹规划的帕累托前沿与加权和
摘要。深部脑刺激 (DBS) 的术前路径规划是一个多目标优化问题，即在多个放置约束之间寻找最佳折衷点。它的自动化通常通过使用聚合方法将问题转变为单目标来解决。然而，尽管这种方法很直观，但它以无法找到所有最优解而闻名。在本文中，我们引入了一种基于多目标优势的 DBS 路径规划方法。我们将它与经典的多个约束的聚合加权和以及由神经外科医生对 14 个 DBS 病例进行的回顾性研究的手动规划进行了比较。结果表明，基于优势的方法优于手动规划，并且与传统的加权和方法相比，它涵盖了更多相关的最佳切入点选择，因为传统的加权和方法会丢弃外科医生可能喜欢的有趣解决方案。
风与显着波高之间的时空关系的统计建模
摘要。许多海洋活动，例如设计海洋结构和规划海洋行动，都需要海态气候的特征。考虑其时空行为，这项研究调查了风状态与海洋国家之间的统计关系。在北大西洋上（预测指标）和三个位置的显着波高（预测和预测）之间建立了传递功能：法国海岸（Gironde）的西南（Gironde），英国通道和缅因州海湾。开发的方法通过包括局部和全球预测因子来考虑风海和膨胀。使用完全数据驱动的方法，定义了全局预测指标的时空结构，以说明风与波之间的非本地和非恒定关系。天气类型是使用回归引导的聚类方法构建的，所得簇对应于不同的波系统（膨胀和风向海域）。然后，在每种天气类型中，预测指标和预测指数之间都拟合了惩罚的线性回归模型。验证分析证明了预测显着波高的模型技能，在三个考虑的位置中，均方根误差约为0.3 m。此外，该研究还讨论了所提出方法的物理见解。
自稳定激光金属沉积中粉末收集效率与层高之间的相互作用
在激光金属沉积 (LMD) 中，沉积轨道的高度会在层内和层间发生变化，从而导致工艺演变过程中出现显著偏差。先前的研究表明，在某些条件下会出现一种自稳定机制，保持高度有规律地增长，并保持零件和沉积喷嘴之间的恒定距离。在这里，我们分析了粉末收集效率和沉积高度稳定性之间的联系。为此，开发了一种监测系统来研究不同工艺条件下的沉积，使用在线测量样品重量并结合同轴光学三角测量获得的层高信息。使用分析模型根据高度监测和工艺参数实时估算沉积效率，并通过直接质量测量对其进行了验证。结果表明，轨道高度稳定与粉末收集效率降低有关，而粉末收集效率受熔池相对于粉末锥和激光束的相对位置控制。对于给定的一组参数，可以估算出间距以实现最高的粉末收集效率和通过构建方向的规则高度。
使用加权单元格 -
单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）已成为理解细胞异质性的强大工具，在分子调节分析中提供了前所未有的分辨率。现有的细胞类型注释的监督学习方法主要利用SCRNA-SEQ数据中的基因表达式。尽管某些方法包含了基因相互作用网络信息，但它们无法使用细胞特异性基因关联网络。此限制忽略了单个细胞内的独特基因相互作用模式，可能会损害细胞类型分类的准确性。我们介绍了WCSGNET，这是一种基于图神经网络的算法，用于自动细胞类型注释，利用加权细胞特异性网络（WCSN）。这些网络是基于高度可变基因构建的，并固有地捕获基因表达模式和基因关联网络结构特征。广泛的实验验证表明，WCSGNET始终达到卓越的细胞类型分类性能，在最佳的方法中排名，同时保持各种数据集的稳健稳定性。值得注意的是，WCSGNET在处理不平衡数据集方面具有明显的优势，在这些挑战性的情况下表现优于现有方法。复制这项工作的所有数据集和代码都存放在GitHub存储库中（https://github.com/yi-elen/wcsgnet）。
增强虚拟现实中的体重感知
摘要这项研究通过一种称为伪热的方法来研究虚拟现实中的体重感知，而没有来自现实世界的动力学反馈。这个虚幻的模型重点介绍了视觉输入和躯体形式反馈的解离，并试图通过操纵视觉输入来诱导VR用户中虚拟对象的负载的感觉。为此，可以对控制显示比（即手臂的真实和虚拟运动之间）进行修改，也可以用于对虚拟对象的位置产生视觉幻觉效果。因此，VR用户将其视为对象位移中的速度变化，从而帮助他们获得更好的虚拟权重感觉。本文的主要贡献是开发一种新颖的整体评估方法，该方法可以衡量虚拟现实环境中存在感，尤其是当参与者提高虚拟对象并体验其体重时。我们的研究研究了虚拟对象重量对参与者向上臂运动的运动学参数和速度曲线的影响，以及使用真实权重进行的平行实验。通过将真实对象与虚拟对象进行比较，可以深入了解参与者手臂运动中观察到的运动学特征的变化。此外，还进行了利用Borg CR10问卷的主观测量，以评估参与者对手部疲劳的看法。这种发现中的这种一致性强调了伪热反馈在模拟虚拟环境中逼真的体重感觉中的功效。对收集的数据（包括主观和客观测量）的分析得出的结论是，参与者在两个虚拟对象任务期间都经历了类似的疲劳感觉和手动运动学的变化，这是由伪热的反馈和实际举重提升任务产生的。
Alchembert：探索...
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扩散加权成像在髓母细胞瘤和室管膜瘤鉴别诊断中的准确性
脑肿瘤是儿童最常见的实体肿瘤之一，也是儿童癌症相关死亡的原因（1）。脑肿瘤主要根据组织发生原理进行分类，该原理允许基于与几种假定的起源细胞及其假定的分化阶段的微观相似性对肿瘤进行分类（2）。髓母细胞瘤是一种常见的恶性脑肿瘤，发生于儿童期，占儿童脑肿瘤的 15- 20%（3, 4）。肿瘤通常发生在小脑，在三分之一的病例中常侵入第四脑室，并发展为整个脊髓转移（5）。相关症状不明显，诊断通常会延迟。然而，70% 至 80% 的病例在转移前被诊断出来，而 20% 至 30% 属于高危人群（6）。室管膜瘤是起源于中枢神经系统 (CNS) 的罕见肿瘤。世界卫生组织 (WHO) 已根据组织学将该病分为三类（I、II 或 III），其中