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在线学习课程学习的在线超参数优化
参考[1] Hou，Saihui等。“通过重新平衡来逐步学习统一的分类器。”CVPR2019。[3] Liu，Yaoyao，Bernt Schiele和Qianru Sun。“用于课堂学习学习的自适应聚合网络。”CVPR 2021。[4]刘，Yaoyao，Bernt Schiele和Qianru Sun。“ RMM：用于课堂学习学习的增强记忆管理。”神经2021。[5] Rebuffi，Sylvestre-Alvise等。“ icarl：增量分类器和表示学习。”CVPR2017。[6] Li，Zhizhong和Derek Hoiem。“学习而不会忘记。”TPAMI2017。
引用 Larue F、Rouan L、Pot D、Rami J-F、Luquet D 和 Beurier G (2024) 使用神经网络将遗传标记和作物模型参数链接到 e
需要开发适应不断变化的生产情景的植物品种，特别是在气候变化的情况下，这要求作物满足日益复杂和多样化的需求，这对育种者来说是一个巨大的挑战。在此背景下，追求赋予所需作物特性和适应性的性状组合比以往任何时候都更加重要，因此有必要加强多标准或多性状育种（Moeinizade 等人，2020 年）。利用分布在基因组中的完整核苷酸多样性来预测数量性状的育种值（基因组预测，GP，Meuwissen 等人，2001 年）已证明其在育种计划中的有效性。事实证明，这种方法有助于提高遗传增益率并降低成本（Hickey 等人，2017 年）。然而，为了应对气候变化和更明确的环境目标种群（Chapman 等人，2000 年），对多环境（ME）育种的需求日益增长，这需要采用基因组预测方法来解释基因型和环境（GxE）之间相互作用的出现（Rincent 等人，2017 年）。先前的研究试图在基因组选择（GS）中解决 GxE。例如，Burgueño 等人(2012) 开发了多环境统计模型。然而，这些模型仅考虑线性和非因果环境效应，从而降低了预测准确性的可能增益，尤其是对于复杂的综合性状或与校准集有显着差异的环境（Rogers and Holland，2022）。Heslot 等人。另一方面，（2014 年）使用作物生长模型 (CGM) 来推导环境协变量。与标准 GS 模型相比，在 GS 框架内加入环境协变量可提高预测准确性并降低未观察环境中的预测变异性。整合作物模型以解决 GxE，如 Heslot 等人的研究所示。(2014) ，强调了这种方法在所述育种环境中的实用性。尽管如此，考虑大量协变量会显著增加问题的复杂性，使得建模变得极具挑战性（Larkin 等人，2019 年）。
公里规模的趋势，可变性和亚得里亚海远处气候的极端（RCP 8.5，2070 - 2100）
由于地形驱动的动力学在（次）公里（例如Bora风）和复杂的海洋测深的测定法上引起的，其中包括许多通道，凹陷和山脊，在半封闭的Adriatic区域内的大气 - 海洋动力学在可用的环境区域模型中无法很好地复制。因此，特定开发了亚得里亚海和海岸（Adrisc）公里大气层模型，以准确评估历史（1987-2017）和远处（2070-2100）条件下的亚得里亚海气候危害。在这项研究中，我们分析了气候变化对预计的亚得利亚趋势，可变性和极端事件的影响。在大气中，我们的结果主要遵循已经发表的文献：强烈的土地对比，干旱增加和极端的降雨事件以及沿海地区的风速下降。在海洋中，表面和中等温度的强度和恒定升高与盐度降低有关，除非夏季盐度在沿海地区上升的表面。在底部和海洋循环中，我们的结果表现出强烈的对比。在沿海地区，底温度上升，底部盐度的速度降低了，而当前速度的变化可以忽略不计。在亚得里亚海最深的部分，负底温度趋势会导致比表面慢2.5°C慢，而底部盐度增加。此外，洋流在表面和中间层中加速，但在底部减速。这些海洋的结果表明，北部亚得里亚海中茂密的水的形成减少，南部亚得里亚海气旋回旋的强化和收缩，以及在代码深处的最深部分的垂直地层加强可能与亚种式水水和亚法利亚水平的变化相关的垂直地层。鉴于这些变化对亚得里亚海沿海社区和海洋生物的潜在影响，这项研究强调了增加亚得里亚海地区正在进行的千年规模建模工作，旨在实施政策和适应计划，以更好地针对该规范区域预测的当地气候变化量身定制。鉴于这些变化对亚得里亚海沿海社区和海洋生物的潜在影响，这项研究强调了增加亚得里亚海地区正在进行的千年规模建模工作，旨在实施政策和适应计划，以更好地针对该规范区域预测的当地气候变化量身定制。
通过高级参数变化在DFB腔中优化光学性能
摘要 - 本文使用传输矩阵方法对分布式反馈（DFB）腔模型进行了深入研究，以优化光子应用中的光学性能。分析了各种参数，包括有效的折射率，光栅长度和空腔长度，以观察它们对DFB腔的反射率和透射率的影响。数值模拟，以建模光与腔内周期性变化的相互作用。结果显示最佳配置，可以增强DFB腔中的波长选择性。这项研究有助于设计有效的光子设备，特别是在激光器和光学滤镜中。模拟为指导高性能DFB激光器的发展提供了重要的见解。
引文 Liu J, Fu Q, Su R, Liu R, Wu S, Li K, Wu J 和 Zhang N (2024) 非传统脂质参数与 2 型糖尿病风险的关系
非酒精性脂肪性肝病 (NAFLD) 是代谢综合征在肝脏的一种表现，其病理特征是肝脏脂肪异常大量积聚，不包括饮酒和病毒性肝炎等其他病因。在过去的几十年中，NAFLD 已迅速成为最常见的肝脏疾病，影响到世界约三分之一的人口，是肝脏相关疾病高发病率和高死亡率的主要原因，给患者带来了严重的健康问题和经济负担 ( 1 )。2 型糖尿病 (T2DM) 是一种以高血糖、高胰岛素血症和胰岛素抵抗 (IR) 为特征的代谢性疾病，影响着全球数亿人，NAFLD 与 T2DM 之间的关联已得到充分证实 ( 2 , 3 )。一项对501 022名个体进行中位随访期为5年的荟萃分析显示，NAFLD可导致罹患2型糖尿病的风险增加约2.2倍（4）。Kanwalet等的研究显示，合并2型糖尿病的NAFLD患者罹患肝细胞癌或肝硬化的风险是非糖尿病患者的2倍以上（5）。在临床诊断2型糖尿病之前，很大一部分患者存在空腹血糖或糖耐量受损，即所谓的糖尿病前期，而这种状态也被认为与NAFLD密切相关（6），有进展为2型糖尿病的潜力（7）。因此，NAFLD患者早期糖代谢管理在临床上尤为重要，但目前尚无合适指标能有效揭示NAFLD患者的糖代谢，研发一种便捷的预测异常糖代谢生物代谢物的指标已势在必行。脂质代谢异常是 NAFLD 与糖代谢异常之间的纽带，而 NAFLD 与脂质异常密切相关（8），表现为甘油三酯 (TG) 水平升高和高密度脂蛋白胆固醇 (HDL-C) 水平降低。此外，NAFLD 患者的总胆固醇 (TC) 代谢发生显著改变，表现为胆固醇合成增加和吸收减少（9），胆固醇过量积聚会导致胰腺 b 细胞
牙科计划 - 退休 - NJ.Gov
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引用风扇J，Tao L，Zhan W，Li W，Kuang L，Zhao Y和Zhou W（2024）对比造影剂的定性和定量参数的诊断值
分化的甲状腺癌（DTC）（1）包括乳头状甲状腺癌（PTC），卵泡甲状腺癌（FTC）及其变异亚型（2），是最常见的内分泌恶性肿瘤，并且最近几年的发病率迅速增加。DTC通常具有良好的预后，碘131治疗和甲状腺抑制剂已被证明对10年生存率的患者有益，范围为80％至95％（3，4）。然而，大约5％-20％的病例可能由于基因突变引起的肿瘤生物学变异，导致不同的亚型和预后不良，这可能与高度浸润性肿瘤的生物学特征有关（5）。因此，甲状腺结节的鉴别诊断仍然很明显。对比增强超声（CEU）可以实时评估组织的微循环灌注（6），提供准确可靠的数据，并且可以避免由个体差异引起的诊断错误（7）。由于甲状腺正常组织中的微容器的丰度，它显示出造影剂后的快速和均匀增强。然而，甲状腺结节具有不同的血管生成模式，并且CEUS上的表现可能不同（8）。先前的研究报道了甲状腺结节的CEUS特征，但是，大多数是基于结节内部（9-11），而CEUS上甲状腺结节的增强模式仍然没有足够的能力来诊断甲状腺癌（12）。到目前为止，只有一项研究重点介绍了结节周围区的CEU特征（13）。这项研究的目的是通过研究甲状腺结节的内部和外围区域的定性和定量参数来评估CEU在DTC的鉴别诊断中的价值。
毫米级、大面积均匀半导体器件分层，用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、P
毫米级、大面积均匀半导体器件分层用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、Paul Fischione EA Fischione Instruments，Export，宾夕法尼亚州，美国* 通讯作者：p_nowakowski@fischione.com 不断发展的微电子设备设计越来越复杂、越来越紧凑和越来越小。这些设计可能包括越来越多的层、三维 (3D) 垂直堆叠、气隙和不同的材料成分。大批量半导体器件制造需要强大的质量控制和故障分析过程。过去几十年来，已经开发出了许多故障分析技术，包括非破坏性和破坏性技术 [1-3]。一种非常流行的技术是器件分层，即从上到下控制地去除器件层。通过这种技术获得的信息可以支持质量控制、故障分析工作、成品和工艺改进数据以及逆向工程。
在电线和基于电弧的定向
[2] S. M. Thompson，L。Bian，N。Shamsaei和A. Yadollahi，“添加剂制造的直接激光沉积概述；第一部分：运输现象，建模和诊断，” Addive Manufacturing，第1卷。8，pp。36-62，2015年10月。[3] V. T. Le，H。Paris和G. Mandil，“使用增材和减法制造技术的直接零件再利用策略的制定”，《增材制造》，第1卷。22，pp。687-699，2018年8月。[4] V. T. Le，H。Paris和G. Mandil，“在再制造环境中合并添加剂和减法制造技术的过程计划”，《制造系统杂志》，第1卷。44，否。1，pp。243-254，2017年7月。[5] A. Ramalho，T。G. Santos，B。Bevans，Z。Smoqi，P。Rao和J. P. Oliveira，“污染对316L不锈钢线和ARC添加性生产过程中声学发射的影响”，Addived Manufacturing，第1卷。51，第1条。102585，2022年3月。[6] S. Li，J。Y. Li，Z。W. Jiang，Y。Cheng，Y。Z. Li，S。Tang等人，“控制Inconel 625的定向能量沉积期间的柱状到等式的过渡”，Addy Manufacturing，第1卷。57，第1条。102958，2022年9月。[7] T. A. Rodrigues，N。Bairrão，F。W。C. Farias，A。Shamsolhodaei，J。Shen，J。Shen，N。Zhou等人，“由Twin-Wire和Arc添加剂制造（T-WAAM）生产的钢 - Copper功能渐变的材料（T-WAAM）”，材料＆Designs，第1卷。213，第1条。110270，2022年1月。66，否。8，pp。1565-1580，2022年8月。32，否。[8] V. T. Le，D。S. Mai，M。C. Bui，K。Wasmer，V。A. Nguyen，D。M. Dinh等，“过程参数和热周期的影响，对308L不锈钢墙的质量，该材料由添加剂生产产生的308L不锈钢墙，使用弧形焊接来源，使用弧形焊接源，焊接，焊接，焊接，”。[9] D. Jafari，T。H。J. Vaneker和I. Gibson，“电线和电弧添加剂制造：控制制造零件的质量和准确性的机遇和挑战”，《材料与设计》，第1卷。202，第1条。109471，2021年4月。[10] S. W. Williams，F。Martina，A。C. Addison，J。Ding，G。Pardal和P. Colegrove，“ Wire + Arc添加剂制造”，《材料科学与技术》，第1卷。7，pp。641-647，2016。[11] W. E. Frazier，“金属添加剂制造：评论”，《材料工程与性能杂志》，第1卷。23，否。6，pp。1917-1928，2014年6月。[12] J. Xiong，Y。Li，R。Li和Z. Yin，“过程参数对基于GMAW的添加剂制造中多层单频薄壁零件的表面粗糙度的影响”，《材料加工技术杂志》，第1卷。252，pp。128-136，2018年2月。[13] V. T. Le，“基于气体弧焊接的金属零件添加剂制造的初步研究”，VNUHCM科学技术杂志，第1卷。23，否。1，pp。422-429，2020年2月。58，否。4，pp。461-472，2020年7月。[15] W. Jin，C。Zhang，S。Jin，Y。Tian，D。Wellmann和W. Liu，“不锈钢的电弧添加剂制造：审查”，《应用科学》，第1卷。[14] V. T. Le，Q。H。Hoang，V。C. Tran，D。S. Mai，D。M. Dinh和T. K. Doan，“焊接电流对由薄壁低碳构建的形状和微观结构形成的影响，由电线添加剂制造建造的薄壁低碳零件”，《越南科学和技术杂志》，第1卷。10，否。5，第1条。1563，2020年3月。[16] T. A. Rodrigues，V。Duarte，J。A. Avila，T。G。Santos，R。M。Miranda和J. P. Oliveira，“ HSLA钢的电线和弧添加剂制造：热循环对微结构和机械性能的影响”，《增材制造》，第1卷。27，pp。440-450，2019年5月。[17] J. G. Lopes，C。M。Machado，V。R。Duarte，T。A。Rodrigues，T。G。Santos和J. P. Oliveira，“铣削参数对电线和弧添加剂生产产生的HSLA钢零件的影响（WAAM）”，《制造工艺杂志》，第1卷。59，pp。739-749，2020年11月。[18] A. V. Nemani，M。Ghaffari和A. Nasiri，“通过传统滚动与电线弧添加剂制造制造的船建造钢板的微观结构特性和机械性能的比较，”添加剂制造业，第1卷。32，第1条。101086，2020年3月。[19] P. Dirisu，S。Ganguly，A。Mehmanparast，F。Martina和S. Williams，“对线 +电线 + ARC添加剂生产的高强度高强度低合金结构钢组件的裂缝韧性分析”，材料科学与工程：A，第1卷，第1卷。765，第1条。138285，2019年9月。787，第1条。139514，2020年6月。[20] L. Sun，F。Jiang，R。Huang，D。Yuan，C。Guo和J. Wang，“各向异性机械性能和低碳高强度钢分量由Wired and Arc添加剂制造制造的低强度钢组件的变形行为”，材料科学和工程学：A，A，第1卷。[21] https://doi.org/10.1007/s11665-022-06784-7
全球经济晴雨表：世界经济综合指标
摘要：本文介绍了世界商业周期的同步和领先综合月度指标——全球经济晴雨表。两者均以世界产出增长率周期为目标。这些指标的计算包括两个主要阶段。第一阶段包括变量选择程序，其中使用预设的相关阈值和参考序列的目标结果作为选择标准。在第二阶段，将选定的变量组合并转换为相应的综合指标，以参考序列作为响应变量，计算为第一个偏最小二乘因子。在本文提到的最后一个年份（2018 年 12 月），在第一阶段测试的 1681 个变量的 6605 个转换中，1275 个被选入同步指标，1228 个被选入领先综合指标。我们在伪实时设置中分析了这两个新指标的特征，并证明这两个指标都是迄今为止发布的全球商业周期少数指标的有用补充。