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从视觉识别地形物理参数
摘要 - 识别周围环境的物理特性对于机器人的运动和导航对于处理非几何危害（例如湿滑和可变形地形）至关重要。机器人在接触之前预测这些极端的物理特性将是很大的好处。但是，从视力中估算环境物理参数仍然是一个开放的挑战。动物可以利用他们先前的经验以及对自己所看到的东西和感受的了解来实现这一目标。在这项工作中，我们为基于视觉的环境参数估计提出了一个跨模式的自我监督学习框架，这为未来的物理范围内的运动和导航铺平了道路。我们弥合了在模拟中训练和识别视力的物理地形参数的现有政策之间的差距。我们建议在模拟中训练物理解码器，以预测多模式输入的摩擦和刚度。训练有素的网络允许以自我监督的方式将现实世界图像标记，以在部署过程中进一步训练视觉网络，这可以密集地预测图像数据的摩擦和僵硬。我们使用四倍的Anymal机器人在模拟和现实世界中验证物理解码器，表现优于现有基线方法。我们表明，我们的视觉网络可以预测室内和室外实验中的物理特性，同时允许快速适应新环境。- 项目页面https://bit.ly/3xo5aa8 -
不锈钢 EN X3CrNiMo13-4 激光 DMD 最佳沉积速率的参数开发
摘要 激光直接金属沉积 (DMD) 已发展成为一种在现有材料上沉积涂层的制造工艺，并在复杂精密部件的增材制造 (AM) 中被证明具有优势。然而，必须仔细确定适当的工艺参数组合，以使这种方法在工业上经济可行。本研究旨在提高不锈钢 EN X3CrNiMo13-4 的激光 DMD 的生产率。据此，讨论了激光功率 P、扫描速度 v、粉末流速 ̇ m 和光斑直径 s 等主要激光工艺参数对轨道几何形状和堆积率的影响。进行回归分析以推导主要参数组合与沉积速率之间的相关性。结果显示，对于长宽比、稀释度和沉积速率的几何特性，线性回归相关性良好，R 2 >0.9。使用线性回归方程构建的加工图展示了与沉积速率、长宽比和稀释度相关的适当工艺参数选择。
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）。
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。
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。
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。
快速热量仪仿真的生成模型
模拟在粒子和核物理学中起重要作用。它被广泛用于DECOTER设计和实验数据和理论模型之间的比较。在特定上，模拟依赖于蒙特卡洛方法，需要显着的计算资源。尤其是，这种方法不能扩展以满足高光度大型强子对撞机（HL-LHC）运行期间预期的大量数据所产生的增长需求。使用众所周知的仿真软件Geant4捕获的粒子碰撞和相互作用的详细模拟需要数十亿个CPU小时，构成了LHC实验的一半以上的计算源[1，2]。更具体地说，对热量表中粒子阵雨的详细模拟是计算最高的步骤。已经开发了利用重复使用先前计算或测量物理量的思想的模拟方法，以减少计算时间[3，4]。这些方法从专门进行到单独的实验中，尽管它们比完整的模拟更快，但它们的速度不够快或缺乏准确性。因此，粒子物理社区需要使用新的更快的模拟方法来建模实验。模拟热量计响应的可能方法之一是使用深度学习技术。，特别是最近的工作[5]提供了证据，表明可以使用生成性副本网络来效果模拟粒子阵雨。虽然实现了超过100 000倍的速度，但设置非常简单，因为输入粒子为
数据记录器：连续监视温度计设备
•连续监测和记录•具有液体（甘油或甘油）或松散培养基（玻璃珠或沙子）或固体（Teflon或铝）的缓冲探针。这些缓冲材料测量了小瓶中疫苗的温度，而不是疫苗单元中的气温。•可以从单元外部轻松读取的数字显示•在（+/- 1°F）内（+/- 1°F）（+/-。5°C）精度•显示当前的最低和最大温度读数•最小/最大显示器的重置按钮•至少4,000个记忆存储•至少4,000个读数•至少读取范围读取量•用于范围内的温度•较低的速度速率/较低的速度速度•降低速度•绘制范围•彩色范围•彩色彩色范围<彩色彩电率<彩绘效率<