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具有深层生成模型的扩散加权磁共振大脑图像的现实产生
深度学习方法有可能减轻放射科医生处理繁琐的，耗时的任务，例如检测和细分病理病变[1]，但是在医学成像的背景下对神经网络的培训面临着主要的挑战：它们需要训练大量图像，因为这是很难获得的，因为在许多方面都可以限制医疗信息，并且由于许多方面的范围限制了其他方面的范围。此外，虽然在世界各地的医院数据库中可以提供相对较大的医学图像，但这些图像是未标记的，并且不同的机构以派遣和不均匀的方式保存医疗图像，这使得它们在较大的数据库中收集它们。在这种情况下，从头开始生成医学图像的方法可能引起人们的极大兴趣。生成建模是机器学习的一个子字段，它在产生新的高质量自然图像（例如面部照片[2]）方面具有令人印象深刻的精力[2]，并应用于语音综合[3]和磁共振图像重建等任务[4]。如果可以教导生成模型来产生现实且多样化的新医学图像，那么它们将具有很有吸引力的潜力，可以显着增加可用于深神经网络培训的图像数量，因此可以帮助提高这些网络的准确性[5-7]。
在具有LEAP的临床前癌模型中预测基因的本质和药物反应：自动编码器和
临床前扰动筛选，其中在疾病模型上系统地测试了遗传，化学或环境扰动的影响，由于其规模和因果性质，对机器学习增强的药物发现具有巨大的希望。预测模型可以根据分子特征来推断以前未经测试的疾病模型的扰动反应。这些在计算机标签中可以扩展数据库并指导实验优先级。但是，对扰动特异性效应进行建模并在各种生物环境中产生健壮的预测性能仍然难以捉摸。我们介绍了LEAP（自动编码器和预测变量的分层集合），这是一个新颖的集合框架，可改善稳健性和概括。LEAP利用多个Damae（数据增强蒙版的自动编码器）表示和套索回归器。通过结合从不同随机初始化中学到的多种基因表达表示模型，在预测未见细胞系，组织和疾病模型中基因本质或药物反应方面始终胜过最先进的方法。值得注意的是，我们的结果表明，结合表示模型而不是仅预测模型会产生出色的预测性能。超出其性能增长，LEAP在计算上是有效的，需要最小的高参数调整，因此很容易将其纳入药物发现管道中，以优先考虑有希望的目标并支持生物标志物驱动的分层。这项工作中使用的代码和数据集可公开使用。
基于拓扑的深层生成模型在城市形式生成中的应用：评论
摘要将深层生成模型纳入城市形式的生成是支持城市设计过程的一种创新且有前途的方法。但是，大多数深层生成的城市形式模型基于图像表示，这些图像表示并未明确考虑城市形式元素之间的拓扑关系。旨在开发深层生成模型并考虑拓扑信息的帮助下，本文回顾了城市形式的生成，深层生成的模型/深度图生成以及建筑和城市形式的深层生成模型的最新艺术状态。基于文献综述，提出了一个基于深层生成模型的基于拓扑的城市形式生成框架。深层生成模型的街道网络生成的假设forgraphgergrotandplot/building configurationGenerationByDeepgenerativeModels/Space语法以及所提出的框架的可行性需要在未来的研究中进行验证。
用于检测氢泄漏的机器学习模型
氢管道（HPL）是实现氢社会的氢运输系统之一。HPL氢泄漏是一个挑战，因为氢具有较宽的易燃范围和低最小点火能。因此，必须迅速检测到HPL的氢泄漏，应采取适当的动作。泄漏检测对于HPL的安全操作很重要。HPL的基本泄漏检测方法涉及监视传感器的压力和流速值。但是，在某些情况下，很难使用此方法区分非泄漏和泄漏条件。在这项研究中，我们根据压力和流速数据之间的关系，将使用机器学习（ML）的泄漏检测方法重点关注。将基于ML的泄漏检测方法应用于HPL面临两个挑战。首先，在过程设计阶段，ML的操作数据不足。其次，由于泄漏不经常发生，因此很难在氢泄漏过程中获得压力和流速行为。因此，这项研究采用了一种基于使用HPL物理模型模拟的数据，采用了一种无监督的ML方法。首先，构建了HPL（HPL模型）的物理模型，并根据数据
基于谐振器的介电体和半导体材料表征的先进建模技术
摘要：本文报道了基于有限差分时域 (FDTD) 和有限元法 (FEM) 的介电谐振器材料测量装置建模的最新进展。与介电谐振器设计方法不同，介电谐振器设计方法使用贝塞尔函数的解析展开来求解麦克斯韦方程，而本文仅使用解析信息来确保场的固定角度变化，而在纵向和径向方向上应用空间离散化，从而将问题简化为 2D。此外，当在时域中进行离散化时，全波电磁求解器可以直接耦合到半导体漂移扩散求解器，以更好地理解和预测基于半导体的样品的谐振器的行为。本文将 FDTD 和频域 FEM 方法应用于介电样品的建模，并根据 IEC 规范规定的 0.3% 范围内的测量结果进行验证。然后采用内部开发的耦合多物理场时域 FEM 求解器，以考虑电磁照明下的局部电导率变化。由此展示了新方法，为介电谐振器测量的新应用开辟了道路。
储能系统的概念建模
SaltX 技术。SaltX 是一家瑞典公司，开发了一种在盐中化学储存能量的技术。该技术使用纳米涂层盐来储存能量。通过分离盐和水分子，该系统为“热电池”充电。当盐不带电时，它是盐和水的混合物。反应堆将盐加热到 500°C，水蒸发，反应堆为干盐充电（SaltX Technology Holding AB，2018 年）。盐可以在室温下储存很长时间，从一小时到六个月不等。当需要用电时，冷凝器将水加入盐中，将其排出，在化学反应中释放出温度高达 450°C 的蒸汽。蒸汽的势能转化为动能，为蒸汽涡轮机提供动力，从而产生电能。该系统允许长期储能，其中能量含量在整个存储期间保持不变。该技术每吨盐可提供 500-600 kWh 的容量。
选择的“入门套件”能量系统建模数据
表2列出了发电技术的技术经济参数，包括成本，运营生活，效率和平均能力因素。成本（资本和固定），运营生活和效率数据是从国际可再生能源机构[7,8,9]的报告中收集的，并且适用于整个非洲。这些成本数据包括可再生能源技术的预计成本降低，如表3所示。假定在建模期间，假定化石产生技术的参数的成本和性能是恒定的。在此分析中，仅考虑固定电厂成本，它们捕获可变的操作和维护成本。突尼斯太阳能PV，风能和水力发电技术的特定国家能力因素来自可再生能源忍者和
对季节性和年际温度变化的更新的区域型号技能评估，整个底部的白令海架
Bering10k区域海洋建模系统（ROMS）模型是一种高分辨率（10公里）的区域海洋模型，在过去十年中，它在研究和管理环境中都用于研究物理环境与东部白令海货架生态系统之间的关系。以前已经对该模型进行了广泛的验证，尤其是专注于底温度，这是一个关键的物理驱动器，塑造了该区域的生态系统动力学。但是，先前对底温度的观察主要仅限于夏季。最新的弹出式浮球的部署能够越冬测量值，现在使我们可以将先前的验证扩展到其他季节。在这里，我们通过将新的弹出式片段中的数据与几个现有温度数据集相结合，从而在时间尺度上表征了东南白令海架上的底温度。然后，我们使用这种数据组合来系统地评估Bering10K ROM模型捕获这些功能的技能，重点是技能指标的空间变异性以及导致这些模式的潜在过程。我们确认该模型在底部温度井中捕获了整个架子的模式，包括平均模式以及季节性和年际变化。然而，还确定了一些潜在改进的领域：模型中低估的表面混合会导致中间和外部架子上的延迟破坏性，模型中内部前部的位置可能会稍微偏移，而在模型中，估计平滑的平滑性会导致较差的代表性差，可能是在货架上脱落的范围，并通过
将传粉媒介的运动整合到授粉模型
对授粉过程的准确预测是可持续粮食生产和自然生态系统保护的关键挑战。对于许多植物，花粉扩散是由蜜蜂动物的觅食运动介导的。虽然大多数当前的授粉生态模型都采用随机的花粉运动，但对动物行为的研究表明，授粉昆虫，鸟类和蝙蝠如何依赖感官提示，学习和记忆来参观流量，从而产生复杂的运动模式。基于对授粉和运动模型的简要回顾，我们认为我们需要更好地考虑授粉媒介的认知，以改善从各个空间量表中对动物介导的授粉的预测，从单个流动物到植物，植物，栖息地斑块和景观。我们提出了将行为模型整合到授粉模型中的实用路线图，并讨论该合成如何对植物交配模式和拟合度进行修复预测。在动物行为和植物生态学研究之间的这种串扰将为迫在眉睫的危机提供强大的机械工具来预测和对授粉服务采取行动。
使用数据约束的循环神经网络模型推断全脑交互
行为源自多个在解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动 1,2 。现代实验工具 3–5 使我们能够前所未有地接触大量神经群，甚至是横跨全脑许多相互作用区域的神经群 2 。然而，要理解如此大规模的数据集，不仅需要稳健、可扩展的计算模型来提取区域间通信的有意义特征，还需要原则性理论来解释这些特征。在这里，我们介绍了基于电流的分解 (CURBD)，这是一种使用数据约束的循环神经网络模型 6 推断全脑相互作用的方法，该模型一旦经过训练，就会自主产生与实验获得的神经数据一致的动态。CURBD 利用从这些模型推断出的功能相互作用来同时揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明，CURBD 可以在具有已知连接和动态的模拟真实网络中准确地隔离区域间电流。然后，我们将 CURBD 应用于从广泛的神经数据集（斑马鱼幼虫 7 、小鼠 8 、猕猴 9 和人类 10 ）获得的多区域神经记录，以证明 CURBD 在解开全脑相互作用和行为背后的区域间通信原理方面的广泛适用性。