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利用多模式数据和知识图
自然产品研究是一种多样化的主题，可产生和利用大量不同类型的数据。基因组，蛋白质组学，代谢组，光谱或（Bio）化学数据可能每个人都可以从不同的角度照亮相同的生化实体，并有能力相互告知。例如，基因组学可以揭示生物体中天然产物产生的遗传基础，而代谢组学可以揭示产生的代谢产物。光谱数据可以提供对这些分子结构特征的见解，并且生化数据可以阐明所涉及的酶促途径。这些综合观点可以对自然产品结构和功能进行更全面的理解。但是，可以表征自然产品科学数据格局
基于实践的多媒体辅助项目的开发和验证：混合方法研究
©作者2025。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证，该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途，共享，分发和复制，只要您与原始作者提供适当的信誉，并为您提供了符合创造性共识许可的链接，并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。
基于图像的癌组织的多重免疫分析
图像 - 基础丰度多重免疫特征：翻译就业。国际免疫肿瘤boumarker;页，D.B。; Broeckx，G。；冈萨雷斯（C.A.）;伯基，c。墨菲，c。 Reis-Filho，J.S。; ly，a。; Harms，P.W。; Gupta，R.R。; Vieth，M。；血液，AI。;卡希拉（M。） Cosle，Z。；远处，P.J。van; Veranded，s。; Thasgaard，J。； Khiroya，r。 Abduljabbar，K。； Haab，G。Acosta； ACS，b。亚当斯（Adams） Almeida，J.S。; cover-cloud，i。 Azmoudeh-Ardalan，f。; Badve，s。; Baharun，N.B。; Bellolio，E.R。;祝福，诉； Blenman，K.R。; Fujimoto，L。Botiny Mendo；俄勒冈州汉堡； Chardas，A。; Cheang，M.C ..;复制，f。;库珀，洛杉矶； Coosemans，A。;站立，g。 Portela，F.L。dantes; Deman，f。; Demaria，s。; Dudgeon，S.N。; Elghazawy，M。； Fernand-Martin，c。 Fineberg，s。; Fox，S.B。; Giltnane，J.M。; Gnjatic，s。; Constance-Ericson，P.I。; Grigoriadis，A。; Halama，n。;汉娜（M.G.）; Harbhajanka，A。； Hart，S.N。; Hartman，J。； Hewitt，S。； H.M。; Husain，Z。； Irshad，s。; Janssen，E.A； Cataoka，T.R。; Kawaguchi，K。； A.I. Khramsov; Kiraz，U。 Kirtani，P。;代码，L.L。; Corsica，K。； Acturk，G。； Scott，E。; E。;厨师，a。; Laenkholm，A.V。; Lang-Schwarz，c。 Larsimont，d。; J.K. Reading； Lerossau，M。； li，x。; Madabhus，A。； Maley，S.K。; Narasimhamhamurthy，V。Manur； Marks，D.K。;麦当劳E.S.; Pinard，C.J。; Rau，T.T。; Mehrotra，r。 Michels，s。; Kharidehal，d。; mirs，f。;米塔尔（Mittal）摩尔，D.A。; Mushtaq，s。; Nighat，H。; Papathomas，T。； lon-lorca，f。; Pera，R.D。; Pinto-Karden，J.C。;李子，G。； Pusztai，L。;新泽西州拉杰普特；报告，B.L。; Ribeiro，J.M。2024，第（262，3，（2024），pp。271-288）
统计入侵检测和与耦合的量子通道中的窃听：多重准备和单准备方法
抽象经典，即非量词，通信包括具有多输入多输出（MIMO）通道的配置。一些相关的信号处理任务以对称方式考虑这些通道，即通过将相同的角色分配给所有通道输入，并且与所有通道输出类似。这些任务特别包括通道识别/估计和通道均衡，并与源分离紧密连接。他们最具挑战性的版本是盲人，即当接收器几乎没有关于发射信号的事先知识时。其他信号处理任务以不对称的方式考虑经典的通信通道。这尤其包括当发射器1通过主唱机向接收器1发送数据时的情况，而“入侵者”（包括接收器2）会干扰该通道以提取信息，从而执行所谓的窃听，而重新CEN-CETER 1可以瞄准检测该侵入率。上述处理的一部分
手术视频中的精细粒度多级多级跟踪
准确的工具跟踪对于计算机辅助干预的成功至关重要。以前的努力通常会严格地对工具轨迹进行建模，从而俯瞰外科手术程序的动态性质，尤其是跟踪诸如身体外和相机外视图之类的场景。在解决此限制时，新的CholectRack20数据集提供了详细的标签，以三个角度说明多个工具轨迹：（1）术中，（2）体内和（3）可见性，代表不同类型的工具轨迹时间。这些细粒标签可增强跟踪灵活性，但也提高了任务复杂性。由于高视觉相似性，尤其是在同一类别的工具中，遮挡或重新插入身体后的工具仍然具有挑战性。这项工作认识到工具操作员在区分工具轨道实例中的关键作用，尤其是属于同一工具类别的工具轨道实例。但是，在手术视频中未明确捕获操作员的信息。因此，我们提出了Surgitrack，这是一种利用Yolov7进行精确工具检测的新型深度学习方法，并采用了注意机制来对工具的起源方向进行建模，作为其操作员的代理，以重新识别工具。为了处理各种工具轨迹的观点，Surgitrack采用了协调的两分匹配图，最大程度地减少冲突并确保准确的工具身份关联。cholectrack20的实验结果证明了外科手术的有效性，优于实时推理能力的最先进方法和最先进的方法。这项工作为手术工具跟踪设定了新的标准，为在微创手术中提供了更适合适应性和精确的帮助。
氯胺酮诱导多个单独不同的全脑...
1美国纽黑文耶鲁大学医学院精神病学系； 2瑞士苏黎世苏黎世大学心理治疗和心理学精神病学系； 3美国波士顿耶鲁大学物理系； 4美国洛杉矶洛杉矶分校，戴维·格芬医学院； 5美国纽黑文耶鲁大学室内神经科学计划； 6克罗地亚萨格勒布大学精神病学系； 7美国洛杉矶分校的心理学系，美国洛杉矶； 8美国匹兹堡匹兹堡大学神经科学中心； 9美国纳什维尔范德比尔特大学医学中心精神病学系；美国纽黑文市耶鲁大学医学院的10磁共振研究中心； 11美国休斯敦贝勒医学院放射学和精神病学系； 12耶鲁大学医学院儿童学习中心，美国纽黑文； 13斯洛文尼亚卢布尔雅那卢布尔雅那大学心理学系； 14美国布里奇波特医院精神病学系； 15美国耶鲁大学心理学系，美国纽黑文
多中心回顾性研究
Subgroup Comparison According to Clinical Phenotty and Serostatus in Autoimmune Encephalitis: a Multicenter Retrospective Study / Gastaldi M, Mariotto S, Giannoccaro MP, Iorio R, Zoccarato M, Nosadini M, Benedetti L, Casagrande S, Di Filippo M, Valeriani M, Ricci S, Bova S，Bova S，Bova S，Bova S，Arbasino。 C，Mauri M，Versino M，Vigevano F，Papetti L，Romoli M，Lapucci C，Massa F，Sartori S，7，Zuliani L，Barilaro A，De Gaspari P，Spagni
对声音，图像和文本中识别多模式情绪方法的审查
收到：2023年9月18日；接受：2023年12月25日摘要通过听觉，视觉和文本提示识别多方面情绪的研究是一个快速发展的跨学科领域，涵盖了心理学，计算机科学和人工智能领域。本文研究了用于隔离和识别这些模式中复杂情绪状态的方法的范围，目的是描述进步并确定未来研究的领域。在声音领域中，我们探索了信号处理和机器学习技术的进展，从而有助于从人声弯曲和音乐安排中提取细微的情感指标。视觉情绪识别是通过面部识别算法，肢体语言分析以及上下文环境信息整合的有效性来评估的。使用自然语言处理技术检查基于文本的情感识别，以感知书面语言的情感和情感内涵。此外，本文考虑了这些不同情绪数据来源的融合，考虑了构建能够解释多模式输入的连贯模型时所面临的挑战。我们的方法涵盖了最近研究的荟萃分析，评估了各种方法的有效性和精度，并确定了常见的指标进行评估。结果表明，偏爱深度学习和混合模型，以利用多种分析技术的优势来提高识别率。然而，诸如情感的主观性质，表达中的文化差异以及广泛的注释数据集的必要性持续存在的挑战，这是重大障碍。总而言之，这篇综述倡导了更多细微的数据集，增强的跨学科合作以及一个道德框架来管理情绪识别技术的实施。这些技术的潜在应用是广泛的，从医疗保健到娱乐，并且需要一致的努力来完善和道德将情感识别纳入我们的数字互动中。关键字：多模式情绪，融合，机器学习，深度学习，回归，CNN，RNN。
配备了快速光电层管的快速LABR3（CE）晶体的性能评估
参考文献[1] V. Vedia，H。Mach，L。Fraile，J。Udías，S。Lalkovski，物理学中的核仪器和方法A：加速器，光谱仪，探测器和相关设备795，144（2015）。doi https://doi.org/10.1016/j.nima.2015.05.058。URL https://www.sciencectirect.com/science/article/pii/s0168900215007172 [2] V. V. V. V. V. V. V. V. V. V. V. V. V. V. （2017）。doi https://doi.org/10.1016/j.nima.2017.03.030。 URL https://www.sciendirect.com/science/article/pii/s0168900217303704 [3] 463，394（2020）。 doi https://doi.org/10.1016/j.nimb.2019.04.044。 URL https://www.sciencecret.com/science/article/pii/s0168583x19302289 [4] E. Picado，M。Carmona-Gallardo，J。Calmona-Gallardo，J。Cal-González，J。Cal-González，L。Fraile，L。Frail，L。Frail，H。Mach，H。Mach，H。Mach，H。Mach，J.Udíad，V。V. v. v. vedia，71（2012）。 doi https://doi.org/10.1016/j.apradiso.2016.11.017。 URL https://www.sciendirect.com/science/article/pii/s09 [5] （2013）。 doi https://doi.org/10.1016/j.nima.2012.11.009。 URL https://www.sciencecendirect.com/science/article/pii/s0168900212013010 [6] Hamamatsu。 hamamatsu光子系统R9779数据表。doi https://doi.org/10.1016/j.nima.2017.03.030。URL https://www.sciendirect.com/science/article/pii/s0168900217303704 [3] 463，394（2020）。doi https://doi.org/10.1016/j.nimb.2019.04.044。URL https://www.sciencecret.com/science/article/pii/s0168583x19302289 [4] E. Picado，M。Carmona-Gallardo，J。Calmona-Gallardo，J。Cal-González，J。Cal-González，L。Fraile，L。Frail，L。Frail，H。Mach，H。Mach，H。Mach，H。Mach，J.Udíad，V。V. v. v. vedia，71（2012）。doi https://doi.org/10.1016/j.apradiso.2016.11.017。URL https://www.sciendirect.com/science/article/pii/s09 [5] （2013）。doi https://doi.org/10.1016/j.nima.2012.11.009。 URL https://www.sciencecendirect.com/science/article/pii/s0168900212013010 [6] Hamamatsu。 hamamatsu光子系统R9779数据表。doi https://doi.org/10.1016/j.nima.2012.11.009。URL https://www.sciencecendirect.com/science/article/pii/s0168900212013010 [6] Hamamatsu。 hamamatsu光子系统R9779数据表。URL https://www.sciencecendirect.com/science/article/pii/s0168900212013010 [6] Hamamatsu。hamamatsu光子系统R9779数据表。URL https://www.digchip.com/datasheets/parts/datasheet/190/r9779-pdf.phpURL https://www.digchip.com/datasheets/parts/datasheet/190/r9779-pdf.php