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化学科学-RSC出版
自动反应网络预测可以阐明关键反应机制，预测反应结果，并指导催化剂设计以提高有价值产品的产量。1 - 3与基于编码反应类型的传统网络探索算法不同，自动反应预测方法可以发现意外的反应机械和新的反应类型，而对启发式规则的使用有限。4,5自动反应预测的使用是广泛的，并已成功应用于研究领域，例如生物量转化，6种燃烧化学，7 - 9和杂核催化。10 - 13然而，大规模自动反应预测方法的主要瓶颈是在原子势能表面（PES）上定位过渡态（TSS）的成本。即使已经开发了各种算法
肝甲基甲基（HPB）癌症的精度肿瘤学
精密医学的革命正在迅速改变我们诊断和治疗癌症的方式。广泛的分子分析的可用性导致了大量分子数据的迅速积累，没有医学肿瘤学家可以逃避将肿瘤分子信息转化为临床实践的任务。在临床，生物学和分子上，HPB癌的杂物群在治愈性的和晚期环境中对精度肿瘤学构成了一个特殊的挑战。这篇综述提供了一个简洁，面向实践的摘要，摘要是胰腺癌，胆道癌和肝细胞癌的分子亚型和精确治疗的最新发展。作者坚信，在可预见的未来，精确肿瘤学的新型工具（例如分子监测和复杂的综合生物标志物）将对HPB癌的临床管理产生非常重大的影响。
使用迭代完善的波场重建反演的定量光声断层扫描：仿真研究
摘要 - 光声tomog-raphy的最终目标是准确绘制整个成像组织中的吸收系数。大多数研究都假定生物组织的声学特性，例如声音（SOS）和声学衰减，或者在整个组织中都是均匀的。这些假设降低了衍生吸收系数估计的准确性（DEAC）。我们的定量光声断层扫描（QPAT）方法使用迭代完善的波场重建内部（IR-WRI）估算DEAC，该局部结合了乘数的交替方向方法，以解决与全波逆算法相关的循环跳过挑战。我们的方法弥补了SOS不均匀性，衰变和声学衰减。我们在新生儿头数字幻影上评估了方法的性能。
具有 CCA 的 50 选择性 SSVEP-BCI 拼写器
脑机接口 (BCI) 连接人与机器。作为 BCI 的一种应用，BCI 拼写器（一种用于与肢体残疾人士交流的文本输入接口）得到了广泛的研究。BCI 拼写器的性能要求是大量同时输入和高正确响应率，类似于 PC 键盘 [1]。在我们之前的研究中，我们研究了具有 50 个输入的稳态视觉诱发电位 (SSVEP)-BCI 拼写器 [2]。如果可以同时输入 50 个，则可以分配所有日语平假名和标点符号。具体而言，为 50 个屏幕字符分配不同的眨眼频率，并从 EEG 中检测到响应的差异。然而，EEG 可以检测到的频率范围是有限的。此外，频率划分越细，检测就越困难。因此，必须改进信号处理算法。
五十个选择性的ssvep-bci拼写器带有CCA
大脑计算机界面（BCI）连接人类和机器。作为BCI的应用，BCI Speller（用于与物理残疾的文本输入接口）已得到广泛研究。BCI拼写器所需的性能是大量的同时输入和高正确的响应率，类似于PC键盘[1]。在我们先前的研究中，我们研究了具有50个输入的稳态视觉引起的电势（SSVEP）–BCI拼写器[2]。如果可以同时输入50个，则可以分配所有日本的Hiragana和标点符号。具体来说，将不同的眨眼频率分配给50个屏幕字符，并从EEG中检测到响应的差异。但是，脑电图检测到的频率范围有一个限制。此外，频划分越少，检测就越困难。因此，必须改进信号处理算法。