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频谱归一化对比对比的 -
现有的图像到图像（I2i）翻译方法通过将斑块的对比度学习置于生成性对抗网络中，从而实现最先进的性能。然而，斑块的对比度学习仅关注局部内容的相似性，但忽略了全球结构的结合，这会影响生成的图像的质量。在本文中，我们提出了一个基于双重对比的正则化和光谱归一化的新的未配对I2I翻译框架，即SN-DCR。为了维持全局结构和纹理的一致性，我们分别使用不同的深度特征空间设计了双重对比正则化。为了改善生成图像的全局结构信息，我们制定了语义上对比的损失，以使生成的图像的全局语义结构类似于语义特征空间中目标域中的真实图像。我们使用革兰氏矩阵从图像中提取纹理样式。同样，我们设计样式的对比损失，以改善生成图像的全局纹理信息。此外，为了增强模型的稳定性，我们在发电机的设计中采用了光谱归一化卷积网络。我们进行了全面的实验来评估SN-DCR的有效性，结果证明了我们的方法在多个任务中实现了SOTA。
没有新的化石燃料项目：我们需要的规范
全球生产和化石燃料的使用继续扩大，使巴黎协定的目标变得更加困难。与气候倡导者多年来作出的呼吁，这是2023年末联合国气候会议的开创性决定（COP28）对当事方的呼吁，“为……从能源系统中的福斯燃料过渡为……贡献……在能源系统中过渡”。最终淘汰化石燃料的规范案例很强，在某些情况下，在经济寿命结束之前逐步逐步项目是可行的。但是，该运动应集中在更可行的，但至关重要的一步，沿着化石燃料播出的道路：停止化石燃料的扩展。雄心勃勃的气候行动的支持者应指导政策和倡导努力，以建立全球“无新化石”规范，
正常生理学中的细胞衰老
世界人口的老化对理解衰老过程，制定策略和干预措施以延长健康寿命的兴趣加剧了兴趣。细胞衰老，当细胞在体外细胞增殖后或对绝对应激或癌基因表达反应后不可逆生长时（1，2）在AG的表型和年龄相关疾病中起作用（1）。越来越多的证据表明，衰老细胞也具有必不可少的生理功能，例如在肿瘤抑制，发育，伤口愈合，组织重塑，再生和脉管系统中。这就提出了有关衰老细胞类型之间的相似性和差异以及它们在体内平衡和病理学中的作用的重要问题，并在治疗方面靶向它们时会产生更多的挑战。
入侵和异常行为检测博士建议
新车辆架构是SDV（软件定义的车辆）类型的。先前由几个ECU执行的功能现在被分组为较小数量更强大的ECU，在虚拟机上运行的软件形式中托管了多个功能。最先进的：通过监视ECU内部总线上的过程和交换来检测到车辆ECU的网络攻击，或者在大多数情况下，通过监视车内网络上的交流（CAN，LIN，LIN，以太网）和检测入侵（IDS：Intrusion：Intrusion检测系统）[1] [1]。车内网络包含很大比例的罐头，这本质上是不安全的（无身份验证，没有加密，广播传输，列为帧ID的优先级等）出于实时效率的原因，因此非常脆弱[2]，除了网关下的ECU之间的安全消息，该消息受益于MAC身份验证（消息身份验证代码）。因此，该网络对于监视入侵检测非常重要。网络上的入侵检测策略可以分为四个家庭[3]：签名检测[4]；参数跟踪[5];信息理论[6]；和机器学习[7]。就机器学习而言，有几种类型的方法，具体取决于用于检测的数据（频率，时间序列，消息内容或混合）和AI技术（有监督，无监督，自欺欺人的学习[8]）。某些方法使用最初用于自然语言处理的AI技术，例如LSTM，因为消息遵循某些序列[9]。此检测系统将不会收集原始数据（例如作为消息序列类似于单词序列，GPT（生成预验证的变压器）方法已用于学习良性消息模式[10]。无监督的机器学习方法用于检测CAN总线上的异常情况，通常是从构成标称操作信封的良性，无攻击数据集中学习的。该模型能够通过设置阈值来检测此所学包膜[11]之外的大多数事件。有监督的方法需要包含攻击的数据集[9]。许多挑战仍未解决，研究领域是活跃的。许多研究使用的框架ID数量非常有限[12]，因此不能应用于真实的车辆。错误的正率（数百分之几的订单）和假阴性率以及检测所需的时间和资源也是主要问题。许多正在探索的方法是不可嵌入的，例如渴望资源的消息自动编码器[13]。嵌入性，以及在车辆寿命中的检测模型的更新以及新车辆的体系结构发展时尚未解决的问题。在CAN网络上交流的公共数据集存在[OTID，Syncan]，并在文献中使用，以及以太网网络的数据集[CIC-IDS2017]。它们将使新方法与已发表的方法相比，可以轻松地进行开发和比较。与公共数据集中的数据集相比，要评估尚未构建的更现实的数据集上的性能。这些事件将使用AI方法处理。科学目标和挑战：博士学位论文的最终目标是开发一种用于检测SDV车辆内部异常行为的系统。在ECU之间交换的消息），但是现有监视系统生成的事件。这种治疗的目的是：
靶向阿尔茨海默氏症治疗药的异常tau磷酸化
阿尔茨海默氏病（AD）是一种广泛的神经退行性疾病，其特征是进行性记忆和认知能力下降，带来了强大的公共卫生挑战。此重新探讨了AD发病机理中两个关键玩具之间的复杂相互作用：β-淀粉样蛋白（Aβ）和tau蛋白。虽然淀粉样蛋白级联理论长期以来一直在广告研究中占主导地位，但最近的发展引发了有关其中心性的辩论。Aβ斑块和tau nfts是AD中的标志性病理。adu-canumab和lecanemab，靶向Aβ的单克隆抗体，尽管存在争议，但已得到批准，这引起了人们对以Aβ为中心的中间疗法的治疗功效的问题。另一方面，tau特别是其高磷酸化，破坏了微管稳定性，并导致神经元功能障碍。tau的各种翻译后修改将其聚集驱动到NFT中。针对tau的新兴治疗方法，例如GSK-3β和CDK5抑制剂，在临床前和临床研究中都表现出了希望。恢复蛋白激酶和磷酸酶之间的等位基库，尤其是蛋白质磷酸酶-2a（PP2A），是AD治疗的有前途的途径，因为TAU主要受其磷酸化状态的调节。tau特异性磷酸酶的激活为减轻tau病理的潜力提供了潜力。AD药物开发的不断发展的景观强调以tau为中心的疗法和淀粉样蛋白级联假设的重新评估。此外，探索神经炎症的作用及其与Tau病理学的相互作用提出了有希望的研究方向。
心脏杂音和异常PCG检测通过小波散射变换和1D-CNN
摘要 - 这项工作是从Phonocartiogram（PCG）录音中自动且准确的心脏模拟检测。Two public PCG datasets (CirCor Digiscope 2022 dataset and PCG 2016 dataset) from Physionet online database are utilized to train and test three custom neural networks (NN): a 1D convolutional neural network (CNN), a long short-term memory (LSTM) recurrent neural network (RNN), and a convolutional RNN (C- RNN).我们首先进行预处理，其中包括以下关键步骤：使用小波散射变换对PCG段的DeNoising，分割，仅噪声段重新标记，数据归一化以及PCG段的时间频率分析。然后，我们使用PCG 2022数据集进行了四个实验，前三个（E1-E3），使用PCG 2016数据集进行了第四个实验。事实证明，我们的自定义1D-CNN优于其他两个NN（LSTMRNN和C-RNN）。此外，对于实验E3，我们的1D-CNN模型就准确性，加权准确性，F1得分和AUROC而优于相关工作（使用清洁和重新标记的PCG 2022数据集）。对于实验E1（使用原始PCG 2022数据集），我们的模型在加权准确性和F1分数方面非常接近相关工作。
在NISQ时代量子处理器上对AKLT状态的高保真实现
许多现实世界中的问题需要从棘手的多维分布中取样。这些样本可以通过使用蒙特卡洛近似值来估计其统计特性来研究物理系统的行为。通过此类分配进行抽样一直是一个挑战，是通过扰动近似或马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）技术进行的[1]。如果变量强烈耦合并且没有小参数，则无法应用扰动近似，并且使用MCMC方法。为了确保通过MCMC方法生成的样品的渐近精确性，使用了大都市 - 危机算法（MH），该算法（MH）使用模型和目标密度，即使仅知道这些密度仅为比例性恒定，也可以应用。但是，MCMC技术具有其局限性，例如相关样本的产生，阶段过渡期间的临界减速以及较高的仿真成本。在过去的几年中，已经开发了几种基于学习的方法来从此类分布中进行采样。生成对抗网络（GAN）[2-4]和变异自动编码器（VAE）[5，6]在给定的目标分布的给定样本中学到的采样分布中表现出了显着的功效。vaes是近似密度模型，因为它们为样品提供了近似的密度值。gans生成样品，而没有明确估计样品的密度值；因此，它们也称为隐式密度模型。他们两个都不能保证样品的精确性。这些此外，由于它们没有提供精确的模型密度，因此不能使用MH等方法对其进行修改或偏低。另一方面，基于流量的生成模型，例如标准化流（NF）[7，8]明确对目标分布进行建模并提供精确的模型密度值。它们与MH一起用于保证样品的精确性。在物理应用中，人们对通过物理配置（例如，经典磁体的每种自旋的方向）对概率分布进行取样感兴趣，这些分布是通过物理模型进行参数的。这些物理模型取决于一组参数，在以下内容中称为C，例如温度t或耦合常数。例如，在ISING模型和XY模型中，系统的属性取决于温度和最接近的近纽布交换（或包括在内的其他邻居或环形交换）耦合常数。改变这些参数也可以通过相变驱动系统，该相变已通过机器学习技术进行了研究[9-17]。建模此类分布的一种方法是为每个外部参数的每个设置重新训练生成模型。为了研究系统的性质，需要样本来进行外部参数的不同设置。这会导致在不同的环境中反复训练该模型，从而增加培训成本。许多晶格理论已经使用标准化流[18-20]建模。建模此类分布的替代方法是训练以外部参数为条件的生成模型。
化学疗法对正常血细胞的长期作用
图2 |正常和化学疗法暴露的血细胞中的突变负担和突变信号。a，正常（蓝色）年龄（年龄）的单个基本替代负担和四种化疗（红色）个体，具有最高的indel负担。盒子表示中位数和四分位间范围，晶须表示最小值和最大值，点代表外围值。蓝线代表了未暴露的个体突变负担的年龄的回归，其阴影为95％。b，如a中的数据描述，但y轴在2000个单碱基取代处被切断，以更好地可视化大多数数据。c，使用HDP从正常和化学疗法暴露的HSPC菌落的完整数据集中提取的突变特征和大量成熟血细胞亚群的双工测序。
等离子体P-TAU217预测正常老年人发作前十年的认知障碍
通讯Sylvia Villeneuve，道格拉斯心理健康大学研究所，预防阿尔茨海默氏病研究中心（停止AD），Perry Pavilion Room E3417.1，6875 Boulevard Lasalle，蒙特利尔，QC H4H1R3，加拿大，蒙特利尔Boulevard Lasalle。电子邮件：sylvia.vilneuve@mcgill.ca关键词：MCI，PET，CSF，等离子体，淀粉样蛋白，TAU
肿瘤和正常组织放射敏性的细胞机制
摘要：目的：本综述旨在概述健康和肿瘤组织对辐射的反应，从而概述其放射性敏感性。了解单个放射敏感性的生物学机制是建立旨在预测治疗反应的测定方法的初始途径，对于在RT程序中实现个性化医学至关重要。从这个意义上讲，在临床环境中研究放射敏性的兴趣是确定1）对IR治疗产生不良影响的个体风险（临床或正常组织放射敏感性）和2）可能对IR的治疗益处（肿瘤放射线敏感性）。作者对影响正常组织和癌组织对电离辐射（IR）治疗的反应的辐射生物学和细胞机制进行了广泛的评论。该评论主要关注于2000年至2023年3月发表的材料，同时纳入了精选的旧文章以丰富讨论。为了从PubMed，Scienceirect，Google Scholar和Cochrane等流行的电子数据库中收集这些文章，作者采用了一种搜索策略，该策略采用了布尔值“，”和“或”逻辑。The different combinations of keywords searched included the following terms: “radiosensitivity”, “cellular”, “radiation sensitivity”, “radioresistance”, “ionizing radiation”, “radiotherapy”, “biological effects”, “tumor”, “normal tissues”, “cellular mechanisms”, “oxidative stress”, “DNA repair”, “immune response”, “cell death”, “radio induced效果”。结论：放射疗法（RT）是肿瘤学的主要治疗方式之一，以及手术，化学疗法和免疫疗法。rt向肿瘤组织提供精确和舒适的剂量，诱导细胞死亡。然而，根据所使用的治疗类型（即外部RT，放射外科手术，近距离放射治疗等）以及肿瘤类型与亚型之间的内在异质性，对IR暴露的个人反应因素而异。此外，控制对DNA损伤，氧化应激，细胞周期控制，细胞死亡和免疫反应的细胞反应的基因中的变体将导致一系列放射线敏感性。了解辐射如何在细胞水平上影响正常细胞和肿瘤细胞，这对于开发有效的治疗方案至关重要，以说明个体之间的生物学差异。尽管许多人对放射治疗对副作用和肿瘤反应的敏感性中等，但敏感性可能有所不同。因此，获得此知识对于获得最佳临床结果至关重要。