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量子计算助力数字化转型
探索和发现。人类开始变得富有创造力，因此对新事物的探索产生了发明和创造性价值创造。他们还学会了创造性破坏的过程，为新事物和“创新”腾出空间，通过让生活更美好、更友好的道路前进。这个过程从未停止，因为charaiveti或通往自我实现的漫长而无尽的旅程演变为让生活更有意义的咒语的新内容。人们开始通过加速的文明进程前进。这里的自我实现这个词不是从精神角度使用的，而是指自我实现。两种力量引领创新思维，让世界成为一个更美好、更轻松、更令人满意的生活场所。但满足感仍然无法满足。第一个是永恒的渴望，即了解事物以特定方式发生的原因以及在自然界中观察到的原因。这方面最重要的例子是牛顿发现的万有引力定律、可见光原理和运动定律。第二个是通过做一些可以消除人类痛苦的事情来实现自我实现。医学界的众多发明和发现就是明证。最近的一项发明是 LED 灯泡，以最大限度地减少用电，从而减少碳排放并节省成本。
对表面质子耦合电子转移的反应性进行建模
Krauss，T。D.*; Bren，K。L.*; Matson，E。M*。 “通过多氧化烷层簇从CDSE量子点中增强光催化氢的活性”。 Commun。，2020，56，8762-8765。Krauss，T。D.*; Bren，K。L.*; Matson，E。M*。“通过多氧化烷层簇从CDSE量子点中增强光催化氢的活性”。Commun。，2020，56，8762-8765。
直接金属沉积中基于神经网络的过程模型的迁移学习
增材制造工艺在工业领域越来越重要。特别是直接金属沉积 (DMD) 是一种很有前途的制造技术，因为它可以实现广泛的应用，例如从头开始制造零件、在传统加工的原始零件上添加材料，甚至高效修复高价值零件 [1]。除了许多优点外，该工艺的可控性仍然很困难，导致内部缺陷、几何偏差或微观结构不均匀。相变、粉末-气体动力学和参数不确定性等多种物理现象会影响工艺行为并使工艺处理复杂化。因此，需要进行大量的实验活动来确定具有可接受几何和材料性能的工艺参数
m3t：使用多平面和多板变压器
在这项研究中，我们提出了使用多平面和多层跨前（M3T）网络的三维医学图像分类器，以在3D MRI图像中对阿尔茨海默氏病（AD）进行分类。提出的网络协同委托3D CNN，2D CNN和变压器用于准确的AD分类。3D CNN用于执行本机3D表示学习，而2D CNN用于利用大型2D数据库和2D代表学习的预训练权重。使用具有感应性偏置的CNN网络有效地提取局部大脑中与AD相关的异常的信息信息。跨前网络还用于获得CNN后多平面（轴向，冠状和矢状）和多切片图像之间的注意力关系。也可以使用不感应偏置的变压器学习分布在大脑中较大区域的差异。在此期间，我们使用了来自阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）的训练数据集，该计划总共包含4,786 3D T1加权MRI图像。对于有效数据，我们使用了来自三个不同机构的数据集：澳大利亚成像，生物标志物和生活方式旗舰研究（AIBL）（AIBL），开放访问Imaging研究（OASIS）的开放访问系列（OASIS）以及来自培训数据集中的一些ADNI数据。我们提出的M3T基于曲线（AUC）下的区域（AUC）和AD分类的分类精度，与常规的3D分类网络相结合。这项研究表示，所构成的网络M3T在多机构验证数据库中实现了最高的性能，并证明了该方法有效地将CNN和Transformer用于3D医学图像的可行性。
智能变压器中性点电流优化控制...
摘要 — 在三相四线低压配电系统中，不平衡负载会导致中性电流 (NC) 形成环路，从而导致功率损耗增加和中性电位变化。与传统电力变压器相比，智能变压器 (ST) 具有严格的电流限制以避免过流。然而，其在下游低压电网电压调节方面的优势可以提供调节过度 NC 的能力。本文提出了一种闭环 NC 优化控制，一方面，在满足标准 EN 50160 要求的正常运行中最小化 NC 电流，另一方面，在极端情况下抑制 NC 电流以避免 ST 过流损坏。根据曼彻斯特地区三相四线配电网，通过硬件在环设置和基于不平衡负载曲线下的 350kVA、10kV/400V、ST 供电配电网的案例研究，通过实验测试验证了所提出的控制策略。结果清楚地证明了所提出的NC优化控制策略对NC抑制和最小化的有效性和灵活性。
作物遗传转化的当前进展与挑战
植物转化仍然是功能基因组学和作物遗传改良最受追捧的技术，尤其是用于引入特定的新特性以及修改或重组已有特性。自 25 年前首次推出以来，转基因作物与许多其他农业技术一样，全球产量稳步增长。自首次使用农杆菌将 DNA 转移到植物细胞以来，不同的转化方法推动了分子育种方法的快速发展，将具有新特性的作物品种推向市场，而这些特性是传统育种方法难以实现或不可能实现的。如今，转化生产转基因作物是农业领域最快和最广泛采用的技术。植物基因组测序数量迅速增加，功能基因组学数据中的信息有助于了解基因功能，再加上新型基因克隆和组织培养方法，进一步加速了作物改良和特性发展。这些进步是值得欢迎的，也是使作物更能适应气候变化并确保产量以养活不断增长的人口所必需的。尽管取得了成功，但转化仍然是一个瓶颈，因为许多植物物种和作物基因型难以适应既定的组织培养和再生条件，或者转化能力较差。使用形态发生转录调控因子可以进行改进，但它们的广泛适用性仍有待检验。基因组编辑技术的进步和直接、非组织培养的转化方法为增强其他难转化作物品种的开发提供了替代方法。在这里，我们回顾了植物转化和再生的最新进展，并讨论了农业中新育种技术的机会。
用于形状和图像分析的加权欧拉曲线变换
Turner 等人的欧拉曲线变换 (ECT) 是嵌入单纯复形的完全不变量，易于进行统计分析。我们对 ECT 进行了推广，以提供同样方便的表示形式，用于加权单纯复形，例如在某些医学成像应用中自然出现的对象。我们利用 Ghrist 等人关于欧拉积分的工作来证明这个不变量——称为加权欧拉曲线变换 (WECT)——也是完整的。我们解释了如何将灰度图像中分割的感兴趣区域转换为加权单纯复形，然后转换为 WECT 表示。该 WECT 表示用于研究多形性胶质母细胞瘤脑肿瘤形状和纹理数据。我们表明，WECT 表示可根据定性形状和纹理特征有效地对肿瘤进行聚类，并且这种聚类与患者生存时间相关。
微电子与能量传输修订版
课程简介：学生将通过实践和模拟活动探索电路中的能量传递。绩效期望：HS-PS3-1：创建一个计算模型，当已知系统中其他组件的能量变化和流入和流出系统的能量时，计算系统中一个组件的能量变化。MS-PS3-2：开发一个模型来描述当远距离相互作用的物体的排列发生变化时，系统中会存储不同数量的潜在能量。具体学习成果：学生将能够 - 通过探索微电子在日常设备中的作用来吸引兴趣。 - 通过实践活动研究微电子元件如何管理和存储能量。 - 解释微电子系统中的能量关系并利用计算模型。 - 将他们对微电子能量管理的理解应用于实际问题。 - 评估他们对微电子中的能量传递、潜在能和计算建模的理解。叙述/背景信息 对于微电子 5E 课程计划，学生需要掌握基本电路概念的基础知识，包括了解电阻器、电容器和电源等组件。他们应该熟悉能量传递的原理，包括势能和动能的作用，以及欧姆定律与电压、电流和电阻的关系。了解能量如何存储（在电容器中）和耗散（在电阻器中）很重要，以及微电子如何在智能手机或计算机等日常设备中发挥作用。熟悉电子表格或电路仿真软件等基本计算工具也将有助于学生在课堂上模拟电路中的能量关系。 科学与工程实践：开发和使用模型 开发一个模型来描述不可观察的机制。（MS-PS3-2） 使用数学和计算思维 创建现象、设计设备、过程或系统的计算模型或模拟。（HS-PS3-1）
3D猫：脑肿瘤的通道注意变压器
摘要 - 脑肿瘤诊断是一项具有挑战性的任务，但对于计划治疗以停止或减慢肿瘤的生长至关重要。在过去的十年中，卷积神经网络（CNN）在医学图像中肿瘤的自动分割中的高性能急剧增加。最近，与CNN相比，视觉变压器（VIT）已成为医学成像的稳健性和效率的核心重点。在本文中，我们提出了一个新颖的3D变压器，称为3D catbrats，用于基于最先进的SWIN变压器的磁共振图像（MRIS），用于使用残留块和通道注意模块的最先进的SWIN变压器进行磁共振图像（MRI）。在Brats 2021数据集上评估了所提出的方法，并实现了在验证阶段超过当前最新方法的平均骰子相似性系数（DSC）的定量度量。索引项 - CNN，变形金刚，VIT，语义段
Longformer：利用结构 MRI 对阿尔茨海默病进行分类的纵向转换器
结构磁共振成像 (sMRI)，尤其是纵向 sMRI，通常用于在阿尔茨海默病 (AD) 临床诊断期间监测和捕捉病情进展。然而，目前的方法忽视了 AD 的渐进性，大多依赖单一图像来识别 AD。在本文中，我们考虑利用受试者的纵向 MRI 进行 AD 分类的问题。为了解决学习纵向 3D MRI 时缺失数据、数据需求和随时间发生的细微变化等挑战，我们提出了一个新模型 LongFormer，它是一种混合 3D CNN 和变压器设计，可从图像和纵向流对中学习。我们的模型可以充分利用数据集中的所有图像，并有效地融合时空特征进行分类。我们在三个数据集（即 ADNI、OASIS 和 AIBL）上评估我们的模型，并将其与八种基线算法进行比较。我们提出的 LongFormer 在对来自所有三个公共数据集的 AD 和 NC 对象进行分类方面取得了最先进的性能。我们的源代码可从 https://github.com/Qybc/LongFormer 在线获取。