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DeepFLASH：基于学习的医学图像配准高效网络
本文介绍了 DeepFLASH，一种用于基于学习的医学图像配准的高效训练和推理的新型网络。与从高维成像空间中的训练数据中学习空间变换的现有方法相比，我们完全在低维带限空间中开发了一种新的配准网络。这大大降低了昂贵的训练和推理的计算成本和内存占用。为了实现这一目标，我们首先引入复值运算和神经架构表示，为基于学习的配准模型提供关键组件。然后，我们构建了一个在带限空间中完全表征的变换场的显式损失函数，并且参数化要少得多。实验结果表明，我们的方法比最先进的基于深度学习的图像配准方法快得多，同时产生同样精确的对齐。我们在两种不同的图像配准应用中展示了我们的算法：2D 合成数据和 3D 真实脑磁共振 (MR) 图像。我们的代码可以在https://github.com/jw4hv/deepflash上找到。
叶绿体ATP合酶生物发生需要外围茎亚基ATPF和ATPG，以及通过OPR蛋白MDE1
叶绿体ATP合酶包含质体和核遗传来源的亚基。为了研究这种复合物的协调生物发生，我们通过筛选绿色藻类衣原体中的新型ATP合酶突变体，通过筛选高光灵敏度。我们在这里报告了影响两个外围茎亚基B和B 0的突变体的表征，该突变体由ATPF和ATPG基因编码，以及三个鉴定核因子MDE1的独立突变体，这些突变体稳定叶绿体编码的ATPE mRNA所需的核因子MDE1。全基因组测序显示在ATPG的3 0 UTR中插入了转座子插入，而质谱显示在此敲低ATPG突变体中，功能性ATP合酶的一小部分积累。相反，通过CRISPR-CAS9基因编辑获得的敲除ATPG突变体，完全防止ATP合酶功能和积累，这也是在ATPF框架转移突变体中观察到的。与主要类囊体蛋白酶的FTSH1-1突变体穿越ATP合酶突变体将ATPH鉴定为FTSH底物，并表明FTSH显着促进了ATP合酶亚基的一致积累。在MDE1突变体中，不存在ATPE转录物完全阻止ATP合酶的生物发生和光合作用。使用嵌合ATPE基因营救ATPE转录本的积累，我们证明了一种新型的八度肽重复（OPR）蛋白MDE1遗传靶向ATPE 5 0 UTR。从主要内部生物生物症（〜1.5 Gy）的角度来看，将MDE1募集到其ATPE靶标招募了一个核/叶绿体相互作用的典范，这些相互作用是在最近进化的，在叶绿体的祖先中，我的cs cs cs exestor higlophyceae的祖先，〜300。
公共游泳池计划审查申请-Mapforsyth
1。池和障碍物围栏包围的区域的计划和截面尺寸包括浴室，设备室和泳池配件。2。所有使用的处理设备的规格及其在设备室中的布局。3。一个管道示意图，显示管道，管道尺寸，入口，主排水管，撇渣器，排水沟插座，真空配件以及连接到泳池填充系统的所有其他附件。4。化学储藏室的布局；和5。供水和废水处理系统的规格，其中包括适用的方面和诸如位置和反冲洗水的方面。•计划审查费用$ 269.00•申请批准以建造或翻新公共游泳池。•注：上述所有3项应在开始计划审查过程之前完成并提交。池
DeepFocus：一种通过鼻腔途径优化奖励回路节点深部脑刺激的方法
摘要。目的。经颅电刺激 (TES) 是一种调节大脑活动和治疗疾病的有效技术。然而，TES 主要用于刺激浅表大脑区域，无法达到更深的目标。如 [1] 中所述，注入电流在头部的扩散受到体积传导和电流通过具有不同电导率的头部层时额外扩散的影响。在本文中，我们介绍了 DeepFocus，这是一种旨在刺激大脑“奖励回路”中深层大脑结构的技术（例如眶额皮质、布罗德曼 25 区、杏仁核等）。方法：为了实现这一点，DeepFocus 除了在头皮上放置电极外，还利用经鼻电极放置（筛板下和蝶窦内），并优化这些电极上的电流注入模式。为了量化 DeepFocus 的好处，我们开发了 DeepROAST 模拟和优化平台。 DeepROAST 使用真实的头部模型模拟复杂颅底骨骼几何形状对 DeepFocus 配置产生的电场的影响。它还使用优化方法来搜索局部和有效的电流注入模式，我们在模拟和尸体研究中使用这些模式。主要结果。在模拟中，优化的 DeepFocus 模式在几个感兴趣的区域比仅限头皮的电极产生了更大、更聚焦的场。在尸体研究中，DeepFocus 模式在内侧眶额皮质 (OFC) 产生了大场，其幅度与刺激研究相当，并且结合已建立的皮质刺激阈值，表明场强度足以产生神经反应，例如在 OFC。意义。这种微创刺激技术可以更有效、更低风险地针对深部脑结构来治疗多种神经疾病。
研究深击视频中检测行为特征的研究
人们对出于各种目的的人们的综合视频图像产生了浓厚的兴趣，包括娱乐，交流，培训和广告。随着深层假期模型的开发，合成视频图像很快将在视觉上与自然捕获视频的肉眼无法区分。此外，许多方法正在继续改进，以避免更仔细的法医视觉分析。通过使用面部木偶来制作一些深层的虚假视频，该视频通过演员的动作直接控制合成图像的头部和面部，使演员可以“木偶”的图像“木偶”。在本文中，我们解决了一个问题，即是否可以通过控制扬声器的视觉外观，但要从另一个来源传输行为信号来区分原始说话者的动作。我们通过比较合成图像来进行研究：1）源自另一个人讲不同话语的人，2）起源于同一人说的话不同，而3）源自另一个人说相同话语的人。我们的研究表明，在所有三种情况下，合成视频都比原始源视频不那么真实和吸引力。我们的结果表明，可以从一个人的动作中检测到与视觉外观分开的行为签名，并且可以使用这种行为签名来区分深处的伪造和正确捕获的视频。
SleepFM：在大脑活动，ECG和呼吸信号
睡眠是通过记录各种方式来评估一种复杂的生理过程。我们从14,000多个参与者中策划了一个大型的多模式睡眠记录的大型多摄影数据集。掌握了这个广泛的数据集，我们开发了SleepFM，这是第一个用于睡眠分析的多模式基础模型。我们表明，与标准的成对构造学习的表示相比，一种新颖的对比学习方法可以显着证明下游任务绩效。A logistic regression model trained on SleepFM 's learned embeddings out- performs an end-to-end trained convolutional neu- ral network (CNN) on sleep stage classification (macro AUROC 0.88 vs 0.72 and macro AUPRC 0.72 vs 0.48) and sleep disordered breathing de- tection (AUROC 0.85 vs 0.69 and AUPRC 0.77 vs 0.61）。值得注意的是，从90,000名候选人中获取其他响应的记录剪辑，学到的嵌入在检索其他方式的记录剪辑方面达到了48％的平均准确性。这项工作展示了整体多模式睡眠模型的价值，以完全捕获睡眠记录的丰富性。SleepFM是开源的，可在https://github.com/rthapa84/sleepfm-codebase上找到。
SleepFM：在大脑活动，ECG和呼吸信号
睡眠是通过记录各种方式来评估一种复杂的生理过程。我们从14,000多个参与者中策划了一个大型的多模式睡眠记录的大型多摄影数据集。掌握了这个广泛的数据集，我们开发了SleepFM，这是第一个用于睡眠分析的多模式基础模型。我们表明，与标准的成对构造学习的表示相比，一种新颖的对比学习方法可以显着证明下游任务绩效。A logistic regression model trained on SleepFM 's learned embeddings out- performs an end-to-end trained convolutional neu- ral network (CNN) on sleep stage classification (macro AUROC 0.88 vs 0.72 and macro AUPRC 0.72 vs 0.48) and sleep disordered breathing de- tection (AUROC 0.85 vs 0.69 and AUPRC 0.77 vs 0.61）。值得注意的是，从90,000个候选者中检索模态剪辑对时，学到的嵌入在检索模态剪辑对方面具有48％的平均准确性。这项工作展示了整体多模式睡眠建模的价值，以完全捕获睡眠记录的丰富性。SleepFM是开源的，可在https://github.com/rthapa84/sleepfm- codebase上找到。
b1pf-a大孔偶极磁铁的设计
本报告是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。既不是任何雇员，他们的任何雇员，其任何雇员，分包商或其雇员，都能对准确性，完整性或任何第三方使用或任何信息的使用结果，或代表其使用任何信息，私人或代表其使用权的保证，或承担任何法律责任或责任，或者任何第三方使用，或者没有任何信息，或代表其使用权，或代表其使用权，或代表其使用权限，或代表其使用权限。 以本文提及任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何机构或其承包商或其承包商或分包商的认可。 本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。既不是任何雇员，他们的任何雇员，其任何雇员，分包商或其雇员，都能对准确性，完整性或任何第三方使用或任何信息的使用结果，或代表其使用任何信息，私人或代表其使用权的保证，或承担任何法律责任或责任，或者任何第三方使用，或者没有任何信息，或代表其使用权，或代表其使用权，或代表其使用权限，或代表其使用权限。以本文提及任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何机构或其承包商或其承包商或分包商的认可。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
使用Vision Transformer的DeepFake视频检测
大学，Fayoum，埃及sn1279@fayoum.edu.eg摘要：技术始终是一把双刃剑，随着技术的惊人进步，预计深层效果问题将变得更加普遍和严重。 DeepFake最近造成了很多麻烦，因为它的缺陷大于其优势。 由于Divake对个人的欺骗，原则的不稳定和证据的伪造具有如此重大的影响。 而不是仅仅影响人，而是导致了多次影响整个国家形象的事件。 在本文中，该模型旨在通过检测人们的照片和视频的改变来减轻深层效果并保持个人声誉的负面影响。 具有集成视觉变压器体系结构的模型深入量和交叉vit旨在处理FF ++数据集的预提取面。 该模型从两种不同的角度区分了真实面孔和虚假面孔，每种操作方法的子类检测以及所有类型的总体检测。 所提出的模型取得了出色的结果，并且在面部策略操纵方法中的准确性最高，为98％。 关键字：DeepFake分类，特征图，补丁提取和嵌入，注意力层，视觉变压器。大学，Fayoum，埃及sn1279@fayoum.edu.eg摘要：技术始终是一把双刃剑，随着技术的惊人进步，预计深层效果问题将变得更加普遍和严重。DeepFake最近造成了很多麻烦，因为它的缺陷大于其优势。由于Divake对个人的欺骗，原则的不稳定和证据的伪造具有如此重大的影响。而不是仅仅影响人，而是导致了多次影响整个国家形象的事件。在本文中，该模型旨在通过检测人们的照片和视频的改变来减轻深层效果并保持个人声誉的负面影响。具有集成视觉变压器体系结构的模型深入量和交叉vit旨在处理FF ++数据集的预提取面。该模型从两种不同的角度区分了真实面孔和虚假面孔，每种操作方法的子类检测以及所有类型的总体检测。所提出的模型取得了出色的结果，并且在面部策略操纵方法中的准确性最高，为98％。关键字：DeepFake分类，特征图，补丁提取和嵌入，注意力层，视觉变压器。
TechnipFMC 英国 2022 年年度报告
在可再生能源领域，我们继续专注于三大支柱：温室气体（“ GHG ”）去除、浮动海上可再生能源和氢气。这些利用了我们海底和地面技术业务部门的整合专业知识，并且我们正在与新的联盟伙伴建立联系。我们与壳牌签署了一项技术协议，以开发碳捕获和储存（“ CCS ”），并推进了与 Talos Energy 的战略联盟，以开发和交付 CCS 解决方案。在英国，我们获得了浮动海上可再生能源项目的选择权。通过 Magnora Offshore Wind，我们获得了租赁西部群岛 N3 区域以开发 500 兆瓦风电场的选择权，该风电场将为 600,000 户家庭提供电力。通过 Orbital Marine Power，我们获得了两份合同，使用世界上最强大的浮动潮汐涡轮机发电。2023 年初，我们的 Deep Purple™ 解决方案在挪威进入试点测试，该解决方案使用海上可再生能源管理和利用氢气。