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一种新颖的硬掩模到基板图案转移方法
结构（参见图 2 (1)-(9)），尽管很快意识到可以轻松进行进一步简化，以减少这些结构所需的处理步骤数。例如，SiO 2 层中的最终台阶高度可以完全用烘烤的光聚合物代替，从而减少一轮（光刻 + SiO 2 蚀刻）。虽然
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摘要背景癌症免疫学领域正在迅速朝着创新的治疗策略迈进，导致需要反映对癌症免疫反应的强大和预测性临床前平台。表征良好的临床前模型对于肿瘤学和免疫肿瘤空间中预测性生物标志物的发展至关重要。在当前的研究中，黄金标准临床前模型正在完善并与新的图像分析工具相结合以满足这些要求。方法在人源化/shi-scid/il-2rnull小鼠中传播了14个非小细胞肺癌患者衍生的异种移植模型（NSCLC PDX）面板。这些模型具有相关的表型和分子特征的全面表征，包括流式细胞术，免疫组织化学，组织学，整个外显子组测序和细胞因子分泌。的结果模型反映了热肿瘤（<5％的TIL）的热（> 5％肿瘤浸润淋巴细胞/TIL），其细胞因子谱，分子遗传像差，基质含量和程序性细胞死亡配体1个状态有显着差异。治疗实验包括抗细胞毒性T-淋巴细胞相关蛋白4，抗编程细胞死亡1或单个小鼠试验格式中所有14个模型中其组合的组合显示出明显的性肿瘤生长响应和空间免疫细胞模式，这些模式通过计算机化的全面滑动图像的计算机化分析来监测。图像分析为首次定性评估PDX模型保留其原始人类捐助者的组织学特征的程度。结论通过计算病理学，免疫组织化学，流式细胞仪和蛋白质组学的结合，PDX模型在人性化的环境中进行了深层表型，从而可以对创新的临床前模型进行详尽的分析，并为免疫肿瘤学药物的转化生物标志物开发开发转换生物标志物。
Joshi Science Advances EABA0959（2020）.pdf
量子假设检验是量子信息理论中最基本的问题之一，在诸如量子传感等领域具有至关重要的含义，在量子传感等领域中，它已被用于在一系列二进制光子方案中证明量子优势，例如目标检测或记忆细胞读数。在这项工作中，我们将这种理论模型推广到条形码解码和模式识别的多目标设置。我们首先将数字图像定义为像素的阵列或网格，每个像素对应于量子通道集合。将每个像素专门用于黑白字母，我们自然定义了条形码的光学模型。在这种情况下，我们表明，使用适当的测量和数据处理的量子纠缠来源的使用极大地超过了条形码数据解码和黑白模式分类的经典相干状态策略。引入相关的界限，我们表明，只要图像与不同类别的图像之间的最小锤距足够大，模式识别的问题比条形码解码非常简单。最后，我们从理论上说明了使用量子传感器与最近的邻居分类器，一种监督学习算法进行模式识别的优势，并在数值上验证了手写数字分类的这一预测。
隧道深度对扩增模式的影响...
Fatih Göktepe（主要作者和通讯作者）巴尔廷大学，工程、建筑和设计学院，土木工程系 74110，巴尔廷（土耳其） fgoktepe@bartin.edu.tr 手稿代码：14062 接受/接收日期：2020 年 8 月 13 日/2019 年 10 月 11 日 DOI：10.7764/RDLC.19.2.255 摘要地震引起的地震波的振幅和频率会根据地下的物理特性而改变。进一步的修改是由于地下介质和地震波之间的土壤-结构运动学相互作用。在存在地下结构的情况下，对地面运动和地震波的地下传播的分析需要包括适当的地面输入运动参数。为了确保重要工程结构的保护，并防止地震激发下的环境破坏，需要从波传播问题的角度仔细分析振动的地下结构的动态响应。本研究的目的是使用数值工具评估在考虑隧道-土壤相互作用时放大对自由场运动（包括地下结构）的影响。采用二维有限元法作为数值模型，确定在存在隧道结构的情况下，不同频率的地震激发对表面振动的放大效应。结果表明，地下结构的存在会放大自由场和隧道上的地震振动，具体取决于外部载荷的频率和局部土壤条件。关键词：地震激发、地下结构、隧道-土壤动态相互作用、地震响应、有限元分析、隧道深度、局部土壤条件。
个体特定的脑电图信号模式...
摘要 在人工智能的发展趋势下，生物识别已成为一种广泛应用的热门技术，在金融、非营利组织、海关等各种场合均有应用，但传统的身份识别工具存在易被泄露、窃取或遭受黑客攻击的风险。脑电图（EEG）是生物识别研究的一种方法，它通过采集头皮特定位置的电磁波来反映个体的脑部活动，大量研究证明脑电图中的α波段可以区分个体差异，其重要性在临床神经生理中也得到了证实。在脑电生物识别中，大多数研究使用复杂的电极通道来覆盖整个头部来收集脑电波记录，但这样的设备无法满足生物识别应用对可采集性的要求。
对模式匹配的定量理解 - 滴
本文表明，针对编程语言的定量打字系统的最新方法可以扩展到模式匹配功能。的确，我们定义了两个配备了对模式和术语对的λcalculus的两个资源感知类型的系统，称为U和E。我们的打字系统从[19]中借了一些基本思想，这些想法以定性的方式来表征（头）归一化，从某种意义上说，特异性和归一化是重合的。，但与[19]相比，我们的系统还提供了有关演算动力学的定量信息。的确，系统U提供了（头）归一化序列的长度以及相应正常形式的大小的上限，而系统E（可以看作是对系统U的重新填充）的系统e为每个系统产生精确的边界。这是通过配备有不同技术工具的非数字交叉点类型系统来实现的。首先，我们使用产品类型来键入对而不是[19]中的脱节工会，因为它们消除了“成为一对”和“被重复”之间的混淆，因为它们消除了必不可少的定量工具。其次，系统E中的键入序列是用整数的元素装饰的，这些整数提供了有关标准化序列的定量信息，特别是时间（参见长度）和空间（参见大小）。时间资源信息已明显地固定，因为它可以区分评估过程中执行的各种减少步骤，以便将Beta，替换和匹配步骤单独计数。系统E的另一个关键工具是类型系统区分消费（有助于时间）和持久（促成空间）构造函数。
高型物质的读取级甲基化模式提取...
DNA甲基化的异常变化与癌变的早期阶段有关。确定循环肿瘤DNA（CTDNA）中这些表观遗传变化可以揭示潜在的生物标志物来早期诊断各种癌症。然而，分析此类数据会带来生物信息学挑战，因为在检测活检样本中低丰度的CTDNA信号方面缺乏灵敏度，这些ctDNA信号通常被包含数百个目标区域的库的复杂性所淹没。读取水平的甲基化分析有望由于稀有信号的广泛覆盖范围和高灵敏度，因此有望进行更深入的DNA甲基化检测。但是，由于缺乏能够生成适合基准科学家和专业生物信息学家的可解释报告的标准化工作流的缺乏，这种方法受到了阻碍。在这里，我们提出了一个生物信息学工作流，该工作流程检查下一代测序（NGS）数据并表征扩增子的读取级甲基化模式。与当前可用的其他工具相比，我们的方法旨在与高型，大规模的目标测定法一起使用。它有效地消除了从测序副产品（例如False CpG调用，二聚体和脱靶比对）得出的不希望的噪声。此外，为了容纳最新的NGS平台生成的大量数据，该工作流程可以并行处理与基于云的基于云和本地计算资源兼容的样品。此工作流程提供了DNA甲基化模式的全面可视化，并报告了读取水平的甲基化在“模式为a-a-a-a-feature”表中。在此表中，每个样品的扩增子层型单倍型（图案）的出现表示为“特征列”，并与实验中发现的所有模式一起汇总。这些读取级别的模式以及其他信息可用于开发机器学习算法，以重复收获真正的预测特征，并在预测癌症诊断时惩罚混淆信号。
依维莫司治疗和副作用：系统评价...
摘要。三阴性乳腺癌（TNBC）是一种异性疾病，约占所有乳腺癌病例的15.0-20.0％。TNBC与早期复发和转移，强烈的侵入性和预后不良有关。化学疗法目前是TNBC治疗的主要手段，而病理完全反应的实现与长期良好预后密切相关。改善TNBC患者的长期预后是乳腺癌治疗的挑战，需要更多的临床证据来指导治疗策略的选择。当前的研究回顾了TNBC的常规治疗方式和新辅助化学疗法（NACT）的选择。还审查了优化NACT方案的研究进度，并强调了这种乳腺癌亚型的唯一性，以便为TNBC治疗提供参考和研究。
模式识别信 - usiena air
尽管开发了用于合成图像归因的多种方法，但其中大多数只能归因于训练集中包含的模型或体系结构生成的图像，并且不适用于未知体系结构，从而阻碍了其在现实世界中的适用性。在本文中，我们提出了一个依赖暹罗网络来解决合成图像对生成它们的体系结构的开放设定归因的问题。我们考虑两个不同的设置。在第一个设置中，系统确定是否由相同的生成体系结构产生了两个图像。在第二个设置中，系统验证了用于生成合成图像的体系结构的主张，并利用由声明的体系结构生成的一个或多个参考图像。提出的系统的主要优势在于它在封闭和开放式场景中都可以操作的能力，以便输入图像（查询和参考图像）可以属于训练期间考虑的体系结构。实验评估包括各种生成架构，例如gan，扩散模型和变压器，重点关注合成面部图像产生，并在封闭和开放设定的设置以及其强大的概括能力中确认了我们方法的出色性能。