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测试来自宿主细胞残留DNA的试剂盒
方法：将CHO衍生的DNA（10 fg至1 ng）刺激到panc-1细胞的培养上清液中，并使用该试剂盒提取DNA。qPCR，并测量CQ值。单独进行qPCR，以用CHO衍生的DNA尖峰而无DNA提取，并测量了CQ值。这被用作标准条件。在标准条件下制备了校准曲线，并计算了DNA回收率。
敏感的循环肿瘤DNA的残留疾病...
上皮卵巢癌（EOC）是全球女性与癌症相关死亡的主要原因之一，其特征是手术和化学疗法后的复发率很高。我们试图实施循环的肿瘤DNA（CTDNA） - 基于血液检查，以对该疾病进行更准确的术后监测。我们分析了2016年6月至2021年9月在63名EOC患者之间收集的264个血浆样品，使用肿瘤引导的无血浆细胞DNA分析，以检测治疗后的残留疾病。分析进行了验证。ctDNA，在进展中检测到18个（100％）样品中的18个（100％）。在最后进行处理样本中的阳性ctDNA与快速进展（中位数1.02对3.38年，HR = 5.63，p <0.001）和降低的总生存率（中位2.31对NR YR，HR，HR = 8.22，P <0.001）患者在高级别浆液癌的患者中。对于12例患者，ctDNA测定法比标准监视早得多，中间时间为5.9 mo。要接近ctDNA检测的物理极限，使用超敏感的测定法对五名患者进行了询问479 - 1,856肿瘤突变，能够跟踪CtDNA馏分降至0.0004％。我们的结果表明，CTDNA测定在检测EOC中术后残留疾病时具有高灵敏度和特异性。
一种新的2阶段残差U-net算法与...相结合
利用最佳质量传输 (OMT) 技术将不规则的 3D 脑图像转换为立方体（U-net 算法所需的输入格式），这是医学成像研究的全新思路。我们开发了一个立方体体积测量保留 OMT (V-OMT) 模型来实现这种转换。脑图像中流体衰减反转恢复 (FLAIR) 的对比度增强直方图均衡灰度创建了相应的密度函数。然后，我们提出了一种有效的两相残差 U-net 算法与 V-OMT 算法相结合进行训练和验证。首先，我们使用残差 U-net 和 V-OMT 算法精确预测整个肿瘤 (WT) 区域。其次，我们使用扩张来扩展这个预测的 WT 区域，并通过将与脑图像中 WT 区域相关的阶梯状函数与 5×5×5 模糊张量卷积来创建平滑函数。然后，构建一种具有网格细化的新 V-OMT 算法，使残差 U-net 算法能够有效地训练 Net1-Net3 模型。最后，我们提出集成投票后处理来验证脑图像的最终标签。我们从包含 1251 个样本的脑肿瘤分割 (BraTS) 2021 训练数据集中随机选择了 1000 个和 251 个脑样本，分别用于训练和验证。Net1-Net3 计算的 WT、肿瘤核心 (TC) 和增强肿瘤 (ET) 区域的验证 Dice 分数分别为 0.93705、0.90617 和 0.87470。脑肿瘤检测和分割的准确性显著提高。
对合成数据训练的晶体学的深度残留网络
使用人工智能来处理衍射图像的挑战是需要组装大型且精确设计的训练数据集的挑战。为了解决这个问题，开发了一个称为Resonet的代码库，用于合成这些数据的衍射数据和培训残留神经网络。在这里，共振的两个人均能力：（i）晶体分辨率的解释和（ii）重叠晶格的识别。通过同步加速器实验和X射线自由电子激光实验对衍射图像的汇编进行了测试。至关重要的是，这些模型很容易在图形处理单元上执行，因此可以显着超过常规算法。目前使用共振来为斯坦福同步辐射光源的宏观分子晶体学用户提供实时反馈，但其简单的基于Python的接口使其易于嵌入其他处理框架。这项工作强调了基于物理的模拟对训练深神网络的实用性，并为开发其他模型的开发奠定了基础，以增强衍射收集和分析。
可扩展替代建模的多余残留神经过程
多保真替代建模旨在通过结合来自多个来源的数据来学习最高保真度的准确替代物。传统方法几乎不能扩展到高维数据。深度学习方法利用基于神经网络的编码器和解码器来提高可扩展性。这些方法在不包括相应的解码器参数的情况下共享跨保真度的编码表示。这阻碍了推理的表现，尤其是在分布外的sce-narios中，当最高的保真度数据具有限制性域覆盖范围时。为了解决这些限制，我们提出了多余的残差纽约过程（MFRNP），这是一种新型的多保真替代建模框架。mfrnp可以以最高的忠诚度为较低的保真度和地面真相的凝聚输出之间的残余模型。汇总将解码器引入分享步骤，并优化了较低的保真度解码器，以准确捕获前保和交叉信息。我们表明，MFRNP sigsig-在学习偏微分方程和现实世界中的建模任务方面表现出了最先进的表现。我们的代码在以下网址发布：github.com/rose-stl-lab/mfrnp。
使用残留U- ...
摘要 - 图像分割被认为是从图像中提取有用信息的本质任务之一。鉴于脑肿瘤及其对医疗资源的消耗，此处说明了MRI的深度学习方法分割患者MRI的脑肿瘤。脑肿瘤分割技术对于检测和治疗MRI脑肿瘤至关重要。此外，它可以帮助医生定位和测量肿瘤，并制定治疗和康复计划。基于剩余的U-NET ++编码器架构的架构被设计为主要网络，它是一种在Resu-Net和U-Net ++之间杂交的体系结构。针对最新且众所周知的全球基准挑战，提出的剩余U-NET ++适用于MRI脑图像：Brats 2017，Brats 2019和Brats2021。根据脑肿瘤MRI图像评估所提出的方法。具有骰子相似性系数（DSC）的BRAST 2021数据集的结果为90.3％，灵敏度为96％，特异性为99％，Hausdorff距离（HD）为9.9。使用Brast 2019数据集，DSC为89.2％，灵敏度为96％，特异性为99％，HD为10.2。使用Brast 2017数据集，DSC为87.6％，灵敏度为94％，特异性为99％，HD为11.2。此外，残留的U-NET ++的表现优于标准的脑肿瘤分割方法。实验结果表明，所提出的方法是有希望的，可以比标准U-NET提供更好的分割。细分改进可以帮助放射科医生提高其放射科医生分割的准确性，并节省3％的时间。
2023年塞尔维亚的国家剩余年度报告
RES Law规定，应可再生能源的生产者的要求，传输系统运营商应签发原产地，并应对其准确性，可靠性和免受滥用的保护负责。传输系统运营商应以电子形式保证原产地注册表，并在其网站上发布注册表的数据。在2023年，在塞尔维亚共和国的原始系统保证中注册了44个市场参与者和34个生产单位。在2023年生产的电力的发行原产地担保总数为8,685,978，而被取消的原产地保证的总数为2023年的电力消耗量为1,909,203。
基于混合注意力机制的残差 UNet 用于脑肿瘤语义分割
摘要：由于脑肿瘤形状不规则且弥散，因此在磁共振成像 (MRI) 体积中对其进行分割非常困难。最近，由于标记数据集的可用性，二维和三维深度神经网络已成为医学图像分割的热门选择。然而，三维网络的计算成本很高，需要大量的训练资源。这项研究提出了一种用于脑肿瘤分割的三维深度学习模型，该模型使用轻量级特征提取模块来提高性能，而不会影响上下文信息或准确性。所提出的模型称为基于混合注意的残差 Unet (HA-RUnet)，它基于 Unet 架构，利用残差块从 MRI 体积中提取低级和高级特征。注意和挤压激励 (SE) 模块也被集成在不同级别，以在局部和全局感受野内自适应地学习注意感知特征。所提出的模型在 BraTS-2020 数据集上进行了训练，在测试数据集上，Dice 得分分别为 0.867、0.813 和 0.787，对整体肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤的灵敏度分别为 0.93、0.88 和 0.83。实验结果表明，所提出的 HA-RUnet 模型优于 ResUnet 和 AResUnet 基础模型，同时参数数量少于其他最先进的模型。总体而言，所提出的 HA-RUnet 模型可以提高脑肿瘤分割准确率，并有助于医生进行适当的诊断和治疗计划。
多种技术对减少增材制造中残余应力的影响
摘要 增材制造 (AM) 正迅速成为汽车、航空航天、医疗等许多行业制造零部件的主导技术。具有更高沉积速率的电弧增材制造 (WAAM) 技术正在成为 AM 中的突出技术。基于线材的增材制造需要高热量输入来熔化线材进行沉积。当组件建立在多层上时，它涉及各种加热和冷却循环，从而导致不均匀的热负荷。由于重复的循环，残余应力会滞留在零件内部并导致各种缺陷，如裂纹、变形、翘曲、部件的生命周期缩短等。需要降低残余应力以最大限度地减少缺陷。本文讨论了预热和锤击压缩载荷等多种技术对最大限度地减少残余应力的影响。预热基材（沉积发生在其上）将降低热梯度，从而降低残余应力。由于残余拉应力是在基于线材的熔覆过程中产生的，而该应力可通过施加压缩载荷来消除，因此，我们内部开发了一种用于施加压缩残余应力的气动装置，以尽量减少残余拉应力。在这项工作中，我们准备了四种不同的样品；1) 沉积状态（未进行预热和锤击），2) 沉积后进行锤击，3) 预热后沉积，4) 预热后沉积后进行锤击，以通过 X 射线衍射法测量残余应力。研究发现，预热和锤击单独可尽量减少残余应力，而综合效果则表明残余拉应力大大降低。