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大脑中线移位检测和通过级联的深层网络管道对非对比度计算机断层扫描
大脑中线移位（MLS）是一种定性和定量的放射学特征，它可以衡量脑中线结构的横向移位，以响应由血肿，肿瘤，脓肿或任何其他占据脑膜内病变引起的质量效应。可以使用其他参数来确定神经外科干预的紧迫性，并预测占据病变的患者的临床结果。然而，由于跨病例的临床相关大脑结构的差异很大，因此精确检测和量化MLS可能具有挑战性。在这项研究中，我们通过使用分类和分割网络架构来研究了由病例级MLS检测以及脑部标记位置的初始定位以及对脑部标记位置的最初定位和完善的级联网络管道。我们使用3D U-NET进行初始定位，然后使用2D U-NET来估计更精确的分辨率的确切地标点。在改进步骤中，我们从多个切片中融合了预测，以计算每个地标的最终位置。，我们用大脑的解剖标记产生的高斯热图目标训练了这两个UNET。案例级别的地面真相标签和地标注释是由多个训练有素的注释者产生的，并由放射学技术人员和放射科医生进行了审查。我们提出的管道实现了使用2,545个头部非对比度计算的测试数据集在AUC中的情况级MLS检测性能
与区块链和AI的可扩展，安全和有效组合合并的下一代平台，该平台合并了工资访问（EWA）。
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发展性计算障碍患者的大脑结构持续存在差异：纵向形态测量研究
发展性计算障碍 (DD) 是一种学习障碍，会影响数字算术技能的习得。患者在数字处理方面表现出持续的缺陷，这与大脑激活和结构异常有关。据报道，发展性计算障碍患者的顶叶皮层（包括顶内沟 (IPS)）以及额叶和枕颞皮层灰质减少。此外，计算障碍患者的白质存在差异，例如下纵束 (ILF) 和上纵束 (SLF)。然而，这些结构差异的纵向发展尚不清楚。因此，我们的目标是研究患有和不患有发展性计算障碍的儿童的灰质和白质的发展轨迹。在这项纵向研究中，我们以 4 年为间隔两次收集了 13 名患有发展性计算障碍的儿童（8.2-10.4 岁）和 10 名正常发育 (TD) 儿童（8.0-10.4 岁）的神经心理学测量值和 T1 加权结构图像。使用基于体素的形态测量法对纵向数据进行体素级灰质和白质体积估计。本研究首次揭示了 DD 儿童在发育过程中灰质和白质体积持续减少。双侧下顶叶包括 IPS、缘上回、左楔前叶、楔叶、右枕上回、双侧颞下回和颞中回以及岛叶均发现灰质减少。双侧 ILF 和 SLF、下额枕束 (IFOF)、皮质脊髓束和右丘脑前部放射 (ATR) 的白质体积减少。在行为上，DD 儿童在基线和随访中在各种数字任务中的表现明显较差，证实了数字处理方面的持续缺陷。本研究结果与文献一致，文献表明 DD 儿童在数字网络中的灰质和白质体积减少。我们的研究进一步阐明了大脑发育的轨迹，揭示了这些已知的颞叶和额顶叶长联系纤维和相邻区域的结构差异
使用 Selene DGXA100 SuperPOD 和 Lustre 并行文件系统存储加速大规模 AI
大规模人工智能的挑战 DGXA100 和 Selene 关于 Selene 存储架构的讨论 合成和真实应用性能 客户端缓存：工作负载性能的新功能？
sca-bbdu-bca-ds-and-ai-2021-22.pdf
导数的解释，简单代数和三角函数的导数，和/差的导数，函数的乘积和商，积分：积分作为微分的逆，代数和三角函数的积分，定积分。
财政年度 (FY) 2025 预算估计 2024 年 3 月 ...
资助行动描述：为主要设备和最终项目的恢复、维修、大修和返回单位的仓库级维护提供资金，以及测试、管理和诊断设备 (TMDE) 的仓库级校准。主要设备包括旋翼飞机、通信和电子设备、战斗车辆（由战斗车辆评估小组确定）和战术车辆。此外，该子活动组还为一般支持和建设、标记为“其他最终项目”的设备提供仓库级维护/大修资金。仓库维护是陆军预备役的战略维护保障基地，是完全翻新/大修的最终项目的唯一供应和维护资金来源。这些最终项目填补了设备短缺，使部队现代化，并确保陆军预备役内的设备准备就绪，以支持联合部队和作战指挥官的作战任务。
可持续景观材料和实践
结合了专门适合您站点条件的植物，从而减少了补充灌溉和害虫/疾病控制的需求。尤其是限制使用高维护草皮草的使用，并用低维护的地面植物代替。有关更多信息，请咨询Fact Sheet草皮草疯狂：原因
香港通往绿色流动性的道路 - 研究收集
人体组织工程矩阵（HTEMS）已被提议作为原位式心脏瓣膜（TEHVS）的有前途的方法。然而，人们对HTEM中的ECM组成如何在组织培养时间中发展仍然存在有限的理解。因此，我们使用（IM-MUNO）组织学，生化测定和质谱法（LC-MS/MS）进行了培养时间（2、4、6周）的纵向HTEM评估。 2）使用基因集富集分析（GSEA）分析参与ECM开发的蛋白质途径； 3）使用单轴拉伸测试评估HTEM机械表征。最后，作为概念验证，使用6周HTEM样品进行了TEHV制造，在脉冲重复器中测试。LC-MS/MS证实了在组织学和生化测定中观察到的ECM蛋白的组织培养时间依赖性增加，揭示了最丰富的胶原蛋白（Col6，Col12），蛋白聚糖（HSPG2，VCAN，VCAN）和糖蛋白（FN，TNC）。gsea在2周（mRNA代谢过程），4周（ECM生产）和6周（ECM组织和成熟度）的HTEM中鉴定出最大代表的蛋白质途径。单轴机械测试显示出在失败时的刚度和应力增加，以及组织培养时间的应变减少。htem的TEHV在肺部和主动脉压力条件下表现出有希望的体外性能，具有对称的LEA频率和无狭窄。总之，在组织培养时间内ECM蛋白丰度和成熟度增加，随之而来的是HTEM机械性征象。这些发现表明，较长的组织培养会影响组织组织，导致可能适合高压应用的HTEM。
人工智能药物研发概况
报告。虽然大型制药公司投入大量资金招募人工智能专家，但其中大多数仍被大型科技公司收购（谷歌、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等）。然而，越来越多的专门面向数据科学和人工智能应用的大学课程和课程预计将在未来几年在一定程度上解决这一问题。2. 缺乏可用的高质量数据仍然是释放深度学习技术全部潜力的挑战。许多变体