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为能源需求规划网络切片资源...
摘要 — 在网络切片中，虚拟网络嵌入已得到广泛研究，即决定在哪些物理节点和链路中放置虚拟功能和链路。然而，切片的性能不仅取决于虚拟功能和链路的位置，还取决于它们可以使用多少资源，而这在文献中大多被忽略。因此，我们提出了一种最佳资源尺寸的方法，通过尺寸确定同一资源受限网络中共存的多个 Jackson 网络（每个切片一个）的容量。尽管 Jackson 网络历史悠久，但据我们所知，我们是第一个对此类问题进行建模的人。目标是在满足异构服务提供商的延迟要求的同时最大限度地降低能耗。我们用数字表明，我们的解决方案能够实现这两个目标，这与传统方法不同，传统方法假设分配给切片的资源量是先验固定的。索引术语 — 网络切片、资源分配、Jackson 网络、优化。
校正：精密切割肺切片
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：// creativ ecommon s.or g/licenses/by/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：// creativecommo ns。org/publicdo main/Zero/Zero/1.0/）适用于本文提供的数据，除非在信用额度中另有说明。
在LPS之前先用Zymosan的精密切割牛乳清切片预先刺激
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是制作
渗透脱水对干菠萝切片的某些物理化学参数的影响
渗透脱水是导致产品的感觉价值和保质期提高的过程之一。这项研究旨在研究渗透脱水对菠萝水果物理化学参数的影响，菠萝果实在越南的坎市收获。研究了渗透脱水溶液中糖含量的参数范围，从400至600 g/l，温度因子在渗透脱水过程中的温度因子从18至38°C（±1℃）。研究渗透脱水时间，直到出现渗透平衡为止。监测渗透脱水过程中搅拌条件的影响，并将其与常规渗透脱水进行比较。每小时渗透脱水后，评估了原材料中水分含量和糖含量的指标。还研究了一些渗透脱水样品的色差（RE）。结果表明，在连续搅拌的支持下，在38°C下的渗透脱水为600 g/l，以获得最佳的渗透脱水效果。研究结果概述了在不同浓度的渗透溶液中的渗透脱水过程。这些结果是根据每种产品的目的灵活选择渗透菠萝条件的基础（例如果冻）和消费者需求（例如甜度水平）。
使用2D MRI SLICES诊断的比较研究中的机器学习方法
MRI是一种无创成像方法，可防止患者暴露于对比剂或电离辐射。MRI提供了大脑的高分辨率图像，该图像具有检测与AD相关的大脑结构的细微变化的能力。 可以使用有关大脑的结构，功能和代谢方面可以从MRI获得的信息来识别 AD。 重复的MRI扫描使得可以跟踪疾病的发育并评估治疗的有效性。 此外，为了创建可以自动检测和量化与AD相关的脑形态和认知过程的变化的模型，研究人员在研究中采用了各种机器学习方法，例如深度学习技术。大脑的高分辨率图像，该图像具有检测与AD相关的大脑结构的细微变化的能力。AD。重复的MRI扫描使得可以跟踪疾病的发育并评估治疗的有效性。此外，为了创建可以自动检测和量化与AD相关的脑形态和认知过程的变化的模型，研究人员在研究中采用了各种机器学习方法，例如深度学习技术。
纵向培养的精确切割肺切片作为肺的预测离体模型
探索体内模型的替代方案，本研究验证了精确切割肺切片（PCLS）是可行的肺癌研究的可行的离体平台。我们确定了PCLS的长期活力和结构保存，对于准确的药物反应研究至关重要。使用紫杉醇作为基准药物和一种与免疫疗法结合使用的具有治疗良好的银纳米颗粒，我们对其对PCLS对PCLS的治疗作用进行了开创性的比较分析。结果表明，PCL在体内反应中紧密模仿，表明肿瘤生长抑制作用中的药物疗效可比。这种直接比较不仅证实了PCL在模拟现实结果中的实用性，而且还强调了其在减少动物测试中的潜力。通过为肺癌研究提供可靠，道德和有效的替代方案，PCL可以显着增强临床前研究和药物的开发，这标志着迈向更人性化和代表性的科学研究的关键一步。
使用间接太阳能烘干机对香蕉切片的干燥参数进行预后分析的高级机器学习开发
在这项研究中，使用了极端梯度提升（XGBoost）和光梯度提升（LightGBM）al-gorithms用间接太阳能干燥机的香蕉切片的干燥特性进行模型。建立了自变量（温度，水分，产品类型，水流量和产品质量）与因变量（能源消耗和降低）之间的关系。用于耗能，XGBoost在训练过程中以0.9957的r 2为0.9957，在测试过程中表现出优异的表现，在训练期间的最小MSE为0.0034，在训练期间为0.0008，在测试阶段表明高预测性获得率和低错误率。相反，LGBM显示较低的R 2值（0.9061训练，0.8809测试）和较高的MSE在训练过程中的MSE为0.0747，在测试过程中0.0337显示了0.0337，反映了较差的表现。同样，对于收缩预测，XGBOOST优于LGBM，较高的R 2（0.9887训练，0.9975测试）和较低的MSE（0.2527培训，0.4878测试）证明了LGBM。统计数据表明，XGBoost定期胜过LightGBM。基于游戏理论的Shapley功能表明，温度和产品类型是能源消耗模型的最具影响力的特征。这些发现说明了XGBoost和LightGBM模型在食品干燥操作中的实际适用性，以优化干燥调节，提高产品质量并降低能耗。
R2DTool：同工型分辨RNA特征的集成和可视化
标题：水凝胶的精密切割肺切片支持体内引起的肺部肺部病变的体内文化作者：Caroline Hauer 1，Rachel Blomberg 2，Rachel Blomberg 2，Kayla Sompel 1，Kayla Sompel 1，Chelsea M. Magin M. Magin M. Magin 1,2,3科罗拉多州Anschutz医疗校园Aurora，Co 80045，美国2生物工程系丹佛分校美国30045，美国30045，科罗拉多州科罗拉多大学Anschutz Medical Campus Aurora，Co 80045，美国运行标题：水凝胶embedded PCLS支持肺PML的肺部PML培养物：Meredith A.科罗拉多州的网球大学Anschutz医疗校园12700 E 19 Th Ave，Box C272 Aurora，Co 80045，美国Meredith.tennis@cuanschutz.edu利益冲突：C.M.M M. C.M.M担任Colorado Biosci-Biosci-Ence Institute董事会副主席。 所有其他作者都没有宣布潜在的利益冲突。 单词计数：4,500（包括材料和方法）数字：4科罗拉多州的网球大学Anschutz医疗校园12700 E 19 Th Ave，Box C272 Aurora，Co 80045，美国Meredith.tennis@cuanschutz.edu利益冲突：C.M.M M. C.M.M担任Colorado Biosci-Biosci-Ence Institute董事会副主席。所有其他作者都没有宣布潜在的利益冲突。单词计数：4,500（包括材料和方法）数字：4
通过多切片联合建模构建三维全生物体空间图谱
图 1：STitch3D 概览。a. 来自多个 ST 组织切片的原始数据和来自参考 scRNA-seq 数据集的细胞类型特异性基因表达谱作为 STitch3D 的输入。b. STitch3D 的预处理步骤包括对来自不同组织切片的斑点进行对齐以构建斑点的 3D 位置，以及构建全局 3D 图。STitch3D 的主模型结合这些结构来执行表示学习，用于 3D 空间域识别和 3D 细胞类型反卷积。c. STitch3D 输出 3D 空间区域识别结果和组织中不同细胞类型的 3D 空间分布估计。STitch3D 还支持多种下游分析，包括空间轨迹推断、低质量基因表达测量值的去噪、虚拟组织切片的生成以及具有 3D 空间表达模式的基因识别。d. STitch3D 对多个切片进行联合建模，并利用基于图注意的神经网络学习具有 3D 空间信息的斑点和细胞类型比例的潜在表示。
针对低分辨率和非连续切片的临床 MRI 数据集的最优脑肿瘤分割算法
摘要背景：从磁共振图像（MRI）中分割脑肿瘤及其组成区域对于规划诊断和治疗非常重要。在临床实践中，经验丰富的放射科医生通常使用多模态 MRI 来描绘肿瘤区域。但这种手动分割容易出现重现性差且耗时。此外，常规临床扫描通常分辨率较低。为了克服这些限制，需要一种基于计算机视觉的自动精确分割算法。方法：我们研究了三种广泛使用的分割方法的性能，即区域增长、模糊 C 均值和深度神经网络 (deepmedic)。我们通过随机选择 48 名患者数据（高级别，n = 24 和低级别，n = 24）在 BRATS 2018 数据集上以及在我们的常规临床 MRI 脑肿瘤数据集（高级别，n = 15 和低级别，n = 28）上评估了这些算法。我们使用骰子相似系数、豪斯多夫距离和体积测量来测量它们的性能。结果：与模糊 C 均值 (FCM) 和 deepmedic 网络相比，区域增长法表现非常差。对于 BRATS 和临床数据集，FCM 和 deepmedic 算法的 Dice 相似系数得分彼此接近。这两种方法的准确率一般都低于 70%。结论：尽管 deepmedic 网络在 BRATS 脑肿瘤分割挑战中表现出非常高的准确率，但它必须针对低分辨率常规临床扫描进行定制训练。它还需要大量训练数据才能用作临床应用的独立算法。尽管如此，与区域增长或 FCM 相比，deepmedic 可能是脑肿瘤分割的更好算法。关键词：脑肿瘤、分割、深度神经网络、MRI