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未经训练的感知损失，用于MR图像中线状结构的图像降级
在获取磁共振（MR）图像中，较短的扫描时间会导致更高的图像噪声。因此，使用深度学习方法自动图像降解是高度兴趣的。在这项工作中，我们集中于包含线状结构（例如根或容器）的MR图像的图像。特别是，我们研究了这些数据集的特殊特征（连接性，稀疏性）是否受益于使用特殊损失功能进行网络培训。我们特此通过比较损失函数中未经训练的网络的特征图将感知损失转换为3D数据。我们测试了3D图像降级的未经训练感知损失（UPL）的表现，使MR图像散布脑血管（MR血管造影-MRA）和土壤中植物根的图像。在这项研究中，包括536个MR在土壤中的植物根和450个MRA图像的图像。植物根数据集分为380、80和76个图像，用于培训，验证和测试。MRA数据集分为300、50和100张图像，用于培训，验证和测试。我们研究了各种UPL特征的影响，例如重量初始化，网络深度，内核大小以及汇总结果对结果的影响。，我们使用评估METIC，例如结构相似性指数（SSIM），测试了四个里奇亚噪声水平（1％，5％，10％和20％）上UPL损失的性能。我们的结果与不同网络体系结构的常用L1损失进行了比较。我们观察到，我们的UPL优于常规损失函数，例如L1损失或基于结构相似性指数（SSIM）的损失。对于MRA图像，UPL导致SSIM值为0.93，而L1和SSIM损耗分别导致SSIM值分别为0.81和0.88。UPL网络的初始化并不重要（例如对于MR根图像，SSIM差异为0.01，在初始化过程中发生，而网络深度和合并操作会影响DeNo的性能稍大（5卷积层的SSIM为0.83，而核尺寸为0.86，而5卷积层的0.86 vs. 0.86对于根数据集对5卷积层和5卷积层和内核尺寸5）。我们还发现，与使用诸如VGG这样的大型网络（例如SSIM值为0.93和0.90）。总而言之，我们证明了两个数据集，所有噪声水平和三个网络体系结构的损失表现出色。结论，对于图像
解决量子标志结构的神经网络演化策略
馈送前向神经网络是相关多体量子系统的新型变异波函数。在这里，我们提出了一个适用于具有实值波函数的系统的特定神经网络ANSATZ。它的特征是编码具有离散输出的卷积神经网络中量子波函数的最重要的坚固符号结构。通过进化算法实现其训练。我们在两个Spin-1 /2 Heisenberg型号上测试了我们的变异ANSATZ和训练策略，一种在二维方形晶格上，一个在三维的Pyrochlore晶格上。在前者中，我们的安萨兹（Ansatz）以高精度收敛到有序相的分析符号结构。在后者中，这种符号结构是未知的，我们获得的变异能量比其他神经网络状态更好。我们的结果证明了离散神经网络解决量子多体问题的实用性。
大型生物力学空间结构DARPA-SN-25-51 ...
鉴于代谢工程的最新进展，用于快速生长，具有新颖性能的极端粒子，可调材料的生物学自组装特性以及生物系统生物系统的新兴机械设计原理，DARPA有兴趣探索微电油中未经预言的“未预言”生物结构的可行性。快速，控制的，方向的生长以创建非常大的（500米长）的有用空间结构将破坏当前的最新和位置生物学，作为空间组装基础架构的免费组成部分。一些可以在生物学上制造和组装的结构示例，但传统上可能是不可行的，包括用于太空电梯的tethers，用于轨道碎屑修复的网格网络，无线电科学的千里规模干涉仪，无线电科学的干涉仪，用于托管零件的新型自我组装机翼的新自动化翅膀进行促进的循环量造成材料的材料和贴材料和斑点的损坏。
哪些结构的配置有助于供应链...
抽象目的 - 本研究探讨了供应链（SC）网络和复杂性引起的因素如何在供应链学习（SCL）行为中起作用。设计/方法/方法 - 模糊集定性比较分析（FSQCA）是一种新兴的配置分析方法，用于检查五个影响因素的复杂组合。使用两阶段的调查收集数据。首先，我们选择了七家具有SCL意识的典型公司。第二，问卷发送给了七家选定公司的合作伙伴，并从76家公司获得了156份有效的问卷。发现 - 利用主动权的新兴见解，我们发现SC网络和复杂性的多种配置导致了高SCL。具体来说，薄弱的领带是这种学习的必要条件，而牢固的联系也有利于这一点。此外，中等的SC复杂性有助于SCL。实践意义 - 这项研究丰富了我们对SCL的理解，并为SC管理从业人员采取措施改善它提供了新的见解。独创性/价值 - 这项研究解决了对文献中SCL先决条件的深入了解。它建立了基于偶然性理论的这种学习的综合和全面的理论框架。此外，本研究结合了Ambidextrous SCL（即创建能力和分散能力）。SC网络和复杂性理论提出了SCL能力的总体原型。纸质研究论文1.，2018a）。，2022）。关键字供应链学习，配置分析，模糊定性定性比较分析，供应链网络，供应链复杂性。引言当前动荡的商业气候意味着供应链（SC）需要具有强大的学习能力来应对危机，例如贸易战和大流行。这种学习能力对于SC的效率和有效性至关重要，例如提高敏捷性，解决复杂的问题以及采用新技术和商业模式（Ojha等人。但是，为了选择SC结构的配置以提高供应链学习（SCL）的能力，不同行业的重点公司采取了不同的行动。例如，可口可乐采用了当地采购策略来简化大流行期间的SC，而苹果，耐克和沃尔玛等公司则使其变得更加复杂（Xu等人。
扫描X射线显微镜成像，对薄图案化sige-on-unsulator纳米结构的应变松弛和波动
G. Girard，RémyBerthelon，F。Andrieu，S。Leake，G。Chahine等。应用物理学杂志，2021，129（9），pp.095302。10.1063/5.0033494。CEA-03159504
激光直接写入任意复杂聚合物微结构，氮氧化物介导的光聚合
Siham Telitel，Jason C Morris，Yohann Guillaneuf，Jean-LouisClément，Fabrice Morlet-Savary等。激光直接编写硝基氧化物介导的pho介导的聚合物微结构的激光撰写。ACS应用材料和界面，2020，12（27），pp.30779-30786。10.1021/ac-Sami.0C06339。hal-02997174
DNA合成的空间映射揭示了人类复制纳米结构的动力学和几何形状
†这些作者同样贡献了 *对应：bennie.lemmens@ki.se摘要DNA复制对于生活至关重要，并确保了遗传信息的准确传播，这在癌症发育和化学疗法中受到了严重干扰。虽然DNA复制在时间和空间中受到严格控制，但缺乏可视化和量化3D人类细胞内复制动力学的方法。在这里，我们引入了3D空间测定，以进行复制动力学（3D Spark），这是一种实现DNA合成动力学的纳米级分析的方法。3D Spark与超分辨率显微镜相结合，以检测，分类和量化单细胞中的复制纳米结构。通过将免疫荧光技术与基于化学的新生DNA标记和荧光核苷酸衍生物转染的转染相结合，我们绘制了与已建立的复制蛋白，局部RNA-蛋白辅助蛋白或大型亚核域相关的多色DNA合成事件。我们证明了化学治疗，CDC6癌基因表达和染色质组织者RIF1的尺寸，相对丰度和空间排列的定量变化。3D Spark的灵活性，精度和模块化设计有助于弥合空间细胞生物学，基因组学和基于2D纤维的健康和疾病的复制研究。引言DNA复制是一个基本的生物学过程，对于细胞增殖，基因组稳定性和整体生物体健康至关重要。它确保每个细胞周期一次完全，准确地重复基因组，并遵循定义的时间和空间顺序，称为复制时序（RT）程序。该程序在脊椎动物物种中是高度保守的（Masai和Foiani，2017年），并引起在早期，中期和晚期S-相细胞中观察到的特征复制焦点模式
人类脑干结构的遗传结构及其参与共同的脑疾病
脑干区域支持重要的身体功能，但它们的遗传结构和参与常见的脑部疾病仍在研究中。在这里，使用来自27,034个人的发现样本的成像基因数据，我们识别45个与脑干相关的遗传基因座，包括与中脑，PONS和髓质长的第一个相关的遗传基因座，并将其映射到305个基因。在7432名参与者的复制样本中，大多数基因座都显示出相同的效果方向，并且在标称阈值下是显着的。我们检测到脑干体积与八种精神病和神经系统疾病之间的遗传重叠。在5062名患有常见脑部疾病和11,257个健康对照组的患者的其他临床数据中，我们观察到精神分裂症，双相情感障碍，多发性硬化症，轻度认知障碍，痴呆和帕金森氏病的差异变化，以支持大脑系统区域及其遗传体系中的相关性。
psammichnites gigas gigas sub-ichnozone和微生物诱导的沉积结构（MISS），来自Kunzam La组（Cambrian），Hojis Valley，Kinnaur，Kinnaur，喜马allayaur
我们提出了cambrian kunzam la组中的psammichnites gigas gigas sub-ichnozone，在霍吉斯山谷（Hojis Valley），基因纳（Kinnaur），喜马拉雅山基因纳（Kinnaur），表明寒武纪2 - 宿主沉积物的4阶段4年龄。此外，该论文还报告了八个微生物诱导的沉积结构（MISS），这些沉积结构（MISS）由独特的网状（“象皮肤”和“ Kinneyia”类型）和线性模式，带有破裂的涟漪波峰和垫子凹陷结构。这些错过与Psammichnites Gigas Gigas的放牧小径密切相关。在交替排序且厚（3 - 20厘米）的砂岩床和相关沉积结构中保存的保存表明浅海，近岸到岸面的沉积环境。Miss，Ripple标记和生物稳定的底物表明碎屑的c ux有限，光自养生微生物可能有助于其形成。
全局PM2.5暴露和不平等
在计算机科学和人工智能不断发展的景观中，模糊图理论和拓扑指数的整合为决策过程提供了强大的框架。模糊图，其特征是它们处理不确定性和不精确的能力，扩展了传统的图形概念，从而使复杂网络的更细微的表示。本研究探讨了模糊拓扑指数在梯子和网格图中的应用，这些阶梯和网格图是网络理论中的基础结构。梯子图，类似于梯子的梯级，以及代表网状结构的网格图，通过模糊图理论的镜头进行分析，以提取有意义的见解，有助于决策。模糊拓扑指数与这些图形结构的融合为评估网络鲁棒性，优化路线和增强整体系统可靠性提供了强大的工具。本文深入研究了传统拓扑指数的探索，例如randić索引以及模糊的拓扑指数和模糊的Zagreb索引，专门用于梯子和网格图。我们通过机器学习技术分析上述图表，并提供全面的统计分析。我们发现梯子和模糊阶梯图之间以及网格和模糊的网格图之间存在很强的相关性。我们的发现表明，如果已知梯形图和网格图中的拓扑索引的值，那么我们可以准确地预测梯形图和网格图的模糊拓扑索引的值。使用机器学习技术对清晰和模糊图中的拓扑指数进行分析是一种创新的方法，不仅可以节省时间，而且还提供了更全面，更精确的评估。