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地理空间人工智能 (GeoAI)
并综合多源数据层、地理领域知识和空间概念有助于开发不同的上下文空间（即移动空间和社会空间），并在人工智能模型的开发中发挥重要作用。成为一个空间显式模型需要满足四个空间测试之一（参见 Goodchild 2001 和 Janowicz 等人 2020，后者在历史
胰腺激素和抗糖尿病药物
-最重要的刺激物是葡萄糖。氨基酸、脂肪酸和酮体也会刺激胰岛素的释放。-胰岛除了含有β细胞外，还含有几种细胞类型，这些细胞可以合成和释放肽体液因子（包括胰高血糖素和生长抑素），从而调节胰岛素的分泌。-α-肾上腺素能通路抑制胰岛素的分泌；这是主要的抑制机制。β-肾上腺素能刺激会增加胰岛素的释放。
HC70A-SP21讲座2
1。研究基因结构和功能（主要用途！）2。用于将细胞转换为工厂以制造药物和药物3。用于诊断遗传疾病4。用于识别个体（例如亲子鉴定，取证）5。用于纠正遗传病6.用于设计新作物和农作物7。合成新基因组和许多其他用途
深入了解 AM 商用铝合金的制造过程......
Elementum 3D 利用创新的反应性增材制造 (RAM) 技术引入了新的商用铝合金和高性能金属基复合材料，以与现有的增材制造设备配合使用。RAM 利用放热化学反应在增材熔合过程中原位合成产品材料。RAM 工艺可用于生产各种材料，但特别适合通过反应性合成陶瓷增强材料来生产陶瓷增强金属基复合材料 (MMC)。该工艺可以从针对工艺流程和铺展性进行了优化的较大 AM 原料粉末中合成亚微米陶瓷增强材料。亚微米增强材料还可在合金凝固过程中充当成核剂，以产生有利的细粒等轴铝微观结构。通过成核细等轴微观结构，该工艺克服了困扰许多铝合金的热裂性问题。通过少量合成陶瓷，2024 和 6061 等合金变得可打印，并且性能与锻造合金相当。增加陶瓷含量可提高强度、模量、耐磨性和高温性能，同时降低热膨胀系数和延展性。
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clo1：分析发育心理学中的问题，目标，概念，观点和现象，参考了基于发展变化的心理机制。clo2：通过在发育心理学中应用先进的研究方法来设计人类发展的设计研究。clo3：评估发育心理学领域当前和拟议的经验研究的优势和缺点。clo4：在一个小组内进行合作，以定位和综合相关的科学文献并设计研究建议。
fisica / Physics中的博士学位-40周期< / div>
在此博士学位计划中，我们旨在合成和表征由多个组件制成的胶体纳米晶体，其中一个是金属卤化物。这些材料有望在发光设备以及光催化和光检测中具有吸引力的应用。该程序的一个重要方面将是通过组合光学和结构技术对准备好的样品进行彻底的高级表征。该项目将在Genova的Politecnico di Milano和意大利技术学院之间进行合作。
![arXiv:2304.04106v1 [ed.IV] 4 月 8 日](/simg/c\c976a17a8c8510b56eac023ef34fc18fe9ddd97f.webp)
arXiv:2304.04106v1 [ed.IV] 4 月 8 日
摘要。获取和注释足够的标记数据对于开发准确且稳健的基于学习的模型至关重要，但在许多医学图像分割任务中，获取此类数据可能具有挑战性。一种有希望的解决方案是将真实数据与地面实况掩模注释合成。然而，之前没有研究探索过使用掩模生成完整的 3D 体积图像。在本文中，我们提出了 MedGen3D，这是一个可以生成成对的 3D 医学图像和掩模的深度生成框架。首先，我们将 3D 医学数据表示为 2D 序列，并提出多条件扩散概率模型 (MC-DPM) 来生成遵循解剖几何的多标签掩模序列。然后，我们使用以生成的掩模序列为条件的图像序列生成器和语义扩散细化器来生成与生成的掩模对齐的逼真的 3D 医学图像。我们提出的框架保证了合成图像和分割图之间的准确对齐。在 3D 胸部 CT 和脑部 MRI 数据集上进行的实验表明，我们的合成数据既丰富又忠实于原始数据，并展示了对下游分割任务的好处。我们预计，MedGen3D 合成配对 3D 医学图像和掩模的能力将在训练用于医学成像任务的深度学习模型方面发挥重要作用。
![arxiv：2212.01672v1 [cs.cv] 2022年12月3日](/simg/c\cc26ee16c78484b3826d3737f4bd2bdf2a9d3447.webp)
arxiv：2212.01672v1 [cs.cv] 2022年12月3日
摘要。这项工作的目的是介绍Marf，这是一项新颖的框架，能够使用Rover摄影机中的几种图像来合成火星环境。这个想法是生成火星表面的3D场景，以应对行星表面探索中的关键挑战，例如：行星地质，模拟导航和形状分析。尽管存在不同的方法来启用火星表面的3D重建，但它们依靠经典的计算机图形技术在重建过程中会产生大量计算资源，并且具有限制，并限制了重建以未见的场景并适应来自Rover Cameras的新图像。提出的框架通过利用神经辐射场（NERFS）来解决上述局限性，该方法通过使用一组稀疏的图像来优化连续的体积场景函数来合成复杂场景。为了加快学习过程的速度，我们用其神经图形图（NGP）替换了一组稀疏的漫游者图像，这是一组固定长度的vectors，这些vectors vectors vectors seal seal seal the vectors seal seal the venter thement Lengus的vectors seal seal theck in thecks of固定长度的vecters vecters the替换了以明显较小的尺寸保留原始图像的信息。在实验部分中，我们演示了由好奇的漫游者，持久漫游者和Ingenity直升机限制的实际火星数据集创建的环境，所有这些都在行星数据系统（PDS）上可用。