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手动计算解剖工具箱 - CAT12
VBM 数据 ● 使用默认值分割数据（对纵向数据使用分段纵向数据）。现在可用于 VBM 的结果分割保存在“mri”文件夹中，灰质的分割名为“mwp1”，白质的分割名为“mwp2”。如果您使用了纵向管道，则灰质的默认分割名为“mwp1r”或“mwmwp1r”（如果选择了用于检测较大变化的纵向模型）。 ● 获取总颅内容积 (TIV) 以校正不同的脑部大小和体积。选择保存在“报告”文件夹中的 xml 文件。 ● 使用检查样本检查 VBM 数据的数据质量（可选择将 TIV 和年龄视为干扰变量）。从第一步中选择灰质或白质分割。 ● 平滑数据（建议起始值为 6-8mm 1）。从第一步中选择灰质或白质分割。 ● 指定具有平滑灰质或白质分割的二级模型，并检查设计正交性和样本同质性：
自动疾病阶段阶段分类的glioblastoma- ...
摘要在计算组织病理学领域，计算机辅助诊断系统对于获得各种疾病的患者诊断和有助于精确医学很重要。因此，已经报道了许多关于数字病理图像的自动分析方法的研究。在这项工作中，我们讨论了一种自动提取和疾病阶段分类方法多形胶质母细胞瘤（GBM）组织病理学图像。在本文中，我们使用深层卷发神经网络（深CNN）同时获取功能描述符和分类方案。此外，在这个充满挑战的分类问题中，与其他流行的CNN进行了客观和定量的比较。使用癌症基因组图像的胶质瘤图像的实验表明，我们的网络平均分类准确性为96：5％，而对于更高的交叉验证，其他网络的性能相似，较高的精度为98：0％。深CNN可以以高精度从GBM组织病理学图像中提取显着特征。总的来说，具有深CNN的组织病理学图像的GBM疾病阶段分类非常有前途，并且在大规模组织病理学图像数据的可用性中，深CNN非常适合解决这个挑战性问题。
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番茄果实成熟的表观遗传调控
果实作为被子植物特有的器官，为人类提供丰富的膳食纤维、维生素等营养物质，是健康膳食结构的重要组成部分（Giovannoni，2001；Chen et al.，2020）。果实成熟是果实食用品质形成的关键时期，是一个涉及果实质地变化、色素积累、香气和风味物质形成、抗性降低等性状的复杂发育过程，受诸多内外部因素的调控（Giovannoni，2004；Ji and Wang，2023）。内外部因素主要有转录因子和激素等，外外部因素主要有各种生物因素和非生物因素。根据呼吸模式的不同，果实可分为跃变型和非跃变型两类（Mcmurchie et al.，1972）。在果实成熟过程中，呼吸强度和乙烯释放量出现伴随爆发，如番茄、苹果和香蕉等，而非呼吸强度和乙烯释放量变化不显著，如草莓、葡萄、柑橘等（ Shinozaki et al.，2018 ）。乙烯生物合成的两个系统（系统I和系统II）在果实发育和成熟过程中起着至关重要的作用。未成熟的果实和植物其他器官持续产生低浓度的乙烯，即乙烯背景浓度。系统I乙烯以负反馈方式调节背景浓度的乙烯合成并参与果实发育，系统II乙烯以负反馈方式产生。
职位名称：客服代表部
● 确保客户满意度以及能源审计和评估的最高质量和准确性。 ● 教育和筛选申请人的资格。 ● 根据加州社区服务和发展部 (CSD) 的资格规则审查申请和所需文件，以确定申请人的资格。 ● 根据需要接听和转接来电。跟进问询并回复电话留言。 ● 将数据输入专门的数据库。 ● 收集并邮寄所需材料。 ● 处理危机电话或在适当的时候转介给项目经理。 ● 以亲切和称职的方式欢迎和协助“临时”客户。 ● 根据部门政策安排客户预约。 ● 确保客户数据的完全保密。 ● 协助在社区中开展外展和接待活动。 ● 需要一些晚间和周末工作。 ● 执行分配的其他职责。
PPA 定制核心全球 ADR (PPA-C)
• 本配置文件中显示的业绩结果可能包括加入该策略的摩根士丹利账户的综合数据。这些结果在配置文件的投资结果和投资组合季度回报部分中未加阴影，并带有 Select UMA 标签。 • 结果还显示了在 Select UMA 计划中启动该策略之前，管理人自己投资于其投资策略版本的账户的综合数据。这些结果以灰色阴影显示并标记为管理人。虽然这一业绩很重要，但它并未反映摩根士丹利在实施该策略方面所扮演的角色，该角色反映在配置文件的投资结果和投资组合季度回报部分的未加阴影部分中。摩根士丹利与管理人合作，向其客户提供该策略。因此，在过渡月之后，摩根士丹利不会显示管理人自己投资于其投资策略版本的账户的综合数据。因此，管理人的结果和策略的结果可能会有所不同，如下文进一步讨论的那样。 • 如果经理的业绩和策略的业绩之间的过渡月份出现在某个季度的中间，则该季度或年份将在概况的“投资业绩”和“投资组合季度回报”部分中以蓝色标出，并标有“过渡”字样。
国际原子能机构秘书处（...
国际原子能机构秘书处向接受原子能机构常规计划技术援助的原子能机构成员国外交部致意，并荣幸地通知他们，经 2022 年 9 月大会批准，原子能机构青年毕业生和初级专业人员保障实习计划将于 2023 年 2 月 1 日至 2023 年 11 月 30 日实施。由于实习计划定于 2023 年 2 月 1 日开始，原子能机构需要启动筹备行动，以待大会批准。保障实习计划的目标是增加来自发展中国家的合格候选人数量，以担任原子能机构或其国家核组织的保障视察员职位。除了提高受训人员的技术技能和能力外，培训计划还将为参与者提供机会，扩大他们对核技术的和平应用及其在设施和国家层面实施的知识。计划说明和申请表随函附上。选定的受训人员将在维也纳国际原子能机构总部以及欧洲核机构和设施接受十个月的教育和在职培训。该计划包括以互动方式进行的研讨会、案例研究和实践作业，以吸引参与者参与学习。获得培训并不意味着承诺受雇于国际原子能机构。培训计划旨在为受训人员在其本国从事和平利用原子能领域的工作做好准备。所有说明都将以英文进行。受训人员将根据国际原子能机构的规则和条例获得津贴。应当注意的是，国际原子能机构不会对计划期间任何个人财产的损坏或损失进行赔偿。邀请各国政府通过官方渠道（例如外交部、常驻国际原子能机构代表团或国家原子能管理局）提交保障实习计划提名。提名和随附的申请表应送达
用于自然光未校准光度立体成像
自然光未校准光度立体 (NaUPS) 减轻了传统未校准光度立体 (UPS) 方法中严格的环境和光线假设。然而，由于内在的不适定性和高维模糊性，解决 NaUPS 仍然是一个悬而未决的问题。现有工作对环境光和物体材质施加了强有力的假设，限制了更一般场景中的有效性。或者，一些方法利用复杂模型的监督学习，但缺乏可解释性，导致估计有偏差。在这项工作中，我们提出了自旋光未校准光度立体 (Spin-UP)，这是一种无监督方法，用于解决各种环境光和物体中的 NaUPS。所提出的方法使用一种新颖的设置，在可旋转的平台上捕获物体的图像，通过减少未知数来减轻 NaUPS 的不适定性，并提供可靠的先验来缓解 NaUPS 的模糊性。利用神经逆向渲染和所提出的训练策略，Spin-UP 可以以较低的计算成本恢复复杂自然光下的表面法线、环境光和各向同性反射率。实验表明，Spin-UP 优于其他监督/无监督 NaUPS 方法，并在合成和真实世界数据集上实现了最先进的性能。代码和数据可在 https://github.com/LMozart/CVPR2024-SpinUP 获得。
