微分同胚可变形图像配准在许多医学图像研究中至关重要,因为它提供了独特的属性,包括拓扑保存和变换的可逆性。最近基于深度学习的可变形图像配准方法利用卷积神经网络(CNN)从合成基本事实或相似性度量中学习空间变换,从而实现快速图像配准。然而,这些方法往往忽略了变换的拓扑保存和变换的平滑性,而平滑性仅由全局平滑能量函数来强制执行。此外,基于深度学习的方法通常直接估计位移场,这不能保证逆变换的存在。在本文中,我们提出了一种新颖的、有效的无监督对称图像配准方法,该方法最大化微分同胚图空间内图像之间的相似性,并同时估计正向和逆变换。我们使用大规模脑图像数据集在 3D 图像配准上评估了我们的方法。我们的方法实现了最先进的配准精度和运行时间,同时保持了理想的微分同胚特性。
摘要尼日利亚的尼日尔三角洲地区遭受石油污染,这会影响生态系统功能和人类健康,这需要找到利用当地资源的可持续补救选择。在这项工作中,主要用作农业目的的牛粪(CM)和家禽粪(PM),用于在实验室尺度上生物化原油污染的土壤。除了容易访问外,CM和PM还具有可持续的生物外源,可用于多种微生物,可用于生物学。在1.5个月研究结束时,评估了修正案对NC 10 -NC 40范围内指定的石油总碳氢化合物(STPH)的影响。与CM污染的土壤相比,观察到在PM对土壤中的STPH降解明显更高(23%);自然衰减土壤(Rena)增加了1%的降解。分析的样品中的前主导级分数为NC 16 -NC 35。与CM修订选项相比,PM修正案可以更好地对这些部分进行生物修复。此外,生物塑料比修正案与受污染的土壤的影响表明,每种形成的生物添加的比率为1:1(w/w)的比率比比率1:2(w/w)更好,这表明修正的量较高,而污染的土壤与污染的土壤的量越高,则有效的生物化量越有效。这项研究的结果证明了PM作为可持续,负担得起和本地生物修复技术的潜力,该技术在尼日尔三角洲的原油污染的土壤中恢复了土壤。
抽象注意力缺陷多动症(ADHD)是一种神经发育多基因疾病,影响了世界各地5%以上的儿童和青少年。遗传和环境因素在ADHD病因中起着重要作用,这导致了整个人群中广泛的临床结果和生物学表型。与同龄人的对照相比,患者通常发现了4年滞后的大脑成熟延迟。细胞生长率的可能差异可能反映了多动症患者的临床观察结果。但是,仍未阐明细胞机制。为了检验这一假设,我们分析了诱导多能干细胞(IPSC)和神经干细胞(NSC)的增殖,这些细胞(NSC)源自男性儿童和诊断为ADHD的男孩和青少年(使用多基因风险评分评估),以及其相应的对照组。在当前的试点研究中,值得注意的是,ADHD组的NSC繁殖小于对照,而在IPSC发育阶段没有发现差异。我们来自两种不同的增殖方法的结果表明,患者发现的功能和结构延迟可能与这些体外表型差异有关,但从明显的神经发育阶段开始。这些发现是多动症疾病建模领域的第一个发现,对于更好地了解该疾病的病理生理可能至关重要。
在本文中,我们提出了一种新型的可变形神经关节网络 (DNA-Net),这是一种基于无模板学习的方法,用于从单个 RGB-D 序列进行动态 3D 人体重建。我们提出的 DNA-Net 包括一个神经关节预测网络 (NAP-Net),它能够通过学习预测一组关节骨骼来跟随输入序列中人体的运动,从而表示人体的非刚性运动。此外,DNA-Net 还包括有符号距离场网络 (SDF-Net) 和外观网络 (Color-Net),它们利用强大的神经隐式函数来建模 3D 几何和外观。最后,为了避免像以前的相关工作那样依赖外部光流估计器来获得变形线索,我们提出了一种新的训练损失,即基于易到难几何的损失,这是一种简单的策略,它继承了倒角距离的优点来实现良好的变形引导,同时仍然避免了其对局部不匹配敏感性的限制。DNA-Net 以自监督的方式直接在输入序列上进行端到端训练,以获得输入对象的 3D 重建。DeepDeform 数据集视频上的定量结果表明,DNA-Net 的表现优于相关的最先进方法,并且有足够的差距,定性结果还证明我们的方法可以高保真度和细节重建人体形状。
目前的工作旨在根据基于锆石矿物质在各种钙化温度下制造Na1ÞX Zr 2 Si X P 3-X O 12化合物。在250、500和1000 C中钙化了制造的化合物。钙化温度对制造化合物的结构,晶相和辐射屏蔽特性的影响。X射线衍射衍射仪表明,单斜晶相出现在250 c的钙化温度下,500°C完全转化为高度对称性六边形晶体相。 122Kev。在本研究中对钙化温度对G射线屏蔽行为的影响进行了清晰的影响,当钙化温度从250 C的250 C升高到1000 C时,线性衰减系数在122KeV时的影响增加了218%。©2023韩国核协会,由Elsevier Korea LLC出版。这是CC BY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)下的开放访问文章。
由成员秘书提名的理事会是古吉拉特邦的Saus提名的大多数研究生学位课程;因此,中央录取委员会负责进入SAUS,VIZ。,农业,园艺,农业工程和技术,食品技术,农业信息技术,林业,社区科学和农业企业管理的PG学位课程。但是,如果仅提供一个SAU提供任何其他PG学位课程,则
摘要 - 将神经梯度体系结构(NGA)集成到大语言模型(LLMS)中,导致了自然语言处理的明显进步,从而增强了生成文本的精确性和相干性。通过采用梯度驱动的计算,NGA根据上下文提示动态调整内部途径,从而使LLMS能够更有效地适应各种语言任务。这种方法证明了在上下文理解至关重要的情况下,诸如机器翻译,摘要和对话生成等任务的改进。NGA的融合也有助于减少常见问题(例如重复性或无关的产出),从而提高了生成内容的总体质量。此外,NGA的适应性允许在各个领域对LLM进行更有效的微调,从而促进了其在专业领域的应用,而无需大量的重新培训。经验结果表明,NGA在完善LLM的生成过程中的功效,强调了其大大提高自然语言处理系统性能的潜力。因此,NGA的采用代表了LLM体系结构演变中的关键进展,为开发更响应敏感和上下文意识到的语言模型提供了强大的框架。
“ Aspee Foundation Gold Plating Silver Medal”博士学位(园艺)在水果科学或蔬菜科学或花卉文化和景观建筑或收获后技术方面。