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通过使用基于深度学习的域适应声发射
使用机器学习（ML）算法在制造过程中嵌入的传感器内部嵌入的信息的进步和识别，以更好地决策成为构建数据驱动的监视系统的关键推动因素。在激光粉床融合（LPBF）过程中，基于数据驱动的过程监视正在广受欢迎，因为它允许实时组件质量验证。加上制造零件的实时资格具有重要的优势，因为可以降低传统的生产后检查方法的成本。此外，可以采取纠正措施或构建终止以节省机器时间和资源。然而，尽管在满足LPBF流程中的监视需求方面取得了成功的发展，但由于不同的过程空间，在处理来自激光材料互动的数据分布的变化时，对ML模型在决策方面的鲁棒性进行了更少的研究。受到ML中域适应性的想法的启发，在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习的无监督域适应技术，以解决由于不同的过程参数空间的数据分布的转移。在两个不同的316 L不锈钢粉末分布（> 45 µm和<45 µm）上获得了从LPBF过程区域到三个机制到三个方案的声学发射区到三个方案的声波形式。对应于用不同激光参数处理的粉末分布的声波形的时间和光谱分析显示，数据分布中存在偏移，随后用建议的无监督域适应技术对其进行处理，以具有可以普遍化的ML模型。进一步，两个分布之间提议的方法的预测准确性表明，不受欢迎地适应新环境的可行性并改善了ML模型的推广性。
基于融合蛋白的 COVID-19 疫苗以...为例
在本文中，我们讨论了基于融合蛋白的 SARS-CoV-2 疫苗的特征。我们重点研究了重组疫苗抗原，该疫苗抗原由融合蛋白组成，融合蛋白由 SARS-CoV-2 衍生的抗原或肽的组合或 SARS-CoV-2 抗原/肽与 SARS-CoV-2 无关的蛋白质/肽的组合组成。这些融合蛋白是为了增加疫苗抗原的免疫原性和/或实现免疫系统的特殊靶向性。基于蛋白质的疫苗方法仅在概念验证研究中得到举例说明，该研究使用 W-PreS-O，一种基于单一融合蛋白 (W-PreS-O) 的嵌合疫苗，将来自武汉 hu-1 野生型和 Omicron BA.1 的 RBD 与吸附于氢氧化铝的乙肝病毒 (HBV) 衍生的 PreS 表面抗原相结合。在感染 Omicron BA.1 之前，对叙利亚仓鼠进行了 W-PreS-O 疫苗评估，这些仓鼠每隔三周接种 W-PreS-O 或氢氧化铝（安慰剂）三次。通过 RT-PCR 测量上呼吸道和下呼吸道的中和抗体 (nAB) 滴度、体重、肺部症状和病毒载量。此外，还使用斑块形成试验测量了肺部的传染性病毒滴度。我们发现接种 W-PreS-O 疫苗的仓鼠产生了针对 Omicron BA.1 的强效 nAB，几乎没有出现肺炎，并且肺部的传染性病毒滴度显著降低。重要的是，接种 W-PreS-O 疫苗的仓鼠鼻腔中的病毒载量接近或高于 PCR 循环阈值
人类感知，行为和决策的量子力学：用于建模错觉和意见形成
摘要：从表面上看，行为科学和物理学似乎是两个不同的研究领域。然而，对他们解决的问题进行了更仔细的研究表明，它们彼此唯一相关。以量子思维，认知和决策理论为例，这种独特的关系是本章的主题。调查当前的学术期刊论文和学术专着，我们提出了量子力学在人类感知，行为和决策现代研究中的作用的另一种愿景。为此，我们主要旨在回答“如何”问题，故意避免复杂的数学概念，但要开发一种技术简单的计算代码，读者可以修改以设计自己的量子启发的模型。我们还介绍了计算代码的应用并概述几个合理的方案的几个实践示例，其中量子模型基于提议的DO-Yourandself Model套件可以帮助了解个人和社会群体的行为之间的差异。
锂离子电池阴极中离子扩散的纳米级映射
在锂离子电池阴极N. Balke 1，S。Jesse 1，A。N. Morozovska 2，E。Eliseev 3，E。Eliseev 3，D。W. Chung 4，Y. Kim 5，L。Adamczyk 5，R。E. E. Garcia 4，N。Dudney 5和N.Dudney Internal Interge Nation Interge N.实验室，田纳西州橡树岭，美国37831，2，乌克兰国家科学学院半导体物理研究所，乌克兰41，PR。nauki，03028乌克兰，乌克兰3，材料科学问题研究所，乌克兰国家科学学院，乌克兰3，乌克兰3，Krjijanovskogo，Krjijanovskogo，03142基辅，乌克兰，乌克兰，4材料工程学院，Purdue University，Purdue University，Purdue University，Purdue University，West Lafayette田纳西州37831，美国。实现Li进出阴极的运动是新电池设计的关键组成部分，但由难以识别的纳米级工艺主导。我们开发了一种基于扫描探针显微镜的方法，电化学应变显微镜（ESM），以研究薄膜licoo 2电极材料中的电偏置诱导的锂离子传输。ESM利用了偏置控制的锂离子浓度和电极材料摩尔体积之间的固有联系，从而为具有纳米计精度的新型研究提供了能力。使用ESM，可以在相关的长度尺度上研究局部电化学过程，以揭示结构，功能和液压电池性能之间的复杂相互作用。这项工作表明了如何使用ESM来研究分层阴极材料（例如Licoo 2）中的锂离子运输。N.B.N.B.通过其分层结构，锂离子传输和相应的体积变化很大程度上取决于Licoo 2晶粒的晶体学方向。使用ESM，可以鉴定具有增强锂离子动力学的晶粒和晶界。显着性的可再生能源需求日益增长与对当前未按照许多应用所需的性能执行的高级储能技术的需求密切相关。储能系统的功能（例如锂离子电池）基于并最终受到离子流的速率和定位，以不同的长度尺度从原子上的原子到晶粒到接口。在这些长度尺度上理解离子运输过程的根本差距极大地阻碍了当前和未来电池技术的发展。ESM的开发已经打开了以前从未达到的水平来了解锂离子电池的途径。有关用ESM获得的本地锂离子流的独特信息将不可避免地导致电池应用材料开发的突破。了解离子流，材料属性，微结构和缺陷之间的相互作用是电池操作的关键，可用于优化设备属性并了解电池褪色过程中发生的情况。信用研究是作为流体界面反应，结构和运输（第一）中心的一部分，这是一个能源边界研究中心，由美国能源部基本能源科学办公室资助，基础能源科学办公室，奖励编号ERKCC61（N.B.，L.A.，L.A.R.E.G.R.E.G.以及美国能源部基础能源科学办公室的一部分，美国能源部CNMS2010-098和CNMS2010-099（N.B.，S.J。）。还承认亚历山大·冯·洪堡基金会。和D.W.C.感谢NSF Grant CMMI 0856491的支持。“纳米尺度的电化学插入和锂离子电池材料的扩散映射” N。Balke，S。Jesse，A。N. Morozovska，E。E. Eliseev，D。W. Chung，Y。Kim，Y。Kim，L。Adamczyk，R。E. E.García，N。Dudney和S.V.kalinin，nat。纳米技术。5，749-754（2010）。5，749-754（2010）。
在卡塔尔锻造精密医学的道路
同种异体造血干细胞移植（HSCT）是许多血液学恶性肿瘤和非恶性状况的潜在治疗疗法。血液系统恶性肿瘤基础基础HSCT的一部分依赖于诱导移植物与白血病（GVL）效应，在该作用中，供体免疫细胞识别并消除受体中残留的恶性细胞，从而维持缓解。GVL是一种临床上明显的现象；然而，负责诱导这种作用的特定细胞类型，涉及的分子机制在很大程度上仍然没有确定。在供体淋巴细胞输注（DLI）后，观察到GVL的最佳实例之一，这是一种已建立的复发性疾病或初期/预期复发的疗法。dli涉及从原始HSCT供体注入外周血淋巴细胞中。在20-80％的DLI患者中，可以观察到持续缓解，具体取决于潜在的疾病和靶向细胞的内在负担。在这篇综述中，我们将讨论有关DLI后GVL机制的当前知识，通过操纵DLI来增强GVL的实验策略（例如新抗原疫苗接种，特定细胞类型选择/耗尽）以及通过更好的分子定义GVL效应来改善DLI和细胞免疫疗法来改善血液学恶性肿瘤的研究前景。
selpercatinib用于先前治疗的RET融合阳性晚期非小细胞肺癌
•与其他治疗方法相比，它的工作效果如何？•风险或副作用是什么？它们的可能性有多大？•治疗将如何影响我的日常生活？•如果治疗不起作用会发生什么？•如果我不想接受治疗会发生什么？是否还有其他治疗
带有扩散模型的视频插值-CVF Open Access
我们提出了Vidim，这是一个视频间隔的生成模型，该模型在启动和最终框架下创建了简短的视频。为了实现高保真度并在输入数据中产生了看不见的信息，Vidim使用级联的分化模型首先以低分辨率生成目标视频，然后在低分辨率生成的视频上生成高分辨率视频。我们将视频插补的先前最新方法归纳为先前的最新方法，并在大多数设置中演示了这种作品如何在基础运动是复杂，非线性或模棱两可的情况下失败，而Vidim可以轻松处理此类情况。我们还展示了如何在开始和最终框架上进行无分类器指导，并在原始高分辨率框架上调节超级分辨率模型，而没有其他参数可以解锁高保真性结果。vidim可以从共同降低所有要生成的框架，每个扩散模型都需要少于十亿个pa-rameters来产生引人注目的结果，并且仍然可以在较大的参数计数下享有可扩展性和提高质量。请在vidim- Interpolation.github.io上查看我们的项目页面。
多元化、包容性和归属感战略
研究还发现，多元化教师参与工作存在重大障碍，包括歧视、在工作场所无法完全被认可的紧张感以及“代表”多元化的额外工作量。该部门的多元化、包容性和归属感战略将努力消除这些障碍，创造一个工作环境，让我们的员工代表我们所服务的社区，并能够充分发挥其潜力。
雷达相机3D对象检测的强大扩散建模框架
雷达相机3D对象检测旨在与雷达信号与摄像机图像进行交互，以识别感兴趣的对象并定位其相应的3D绑定框。为了克服雷达信号的严重稀疏性和歧义性，我们提出了一个基于概率deno的扩散建模的稳健框架。我们设计了框架，可以在不同的多视图3D检测器上易于实现，而无需在训练或推理过程中使用LiDar Point Clouds。在特定的情况下，我们首先通过开发带有语义嵌入的轻质DENOIS扩散模型来设计框架编码器。其次，我们通过在变压器检测解码器的深度测量处引入重建训练，将查询降解训练开发为3D空间。我们的框架在Nuscenes 3D检测基准上实现了新的最新性能，但与基线检测器相比，计算成本的增加很少。
Allyship研讨会 - 机构多样性，公平和包容
➔了解我们在特权和压迫体系中的立场，并不学习保护这些系统的习惯和实践，这对我们所有人来说都是终生工作的，毫无例外的是团结和相互关系的真实关系，这是我们不可能避免或超越这些不平衡的工具的，这些态度始终是避免了那些始终建立的，这些习惯是在建立不平等的，即使他们的工作变得无关紧要，却是构成无价值的工具，即有效地构成了一个不可思议的工具，却是有效的，却是有效的，却是有效的，却是有效的，却是有效的，却是有效的，这些习惯是努力的，这些习惯是努力的，这些习惯是构成了一个无效的工具，这些习惯是在努力，而却是有效的。谦卑和问责制➔内部进入沉默，调解，内在的智慧和深厚的喜悦与社会变革的外在工作