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大脑计算-NTU> IREP具有增强挥发性的金属 - 疾病平台
Au纳米颗粒在石英底物上的平面分布。（b）体积| e/e 0 | 2通过FDTD模拟获得的现场分布对谐波。（c-d）在| e/e 0 |的不同位置的横截面切片2增强AU跨表面结构。（E）分形Au-Tio 2超材料的示意图，由Au晶体随机分布在三维TIO 2分形支架中。（f）| e/e 0 |的体积分布LSPR共振的2个字段。（G-H）在| E/E 0 |的不同位置的横截面切片2增强3D Au-Tio 2结构。20
CT 体积测定与 RECIST 在预测胃癌肝转移治疗反应和总生存期方面的比较
图 1. 使用半自动量化技术对肝转移瘤进行体积测量的图像。AF。一例 57 岁男性胃癌肝转移瘤根据体积标准获得部分缓解的病例，其基线和第一次随访时门静脉期获得的 CT 图像。三维体积重建前的手绘图像，箭头位于基线（A）和治疗后（B）。基线时，肝右叶的肿瘤体积为 24 cm 3（箭头，C）。治疗后，肿瘤体积减小至 7 cm 3 [靶病变总体积减少 71%；箭头位于 (D) ]。根据 RECIST，该患者被诊断为病情稳定[从 38 到 33 mm，靶病变最大直径减少 13%，箭头位于 (E)、(F) ]。GL。图中显示的是一例根据体积标准诊断的胃癌肝转移进展病例，患者为 70 岁女性，基线和首次随访时门静脉期获得的 CT 图像。三维重建前的手绘图像，箭头指向基线（G）和治疗后（H）。基线时，肝左叶肿瘤体积为 6 cm 3（箭头，I）。治疗后，肿瘤体积增加至 15 cm 3 [靶病变总体积增加 150%；箭头指向 (J) ]。根据 RECIST，该患者被诊断为病情稳定[从 31 毫米到 34 毫米，靶病变最大直径增加 9.7%，箭头指向 (K) 和 (L) ]。RECIST = 实体肿瘤疗效评估标准
Mesogan：生成神经反射率壳
摘要我们介绍了Mesogan，这是一种生成3D神经纹理的模型。通过结合生成对抗网络（stylegan）和体积神经场渲染的优势，这种新的图形原始形式代表了中尺度的出现。原始性可以用作神经反射率壳的表面；表面上方的薄体积层，其外观参数由神经网络定义。为了构建神经外壳，我们首先使用带有仔细随机傅立叶特征的stylegan生成2D特征纹理，以支持任意尺寸的纹理而无需重复伪影。我们以学习的高度功能增强了2D功能纹理，这有助于神经场渲染器从2D纹理产生体积参数。为了促进过滤，并在当前硬件的内存约束中启用端到端培训，我们使用了层次结构纹理方法，并将模型训练在3D中尺度结构的多尺度合成数据集上。我们提出了一种在艺术参数上调节Mesogan的可能方法（例如，纤维长度，链的密度，照明方向），并演示并讨论整合基于物理的渲染器。
一项关于小袋锂金属电池外部压力变化长期循环性能的研究
由于高能量密度设备的优势，高能密度的高能密度需求迅速生长。除了锂离子电池，Lith-ium金属电池（LMB）之外，由于理论特异性极高（3860 mAh g –1，2062 mAh cm –3），因此被认为是下一代可充电电池，并且是最低的Redox电势（–3.04 V vs.标准氢电极）[1-3]。However, LMBs has severe problems due to (1) uncontrollable lithium dendrite formation, result in penetration of the separator, causing short circuit, (2) large volumetric and morphological changes during charging process, (3) continuous reactions between lithium metal and electrolyte resulting from the crack of solid electrolyte interphase (SEI) layers on the lith- ium metal surface [4,5].这些问题导致循环寿命和安全风险恶化。已经探索了几种策略，例如改变电解质（锂盐，溶剂（碳酸盐，乙醚）和功能添加剂）以形成稳定的SEI
CRD-C514-92 混凝土厂标准
1.3. 配料设备 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
金属定向能量沉积过程中熔池深度的实时估计与控制以减少孔隙率
1 缩写：AM：增材制造；MPD：熔池深度；DED：定向能量沉积；ANN：人工神经网络；VED：体积能量密度；PID：比例-积分-微分。