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镜子u-net：将多模式裂变与多任务学习嫁给医学成像中的语义分割
正电子发射断层扫描（PET）和计算的刻录术（CT）通常共同用于检测肿瘤。PET/CT分割模型可以自动化肿瘤的描述，但是，当前的多模式模型不能完全阐明每种模式中的互补信息，因为它们要么串联PET和CT数据，要么在决策水平上融合它们。为了对抗这一点，我们提出了镜像u-net，它通过将多模式表示形式分配到模态特异性的解码器分支和辅助多模态解码器中，以多模态化的方式代替了传统的融合方法。在这些分支上，镜像u-net标志着一个针对每种模式量身定制的任务，以增强单峰特征，同时保留共享表示中的多模式特征。与以前的方法相比使用了其他方法或多任务学习，Mirror U-net将两个范式结合在一个统一的框架中。我们探索各种任务组合，并检查在模型中共享的哪些参数。我们在Autopet PET/CT和多模式MSD Braintumor数据集上评估了Mirror U-NET，证明了其在多模式分段中的有效性并在两个数据集中实现了先进的性能。代码：https：//github.com/zrrrrr1997/ autopet_challenge_mirrorunet
数学模型用于研究遗传变异的限制性核酸内切酶
它。因此，如果像mtDNA这样的圆形DNA具有m识别（限制）位点，则该酶在消化后将其分散成M段。限制位点的数量和位置随核苷酸序列而变化。相比，两个DNA序列的相似性越高，裂解模式越接近。因此，可以通过比较限制位点的位置来估计两个同源DNA之间的核苷酸取代的数量。同样，可以从两个或分类的DNA片段的比例中估算核苷酸取代的数量。Upholt（8）研究了这两个问题，但他的锻炼并不一般，似乎涉及一些错误。fur-hoverore，upholt不关注种群中DNA序列的异质性明显高度（5）。当研究紧密相关的物种之间的遗传差异时，有必要消除这种异质性的作用。本文的目的是开发一个更严格的DNA遗传差异数学模型，并提出了一种统计方法，用于分析限制酶研究的数据。在前四个部分中，我们要么假设人群中没有多态性，要么仅考虑一对生物（个体）之间的遗传差异。在第五部分中将删除无多态性的假设。
估计马兽医服务市场的大小并确定其动态
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免责声明：竞争DG使公众在orde orde
（2）Sonaca是一家成立于1978年在比利时的公司。Sonaca是通过其子公司和北美地区的子公司和生产地点，在全球范围内活跃于民用，国防和空间应用的综合金属航空结构的开发，制造和组装。Sonaca提供了从航空结构概念设计到飞机组件中必需的组件工程和制造（Aerostructures）的完全集成的解决方案，Sonaca的核心业务专注于机翼航空机构，尤其是SLAT系统。Sonaca在比利时成立，最终由Walloon地区主权投资基金Wallonie Entreprendre控制。
白皮书：用Airscwo.Docx销毁锂离子电池电解质
抽象锂离子电池（LIB）在包括运输，电子和太阳能在内的众多主要行业中起着至关重要的作用。虽然使用量和多氟烷基（PFAS）添加剂可以提高性能和寿命，但通过电池制造和回收操作将这些添加剂的偶然释放到环境中可能会对环境，人类健康和财务成果产生负面影响。当前的电池制造和回收废物处理方法并非旨在消除PFA，从而强调了对高级解决方案的需求。超临界水氧化（SCWO）已被证明可以在各种复杂的废物流中破坏PFA，从而使其成为有前途的解决方案。374Water的AirScWo技术用于处理含有HQ-115的解决方案，该解决方案是锂离子电池中商业使用的添加剂。HQ-115，也称为BIS（三氟甲磺酰基）酰亚胺（LITFSI），是一种双氟烷基磺酰亚胺（BIS-FASIS）的一种类型秒。这些结果表明，374Water的AirScWo技术可用于快速破坏基于PFA的LIB添加剂，并可能提高一旦商业化的LIB制造和回收利用的可持续性。
振动重型卡车：电池交换与快速充电
摘要 - 相对于快速充电站（FCS）系统，对重型卡车的电池交换站（BSS）的优势和缺点知之甚少。本研究评估了电动重型卡车的这两种充电机制，旨在比较系统的效率并确定每种选项的最佳设计。开发了一种模型来解决充电网络中BSS的计划和操作，将电池内电池视为各种服务的资产。我们评估绩效指标，包括运输效率和电池利用效率。我们的评估表明，与快速充电相比，BSS通过降低车辆的停机时间大大提高了运输效率，但可能需要更多的电池。BSS具有中型电池的BSS可提高运输效率在时间和人工方面。FCS依靠卡车需要更大的电池以补偿延长充电时间。要了解这两个指标之间的权衡，在不同的情况下进行了成本效益分析，涉及电池价格和人工成本的潜在变化。此外，BSS还显示了通过能源套利和网格辅助服务来减少大量CO 2排放的潜力。这些发现强调了将BS集成到未来的电动卡车充电网络并采用碳感知的操作框架的重要性。
个性化用于量化神经行为护理脑自动调节的压力反应指数
摘要 - 目的：压力反应性指数1（PRX）是评估神经严重护理中脑自动卵形2的常见指标。这项研究旨在通过4个个性化PRX算法（PPRX）5的开发和理想的超参数鉴定来提高PRX的3个临床实用性。6方法：使用来自TrackTBI数据集的创伤性脑8损伤患者的Simu-7和多模式监测数据对算法误差进行了定量。使用误差和生理量之间的线性重新介绍，心脏10率被确定为造成PRX误差的潜在原因。通过将PRX平均为12衰老到心跳来开发11个PPRX方法。标准13 PRX算法的理想超参数识别为最小化算法14误差。15结果：PRX算法对HY-16个Perparameter和患者变异性高度敏感。错误与患者心率密切相关。通过将PRX参数化至18个心跳，PPRX方法可显着降低对患者变异性和超参数20选择的19个敏感性，同时也降低了噪声。在标准PRX 21算法中，平均为10秒的窗口和相关的40个样本的22个窗口导致总体23个错误最低。24结论：个性化的PRX增强了鲁棒性25和大脑自动调节估算的准确性-26
T2DM-SHR/NTUL //- cp（copulen）大鼠胃排空的特征
肥胖和超重状况分别或与II型糖尿病（T2DM）共同发生，现在在全球范围内发生，整个工业化社会的发病率令人震惊。1-4无序的胃生理学是糖尿病中的常见观察结果，包括T2DM早期快速排空的过程和T2DM和类型1型的后期，胰岛素依赖性糖尿病（IDDM）的过程。5肽激素淀粉蛋白与胰岛素共同分泌，以响应餐食，并促进代谢作用，这些作用通常与胰岛素的互补作用，并且两种激素都在T2DM和胰岛素抵抗中无序。6此外，加速胃排空的常见的SIRT-1动作也可能导致胃功能的失调，包括T2DM中的食欲。7-9因此，胰岛素分泌和组合调节功能的损害通常也会以Amylin分泌和SIRT1动作的畸变反映。6-9包括淀粉蛋白的各种激素作用中，激素通常有助于通过位于胃上皮的Antrum上的淀粉蛋白受体的胃排空生理过程，在此有效地延迟了胃空的一致性和时机。6激活后，链淀粉蛋白受体调节酸辣椒消化剂从胃到近端十二指肠的时机和过渡，然后消化剂可以暴露于腔葡萄糖酶和胰腺中和成分和消化酶。6相比，在IDDM中，因此，与SIRT1作用共同调节淀粉蛋白受体活性的失调可能导致T2DM和IDDM糖尿病形式的胃功能失调。5-9此外，肥胖和T2DM的高胰岛素血症和高氨基血症至少在某种程度上导致了胰岛素和氨基蛋白耐药性现象，因为它在这些条件下通过激素受体受体活性的原发性或次要下调在这些条件下发生。