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Bragg Spot Finder（BSF）：新的机器学习
大分子晶体学对理解疾病的理解产生了重大贡献，更重要的是，如何通过提供蛋白质的原子共生3D结构来治疗它们。这是通过从重要的生物学途径中收集蛋白质晶体的X射线衍射图像来实现的。点调子用于检测具有可用数据的晶体的存在，这些晶体的斑点是用于解决相关结构的主要数据。具有快速准确的斑点查找是必不可少的，但是用于生成X射线衍射图像的同步器束线的最新进展使我们达到了现有最佳的Spotfinders可以做到的范围。必须删除此瓶颈，以便Spotfinder软件可以跟上X射线梁线的加快 - 重新改进，并能够看到解决衍射图像时遇到的最具挑战性问题所需的弱或分散点。在本文中，我们首先介绍Bragg Spot检测（BSD），这是一个大型基准Bragg Spot图像数据集，其中包含304张图像，其中有66 000多个景点。然后，我们与图像预处理，U-NET分割主链以及包括伪像删除和分水岭分段的后加工有关，讨论开源可扩展的基于U-NET的Spotfinder Bragg Spot Finder（BSF），并进行了图像预处理，U-NET分割骨架和后处理。最后，我们对BSD基准进行实验，并获得（就准确性而言）与使用两个流行的Spotfinder软件包（Dozor和Dials）获得的结果相当或更好，这表明这是支持未来扩展和改进的合适框架。
使用深度学习的风湿性心脏病检测...
5副教授1计算机科学与工程系，1萨特亚技术与管理研究所，维齐亚纳加兰，安得拉邦，印度安得拉邦摘要：风湿性心脏病（RHD）是对细菌攻击的自身免疫反应，使心脏瓣膜正常功能恶化。瓣膜上的损伤会影响心脏腔内部的正常血液流动，该血液可以通过听诊器记录并通过听觉记录作为声音图。但是，听诊的手动方法很困难，耗时和主观。在这项研究中，基于卷积神经网络的深度学习算法用于执行自动听诊，并将心脏的声音分为正常和风湿性。分类是在未分段的数据上进行的，其中不需要第一个，第二，收缩期和舒张期的提取。CNN网络的体系结构形成为一层层。卷积和批处理标准化层，然后是最大池层以下样品，使用了特征图。在末尾有一个最终的最大池层层，该层将随着时间的流逝汇集输入特征映射，并在末尾包括一个完全连接的层。网络有五个卷积层。目前的工作说明了使用MEL Spectrotoral表示使用深卷积神经网络的使用。在本研究中，从一百七十名受试者中记录了RHD心脏声音数据集，其中一百二十四名被确认为RHD患者。该系统的整体准确度为96.1％，灵敏度为94.0％，特异性为98.1％。索引术语 - 风湿性心力衰竭，深度学习，心脏声音，机器学习，PCG。
伊马替尼引起的硬pa粘膜变色
伊马替尼梅赛酸盐，酪氨酸激酶抑制剂（TKI）和血小板衍生的生长因子受体α（PDG-FRA），有效地抑制了癌细胞的增殖[1]。它已被确定为慢性髓样白血病（CML）的一线治疗，并且在晚期或转移性病例中仍然是胃肠道间质肿瘤（GIST）和降低的治疗方法[2]。虽然伊马替尼治疗有效，但并非没有副作用。尽管皮肤脱落是一种有据可查的不良反应，但也观察到硬pa的口服粘膜变色，尽管频率较低[3]。在这里，我们提出了三个病例报告，详细介绍了伊马替尼硬质伊马替尼引起的粘膜变色，在接受伊马替尼治疗的患者和DFSP患者中，为未来的研究提供了对这种现象原因的研究。患者1是一名70岁的波兰女性，具有详尽的要点，她出现了未知的坚硬粘膜粘膜变色。2011年，她接受了分段的小肠切除术，然后进行了伊马替尼治疗。口腔检查显示硬口感粘膜的棕色变色，其最高尺寸约为25 mm（图1 A）。进行了粘膜色素沉重的局部麻醉下的一次性活检，然后进行上呼吸道的光纤检查，显示正常的发现。组织病理学报告证实了硬pa的粘膜层，表现出细小的棕色球形晶状体，均匀分布。未观察到炎症或出血的证据。因此，诊断细，深褐色的球形颗粒被沉积在结缔组织中。没有看到上皮中的黑色素病或黑素增生（图1 B，C）。
统一的3D和4D全景分割通过动态移动网络
摘要 - 随着自动驾驶的快速进步，为其感应系统配备更全面的3D感知变得至关重要。但是，广泛探索的任务（例如3D检测或点云语义分段）重点是解析对象（例如汽车和行人）或场景（例如树木和建筑物）。在这项工作中，我们建议解决基于激光雷达的全景分段的具有挑战性的任务，该任务旨在以统一的方式解析对象和场景。特别是我们提出了动态转移网络（DS-NET），该网络是Point Cloud Realm中有效的全景分割框架。ds-net具有用于复杂LIDAR点云分布的动态移位模块。我们观察到，BFS或DBSCAN（例如BFS或DBSCAN）的常用聚类算法无法处理具有非均匀点云分布和不同实例大小的复杂自主驾驶场景。因此，我们提出了一个有效的可学习聚类模块，动态转换，该模块可以随时适应内核功能。为了进一步探索时间信息，我们将单扫描处理框架扩展到其时间版本，即4D-DS-NET，以进行4D Panoptic分割的任务，其中应为多个框架提供相同的ID ID预测。我们建议以更统一的方式求解4D Panoptic分割，而不是将跟踪模块附加到DS-NET上。该代码可在https://github.com/hongfz16/ds-net上公开获取。具体而言，4D-DS-NET首先通过对齐连续的LiDAR扫描来构造4D数据量，然后在其上执行时间统一的实例聚类以获得最终结果。进行了两个大规模自动驾驶激光雷达数据集（Semantickitti和Panoptic Nuscenes）的广泛实验，以证明所提出的溶液的有效性和出色性能。
第3A卷：系统编程指南，第1部分
第1章有关本手册1.1英特尔®64和IA-32处理器的第1章。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-1 1.2系统编程指南的概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-4 1.3值得注意的召集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-7 1.3.1位和字节顺序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-7 1.3.2保留位和软件兼容性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>1-7 1.3.3仪器opands。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。1-8 1.3.4十六进制和二进制数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-8 1.3.5分段的地址。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。1-8 1.3.5分段的地址。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>1-81。1。1.6.6语法，用于CPUID，CR和MSR值。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>1-9 1.3.7例外。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>1-10 1.4相关识字。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-10
连续膜表面微机械硅...
表面微加工成功的光学应用之一是开发静电驱动微机械镜阵列（协调、可移动的反射或折射元件的大规模并行阵列），用于投影显示系统。1 每个元件都是一个镜段，用作较大显示器中的一个像素，元件的驱动使用二进制数字控制信号并行协调。在这样的系统中，已经证明简单微机械致动器的制造成品率可以接近 100%。此外，已经确定可以实现电子器件与微机电系统（MEMS）阵列结构的大规模集成。这种集成是通过在平面化的 CMOS 电子阵列上构建 MEMS 结构来实现的。已经提出了这些基本概念的几种扩展，以便开发用于自适应光学系统的表面微机械连续膜可变形镜。在自适应光学中，重要的是可变形镜既连续又可精确调节。本文描述的设备是使用表面微机械技术制造的第一种连续镜。� 体微机械连续镜之前已经展示过。2 � 表面微机械镜已在波士顿大学设计、制造和测试。该设备由单个柔性光学膜组成，该膜由多个附件支撑，这些附件位于底层表面法向静电致动器阵列上。两个特点将该设备与以前的表面微机械镜系统区分开来。首先，镜面是连续的，而不是分段的。因此，致动器的局部变形会导致镜面平滑偏转，表面轮廓没有不连续性，没有因分段边缘而产生的衍射干涉，也没有因填充因子低于 1 而导致的光强度损失。此外，新的可变形镜面装置可以精确、连续地控制镜面元件
开发和验证新型方法论，以整合沉浸式3D尸体神经外科外科模拟的神经成像和摄影测量法
背景：可视化和理解3维（3D）神经解剖学是具有挑战性的。尸体解剖受到低可用性，高成本和对专业设施的需求的限制。新技术，包括神经影像学的3D渲染，3D图片和3D视频，正在填补这一差距并促进学习，但它们也有局限性。这项概念验证研究探讨了将3D重建的神经影像数据与3D摄影测量法结合现实的纹理和精细解剖细节相结合的空间精度的可行性，以创建高实现cadaveric cadaveric神经外科外科手术模拟。方法：四个固定和注射的尸体头进行了神经影像学。为创建3D虚拟模型，使用磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）扫描渲染表面，并创建了分段的解剖结构。通过同步神经措施和摄影测量数据收集进行了逐步的颅骨切开术。在3D导航空间中获取的所有点均在3D虚拟模型空间中导入并注册。一种新型的机器学习辅助单眼估计工具用于创建2维（2D）照片的3D重建。深度图被转换为3D网状几何形状，该几何形状与3D Virtual Model的脑表面解剖结构合并以测试其精度。定量测量值用于验证不同技术的3D重建的空间精度。结果：使用体积神经影像数据创建了成功的多层3D虚拟模型。合并了2个模型时，单眼深度估计技术创建了照片的定性准确3D表示。
连续膜表面微加工硅变形镜
表面微加工的一个成功光学应用是开发静电驱动微机械镜阵列（由可移动的反射或折射元件组成的大规模并行阵列），用于投影显示系统。1 每个元件都是一个镜面部分，可用作大型显示器中的一个像素，元件的驱动通过二进制数字控制信号并行协调。在这种系统中，已证明简单微机械致动器的制造成品率可以接近 100%。此外，已证实可以实现电子器件与微机电系统（MEMS）阵列结构的大规模集成。这种集成是通过在平面化 CMOS 电子器件阵列上构建 MEMS 结构来实现的。已提出了这些基本概念的几种扩展，以便开发用于自适应光学系统的表面微加工连续膜可变形镜。在自适应光学中，重要的是可变形镜既要连续又要精确可调。本文描述的装置是使用表面微加工技术制造的第一种连续镜。~ 体微加工连续镜之前已经展示过。2 ! 波士顿大学设计、制造和测试了表面微加工镜。该装置由单个柔性光学膜组成，该膜由多个附件支撑，这些附件位于表面法向静电致动器的底层阵列上。该装置有两个特点与以前的表面微加工镜系统不同。首先，镜面是连续的，而不是分段的。因此，致动器的局部变形会导致镜面平滑偏转，表面轮廓没有不连续性，没有由于分段边缘而导致的衍射干扰，也没有由于填充因子低于 1 而导致的光强度损失。此外，新的可变形镜装置允许精确、连续地控制镜面膜。
连续膜表面微加工硅变形镜
表面微加工的一个成功光学应用是开发静电驱动微机械镜阵列（由可移动的反射或折射元件组成的大规模并行阵列），用于投影显示系统。1 每个元件都是一个镜面部分，可用作大型显示器中的一个像素，元件的驱动通过二进制数字控制信号并行协调。在这种系统中，已证明简单微机械致动器的制造成品率可以接近 100%。此外，已证实可以实现电子器件与微机电系统（MEMS）阵列结构的大规模集成。这种集成是通过在平面化 CMOS 电子器件阵列上构建 MEMS 结构来实现的。已提出了这些基本概念的几种扩展，以便开发用于自适应光学系统的表面微加工连续膜可变形镜。在自适应光学中，重要的是可变形镜既要连续又要精确可调。本文描述的装置是使用表面微加工技术制造的第一种连续镜。~ 体微加工连续镜之前已经展示过。2 ! 波士顿大学设计、制造和测试了表面微加工镜。该装置由单个柔性光学膜组成，该膜由多个附件支撑，这些附件位于表面法向静电致动器的底层阵列上。该装置有两个特点与以前的表面微加工镜系统不同。首先，镜面是连续的，而不是分段的。因此，致动器的局部变形会导致镜面平滑偏转，表面轮廓没有不连续性，没有由于分段边缘而导致的衍射干扰，也没有由于填充因子低于 1 而导致的光强度损失。此外，新的可变形镜装置允许精确、连续地控制镜面膜。
连续膜表面微加工硅变形镜
表面微加工的一个成功光学应用是开发静电驱动微机械镜阵列（由可移动的反射或折射元件组成的大规模并行阵列），用于投影显示系统。1 每个元件都是一个镜面部分，可用作大型显示器中的一个像素，元件的驱动通过二进制数字控制信号并行协调。在这种系统中，已证明简单微机械致动器的制造成品率可以接近 100%。此外，已证实可以实现电子器件与微机电系统（MEMS）阵列结构的大规模集成。这种集成是通过在平面化 CMOS 电子器件阵列上构建 MEMS 结构来实现的。已提出了这些基本概念的几种扩展，以便开发用于自适应光学系统的表面微加工连续膜可变形镜。在自适应光学中，重要的是可变形镜既要连续又要精确可调。本文描述的装置是使用表面微加工技术制造的第一种连续镜。~ 体微加工连续镜之前已经展示过。2 ! 波士顿大学设计、制造和测试了表面微加工镜。该装置由单个柔性光学膜组成，该膜由多个附件支撑，这些附件位于表面法向静电致动器的底层阵列上。该装置有两个特点与以前的表面微加工镜系统不同。首先，镜面是连续的，而不是分段的。因此，致动器的局部变形会导致镜面平滑偏转，表面轮廓没有不连续性，没有由于分段边缘而导致的衍射干扰，也没有由于填充因子低于 1 而导致的光强度损失。此外，新的可变形镜装置允许精确、连续地控制镜面膜。