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fst-net：使用特征融合和局部坐标回归
面部软组织（FST）的具有里程碑意义的定位是对人体面部的3D形态分析的基本步骤，这对于面部畸形相关疾病的诊断和治疗非常重要。但是，几乎没有关于基于深度学习的3D扫描图像的地标定位的研究。由于非欧盟数据结构，无法直接使用基于2D图像的方法。在本文中，我们提出了一个端到端的学习框架，以自动将28个地标在3DMD扫描中定位，称为FST-NET。我们的方法从纹理图像和网格模型中提取特征。3DMD扫描的新纹理映射是通过投影对融合纹理和结构特征的投影而生成的。使用双分支网络集成变压器，以预测从粗到细的地标热图。提出了基于概率距离和热图预测的局部协调回归模块，以计算具有里程碑意义的协调。我们从诊所收集和注释300 3DMD面部扫描以评估我们的模型。实验表明，该模型的平均定位误差为1.204mm（临床上可接受的精度范围为1.5 mm），正确的地标检测率等于70.89％。我们的模型超过了网格模型上地标定位的当前最新深度学习方法。
钙调神经酶和HOG1的坐标作用通过细胞周期网络的多个节点介导应力响应
在暴露于环境压力源时，细胞在适应并恢复体内平衡时会瞬时阻止细胞周期。所有细胞的挑战是区分应力signal，并与细胞周期停滞协调适当的适应性反应。在这里，我们研究了磷酸酶钙调蛋白（CN）在应力反应中的作用，并证明CN激活了酵母和人类细胞中的HOG1/p38途径。在酵母中，MAPK HOG1响应几个经过良好研究的Osmossressors瞬时激活。我们表明，当应激源同时激活CN和HOG1时，CN会破坏HOG1刺激的负反馈对延长HOG1激活和细胞周期停滞周期。通过CN对HOG1的调节还有助于使多个细胞周期调节转录因子（TFS）和细胞周期调节基因表达降低。 cn依赖性G1/s基因的下调取决于HOG1的激活，而CN通过HOG1依赖性和非依赖性机制的组合使G2/M TFS失活。 这些发现表明，CN和HOG1以协调的方式起作用，以抑制细胞周期调节网络的多PLE节点。 我们的结果表明，CN和应力激活的MAPK之间的串扰有助于细胞调整其对特定压力源的适应性反应。通过CN对HOG1的调节还有助于使多个细胞周期调节转录因子（TFS）和细胞周期调节基因表达降低。cn依赖性G1/s基因的下调取决于HOG1的激活，而CN通过HOG1依赖性和非依赖性机制的组合使G2/M TFS失活。这些发现表明，CN和HOG1以协调的方式起作用，以抑制细胞周期调节网络的多PLE节点。我们的结果表明，CN和应力激活的MAPK之间的串扰有助于细胞调整其对特定压力源的适应性反应。
引用的2坐标量造血调节途径，以维持稳态造血和移植中的HSC池
Hannah Lawson，Louie van de Lagemaat，Melania Barile，Andrea Tavosanis，Jozef Durko等。引用的2坐在稳态造血和移植中保持关键造血调节途径，以维持HSC池。干细胞报告，2021，16（11），pp.2784-2797。10.1016/j.stemcr.2021.10.001。hal-04140537
陆地坐标483317 147147 Old Park Lane Farnham
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2025; 15（7）：3122-3142。 doi：10.7150/thno.107843研究论文NAE1介导的Neddylation坐标泛素化调节减数分裂重组
1。中国北京北京第三医院妇产科生殖医学中心。2。中国北京北京第三医院妇产科生殖医学中心女性生育促进的国家主要实验室。3。中国北京北京第三医院泌尿外科系。4。国家妇产科临床研究中心（北京北京北京第三医院）。5。中国北京教育部辅助生殖的主要实验室（北京北京）。6。北京的繁殖内分泌学和辅助生殖技术的主要实验室，中国北京。7。北京北京大学北京大学北京北京北京生命科学中心。8。中国北京北京北京大学泌尿外科系。9。中国北京北京大学泌尿外科研究所。 10。 中国北京北京北京大学第一医院雄科学系。中国北京北京大学泌尿外科研究所。10。中国北京北京北京大学第一医院雄科学系。
应变拓扑超材料并在高阶坐标中揭示隐藏的拓扑
拓扑物理学彻底改变了材料科学，在从量子到光子系统和声音系统的不同环境中引入了物质的拓扑阶段。在此，我们提出了一个拓扑系统的家族，我们称其为“应变拓扑超材料”，其拓扑合适仅在高阶（应变）坐标转换下被隐藏和揭幕。我们首先表明，规范质量二聚体，该模型可以描述各种设置，例如电路和光学元件，等等属于该家族，在该家族中，应变坐标揭示了在自由边界处的边缘状态的拓扑非平地。随后，我们为主要支持的基塔夫链提供了一种机械类似物，该链支持拟议框架内的固定和自由边界的拓扑边缘状态。因此，我们的发现不仅扩展了拓扑边缘状态的识别方式，而且还促进了各种领域中新型的托托质材料的制造，具有更复杂的量身定制的边界。
使用frenet坐标的轨迹跟踪与深...
摘要 - 本文研究DDPG算法在轨迹跟踪任务中的应用，并提出了一种与FRENET坐标系相结合的轨迹跟踪控制方法。通过将车辆的位置和速度信息从笛卡尔坐标系转换为FRENET坐标系，该方法可以更准确地描述车辆的偏差和旅行距离，相对于道路的中心线。DDPG算法采用了参与者 - 批评框架，使用深层神经网络进行策略和价值评估，并将体验重播机制和目标网络结合在一起，以提高算法的稳定性和数据利用效率。实验结果表明，基于FRENET坐标系的DDPG算法在复杂环境中的轨迹跟踪任务中表现良好，可实现高精度和稳定的路径跟踪，并证明其在自主驾驶和智能运输系统中的应用潜力。
发电机坐标方法的量子算法
本文讨论了可用于基准分子系统的发电机坐标方法（GCM）的量子算法。由指数运算符定义的GCM形式主义，其指数通过Fermionic U（N）Lie代数（Thouless Theorem）定义的指数定义，提供了使用低密度量子电路探测大子空间的可能性。在本研究中，我们说明了用于构建地面和激发态能量的山骑车方程的量子算法的性能。我们还将标准的GCM公式推广到多辐射扩展，当正确探测集体路径时，可以系统地引入更高的等级效应，并为对称性纯化提供基本机制，当时发电机状态破坏空间或旋转对称性。GCM量子算法也可以看作是现有变异量子本素层的替代方法，在该量子量子算法中，多步经典优化算法被单步操作替换，以求解山上轮车特征eigennvalue问题。
效率 - gnss坐标分类 - 与...
摘要：在广泛的流行病时期，许多人有患病毒的风险，例如Covid-19，Monkeypox和肺炎，从而导致对他人的影响的连锁反应。因此，疾病控制中心（CDC）通常通过监视和追踪受感染的个人及其地区来制定策略来管理这种情况。为方便起见，“目标”和“区域”代表以下个人和区域。全球导航卫星系统（GNSS）可以通过与尖端（PIP）相关的技术来帮助评估目标的定位区域。当有许多目标和区域时，仅依靠PIP技术从目标到区域进行分类可能会更有效。K-最近的邻居（KNN）分类的分类技术在各个域中广泛使用，提供可靠的分类精度。但是，KNN分类需要一定数量的目标，该目标具有执行区域（培训数据集），而培训数据集和分类时间的大小通常会表现出指数关系。本研究提出了一种应用KNN技术将目标分类为领域的策略。此外，在策略中，我们提出了一种自适应KNN算法来提高分类程序的效率。