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参考虚拟晶格的HR-TEM和HR-STEM图像上应变和位移字段的定量映射
摘要：已经开发了一种高分辨率传输电子显微镜（HR-TEM）和高分辨率扫描传输电子显微镜（HR-STEM）图像的互惠空间处理方法。命名为“绝对应变”（Abstrain），它可以通过用户定义的Bravais晶格对平面间距离和角度，移位场以及应变张量组件进行定量和映射，并从特定于HR-TEM和HR-STEM成像的图像扭曲中进行校正。我们提供相应的数学形式主义。抽象超出了对现有方法的限制，即通过对感兴趣区域进行直接分析，而无需在同一视野上具有相似晶体结构的参考晶格边缘。此外，对于由两种或多种原子组成的晶体，每个原子都有其自身的子结构约束，我们开发了一种名为“相对位移”的方法，用于提取与一种原子类型的亚晶状体和测量原子色谱柱相关的子晶状体，并与与Bravais lattice lattice lattice lattice或另一个子结构相关的原子柱相关。证明了抽象和相对位移在功能性氧化物铁电异质结构的HR-STEM图像中的成功应用。
产生亚种群特异性双室解剖...
摘要。生成统计模型在心脏解剖和功能的建模中具有多种应用，包括疾病诊断和预测，个性化形状分析以及用于电生理和机械计算机模拟的人群同类群体的产生。在这项工作中，我们提出了一种新的几何深度学习方法，基于各种自动编码器（VAE）框架的框架，这些框架准确地编码，重建和合成了双脑室解剖结构的3D表面模型。我们的非线性方法可与记忆良好的点云直接起作用，并且能够在多级设置中同时处理心脏解剖结构的多个子结构。此外，我们将亚群特定的特征引入了其他条件输入，以允许产生新的人解剖学。我们的方法在来自英国生物银行研究的数据集上达到了高重建质量，在基础图像像素分辨率下方的重建和金标准点云之间的平均倒角距离，用于所有解剖学子结构以及条件输入的组合。我们研究了我们方法的生成能力，并表明它能够通过既定的临床先例，通过体积测量来合成逼真的心脏的虚拟弹出术。我们还分析了自动编码器潜在空间中变异的影响，并在产生的解剖体上发现心脏形状和大小的可解释变化。
课程 生物化学和分子生物学 (BC)
BC 401 综合生物化学 I 学分：3 (3-0-0) 课程描述：大分子结构和动力学；膜；酶；生物能学。先决条件：（CHEM 241 或 CHEM 245 或 CHEM 343，可同时修读）和（MATH 155 或 MATH 160）和（LIFE 201B，可同时修读或 BZ 350，可同时修读或 SOCR 330，可同时修读）。限制：不得为：大一学生。注册信息：大二学生。可提供的课程：在线。提供的学期：秋季、春季。评分模式：传统。特殊课程费用：否。
药物设计中的氢键供体
a请参阅clogpalk.param.2.0（参数）和clogpalk.vbind.2.0（智能定义的向量绑定）[48]的补充信息中的文本文件，以通过Slope参数在Smarts中获得与非溶剂原子的数量相乘。b从Q（2.7;表2）用于二甲基苯胺从Q（3.8）中使用MSA（120Å2）和六烷基/水logP（-0.04）[59]的Q（1）计算为苯胺的Q（3.8）[59]。c从表1。D值未归一化，因为HBD子结构中的氢原子数量未归一化。e值适用于2-（3-苯佐羟丙基）-Imidazole
元系统协同方法的架构和“......
大脑被认为具有多个同源的元组织层级（神经元子结构、神经元、微集群、皮质宏模块、“经典”神经中枢、分析器、个体的中枢神经系统），每个元组织层级在其特征时间范围内排列并作为学习神经网络（来自前一组织层的“细节”）运行 - 分层协同晶体；基于此，将各个层级分类为：神经结构、“记忆阶段”及其持续时间、高级神经活动类型、心理和自我层级以及神经结构功能各个方面和表现的组织层级 - 类似于神经科学的“周期表”。提出了全皮质学习神经网络 (LNN) 模型。考虑了主观心理的物理控制论性质。
直接体内 MRI 鉴别脑干核团和通路
以便更好地确定脑干外科手术的安全进入区。12、13然而，这种整体方法没有考虑到病理学中经常发生的解剖扭曲（即没有人对正常脑干进行手术）。不幸的是，大多数基于立体定向成像的脑图谱都强调了皮质、白质或间脑内特定功能性神经外科手术目标的分辨率。14-18基于图像的脑干内部解剖详细分区仍然很少。19、20广泛使用的FreeSurfer（http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu）分区为整个脑干提供了单个图谱标签，而较新的脑干子结构算法仅将脑干分为“中脑”、“脑桥”和“延髓”。21-23
直接体内 MRI 鉴别脑干核团和通路
以便更好地确定脑干外科手术的安全进入区。12、13然而，这种整体方法没有考虑到病理学中经常发生的解剖扭曲（即没有人对正常脑干进行手术）。不幸的是，大多数基于立体定向成像的脑图谱都强调了皮质、白质或间脑内特定功能性神经外科手术目标的分辨率。14-18基于图像的脑干内部解剖详细分区仍然很少。19、20广泛使用的FreeSurfer（http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu）分区为整个脑干提供了单个图谱标签，而较新的脑干子结构算法仅将脑干分为“中脑”、“脑桥”和“延髓”。21-23
有效的量子算法在有限的...
在对有限代数的集合进行分类时（例如，在有限半纤维的计算分类中）时，一个重要的任务是确定诸如右，中和左核，核，核，核和中心之类的子结构。当没有有关代数属性的其他信息时，找到这些结构可能会变得昂贵。在本文中，我们引入了量子算法，而不是通过将其作为隐藏子组问题（HSP）的实例来解决此任务的效果。我们给出了该过程中涉及的量子电路的详细构造，并证明我们算法的总体（量子）复杂性在代数的维度上是多个多数的，而与经典计算机的类似方法则需要指数级的查询数量。
使用deno的扩散概率模型
设计自由形式的光子设备是一个充满挑战的主题，因为结构性自由的高度。在这里，我们提出了一种新算法，该算法使用伴随灵敏度分析和扩散模型对光子结构进行操作。我们证明，将伴随梯度值整合到非授权过程中，可以生成高性能设备结构。我们的方法可以通过合并在遵循制造约束的合成图像上训练的扩散模型来优化少量模拟的结构。与常规算法相比，我们的方法消除了对复杂的二进制化和圆锥过滤器的需求，克服了本地Optima的问题，并提供了多种设计选项。尽管具有固有的随机性，但我们的算法稳健地设计了高性能设备，并且优于最先进的非线性算法。