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脑肿瘤序列配准挑战：建立弥漫性胶质瘤患者术前和随访 MRI 扫描之间的对应关系
摘要 — 由于组织外观的变化，包含病理的纵向脑磁共振成像 (MRI) 扫描的配准具有挑战性，这仍然是一个未解决的问题。本文介绍了第一个脑肿瘤序列配准 (BraTS-Reg) 挑战，重点是估计同一患者被诊断为脑弥漫性胶质瘤的术前和随访扫描之间的对应关系。BraTS-Reg 挑战旨在为可变形配准算法建立一个公共基准环境。相关数据集包括去识别化的多机构多参数 MRI (mpMRI) 数据，根据通用解剖模板针对每次扫描的大小和分辨率进行整理。临床专家已经对扫描中的标志点生成了大量注释，描述了时间域内不同的解剖位置。训练数据以及这些基本事实注释将发布给参赛者，以设计和开发他们的注册算法，而验证和测试数据的注释将由组织者保留，并用于评估参赛者的容器化算法。每个提交的算法都将使用几个指标进行定量评估，例如中位数绝对误差 (MAE)、稳健性和雅可比行列式。
患者对应急管理的信念
摘要 简介。应急管理干预措施是促进戒烟、戒酒和戒毒的最有效的社会心理干预措施之一。本研究旨在评估英国药物和酒精服务机构患者对应急管理的信念和反对意见，以帮助了解接受这些干预措施的障碍，并支持这些干预措施的制定和实施。方法。在英国三家药物和酒精治疗服务机构的患者（N = 181）中制定并实施了服务用户激励措施调查。进行了描述性分析，以确定对应急管理的积极和消极信念、不同目标行为的可接受性、激励措施和交付机制，包括使用移动电话等技术设备远程提供激励措施。结果。总体而言，81% 的参与者赞成激励计划，超过 70% 的受访者同意大多数积极信念陈述。除了两项调查项目外，不到三分之一的参与者同意消极信念陈述。对于负面陈述，表示中立反应的参与者比例较高（27%），表明对应急管理的反对意见和担忧的模糊程度较大。讨论和结论。研究发现，患者对应急管理干预措施持积极态度，包括对一系列目标行为、激励措施以及使用技术设备远程监控行为和提供激励措施的接受度较高。这些发现对英国药物治疗服务中远程应急管理干预措施的开发和实施具有重要意义。[Getty CA, Weaver T, Lynskey M, Kirby KC, Dallery J, Metrebian N. 患者对应急管理的信念：目标行为、激励措施和这些干预措施的远程应用。药物酒精评论 2021]
公众对应用于养殖家畜的基因组技术的看法：一项定性研究
摘要：社会对基因组技术在动物生产系统中不同应用的接受程度将决定其创新轨迹是否会进入商业化阶段。重要的是，技术实施和商业化轨迹、法规和政策制定需要考虑公众的优先事项和态度。更有效的联合生产实践将确保基因组技术在动物中的应用符合公众优先事项并为社会所接受。消费者对使用新型基因组技术开发的动物产品的拒绝和有限需求将决定它们是否被整合到食品系统中。然而，对于加速育种但不引入跨物种遗传变化的基因组技术是否比引入跨物种遗传变化的基因组技术更容易被消费者接受，人们知之甚少。在英格兰东北部举行的五个焦点小组用于探讨对使用基因组技术为人类食品供应链养殖农场动物的看法和态度。总体而言，研究参与者对用于促进动物福利（例如提高抗病能力）、环境可持续性和人类健康的基因组技术持更积极的态度。动物“去增强”被看作是负面的，单单增加粮食产量并不被视为潜在的好处。与基因编辑相比，研究参与者对基因改造和基因驱动的应用持最负面的态度，无论其带来的好处如何。
三孔电势中相互作用玻色子系统的量子古典对应关系
我们研究了在倾斜的三孔中相互作用的实验可访问系统的量子古典相关性。通过半经典分析，我们可以更好地了解量子系统的不同阶段，以及如何用于量子信息。在可集成的极限中，我们对半经典哈密顿量的固定点的分析揭示了与二阶量子相变相关的关键点。在不可整合的域中，系统伸出了交叉。取决于议会和数量，量子古典作用可容纳很少的玻色子。在某些参数区域中，基态对反应强度（倾斜度振幅）的变化（高度敏感）的稳定性（高度敏感），这可能用于量子信息协议（量子传感）。
使用半合成训练实现快速深度神经对应，用于追踪和识别秀丽隐杆线虫中的神经元
摘要 我们提出了一种基于 Transformer 网络架构的自动化方法来追踪和识别秀丽隐杆线虫中的神经元，称为“快速深度神经对应”或 fDNC。该模型在经验得出的半合成数据上训练一次，然后预测保留的真实动物之间的神经对应关系。相同的预训练模型既可以跨时间追踪神经元，也可以识别不同个体之间的对应神经元。性能是针对手工注释的数据集进行评估的，包括 NeuroPAL（Yemini 等人，2021 年）。仅使用位置信息，该方法在追踪个体内神经元方面的准确率达到 79.1%，在识别个体间神经元方面的准确率达到 64.1%。当将该模型应用于另一个研究组发布的数据集时（Chaudhary 等人，2021 年），识别个体间神经元的准确率甚至更高（78.2%）。当使用 NeuroPAL 中的颜色信息时，我们的数据集上的准确率达到 74.7%。与之前的方法不同，fDNC 不需要将动物拉直或变换到标准坐标系中。该方法速度很快，可在 10 毫秒内预测对应关系，适合未来的实时应用。
阻尼驱动振动系统的量子力学经典极限：量子 - 经典对应
物理学的一个基本问题是阐明经典力学（或牛顿力学）如何从更一般的物理理论，即所谓的相对论量子力学中产生。虽然经典力学作为相对论力学的低速极限出现已为人所知，但量子力学的经典极限仍然是一个微妙的问题。普朗克的 Z → 0 极限[1] 和玻尔的 sn → ∞ 极限[2] 是量子理论经典极限的最早表述。然而，从量子力学早期开始，人们就通过不同的观念和思想对这一极限展开了争论[3-9]。因此，如何将量子理论与经典理论之间的精确对应关系交织在一起的机制尚未完全被理解。Man'ko 和 Man'ko 认为，用简单的 Z → 0 限制来提取经典力学的图景并不具有普遍的适用性[4]。一些物理学家认为量子力学不是单粒子问题而是粒子集合，其 Z → 0 极限不是经典力学而是经典统计力学（见文献 [ 5 ] 及其参考文献）。有关量子力学经典极限的更多不同观点，请特别参阅文献 [ 7 , 8 ]。本研究的目的是建立一种关于阻尼驱动振荡系统量子力学经典极限的理论形式，该理论形式揭示了量子和经典对应关系，除了基本极限 Z → 0 之外，没有任何近似或假设。为了沿着这条路线从量子力学推导出牛顿力学，将使用具有基本哈密顿动力学的正则量子力学。我的理论基于一种不变算子方法 [ 10 – 13 ]，该方法通常用于数学处理量子力学系统。该方法使我们能够推导出以下系统的精确量子力学解
b'one 在某种意义上用 O \xe2\x88\x9a \xf0\x9d\x91\xa1 步量子行走代替经典随机游走的 \xf0\x9d\x91\xa1 步。需要注意的是，量子快进只能以非常小的成功概率产生最终状态。然而，在我们的应用中，它以概率 e \xce\xa9 ( 1 ) 成功。这通过一个富有洞察力的论点表明，该论点根据经典随机游走来解释量子快进的成功概率。也就是说，它对应于经典随机游走从一个随机的未标记顶点开始，在 \xf0\x9d\x91\xa1 步后访问一个标记顶点，但在 \xf0\x9d\x91\xa1 个额外步骤后返回到未标记顶点的概率。我们表明，通过调整游走的插值参数，可以将该概率调整为 e \xce\xa9 ( 1 )。在第 2 节中描述了一些准备工作之后，我们在第 3 节中讨论了算法 1 和主要结果，并在第 4 节中提供了分析的细节。在第 5 节中，我们表明 HT + 和 HT 之间的差距确实可能非常大。我们在 \xf0\x9d\x91\x81 \xc3\x97 \xf0\x9d\x91\x81 网格上构造标记元素的排列，其中 HT + = \xce\xa9 ( \xf0\x9d\x91\x81 2 ) 但 HT = O( \xf0\x9d\x91\x93 ( \xf0\x9d\x91\x81 ))，其中 \xf0\x9d\x91\x93 任意缓慢地增长到无穷大。这表明当有多个标记元素时，Krovi 等人的算法可能严重不理想。原因是他们的算法实际上解决了一个更难的问题：它从限制在标记顶点的平稳分布中采样（在网格的情况下为均匀分布）。因此，当从该分布中采样比仅仅找到一些标记元素困难得多时，他们的算法可能会很慢。在第 6 节中，我们介绍了第二种更简单的新算法，我们推测 2 可以在 O \xe2\x88\x9a' 时间内找到一个标记元素
b'one 在某种意义上用 O \xe2\x88\x9a \xf0\x9d\x91\xa1 步量子行走代替经典随机游走的 \xf0\x9d\x91\xa1 步。需要注意的是，量子快进只能以非常小的成功概率产生最终状态。然而，在我们的应用中，它以概率 e \xce\xa9 ( 1 ) 成功。这通过一个富有洞察力的论点表明，该论点根据经典随机游走来解释量子快进的成功概率。也就是说，它对应于经典随机游走从一个随机的未标记顶点开始，在 \xf0\x9d\x91\xa1 步后访问一个标记顶点，但在 \xf0\x9d\x91\xa1 个额外步骤后返回到未标记顶点的概率。我们表明，通过调整游走的插值参数，可以将该概率调整为 e \xce\xa9 ( 1 )。在第 2 节中描述了一些准备工作之后，我们在第 3 节中讨论了算法 1 和主要结果，并在第 4 节中提供了分析的细节。在第 5 节中，我们表明 HT + 和 HT 之间的差距确实可能非常大。我们在 \xf0\x9d\x91\x81 \xc3\x97 \xf0\x9d\x91\x81 网格上构造标记元素的排列，其中 HT + = \xce\xa9 ( \xf0\x9d\x91\x81 2 ) 但 HT = O( \xf0\x9d\x91\x93 ( \xf0\x9d\x91\x81 ))，其中 \xf0\x9d\x91\x93 任意缓慢地增长到无穷大。这表明当有多个标记元素时，Krovi 等人的算法可能严重不理想。原因是他们的算法实际上解决了一个更难的问题：它从限制在标记顶点的平稳分布中采样（在网格的情况下为均匀分布）。因此，当从该分布中采样比仅仅找到一些标记元素困难得多时，他们的算法可能会很慢。在第 6 节中，我们介绍了第二种更简单的新算法，我们推测 2 可以在 O \xe2\x88\x9a' 时间内找到一个标记元素
胰岛素抵抗之间的对应分析
标题：ECC =身体状况得分；年龄1 = 2-7岁；年龄2 =超过7岁； Normocersterolemia = 154.1- 268.4mg/dl;高胆固醇血症：高于268.4mg； Normotrigceridemia = 16.81-96.01mg/dl;高甘油三酸酯血症：高于96.01mg/dl；脂肪质量1 = 30-45％的体内脂肪；脂肪质量2 =高于45％的体内脂肪。
人类大脑和卷积神经网络在视觉表征上的对应性有限
。CC-BY-ND 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2020 年 3 月 14 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.03.12.989376 doi：bioRxiv 预印本
就本税则而言，下列术语和表述应具有其对应含义：
合格客户发电机：任何使用总容量不超过 1 兆瓦的可再生发电设施或这些设施组合的客户，这些设施 (1) 位于该客户的场所内，(2) 与公用事业公司的输配电设施互连并并行运行，并且 (3) 抵消的电量不超过客户在该场所的部分或全部电力需求。如果与储能设备结合使用，储能设备逆变器不得 (1) 大于可再生发电设施或 (2) 放电超过四小时。