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跨尺度和时间的实时成像
对于任何成像技术，要充分利用活细胞显微镜的潜力，需要专业知识来优化图像采集条件，使其具有最小的侵入性。例如，大多数组织和细胞在其正常生命周期中从未暴露在光线下，众所周知，紫外线 (UV) 会损害 DNA（Sinha 和 Häder 2002），聚焦红外 (IR) 光会导致局部加热（Davaji、Richie 等人 2019），荧光激发会引起（光）毒性（Magidson 和 Khodjakov 2013）。在光毒性的情况下，负责的是激发态（通常是三重态）的荧光蛋白或染料与细胞成分中的分子氧或周围分子之间的反应产生的自由基物质（Tosheva、Yuan 等人 2020）。因此，对于活细胞成像，最好通过减少激发光量、优化光路效率和使用最大化光子收集的探测器来最大限度地减少此类物质的产生。此外，设置为特定样本的典型生理水平的缺氧环境对于保持样本健康非常有益。
Urbisphere-Berlin运动：调查多尺度城市...
摘要：为了解决城市的下一代天气和气候数值模型，需要对城市冠层 - 大气过程的更高空间分辨率和亚网格参数化。关键是更好地了解大气边界层（ABL）动态的郊区变异性和城市种植差异。这包括由于城市对超越其边界的大气的影响而引起的前风 - 下风效应。为了解决这些方面，考虑到城市形式，功能和典型的天气状况，为柏林地区（德国）设计了一个> 25个基于地面的遥感站点的网络。这允许研究不同的城市密度和人类活动如何影响ABL动态。作为跨学科研究委员会的一部分，该网络从2021年秋天到2022年秋天运营。在这里，我们提供了2天的科学目的，活动设置和结果的概述，强调了多尺度的城市对气氛的影响，并在100 m网格间距下与高分辨率的数值建模相结合。在春季，分析显示了ABL高度的系统性向上风管效应，这在很大程度上是由表面热通量中的城市种植差异驱动的。在热浪日，ABL高度非常深，但由于区域干燥的土壤条件，ABL高度的空间差异不太明显，从而导致相似的观察到的表面热通量。我们的建模结果提供了对观察网络无法解决的ABL特征的进一步见解，突出了两种方法之间的协同作用。我们的数据和调查结果将支持建模，以帮助从公民到管理健康，能源，运输，土地使用以及其他城市基础设施和运营的人们提供服务。
定量组合多尺度结构和Minero- ...
在valpelline单元中，带有玉米岩的含有玉米岩的类型是最引人入胜的类型，但对它们的P-T进化知之甚少。由于对这些岩石的完全理解是由岩石和多尺度结构研究的相互作用引起的，因此提供了一种多学科的方法，结合了定量的微结构和Minero化学数据，提供了不同世代的叠加叶子和阶段的区分。在中微观和显微镜下定义了两个主要变形阶段：第一个（d 1）是一种固态变形，开发了叶面（s 1），保留为同时折叠；第二个（D 2）与主要叶片的发展（S 2）有关，与玉米岩和石榴石生长以及熔体产生有关。区域s 2包裹玉米岩，石榴石和熔体聚集体。通过将生物岩校准的地图和ti-in-in-in-biotite温度计结合在〜700至780°C范围内获得的Cordierite种植阶段的温度。
多尺度建模和 AI/ML 高级...
材料的进步对于技术创新至关重要。在多个长度和时间尺度上对材料进行计算建模可以更深入地了解材料行为的物理机制，并为调整材料加工、结构特性以用于高级应用提供途径。使用基于物理的计算模型生成的数据为开发机器学习模型提供了独特的机会，该模型可以学习材料的固有行为，从而加速高级应用的材料发现工作。本次研讨会的目的是让参与者了解当前最先进的多尺度建模和数据科学技术，这些技术可以加速高级应用材料的开发。研讨会将涉及基于物理的模型、材料信息学、AI/ML 技术的理论和演示。
气候基于生成扩散的降尺度
根据气候模型输出，降级或超分辨率为决策者提供了有关气候变化的潜在风险和影响的详细高分辨率信息。机器学习算法证明自己是有效，准确的缩小方法。在这里，我们展示了一种基于生成的，基于扩散的降尺度方法如何给出准确的降尺度结果。我们专注于一个理想化的环境，其中我们在0时恢复ERA5。25◦以2◦分辨率从粗粒子版本分辨率。与标准的U-NET相比，基于扩散的方法具有优异的精度，尤其是在细尺度上，正如光谱分解所强调的那样。另外，生成方法为用户提供了可用于风险评估的概率分布。这项研究强调了基于扩散的降尺度技术在提供可靠和详细的气候预测方面的潜力。
1厘米尺度，生理上相关的肠...
分析（图2）。，我们首先观察到器官的腔侧的一个大腔，这与肠腔相似。然后，我们在某些上皮细胞（蓝色虚线区域）上观察到具有隐窝结构和微绒毛的极化上皮细胞，这种特征通常是
基于转移学习和多尺度卷积网络
脑癌是一种罕见且致命的疾病，生存的机会很小。神经科医生和放射科医生最重要的任务之一是尽早检测脑肿瘤。最近提出了基于计算机辅助诊断系统可以通过采用磁共振成像（MRI）作为支持技术来诊断脑肿瘤的说法。我们在本研究中使用MRI扫描提出了深度学习模型的转移学习方法，以检测胶质母细胞瘤等恶性肿瘤。本文提出了一种基于深度学习的方法，用于使用态对象检测框架Yolo（您只看一次），用于脑肿瘤识别和分类。Yolov5是一种新颖的对象检测深度学习技术，比其竞争模型需要有限的计算体系结构。该研究使用了来自RSNA-MICCAI脑肿瘤无线电基因组分类的BRAT 2021数据集。该数据集具有从RSNA-MICCAI脑肿瘤无线电基因组竞争数据集中注释的图像，该数据集使用有意义的AI在线工具标记数据集。然后将预处理的数据分为模型的测试和训练。Yolov5模型的精度为88％。最后，我们的模型在整个数据集中进行了测试，得出的结论是，它能够成功地检测脑肿瘤。
储能系统：多尺度建模和升级
注释字段的描述： *有条件入学：因为尚未获得硕士学位。最终只有在2025年1月31日获得硕士学位的情况下才能进行博士学位课程。截止日期的成就失败将导致不可撤销的入学权损失。**有条件入学：因为尚未获得参加博士学位课程所需的英文证书。如果在博士学位课程中入学，则只有在根据ART获得的证书中，候选人只有在2025年1月31日获得的候选人（按照2025年1月31日）才能注册。6，第1段，字母b）入学呼叫。未提交证书的人应损失入学权。
章程对高尺度农林业和
习惯性做法，例如牲畜灌木丛和浏览树木，缺乏土地财产权是有效地提高自然资源管理（NRM）的重要制度限制，包括南部非洲的农业库存技术。通过与农民团体和发展组织的合作，赞比亚东部的传统领导人颁布了章程来管理约束。本文研究了章程制定和实施的过程，并评估其有效性以实现所预期的结果。然后，它使用196个家庭的样本来评估章程对社区家庭和社会群体的影响。的结果表明，章程导致布什火爆发和社区放牧的发生率显着降低。它还强调了传统机构如何为农村社区的NRM进行当地政策干预的重要切入点。章程对妇女的家庭和练习农林业的人产生了积极影响，但是儿童（男孩）和牲畜的所有者受章程的不利地位。从研究中学到的经验教训包括：（i）在社区中不同利益群体之间与自然资源共享相关的利益（或成本）的分配会影响章程对此类资源的有效性； （ii）社区中现有的权力结构的动态是对NRM的当地政策干预措施有效性的关键决定因素； （iii）私有化季节性共享是设计农村社区NRM政策干预措施的重要因素。从研究中学到的经验教训包括：（i）在社区中不同利益群体之间与自然资源共享相关的利益（或成本）的分配会影响章程对此类资源的有效性； （ii）社区中现有的权力结构的动态是对NRM的当地政策干预措施有效性的关键决定因素； （iii）私有化季节性共享是设计农村社区NRM政策干预措施的重要因素。得出的结论是，除了NRM干预措施的技术特征，当地的机构安排和农村社区中现有的权力结构以及NRM技术的福利分配方式（或成本）的模式对他们在农村社区中的广泛采用至关重要。