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无手术注射的可透明基材料 - 局部 -
抽象免疫疗法可以利用宿主免疫系统与癌症作斗争的能力。在过去的几十年中，在这一领域取得了巨大进展，其临床成功取得了显着的临床成功，包括一小部分患者的持久反应。但是，将这种疗法扩展到大多数癌症患者的同时，在保持最小的不良反应的同时，存在巨大的挑战。局部免疫疗法是一种有前途的方法，可以原位浓缩免疫调节，而无需全身暴露，因此最大程度地减少了全身毒性。更重要的是，局部免疫调节仍然会导致全身作用，从而赋予整体抗癌免疫以消除传播性疾病。为了促进这些局部免疫疗法，已经开发出广泛的生物材料作为递送系统，以保护当地注射的免疫相关治疗疗法并扩大其保留率。无手术注射的宏观生物材料是迄今为止开发的最有前途的生物材料类之一，因为它们适用于用针或导管的微创注射，并形成生物相容性的三维基质，作为当地的药物，用于当地交付。在这次迷你审查中，我们通过强调一些最近的例子，概述了在局部癌症免疫疗法中应用可注射的宏观生物材料的最新进步。我们将各种可注射的生物材料与不同的凝胶化机制进行了比较，并讨论了它们在免疫调节剂，免疫细胞和癌症疫苗的应用中的应用。我们还讨论了当前的挑战，并为癌症免疫疗法中可注射的宏观生物材料的未来发展提供了观点。
先验预测脑转移后局部失败...
这项研究研究了预处理定量MRI和临床特征以及机器学习技术的有效性，以预测用低算力立体定向放射治疗（SRT）治疗的脑转移患者的局部衰竭。使用来自100名患者（141个病变）的数据开发了预测模型，并在独立的测试集上进行了20例患者（30个病变）的数据进行评估。定量MRI放射素特征是从处理对比度增强的T1W和T2-Flair图像得出的。使用多相功能降低和选择程序来构建最佳定量MRI生物标志物来预测治疗结果。使用类似的程序评估了治疗结果预测中标准临床特征的性能。生存分析，以比较基于预处理预测确定的两个患者队列（局部对照/失败）的长期结局，以及SRT后的最后患者随访中的标准临床标准。开发的定量MRI生物标志物由四个特征组成，具有两个特征，量化了水肿区域的异质性，一个特征表征了肿瘤内异质性，以及描述肿瘤形态的一个特征。在独立的测试集上，具有放射线和临床特征集的预测模型分别为0.87和0.62。将放射线特征纳入临床预测模型中，将模型的AUC提高了16％。使用基于放射线学的预测模型和使用RANO-BM标准在治疗前确定的两个患者队列的存活中观察到了统计学上的显着差异。这项研究的结果表明，在预测相对较大的脑转移中，在接受SRT的相对较大的脑转移中进行定量MRI放射素特征具有良好的潜力，并且是朝着脑转移的精确肿瘤学范式迈出的一步。
获得的 - 脑侵害 - 局部提示形式。 ...
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局部磁异常中铁磁物体的检测......
在地质研究中，人们采用多种方法来发现自然资源。在大面积研究中，人们使用飞机、直升机和无人机 (Un nm Anned V ehicle)。重力、电磁和磁力方法都用于研究。在重力方法中，可以测量地球重力的极小变化 [1]。现代重力仪的灵敏度小于 1 mGal (1 Gal = 10 −2 m/s 2 )。重力仪可以测量接近 10 −6 g 水平的地球重力变化。 莫斯科的 Gravimetric Technologies Ltd. 公司是少数几家领先的超灵敏重力仪生产商之一 [2]。图 1 [3] 显示了安装在 Cessna 404 飞机上的 GT-1A 重力仪。应用电磁法也可以发现自然资源矿藏。第一个电磁系统出现并于 20 世纪 20 年代在斯堪的纳维亚半岛、美国和加拿大开发。电磁法用于测量土壤的电导率。电磁系统安装在飞机或直升机上。大线圈由直升机牵引或由飞机携带。线圈中的电流脉冲产生强磁场（初级场），该磁场穿透地球各层（图2）。时变场在土壤中产生涡流。线圈电流切断后，只剩下产生磁场的涡流（二次
基于并行局部最小值的相位展开方法……
摘要：考虑数据可靠性，用于相位不连续性重构的对偶残差优化连接提供了更可靠的方案并产生了更稳健的解缠结果。然而，它们的实际实现通常涉及耗时的迭代全局操作，不适合应用于大块干涉合成孔径雷达（InSAR）相位数据的相位解缠（PU）。提出了一种基于局部最小可靠性对偶扩展的并行PU方法。在给定质量权重图的情况下，基于残差定义对偶可靠性，并引入最小可靠性残差对来表示可能的不连续边界。我们提供了一种具有局部最小可靠性搜索和对偶合并的对偶动态扩展方法。最终获得的最小平衡树用于在可靠性图的帮助下对PU进行路径集成。可靠性图的计算、残差对搜索和动态扩展被设计为并行进行。我们采用基于艾科纳方程和洪水填充的界面传播方案进行并行实现。采用所提方法处理了两大块机载 InSAR 数据，实验结果和分析验证了该方法对大规模 PU 问题的鲁棒性和有效性。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。分发或复制
多传感器数据融合的全局与局部分类模型
由于跨传感器的依赖性，特征向量维数的显著增加不允许使用实践中通常可用的少量样本来学习分类模型。另一方面，在决策级融合中，传感器特定的分类模型经过训练并随后集成以做出组合决策。最近的研究表明，具有全局（所有传感器通用）分类模型的决策级融合更适合于在所有传感器上表现出（弱或强）表现的广义事件。虽然我们可以假设方案的选择取决于事件类型（广义与局部/局部），但先前的工作并没有提供足够的证据来指导融合方案的选择。因此，在这项工作中，我们旨在使用两种场景比较三种数据融合方案对广义和非广义事件进行分类：（i）基于 EEG 模式对阵发性事件进行分类；（ii）从多个传感器对跌倒和日常生活活动（ADL）进行分类。结果支持了我们的假设，即特征级融合更有利于表征异构数据（基于足够数量的样本），而在广义表现模式的情况下，应选择与传感器无关的分类器。允许免费复制本作品的全部或部分用于个人或课堂使用，前提是复制或分发的副本不得用于盈利或商业目的，并且副本首页必须注明此声明和完整引文。必须尊重 ACM 以外的人拥有的本作品组成部分的版权。允许摘要并注明出处。以其他方式复制、重新发布、发布到服务器或重新分发到列表，需要事先获得特定许可和/或付费。向 Permissions@acm.org 申请许可。SETN '18，2018 年 7 月 9 日至 12 日，希腊帕特雷 © 2018 计算机协会。ACM ISBN 978-1-4503-6433-1/18/07 15.00 美元
减少局部洪水造成的损失 - FEMA
A 区是指社区洪水保险费率图上显示的特殊洪水灾害区。A 区是百年一遇洪水期间可能被淹没的区域，即每年有 1% 的概率达到或超过洪水高度。A 区有几种类别，包括 AO（浅层流或积水；显示平均洪水深度）；AH 区（浅层洪水；显示洪水基准高度）；编号 A 区和 AE 区（显示洪水基准高度）；以及未编号 A 区（由于未进行详细的水力分析，因此未提供洪水基准高度）。
关于人为错误的观点：后见之明偏差和局部...
隐含的假设是，一个人（助手）是失败的根源，无论是由于某些固有特性还是由于他缺乏努力。贝塞尔摆脱了这一假设，并通过实证研究了天文观测中的个体差异。他发现，根据当时的方法，观察者之间存在很大差异。当时进行观察的技术需要结合听觉和视觉判断。这些判断是由当时的工具、摆钟和望远镜细线根据任务要求形成的。解雇金布鲁克并没有改变任务的困难之处，没有消除个体差异，也没有使任务不那么容易受到不精确因素的影响。进步的基础是寻找更好的天文观测方法、重新设计支持天文学家的工具以及重新设计任务以改变对人类判断的要求。
体积小、局部保护气室，低...
本文介绍了如何利用移动式保护气室实现大尺寸钛合金部件的增材制造，而无需消耗过量的保护气。焊接时，无需打开气室的超大盖子，即可将其滑向两侧。激光头仅通过盖子部分插入气室。这使得气室尺寸较小，并可以快速填充氩气。由于气室泄漏率低，因此仅需少量氩气（5 l/min）即可维持氧气含量低于 300 ppm 的充足焊接气氛。对于大尺寸部件，气室可以重新定位在基板上。它具有灵活的部件，可以安装到已焊接的结构上，否则会阻止气室平放在基板上。气室内有限的构建空间需要一种新的焊接策略，这是建议的。