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LSTM 与Informer 融合预测冠层区域温度
摘 要： 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息，导致模型预测性能不佳等问题，该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络（ long short-term memory, LSTM ）与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中，采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系；在解码层中，利用 LSTM 提取 短期时序依赖，以增强时间序列的连贯性，同时引入改进的反向残差前馈网络（ improved residual feedforward network, IRFFN ）以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理，并进行了归一化处理；然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析，并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征；最终通过网格搜索法对 超参数进行优化，并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析，提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度，其平均绝对误差（ mean absolute error, MAE ）、均方根误差（ root mean square error, RMSE ）和决定系数（ R 2 ）分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ，与基础模型 Informer 相比，冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度，为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词： 冠层 ； 温度 ； 非线性时间序列 ； 长短期记忆神经网络 ； Informer doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号： TP18 ； S165 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2025)-07-0001-11
拓扑层结构中的光学双稳态及其在光神经网络中的应用*
材料Sio 2。在拓扑模式下，电场高度局部位于分层结构的反转中心（也称为界面），并成倍地衰减到批量上。因此，当从战略上引入非线性介电常数时，出现了非线性现象，例如Biscable状态。有限元数值模拟表明，当层周期为5时，最佳双态状态出现，阈值左右左右。受益于拓扑特征，当将随机扰动引入层厚度和折射率时，这种双重状态仍然存在。最后，我们将双态状态应用于光子神经网络。双态函数在各种学习任务中显示出类似于经典激活函数relu和Sigmoid的预测精度。这些结果提供了一种新的方法，可以将拓扑分层结构从拓扑分层结构中插入光子神经网络中。
流式细胞术
不成熟的标记 - TDT，CD34谱系特异性标记髓样-CMPO B细胞-CCD22/CCD22/CCD79A T细胞-CCD3谱系相关标记相关标记髓样-CONCON- COND13，CD13，CD13，CD33，CD117- CD14, CD4, cLysozyme Erythroid - CD36, CD71, CD105, CD235a (Glycophorin A), Hb Megakaryocytic - CD36, CD41, CD42, CD61 andCD62 B cell - CD19, CD22, CD20, cCD79a, CD10, cIgM, sIg T cell - Common - CD1a, CD2, CD5，CD7，CD10-其他 - CD4，CD8，CD3，NK Cell -CD16，CD56，CD57，CD57，CD94，CIR PDC -CD123，CD123，CD4，CD4，CD56，CD68，CD33，CD33，CD43，CD43，BDCA，BDCA， - PB SUBSET CD2，CD7，CD7，CD7，CD7
流式细胞术
使用以下覆盖范围政策的说明适用于Cigna公司管理的健康福利计划。某些CIGNA公司和/或业务范围仅向客户提供利用审核服务，并且不做覆盖范围的确定。引用标准福利计划语言和覆盖范围确定不适用于这些客户。覆盖范围政策旨在为解释Cigna Companies管理的某些标准福利计划提供指导。请注意，客户的特定福利计划文件的条款[集团服务协议，覆盖范围证据，覆盖证证书，摘要计划描述（SPD）或类似计划文件]可能与这些承保范围政策所基于的标准福利计划有很大差异。例如，客户的福利计划文件可能包含与覆盖策略中涉及的主题相关的特定排除。发生冲突时，客户的福利计划文件始终取代覆盖策略中的信息。在没有控制联邦或州承保范围授权的情况下，福利最终取决于适用的福利计划文件的条款。在每个特定实例中的覆盖范围确定需要考虑1）根据服务日期生效的适用福利计划文件的条款； 2）任何适用的法律/法规； 3）任何相关的附带资料材料，包括覆盖范围政策； 4）特定情况的具体事实。应自行审查每个覆盖范围请求。医疗主管应在适当的情况下行使临床判断，并在做出个人覆盖范围确定方面酌情决定。如果保险或服务的保险不取决于特定情况，则仅在根据适用的覆盖范围政策中概述的相关标准（包括涵盖的诊断和/或程序代码）中概述的相关标准提交请求的服务。在此保险策略未涵盖的条件或诊断费用时，不允许报销服务（请参见下面的“编码信息”）。在计费时，提供者必须在提交生效日期起使用最适当的代码。提交的索赔为未伴随的服务范围的服务所提交的索赔
术前红细胞制备和术中术中大规模输血的有效性
抽象背景已注意到术前填充红细胞（PRC）制剂的过多要求，导致浪费血液产品和脑肿瘤手术成本更高。本研究的目标如下：（1）主要目标是评估血液制备和利用的有效指数； （2）次要目标是探索与术中PRC输血相关的因素； （3）第三个目标是确定大规模输血的危险因素和分析。方法对接受脑肿瘤手术的患者进行了回顾性队列研究。术前PRC制备和术中利用的有效性指数计算如下：输血（C/T）比率（C/T）比，输血概率（TP）和输血指数（TI）（TI）。此外，分析了与术中PRC输血和大量输血相关的因素。结果分别有1,708例脑肿瘤患者，总C/T，TP和TI分别为3.27％，45.54％和1.10。术中PRC输血的患病率为44.8％，脑膜瘤，基于骨内/颅骨的肿瘤和肿瘤大小与大规模输血有关。结论在常规实践中注意到了不必要的术前血成分准备脑肿瘤手术的准备。探索术中输血变量在优化交叉匹配和实际使用方面受到了挑战。
1 热能网技术经济分析...
通讯地址：ase@mit.edu 简介：需要储能来实现可调度的可再生能源供应，从而实现电网的完全脱碳。然而，这只有在大幅降低成本的情况下才能实现，而目前的电池技术预计目标就是将单位能量成本 (CPE) 降至 20 美元/千瓦时 1–3 。值得注意的是，要实现完全脱碳，需要以如此低的成本进行长达 100 小时的长时间储能。先前的分析表明，在这种可再生能源渗透率高的情况下，在比较不同技术的成本时，CPE 比往返效率 (RTE) 或单位功率成本 (CPP) 等其他参数更为关键。在这里，我们引入了一种电力存储概念，将电能作为显热存储在石墨存储块中，并使用多结热光伏 (TPV) 作为热机将其根据需要转换回电能。该设计是 Amy 等人提出的系统的产物。 2019 年，4 日，该发明进行了修改，使用固体石墨介质和熔融锡作为传热流体，而不是同时使用硅。原因有两个：(1) 石墨的 CPE 几乎比硅低 10 倍，这源于其单位质量成本较低（即 0.5 美元/千克 vs. 1.5 美元/千克）和单位质量热容量较高（2000 J kg -1 K -1 vs. 950 J kg -1 K -1 ）；(2) 锡的熔点和锡在石墨中的溶解度远低于硅，这减少了研发 (R&D) 过程中必须克服的问题数量。使用石墨也消除了对第二个罐子的需要，但使用固体介质的主要缺点是无法轻易提供稳定的放电速率，因为随着石墨在放电过程中冷却，储存器的功率输出将随时间而变化。因此，本研究的目的是研究系统设计中的这些变化如何影响整体技术经济。Amy 的论文中提出的技术经济分析在此重复（即使用相同的方法），但进行了更新和修改以反映设计变化，本文档提供了此分析的摘要。
使用内镜外科导航晚期术中术中增强现实的可视化术中型型型肿瘤切除术。
内窥镜型型方法（ETSA）是一种常用的技术，可以微创地去除卖出和羊角菌病变。假设 ETSA中的增强现实（AR）应用是通过将3D重建模型集成到手术领域中来增强术中可视化的。 本研究描述了与内窥镜外科导航高级平台（EndoSNAP，手术剧院，俄亥俄州克利夫兰，俄亥俄州，俄亥俄州，俄亥俄州，美国）相关的工作流程和手术结果，这是一个用于手术规划和销售术中术中导航的AR平台。 我们分析了使用内核NAP进行ETSA肿瘤切除的患者队列。 术前MRI和CT扫描被重建，并使用手术排练平台软件合并为单个360°AR模型。 然后将模型导入到内osnap中，该模型与内窥镜和神经验证系统集成在一起，以实时术中使用。 记录了患者人口统计学，肿瘤特征，切除程度（EOR）以及内分泌和神经系统结局。 包括新诊断的18名成年患者（83％），复发性（17％）肿瘤包括在内。 病理学由垂体腺瘤（72％），颅咽管瘤（11％），脑膜瘤（11％）和脊全瘤（6％）组成。 56％的患者存在视觉压缩，其中70％的术前视觉缺陷。 在17％的肿瘤中观察到海绵窦侵袭。 分别在56％和28％的病例中注意到术前激素过量和不足。 平均EOR为93.6±3.6％。ETSA中的增强现实（AR）应用是通过将3D重建模型集成到手术领域中来增强术中可视化的。本研究描述了与内窥镜外科导航高级平台（EndoSNAP，手术剧院，俄亥俄州克利夫兰，俄亥俄州，俄亥俄州，俄亥俄州，美国）相关的工作流程和手术结果，这是一个用于手术规划和销售术中术中导航的AR平台。我们分析了使用内核NAP进行ETSA肿瘤切除的患者队列。术前MRI和CT扫描被重建，并使用手术排练平台软件合并为单个360°AR模型。然后将模型导入到内osnap中，该模型与内窥镜和神经验证系统集成在一起，以实时术中使用。记录了患者人口统计学，肿瘤特征，切除程度（EOR）以及内分泌和神经系统结局。包括新诊断的18名成年患者（83％），复发性（17％）肿瘤包括在内。病理学由垂体腺瘤（72％），颅咽管瘤（11％），脑膜瘤（11％）和脊全瘤（6％）组成。56％的患者存在视觉压缩，其中70％的术前视觉缺陷。海绵窦侵袭。分别在56％和28％的病例中注意到术前激素过量和不足。平均EOR为93.6±3.6％。平均术前肿瘤体积为21.4±17cm³，术后降至0.4±0.3cm³。术后并发症包括需要手术修复的CSF泄漏（17％），癫痫发作，与先前存在的半球外伤有关（6％），肺栓塞（6％），深静脉血栓形成（6％）和鼻窦炎（6％）。这些发现表明，通过内部NAP的AR-增强可视化是ETSA的可行且潜在的有益辅助功能，可用于Sellar和Parasellar肿瘤切除。