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m3t：使用多平面和多板变压器
在这项研究中，我们提出了使用多平面和多层跨前（M3T）网络的三维医学图像分类器，以在3D MRI图像中对阿尔茨海默氏病（AD）进行分类。提出的网络协同委托3D CNN，2D CNN和变压器用于准确的AD分类。3D CNN用于执行本机3D表示学习，而2D CNN用于利用大型2D数据库和2D代表学习的预训练权重。使用具有感应性偏置的CNN网络有效地提取局部大脑中与AD相关的异常的信息信息。跨前网络还用于获得CNN后多平面（轴向，冠状和矢状）和多切片图像之间的注意力关系。也可以使用不感应偏置的变压器学习分布在大脑中较大区域的差异。在此期间，我们使用了来自阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）的训练数据集，该计划总共包含4,786 3D T1加权MRI图像。对于有效数据，我们使用了来自三个不同机构的数据集：澳大利亚成像，生物标志物和生活方式旗舰研究（AIBL）（AIBL），开放访问Imaging研究（OASIS）的开放访问系列（OASIS）以及来自培训数据集中的一些ADNI数据。我们提出的M3T基于曲线（AUC）下的区域（AUC）和AD分类的分类精度，与常规的3D分类网络相结合。这项研究表示，所构成的网络M3T在多机构验证数据库中实现了最高的性能，并证明了该方法有效地将CNN和Transformer用于3D医学图像的可行性。
通过强化学习学习像人类专家一样的平面图
摘要 - 深处增强学习（RL）已经获得了自动在现代芯片设计中生成位置的人口。但是，这些RL模型产生的平面图的视觉样式与手动布局的样式大不相同，因为RL垫片通常只采用诸如Wirelength和Routing Expestion之类的指标作为增强学习的奖励，而忽略了人类专家的复杂且细腻的布局经验。在本文中，我们提出了一个安置得分手，以评估布局的质量，并将异常检测应用于地板计划。此外，我们将该得分手的输出添加为加强安置过程的奖励的一部分。ISPD 2005基准的实验结果表明，我们提出的放置质量得分手可以根据人类工艺风格有效地评估布局，并且将此得分手添加到增强式学习奖励中，有助于与以前的电路设计相比，用更短的线长度生成较短的线长度。索引术语 - 地板，加固倾斜，异常检测，放置得分手
Guan，J.，Sagar，L。K.，Li，R.，Wang，D.，Bappi，G.，Wang，W。，…Odom，T。W.（2020）。具有受控极化模式的量子点 - 平面激光。 由约瑟夫·加布里埃尔·曼尼（Joseph Gabriel Manion）提交的论文... 用于数据增强的MCMC算法-TSPACE 使用多孔聚酰亚胺气凝胶膜 多偏二敏过程的建模和估计 添加性生产的聚合物纳米复合材料的参数分析：一项实验和多尺度研究 活体微生物饮食摄入在休闲时间和抑郁症状之间的关联中的作用：一种基于人群的研究
图3。径向极化的QD激光是从杂种W TM -SLR纳米腔实现的。（a）在线性尺度上针对不同输入泵脉冲能的正常检测角度收集的发射光谱。插图：输出发射强度是对数字尺度上输入泵脉冲能量的函数。（b）激光发射光束的远场图案。白色箭头显示输出激光模式的极化方向。（c）在选定的极化方向下的光束轮廓。白色箭头在检测器前显示线性偏振器的偏振方向。（d）在p偏振光下的小波vector上模拟带结构。黑色圆圈指示k x = 0的w tm -slr模式。红色圆圈表示在非零K x处的W TM -SLR边带。（E）在W TM -SLR边带处模拟电场（| E | 2，单位为V 2 /M 2）。在模拟中将入射光E 0的电场设置为1 V/m。
一种改进的实数编码遗传算法用于大规模平面阵列综合
摘要 — 双态天线大规模平面阵列的设计有助于在最小化旁瓣电平 (SLL) 和控制第一零波束宽度 (FNBW) 变化的约束下使用遗传算法来降低能耗。通常，平面阵列用于基于电池使用的通信应用，例如便携式雷达。本文使用实数编码遗传算法 (RCGA) 优化了具有 1600 个相同天线元件的均匀矩形阵列 (URA)。执行优化过程是因为以 ON-OFF 状态的形式找到辐射元件电流激励权重的最佳集合以节省消耗的功率。因此，选择了阵列因子 (AF) 的最高性能和所需的波束宽度。本文提出的主要贡献是能够使用 RCGA 算法通过将阵列划分为阵列子集来优化大量阵列元素。执行模拟结果以验证遗传稀疏 URA 的有效性。通过选择能够高效加扰的天线元件，相当于节省了 24.4% 的能耗。本文使用 MATLAB CAD Ver. 2018a 作为平台获得了结果。索引术语 —RCGA、节能、规划器阵列、成本函数、双态天线。
平面：紧急照明设备230V
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修订了全球对潮汐沼泽海平面上升的韧性的估计
地球系统模型被广泛用于估计湿地范围的未来变化，但不会将表面高度变化（SEC）纳入预测湿地对海平面上升的真实反应（SLR）。使用机器学习模型（MLM）来研究多个驱动因素对潮汐沼泽中SEC和沉积物积聚率（SAR）和地球系统模型的影响（即综合气候和湿地迁移模型）的开发是为了预测潮汐沼泽对SLR的反应。地球系统模型结合了MLM发现的影响SEC的因素。首先，合成了有关潮汐沼泽的SAR和SEC的全球数据，并使用MLM检查SEC和SAR的驱动因素，包括潮汐范围和频率，沉积物载荷，降水量，高度，纬度，海冰和/或相对SLR（RSLR）。人类干扰导致沉积物的积聚减少，现有的保护活动在促进沉积物积聚方面不可能。其次，开发了一个综合的气候和湿地迁移模型，以评估通过将SEC，RSLR，气候区域，潮汐淹没，海拔和纬度纳入MATLAB中未来SLR的全球潮汐沼泽的弹性。该模型是在代表性浓度途径（RCP）2.6、4.5和8.5以及基于自然的人类适应方案下实施的。在RCP和基于自然的人类适应情景下，潮汐沼泽将在当前全球面积的53％-58％的占2100时，如果有能力的沉积物负载和住宿空间允许陆路迁移。如果维持当前的住宿空间，则可能可能存在23％ - 30％的全球净损失。未来沼泽损失的热点主要在北美，澳大利亚和中国。对大多数SLR场景的预测可见沼泽地区在21世纪中期而不是中期的峰值。生态形态反馈会影响沉积物积累的效果，但不能纳入地球系统模型中。在增强潮汐沼泽对未来SLR的弹性方面强调了基于自然的适应性的重要性。
设计和评估有关海平面上升的公共参与活动
摘要。在本文中，我们描述了针对居住在荷兰的年轻人（16至25岁）的公众参与活动的设计过程，该活动旨在减少参与者的心理距离与海平面上升。我们对多个官员进行了活动，包括在科学节和职业教育课堂上进行，并对117名参与者的影响度量进行了统计分析。基于分析和观察，我们得出的结论是，无论他们的科学资本水平如何，活动都与我们的目标受众共鸣。我们建议一种基于设计的搜索方法非常适合开发类似的活动，并建议专注于个人相关性，实用性和公共参与活动中的可及性。尽管游戏在参与者中产生了良好的共鸣，但影响可能会在不同的教育或文化背景下有所不同，特别是在与海平面上升的互动较低的情况下。
标题：在体内测试 - 重测的定量表征回波平面成像的显而易见的扩散系数可重复可重现
标题：在1.5T MR-LINAC平台上对头颈癌的显而易见的扩散系数的回波平面成像的重新延伸系数的重现：使用QIBA计量学的技术验证作者：Brigid A. McDonald 1，Dina El-Habashy 1，Renjie He 1，Sammir 1，Sam Mir Bir 1，2 Mohamed 1, 3 , Sara Ahmed 1 , Yao Ding 4 , Jihong Wang 4 , Stephen Y. Lai 5 , Alex Dresner 6 , John Christodouleas 7 , Clifton D. Fuller 1 Affiliations: 1 The University of Texas MD Anderson Cancer Center, Department of Radiation Oncology, Houston, TX, USA 2 UT MD Anderson Cancer Center UTHealth Houston Graduate School of Biomedical Sciences, Houston,美国德克萨斯州3贝勒医学院，放射肿瘤学系，美国德克萨斯州休斯敦4 4美国德克萨斯州安德森大学癌症中心，放射物理系，美国德克萨斯州休斯顿，美国5号，美国德克萨斯州癌症中心，德克萨斯州癌症中心，德克萨斯州休斯敦，德克萨斯州休斯敦，美国德克萨斯州休斯敦，美国6美国菲利普斯医疗保健MR on Ceport，美国埃尔克斯郡，美国7月，美国埃尔克斯郡。目的：为了检测放射治疗期间的明显扩散系数（ADC）值的变化，用于生物图像引导的自适应放射治疗，必须表征ADC的变异性。我们评估了1.5T MR-LINAC上头颈癌中ADC值的可重复性。方法：39例头颈癌患者（36例原发性肿瘤，55个淋巴结）在1.5T MR-LINAC上在辐射疗法开始之前的两个时间点上以回声 - 平面成像扩散加权MRI成像。为每个病变测量平均值和中位ADC值和体积。绝对性和可重复性系数（RC）。线性回归分析和F检验，以确定病变体积或扫描之间的时间是否影响可重复性。Results: For primary tumors & lymph nodes: mean ADC, median ADC, and volume were 1.27 ± 0.33 mm 2 /s & 1.17 ± 0.34 mm 2 /s, 1.25 ± 0.35 & 1.16 ± 0.37 mm 2 /s, and 8.8 ± 12.3 cm 3 & 6.5 ± 7.2 cm 3 , respectively.对于肿瘤和节点，平均ADC的RC值为0.355 mm 2 /s＆0.355 mm 2 /s，％RC值为29.1％和31.1％；中值ADC非常相似。可重现性与体积或扫描间隔没有显着相关，但是观察到较小体积的可重复性较差的趋势。结论：考虑到先前的报告，最佳％∆ ADC在头颈癌中的响应预测阈值约为15-30％，MR-LINAC上的这种序列具有可接受的可重复性来检测较大的ADC变化，但仍可能错过一些临床上显着的变化。