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Sail66正在开发CLDN6阳性固体癌症
A prominent academic journal in the field of cancer immunotherapy has adopted the non-clinical research results of SAIL66, which uses the Dual-Ig technology, a unique antibody engineering technology made by Chugai Pharmaceutical, Non-clinical research suggests that SAIL66 has high selectivity for CLDN6 (claudin 6), and that it may exhibit a higher antitumor effect compared to conventional T-cell engagers by costimulating CD3和CD137目前，正在对CLDN6阳性固体癌
新兴的Skillmion的伽利略相对论
This research was conducted by the RIKEN TRIP Initiative, and was conducted by the Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) Science Research Funded Funded Research Project (S), "New Generation Magnetic Induction in Magnetic Conductors (Principal Investigator: Tokura Yoshinori, 23H05431)," and the Basic Research (A) "Theoretical Research on Quantum Nonlinear Response (Principal Investigator: Naganaga Naoto, 24H00197)," and the Academic Change Area Research (A) "Theory of Chimeric Quasiparticles (Principal Investigator: Murakami Shuichi, 24H02231)," and the Japan Science and Technology Agency (JST) Strategic Creative Research Promotion Project CREST "Electronic Quantum Phase Control Using Nanospin Structures (Principal Investigator: Naganaga Naoto, JPMJCR1874)"这一事件得到了针对Skyrmion的新拓扑磁科学的支持（主要研究者：U Shuzhen，JPMJCR20T1）。主持人/机构计数器 *请与主持人联系以获取有关研究内容的信息。 Riken研究人员Max T. Birch，基础科学专科研究员，密切相关的量子传导团队，新兴材料科学中心，Riken Research Institute，团队负责人Tokura Yoshinori（东京/东京大学/东京大学教授）
将残差、密集和初始块集成到 nnUNet 中
摘要 —nnUNet 是一个完全自动化且可通用的框架，它可以自动配置应用于分割任务的完整训练管道，同时考虑数据集属性和硬件约束。它利用了一种基本的 UNet 类型架构，该架构在拓扑方面是自配置的。在这项工作中，我们建议通过集成更高级的 UNet 变体（例如残差、密集和初始块）的机制来扩展 nnUNet，从而产生三种新的 nnUNet 变体，即残差-nnUNet、密集-nnUNet 和初始-nnUNet。我们已经在由 20 个目标解剖结构组成的八个数据集上评估了分割性能。我们的结果表明，改变网络架构可能会提高性能，但提高的程度和最佳选择的 nnUNet 变体取决于数据集。索引词 —nnUnet、生物医学图像分割、残差网络、密集网络、初始网络。
一种改进的残差网络用于检测和分类
阿尔茨海默病 (AD) 是一种脑部疾病，会显著降低患者的记忆和正常行为能力。通过应用多种方法来区分 AD 的不同阶段，神经影像数据已用于提取与 AD 各个阶段相关的不同模式。然而，由于老年人和不同阶段的大脑模式相似，研究人员很难对其进行分类。在本文中，通过添加额外的卷积层对 50 层残差神经网络 (ResNet) 进行了修改，以使提取的特征更加多样化。此外，激活函数 (ReLU) 被替换为 (Leaky ReLU)，因为 ReLU 会取其输入的负部分，将其降为零，并保留正部分。这些负输入可能包含有用的特征信息，有助于开发高级判别特征。因此，使用 Leaky ReLU 代替 ReLU 以防止任何潜在的输入信息丢失。为了从头开始训练网络而不遇到过度拟合的问题，我们在完全连接层之前添加了一个 dropout 层。所提出的方法成功地对 AD 的四个阶段进行了分类，准确率为 97.49%，精确度、召回率和 f1 分数为 98%。
编辑：序列的差分分析读取计数数据...
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计算电源电荷无差调整预测和真实UP
PCIA计算是在D.11-12-018中建立的，最近在D.23-06-006中进行了完善。PCIA是IOU与捆绑服务后的能源成本无动于衷的数量，相当于IOU的PCIA-PCIA-合格投资组合的成本降低了投资组合在给定年内的市场价值。市场价值在d.19-10-001中定义为“以美元计量的估计财务价值，这归因于能源资源的投资组合，目的是计算给定年份的电费无差调整。” 2 D.19-10-001将MPB定义为“与IOU投资组合中三个主要价值来源相关的每单位值（不是总投资组合值）的估计（能源，资源充足和可再生能源）。”作为市场价值总体计算的一部分，将3个MPB乘以相关投资组合量。预测的加法器是旨在减少冷漠量的不确定性的机制，而真正的UP加成器是旨在将实现市场收入与预测价值相结合的机制。
一种新的2阶段残差U-net算法与...相结合
利用最佳质量传输 (OMT) 技术将不规则的 3D 脑图像转换为立方体（U-net 算法所需的输入格式），这是医学成像研究的全新思路。我们开发了一个立方体体积测量保留 OMT (V-OMT) 模型来实现这种转换。脑图像中流体衰减反转恢复 (FLAIR) 的对比度增强直方图均衡灰度创建了相应的密度函数。然后，我们提出了一种有效的两相残差 U-net 算法与 V-OMT 算法相结合进行训练和验证。首先，我们使用残差 U-net 和 V-OMT 算法精确预测整个肿瘤 (WT) 区域。其次，我们使用扩张来扩展这个预测的 WT 区域，并通过将与脑图像中 WT 区域相关的阶梯状函数与 5×5×5 模糊张量卷积来创建平滑函数。然后，构建一种具有网格细化的新 V-OMT 算法，使残差 U-net 算法能够有效地训练 Net1-Net3 模型。最后，我们提出集成投票后处理来验证脑图像的最终标签。我们从包含 1251 个样本的脑肿瘤分割 (BraTS) 2021 训练数据集中随机选择了 1000 个和 251 个脑样本，分别用于训练和验证。Net1-Net3 计算的 WT、肿瘤核心 (TC) 和增强肿瘤 (ET) 区域的验证 Dice 分数分别为 0.93705、0.90617 和 0.87470。脑肿瘤检测和分割的准确性显著提高。
非理想异差检测的量子密钥分发
连续变量量子密钥分发利用电磁场的相干测量，即同差或异差检测。迄今为止开发的最先进的安全性证明依赖于此类测量的理想化数学模型，这些模型假设测量结果是连续且无界的变量。由于物理测量设备的范围和精度有限，这些数学模型仅作为近似值。预计在适当的条件下，使用这些简化模型获得的预测将与实际实验实现高度一致。然而，到目前为止，还缺乏对这种近似引入的误差及其对可组合安全性的影响的定量分析。在这里，我们提出了一种理论来严格解释现实异差检测的实验局限性。我们专注于集体攻击，并为渐近和有限尺寸机制提供安全性证明，后者属于可组合安全性的框架内。在此过程中，我们首次在有限尺寸范围内建立了离散调制连续变量量子密钥分发的可组合安全性。密钥速率的严格界限是通过半定规划获得的，并且不依赖于希尔伯特空间的截断。
量热法和差分热分析的参考材料
本出版物是ICTAC工作组“热化学” 1期间1997年至1998年期间努力的结果。它涉及用于量热法和差异疗法分析的参考材料（缩写形式：RM）。它代表了IUPAC致命的“物理化学测量和标准”制作的两个先前的文档的更新版本：第一个发表于1974年的Pure and Applied Chemistry [1]，第二本书在书籍中，标题为“重新认可的参考材料，用于实现物理学属性的实现” [2]。量热法和差分热分析与涉及物理，化学和生物学过程的广泛科学和技术研究领域相关。量热法通常会产生高度可再现的结果，但是由于测量系统的校准故障，可能是无法降低的。校准是每项热分析研究的基本要求。需要在测量仪器指示的值与正确值之间建立定义定义的关系。通过量化产生的
动态充气翼腔表面压差的风洞测量
摘要：设计并测试了一种用于现场测量动态充气机翼上下表面内外压差的仪器系统，揭示了充气翼型的空气动力学特性的重要见解。风洞试验证明了低压差读数在 1.0–120 Pa 范围内的全部能力，覆盖 3 至 10 m/s 的速度，攻角从 − 20 到 +25 ◦。读数稳定，在运行飞行范围内的变化系数为 2% 至 7%。实验数据证实了底部前缘再循环气泡的出现，与低雷诺数状态和进气口的存在有关。它支持基于局部压力差的空气动力学特性新方法的提议，该方法考虑了受限的气流结构并提供与实际观察相符的升力估计。结果也与之前按照不同策略获得的数据兼容，并被证明可以有效地参数化膨胀和失速现象。总体而言，该仪器可以直接用作飞行测试设备，并且可以进一步转换为崩溃警报和预防系统。