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基于单精度浮点非迭代粗到精配准...
摘要。可变形图像配准是医学图像分析中的关键步骤，用于找到一对固定图像和运动图像之间的非线性空间变换。基于卷积神经网络 (CNN) 的深度配准方法已被广泛使用，因为它们可以快速、端到端地执行图像配准。然而，这些方法通常对具有较大变形的图像对性能有限。最近，迭代深度配准方法已被用来缓解这一限制，其中变换以由粗到细的方式迭代学习。然而，迭代方法不可避免地延长了配准运行时间，并且倾向于在每次迭代中学习单独的图像特征，这阻碍了利用这些特征来促进以后的迭代配准。在本研究中，我们提出了一种用于可变形图像配准的非迭代由粗到细配准网络 (NICE-Net)。在 NICE-Net 中，我们提出了：(i) 单次深度累积学习 (SDCL) 解码器，可以在网络的单次（迭代）中累积学习从粗到细的转换；(ii) 选择性传播特征学习 (SFL) 编码器，可以学习整个从粗到细配准过程的常见图像特征并根据需要选择性传播这些特征。在 3D 脑磁共振成像 (MRI) 的六个公共数据集上进行的大量实验表明，我们提出的 NICE-Net 可以胜过最先进的迭代深度配准方法，而只需要与非迭代方法类似的运行时间。
维生素D和美国婴儿配方中的精选脂肪酸
维生素D（一种对正常钙吸收和骨骼健康至关重要的营养素，在防止婴儿和非常小的孩子的便机中起着重要作用。1980年的《婴儿配方法》以及随后的立法，要求对所有婴儿配方进行防御，至少40 iu，但不超过100 iu维生素D/100千瓦；制造商必须确保其产品中的这些水平。许多制造商还自愿强化了在母乳，二十六烯酸（DHA，C22：6，N-3）和花生四烯酸（ARA，C20：4，N-6）中发现的两个脂肪酸。一些研究表明，这些营养可能在婴儿的视觉和心理发展中起作用。USDA已分析了在12个位置采样选定的婴儿公式，以提供这些营养素的第一个分析数据集。维生素D，脂肪酸，近端，矿物质和一些维生素在13个高度消耗的牛奶和基于大豆的，现成的（RTF）或重建的婴儿配方中进行了分析；对公式进行了未加热和加热的分析，以确定维生素D的保留率。样品，通过HPLC进行紫外线检测。通过气相色谱分析脂肪酸。将这些值与行业报告的标准值进行了比较，并在USDA养分数据库中以供标准参考（SR）中包含。维生素D，DHA和ARA（平均值±SEM）的分析值正在审查中以在SR22（2009）中释放，并与现有的行业提供的数据进行了比较。初步综述表明，维生素D值是可变的，并且满足或超过标签索赔。对于非胸中的婴儿，婴儿配方在相对较短但关键的生长期中消耗掉；至少在这段时间的一部分中，公式是营养的唯一来源。这是第一个用于婴儿配方中营养的USDA生成的分析数据集。
患者概览前列腺癌的设置和初步结果。纵向配准
摘要 简介：新药已被证明可以延长转移性前列腺癌 (PCa) 和去势抵抗性前列腺癌 (CRPC) 男性的寿命。患者概览前列腺癌 (PPC) 的目的是登记和报告这些治疗及其效果。材料和方法：在 PPC 中，瑞典国家前列腺癌登记册的一个新部分从开始激素治疗开始就登记了治疗开始和停止、影像学、前列腺特异性抗原、临床进展评估和患者报告结果测量 (PROM) 的数据。数据以图表形式显示，以告知个别患者的临床决策。为了进行研究，PPC 中的数据与 PCBaSe 相链接，其中包含来自 NPCR 和一些医疗保健登记册的信息。结果：截至 2019 年 12 月，已有 7,882 名男性在 PPC 中登记，其中 3,912 名已达到 CRPC 状态。从开始 ADT 到开始使用雄激素受体靶向药物 (ART) 的中位时间为：接受原发性 ADT 的男性 4 年（四分位距 IQR 6），接受继发性 ADT 的男性 9 年（IQR 6）。在 2016-2017 年所有有 ART 处方的 PCBaSe 男性中，PPC 占 1 480/4 055（36%）。在 PPC 中注册/未注册的男性在癌症特征、主要治疗、合并症和开始 ART 前使用 ADT 的时间方面存在细微差异。结论：在 PPC 中，在现实环境中评估了晚期 Pca 新疗法的使用和效果。PPC 数据可用作决策辅助、质量保证和研究用药。
哪些 FEHB 计划与 Medicare A 和 B 部分配合得最好
• B 部分的 IRMAA 费率：244.60 美元（收入在 103,000 美元至 129,000 美元之间） • B 部分每年 244.60 美元 x 12 = 2,935.20 美元 • 每月 174.70 美元 x 10% 延迟注册 = 每月 17.47 美元的永久罚款 • 2,935.20 美元/17.47 美元 = 168 个月/12 = 14 年支付罚款，相当于 1 年的 B 部分保费 永远保持沉默
视力保健技术 配镜学 理学副学士
附加课程信息：每年 8 月招收一批 25 名学生。每门视力保健技术课程的最终成绩必须达到“C”或更高，才能继续参加课程。退出或被取消视力保健技术课程的学生应参考学院政策 6Hx2-5.33 和程序 A6Hx2-5.33 关于重新进入健康科学课程和/或课程指南。重新进入课程将取决于是否有空位。只允许一次重新进入。重新进入的学生必须在每门视力保健技术课程中保持“C”或更高的成绩才能继续参加课程。重新进入后在任何课程中获得“D”或“F”成绩的学生将导致永久被 BC 视力保健技术课程开除。*技术证书代表学位课程内特定健康科学课程的子集，不会作为独立证书颁发给学生用于就业目的。
玉米杂交种性能和品系配合力的基因组预测
玉米育种中最重要的两项活动是开发具有高一般配合力 (GCA) 和特殊配合力 (SCA) 值的自交系，以及鉴定具有高产量潜力的杂交种。基因组选择 (GS) 是一种很有前途的基因组工具，可根据从基因组预测 (GP) 估算的基因组估计育种值对未经测试的育种材料进行选择。在本研究中，进行了 GP 分析，以在三个玉米品系逐个测试试验中估计杂交种、GCA 和 SCA 的谷物产量 (GY) 表现，其中所有材料在 10 到 11 个多地点试验中进行了表型分析，并使用中密度分子标记平台进行了基因分型。结果表明，在模型的所有试验中，包括品系和测试者的加性效应，对杂交种表现的预测能力范围为 0.59 到 0.81。在同时包含加性和非加性效应的模型中，杂交种性能的预测能力得到了提高，所有试验的范围为 0.64 至 0.86。GY 的 GCA 预测能力较低，在仅包含自交系的模型的所有试验中范围为 0.14 至 0.13；在同时包含自交系和测试者的模型的所有试验中，GY 的 GCA 预测能力得到了提高，范围为 0.49 至 0.55，而 GY 的 SCA 预测能力在所有试验中均为负值。测试者之间的 GY 预测能力从 0.66 到 0.82 不等；测试者之间的杂交种性能很难预测。GS 提供了基于分子标记信息预测新杂交种性能和新自交系的 GCA 的机会，通过对更少的多地点试验进行表型分析，可以大幅降低总育种成本。 2021 中国作物学会和中国农业科学院作物科学研究所。由 Elsevier BV 代表科爱传播有限公司制作和托管。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
联合研发应用人工智能图像分析的“钢筋检测系统”
3.未来发展 未来我们计划继续研究和开发该系统，并通过在各公司反复的现场试验和改进来提高其性能。 此外，该联合研究框架允许总承包商共同推动研究和开发，融入各种想法并在短时间内取得优异成果。希望本次研发能够利用人工智能解决总承包商面临的常见技术问题，为提高整个建筑行业的技术能力做出贡献。 ※参与联合研究项目的20家公司（按字母顺序） 青木阿苏那罗建设株式会社 浅沼组株式会社 安藤间株式会社 奥村组株式会社 北野建设株式会社 熊谷组株式会社 五洋建设株式会社 佐藤工业株式会社 大末建设株式会社 高松建设株式会社 铁拳建设株式会社 东急建设株式会社 户田建设株式会社 飞岛建设株式会社 西松建设株式会社 日本土地开发株式会社 长谷工業株式会社 PS三菱株式会社 松村组株式会社 矢作建设株式会社
肼储能：取代金属配位层中的 N2H4
2020 年，美国能源部 (USDOE) 提出了一项以储能为重点的重大挑战，这是该机构首次提出的综合性方法。[1] 鉴于锂离子电池技术在解决短储能时长（<4 小时）方面取得的成功，[2] 储能研究的重点已转向长储能方法，这种方法倾向于将电力和能源分离以实现灵活的电网安装。液氢载体是一种可以利用现有基础设施并利用质子交换膜 (PEM) 燃料电池的高效率/成熟度在需要时释放储存能量的方法。[3] 为此，我们专注于肼 (N2H4)，它含有 12.5% 的 H2（重量），已被纳入燃料电池应用。[4,5] 虽然 N2H4 可以通过多种工艺在工业上生产，但它通常是通过 NH3 的氧化制成的，而 NH3 目前的基础设施和碳足迹相当可观。[6] 如果