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通过深度学习显着特征的雏鸡胚胎组织的精确分期
最近的工作表明，HH10雏鸡大脑中祖细胞的发育潜力迅速变化，伴随着形态的细微变化。这需要在此阶段增加对大脑研究的时间分辨率，因此需要精确和公正的分期。在这里，我们调查了是否可以使用151个专业标记图像的小数据集训练深卷卷神经网络为次级HH10小鸡大脑。通过使用生物学知情的转换和数据驱动的预处理步骤来增强我们的图像，我们成功地将分类器训练为次级HH10大脑至87.1％的测试准确性。为了确定是否可以使用分类器，我们使用随机对照和实验性小鸡机翼的图像（269）对其进行了重新训练，并获得了类似的高测试准确性（86.1％）。显着性分析表明，生物学相关的特征用于分类。我们的策略可以培训图像分类器，用于具有有限的显微镜数据的发育生物学中的各种应用。
心脏手术的动态：人口特征的趋势和Euroscore II的表现
结果：包括103 404个心胸外科手术。Observed mortality risk ranged between 1.9% [95% confi- dence interval (CI) 1.6–2.4] and 3.6% (95% CI 2.6–4.4) across 3-month intervals, while the mean predicted mortality risk ranged between 3.4% (95% CI 3.3–3.6) and 4.2% (95% CI 3.9–4.6).相应观察到的：预期比率范围从0.50（95％CI 0.46–0.61）到0.95（95％CI 0.74–1.16）。在C统计范围内的判别性能在0.82（95％CI 0.78–0.89）和0.89（95％CI 0.87–0.93）之间。与观察到的死亡率相比，Euroscore II始终高估了死亡率。在所有主要的心胸外科手术过程中，此发现是一致的。单个预测因子值的分布随着时间的流逝而在整个预测因子之间发生了巨大变化。最不可能的趋势是选修手术从75％降低到54％，而没有纽约心脏协会I类心力衰竭的患者增加到27％降低到33％。
青少年期间自闭症特征的全球和区域结构差异和预测
1医学心理学和医学社会学研究所，大学医学中心，施莱斯康大学，基尔大学，24118德国24118儿童和青少年精神病学系，中央心理健康研究所，曼恩海姆医学院，海德伯格大学，海德尔伯格大学医学院海德堡大学医学院曼海姆，Square J5，68159，德国曼海姆4 4 4纪律，医学院和三一学院神经科学学院，都柏林三一学院，都柏林2号，爱尔兰三一学院WC2R 2LS，英国6 Neurospin，CEA，CEA，典型巴黎 - 萨克莱大学，91191 GIF-SUR-YVETTE，法国7号Gif-Sur-Yvette，7精神病学和心理学部，佛蒙特州伯灵顿大学，佛蒙特州05405，美国8号，美国8号彼得·曼斯·曼斯·曼斯·曼斯·菲尔德（Peter Mansing）的物理学和天文学的彼得·曼斯·曼斯·曼斯·曼斯（Peter Mans）爵士。精神病学和心理疗法CCM和柏林卫生研究院，慈善 - 伯林市，伯林大学的公司成员精神病学和心理治疗，大学医学中心Göttingen，von-Siebold-STR。5, 37075 Göttingen, Germany 12 National Institute of Sant and Research M É Dicale, Inserm U A10 “Trajectories of Veloppemental in Psychiatry”, University of Paris-Saclay, Ecole Normale Supée Paris-Saclay, CNRS, Center Borelli, 91190 Gif-Sur-Yvette, France 13 Department of Child and Adolescent Psychiatry, Piti é-salpê-salpêtri医院，AP-HP Sorbonne大学，75013法国巴黎14精神病学系，EpsBarthéLeMy My Durand，Gif-Sur-Yvette，Gif-Sur-Yvette，91150 ETAMPES，法国ETAMPES，15埃特普斯，15 In. Drive，贝塞斯达，马里兰州20892，美国17 MSB医学院柏林，HochschuleFürGesundheitund Medizin und Medizin und Medizin，西蒙斯别墅，14197，德国柏林，德国18号，多伦多，多伦多，多伦多，多伦多，M5T 2S8，M5T 2S8，加拿大加拿大199号，加拿大的Canca and Toronto of Toronto and Canca and Canca and Canca and Canca and Canca and Canca and Canca and Canca and Canca and Canca and Canca and Canca and Canca Canca Psychosocial Adolescent Services Outpatit Clinic Kauppakatu 14, 15140 Lahti, Finland 21 Department of Psychiatry, Neuroimaging Center Universität Dresden, 01069 Dresden, Germany 22 School of Psychology, Global Brain Health Institute, Trinity College Dublin, Dublin 2, Ireland 23 Pons Research Group, Department of Psychiatry and Psychotherapy, Campus Charite Mitte,洪堡大学，10117柏林，德国神经生物学，39118德国玛格德堡25号脑启发的智能科学技术研究所（ISTBI），福丹大学，上海200437，中国 *通信：
基于计算机图形的PTFE复合传输膜的形态特征的定量测量
摘要：在本文中，对纳米-ZRO 2和聚醚酮2和聚醚酮（PEEK）颗粒填充的聚乙烯（PTFE）复合材料的摩擦学特性通过线性互换式摩擦和磨损实验机进行了摩擦测试。在材料的各个摩擦阶段获得了有关传递局面的摩擦学性能和光学图像的数据。MATLAB软件被用来制定转移胶体形态特征的定量分析程序。该程序可以增强传输图像的图像增强和形态处理，然后识别，提取和量化转移范围的几何和纹理特性，以分析特性的变化及其与材料摩擦学特性的关系的基础。结果表明，转移薄片的几何，形态和质地特征在摩擦过程中动态发展，各种摩擦阶段之间存在明显的差异，并且对材料的摩擦学特性产生了显着影响。定量分析表明，转移仪的某些形态和纹理特征的趋势（覆盖率，面积，直径，圆度，圆度，一致性和纹理熵）与PTFE复合材料的磨损抗性之间存在良好的相关性。因此，这些形态和纹理特征可用于量化转移效果的质量，并用作材料摩擦学特性的间接指标。
西北欧洲节肢动物的生命历史和生态特征的深入数据集
节肢动物是一种非常富含物种的分类单元，可提供必不可少的生态系统服务，例如授粉或营养循环（Yang and Gratton 2014，Stork 2018，Cardoso等，Cardoso等人。2024）。尽管其重要性至关重要，但与脊椎动物相比，节肢动物在保护研究中仍然明显研究（Clark and 2002年5月，Cardoso等人，Cardoso等。2011，Di Marco等。 2017）。 这种监督尤其令人担忧，因为这些重要的生物目前正受到普遍的危机的威胁，称为“一千次死亡”（Wagner等人。 2021）。 问题源于全球威胁的结合，包括极端气候，污染，富营养化，入侵物种和城市化，这共同导致节肢动物的丰富性和物种丰富度大幅下降（Wagner 2020，Harvey等，Harvey等，Harvey等，2011，Di Marco等。2017）。这种监督尤其令人担忧，因为这些重要的生物目前正受到普遍的危机的威胁，称为“一千次死亡”（Wagner等人。2021）。问题源于全球威胁的结合，包括极端气候，污染，富营养化，入侵物种和城市化，这共同导致节肢动物的丰富性和物种丰富度大幅下降（Wagner 2020，Harvey等，Harvey等，Harvey等，预计随着全球变化的预计，这种情况将恶化，使节肢动物面临更大的风险（Hallmann等人2017，Seibold等。 2019，Soroye等。 2020）。2017，Seibold等。2019，Soroye等。2020）。
研究深击视频中检测行为特征的研究
人们对出于各种目的的人们的综合视频图像产生了浓厚的兴趣，包括娱乐，交流，培训和广告。随着深层假期模型的开发，合成视频图像很快将在视觉上与自然捕获视频的肉眼无法区分。此外，许多方法正在继续改进，以避免更仔细的法医视觉分析。通过使用面部木偶来制作一些深层的虚假视频，该视频通过演员的动作直接控制合成图像的头部和面部，使演员可以“木偶”的图像“木偶”。在本文中，我们解决了一个问题，即是否可以通过控制扬声器的视觉外观，但要从另一个来源传输行为信号来区分原始说话者的动作。我们通过比较合成图像来进行研究：1）源自另一个人讲不同话语的人，2）起源于同一人说的话不同，而3）源自另一个人说相同话语的人。我们的研究表明，在所有三种情况下，合成视频都比原始源视频不那么真实和吸引力。我们的结果表明，可以从一个人的动作中检测到与视觉外观分开的行为签名，并且可以使用这种行为签名来区分深处的伪造和正确捕获的视频。
一个联合模型，用于估算物种分布和环境特征的数据
全球生物多样性受到多种压力源的威胁，包括污染和气候变化等人为压力[1，2]。成功有效地减轻对特定物种的威胁需要了解其生态学的知识，但是这些信息并不总是可用。一种解决方案是使用生态模型来解释和预测物种的存在。该目标的一个有力的工具是物种分布模型（SDM），它们是试图使用环境特征的预测和解释物种发生的统计模型[3，4]。响应变量是物种的发生，解释性变量通常是环境特征，其中包括非生物环境的各种描述。研究人员基于统计模型和机器学习发展了越来越复杂的SDM技术[5，6]。SDM拟合到空间数据，其中空间自动校正是一种特征，应考虑到统计推断[7，8]和词语[9-11]。有关SDM和相关统计问题的更完整描述，我们将读者推荐给评论[12，13]。描述环境条件的数据集变得越来越多[14]。更多的数据在更充分地捕获物种的栖息地特征方面提供了希望，这可能会导致更准确的地图和对物种发生的新预测指标的检测[15-17]。这些预测因子很容易在SDM或其他生态模型中使用。对未知值的简单解决方案是两级方法。然而，环境数据通常是从其他模型中预测的，该模型以错误或从测量点进行了插值。GIS层[18-20]存在固有的不确定性，从气象站[21，22]插值的局部气候，主题分辨率和土地利用[23]的变化以及历史数据中物种发生的坐标[24]。最近的研究表明，模型性能差可以归因于环境数据中的高度不确定性[25]。空间未对准环境因素的测量结果与物种观察数据不正确，这是研究环境因素对物种分布的影响的关键来源[26]。预测精确的栖息地图图需要在研究区域的每个可能点上进行准确的环境条件。在第一阶段，人们可以预测每个空间位置的环境因素。典型的解决方案使用的是地统计学模型，例如Kriging，机器学习模型，例如随机森林或将每个观察结果缩放到完整的覆盖网格中。在第二阶段，这些预测的环境因素被视为特殊分布模型中的基础真理。但是，这种方法不考虑协变量值的不确定性，这可能导致错误的统计推断[27]。很少有研究试图评估环境变量对SDM模型的不确定性影响[26-32]。
“基于植物环境相互作用的基于特征的表型”印度的季节性气候变化场景
气候压力一直在影响印度的农业，据报道这些压力会在未来的气候下增加，从而挑战粮食安全。了解农业季节的气候SCE NARIOS对于描述气候变化对主要作物的影响并得出适应策略以最大程度地减少负面影响并最大程度地提高积极影响是至关重要的。已知从全球气候模型中得出的气候方案数据具有偏见并在使用撞击和适应评估之前对其进行纠正。此汇编非常重要，因为它为印度提供了偏见校正的整体季节性气候情景以及对小麦和稻作品的影响评估。这一研究领域一直为未来的生产挑战和机会提供使印度农业文化弹性的愿景。希望本书中提供的信息对研究人员，发展机构和政策支持有用。
在黎曼框架内通过 CNN 特征的协方差池对 GPR 信号进行分类
探地雷达 (GPR) 是一种成像系统，可用于观察现场地下情况，以研究土壤的层组成或埋藏物体的存在。由于地面的电磁特性，此类图像通常具有非常低的信噪比 (SNR)。此外，根据设计，埋藏物体被观察为双曲线，其形状可能与物体类型（例如空腔或管道）相关联。在这种情况下，埋藏物体的分类在民用应用中非常重要，例如恢复埋藏天然气管道的位置 [1] 或军事应用，例如地雷探测 [2]。为了进行这种识别，一些研究考虑使用信号反演技术 [3] 来提高 SNR，以便地球物理学家进行手动解释。当需要处理大量图像时，这种解决方案可能不切实际，因为它需要专门的人力资源。因此，自动识别方法已成为必需，并受到社区的关注。GPR 信号的自动分类分两步进行。首先，感兴趣区域（ROI）对应于
DNA在犯罪解决中的新用途：嫌疑人形态特征的预测
DNA已被用来协助解决犯罪，实际上被认为是无可辩驳的黄金测试。但是，在某些情况下，警察实验室使用的传统方法仍然不足，没有促进侵略者的识别。科学家已经开始研究使用这种材料的新方法，依此类似于DNA闻名的法医表型。它试图预测一个人的身体特征（例如头发颜色，面部力，雀斑的存在），仅分析其遗传物质的特定点。因此，警察将有新的线索可以重新进行调查。已经有一些工具可以预测眼睛，头发和皮肤的颜色，而其他特征很少进行。尽管很有希望，但仍有很多要讨论涉及使用该技术的道德，道德和法律方面。