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使用粗到精视觉变换器进行仿射医学图像配准
仿射配准在全面的医学图像配准流程中不可或缺。然而，只有少数研究关注快速而鲁棒的仿射配准算法。这些研究中大多数利用卷积神经网络（CNN）来学习联合仿射和非参数配准，而对仿射子网络的独立性能探索较少。此外，现有的基于 CNN 的仿射配准方法要么关注局部错位，要么关注输入的全局方向和位置来预测仿射变换矩阵，这些方法对空间初始化很敏感，并且除了训练数据集之外表现出有限的通用性。在本文中，我们提出了一种快速而鲁棒的基于学习的算法，即粗到精视觉变换器（C2FViT），用于 3D 仿射医学图像配准。我们的方法自然地利用了卷积视觉变换器的全局连通性和局部性以及多分辨率策略来学习全局仿射配准。我们对 3D 脑图谱配准和模板匹配归一化方法进行了评估。综合结果表明，我们的方法在配准精度、稳健性和通用性方面优于现有的基于 CNN 的仿射配准方法，同时保留了基于学习的方法的运行时优势。源代码可在 https://github.com/cwmok/C2FViT 上找到。
从跨编码数据中预测生物地球化学周期的粗粒表示
抽象动机：由于DNA测序的进步，现在常规地进行了环境微生物群落的分类学分析。确定这些群落在全球生物地球化学周期中的作用需要鉴定其代谢功能，例如氢氧化，还原和碳固定。这些功能可以直接从宏基因组学数据中推断出来，但是在许多环境应用中，MetabarCoding仍然是选择的方法。从元法编码数据及其整合到地球化学循环的粗粒表示中，代谢功能的重建仍然是当今有效的生物信息学问题。结果：我们开发了一条称为Tabigecy的管道，该管道利用分类学官员来预测构成生物地球化学周期的代谢功能。在第一个步骤中，Tabigecy使用该工具Esmecata从输入液位中预测共识蛋白质组。为了优化此过程，我们生成了一个预先计算的数据库，其中包含来自Uniprot的2,404个分类单元的信息。使用BigeCyhmm搜索了共有的蛋白质组织，BigeCyhmm是一个新开发的Python软件包，依靠隐藏的Markov模型来识别参与生物地球化学周期代谢功能的关键酶。然后将代谢功能投射到周期的粗粒表示上。我们将塔博基（Tabigecy）应用于两个盐洞数据集，并通过对样品进行的微生物活性和水力化学测量结果验证了其预测。结果突出了研究微生物群落对地理化学过程的影响的方法。关键字：微生物群落，生物地球化学周期，代谢功能，分类学官员
研究评估委员会“与人一起进化的下一代人工智能......
<推进部门> NEDO 机器人与人工智能部部长古川义典 NEDO 机器人与人工智能部首席研究员三代川近宏 NEDO 机器人与人工智能部首席研究员柴田聪
飞行员与驾驶舱自动化系统的相关案例学习
Kath y Abbott ，博士，FRAeS，担任美国联邦航空管理局 (FAA) 驾驶舱人为因素首席科学技术顾问，负责人为表现和人为错误、系统设计和分析、机组人员培训/资格以及机组人员操作和程序等方面的研究。
TISS-net：使用级联双任务网络和误差预测一致性进行脑肿瘤图像合成和分割
从医学图像中准确分割脑肿瘤对于诊断和治疗计划非常重要，而且通常需要多模态或对比度增强图像。然而在实践中，患者的某些模态可能缺失。合成缺失的模态有可能填补这一空白并实现高分割性能。现有方法通常分别处理合成和分割任务，或者将它们联合考虑，但没有对复杂的联合模型进行有效的正则化，导致性能有限。我们提出了一种新颖的脑肿瘤图像合成与分割网络 (TISS-Net)，该网络可以高性能地端到端获得合成的目标模态和脑肿瘤分割。首先，我们提出了一个双任务正则化生成器，可以同时获得合成的目标模态和粗分割，它利用肿瘤感知合成损失和可感知正则化来最小化合成和真实目标模态之间的高级语义域差距。基于合成图像和粗分割，我们进一步提出了一个双任务分割器，它可以同时预测细化分割和粗分割中的误差，其中引入这两个预测之间的一致性以进行正则化。我们的 TISS-Net 通过两个应用进行了验证：合成 FLAIR 图像用于整个神经胶质瘤分割，合成增强 T1 图像用于前庭神经鞘瘤分割。实验结果表明，与现有模态的直接分割相比，我们的 TISS-Net 大大提高了分割精度，并且优于最先进的基于图像合成的分割方法。2023 作者。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
美韩空军举行训练以加强战术空运能力
高级飞行员娜塔莉·多安 (Natalie Doan) 第 374 空运联队公共事务部 2024 年 7 月 5 日 由五架美国空军和韩国空军 C-130J 超级大力神飞机组成的编队于 6 月 25 日在朝鲜半岛上空进行了大规模空投补给任务，这是提高战术空运能力的训练的一部分。 此次训练是美韩空军首次在朝鲜半岛上空进行五机编队飞行，彰显了韩国空军、第7航空队和第374空运联队为加强美韩两军关系和互操作能力所做的努力。 “来自横田空军基地的一架 C-130 和来自金海的一支韩国空军部队正在参与协助空投集装箱运送系统物资，”负责协调地面控制和指定空投区的第 607 空中支援行动组的飞机机动联络官乔治·福金上尉说。 第 36 空运中队的飞行员驾驶四架 C-130J 从横田空军基地飞往韩国金海空军基地，美国和韩国空军飞行员在那里将集装箱运送系统物资装载到每架飞机上。 其间，美国和韩国空军的飞行员也参加了简报会，讨论任务的细节。 第 36 空运中队地区军事交流负责人 Timothy Kim 上尉表示：“第 36 空运中队进行这次训练是为了与韩国空军建立互操作能力并进行战术空投训练。空投和战术飞行演习对第 36 空运中队来说非常有价值，特别是在它从未经历过的空域和空投区。这是与我们的韩国盟军一起飞行的绝佳机会。” 第 36 空运中队和韩国空军上一次合作是在 2023 年的圣诞空投行动中，向密克罗尼西亚的 58 个偏远岛屿运送了人道主义援助。此前，两军在“HERC GUARDIANS 23”联合演习中进行了合作，演习内容涉及低空飞行和编队飞行相结合的战术编队训练。 金熙俊少校是第 36 空运中队的 C-130J 超级大力神教练飞行员，他担任 HERC GUARDIANS 23 演习的副任务指挥官以及本次空投训练演习的任务指挥官。他说，与 HERC GUARDIANS 23 建立的经验和关系帮助两国军队成功协调偏远地区的任务规划并执行大规模空投补给任务。 Heejun 少校说道： “这些演习证明，在危机时刻，我们可以共同努力、相互支持。我们一起训练得越多，我们就能更好地合作。我们必须克服各种障碍，从不同的单位运作模式到语言障碍。只有通过共同努力和更好地相互理解，才能克服这些障碍，这样我们才能作为一支联军有效、高效地合作。”
化学筛查和小球藻的粗提取物的化学筛查和抗菌活性。在
使用Agilent 5973N模型质量选择性检测器（美国圣克拉拉）进行分析。Restek RTX-5MS（30 m×0.25 mm I.D.×0.25μm）气相色谱毛细管柱用作sta tionary阶段（美国贝尔方特）。气相色谱级（超纯色）氦气。分别将注入端口，离子源，四极杆和传递线温度保持在280°C，230°C，150°C和280°C下。GC烤箱程序在50°C保持2分钟，然后在4°C/min下增加到280°C，并保持10分钟。总分析时间为70分钟。质量范围为50-550 m/z，在完整扫描模式下，扫描速率为每秒0.45扫描。使用70 eV电离能进行电子电离。使用质量猎人软件（Qualita Tive Analysis B.07.00）和NIST质谱库确定并确定化合物。
去中心化战略 2020-2025
中期评估的主要目的是分析该战略的实施过程，根据结果指标评估迄今为止的绩效，并确定对地方自治的影响。与此相关，本报告为该战略实施的下一阶段提出了建议。根据该战略文件第 9 章，MRDI 与格鲁吉亚地方自治单位财务官员协会合作，在美国国际开发署地方治理计划的支持下，对该战略的实施、目标指标的绩效以及所取得的成果对地方自治的估计影响进行了中期评估。中期评估涵盖 2020-2022 年期间。中期评估方法