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立即存储并获取：您所需要的一切都是时空视频超级分辨率
现有的时空视频超分辨率（ST-VSR）无法实现高质量重建，因为它们无法完全探索时空相关性，尤其是远程组件。尽管ST-VSR的复发结构采用双向传播来从整个视频中汇总信息，从而通过一阶段来收集过去和未来之间的时间信息，这不可避免地会失去长期的关系。为了减轻限制，本文提出了一个直接的商店和提取网络，以促进远程相关性学习，在这种情况下，可以避开过去和未来的存储信息以帮助当前框架的表示。具体来说，提出的网络由两个模块组成：向后复发模块（BRM）和一个前复发模块（FRM）。前者首先对未来的推理进行倒退，同时为每个帧存储未来的超分辨率（SR）信息。之后，后者从过去到future到超级溶解所有帧，同时为每个帧存储过去的SR信息。由于FRM从BRM继承了SR信息，因此，立即存储和获取整个视频序列中的空间和时间信息，从而可以对ST-VSR进行大幅改进。在ST-VSR和Space Video Super-Losolution（S-VSR）上以及时间视频超分辨率（T-VSR）上的广泛例证证明了我们提出的方法比公共数据集对其他最新方法的有效性。
二尖瓣脱垂的生物学：从一般机制到高级分子模式 - 叙事评论
二尖瓣脱垂（MVP）代表原发性二尖瓣反流的最常见原因。几年来，这种疾病的生物学机制吸引了研究人员的注意，试图确定负责这种特殊情况的途径。在过去十年中，心血管研究已从一般的生物学机制转变为分子途径的改变。例如，TGF-β信号传导的过表达显示在MVP中起关键作用，而血管紧张素-II受体阻断可通过在同一信号传导途径上作用来限制MVP的进展。关于细胞外基质组织，瓣膜间质细胞的密度增加和催化酶的失调（基质金属蛋白酶酶尤其是基质金属蛋白酶）改变了胶原蛋白，弹性蛋白和蛋白聚糖成分之间的稳态，已经证明了可能为myxommot贡献了Myxometoute MVP。此外，已经观察到，高水平的骨蛋白蛋白蛋白可能通过增加退化的二尖瓣LEA层中的胶原蛋白沉积来有助于MVP的发病机理。尽管据信MVP代表了多种遗传途径改变的结果，但要区分综合症和非综合症状很重要。在第一种情况下，例如在Marfan综合征中，已经清楚地鉴定出了特定基因的作用，而在后者中，逐渐增加了遗传基因座的数量。此外，由于已经鉴定出可能与MVP进展和严重程度相关的潜在引起疾病的基因和基因座，基因组学已得到更多的兴趣。动物模型可能有助于更好地理解MVP的分子基础，可能会提供足够的信息来解决旨在减慢MVP进展的特定机制，因此产生了影响这种情况自然历史的非手术疗法。尽管在这个领域取得了持续的进步，但提倡进一步的翻译研究，以提高我们对MVP开发和进展的生物学机制的了解。
高级分子公司-Amco
高级分子是古巴和中美洲塑料和化学加工行业的原材料国际贸易商。我们正在积极寻求与化学行业领导者的合作，以扩大我们的市场外展活动，并以有竞争力的价格为客户提供高质量的石化产品。凭借我们既定的供应链网络和交易专业知识，我们对提供出色的石化交易和分销服务的能力充满信心。我们很荣幸能提供各种高质量产品，从化学物质到聚合物不等。
高级分布式能源资源管理的测试床和控制解决方案
这项工作是由美国国务院（DOS）提供的清洁能源投资加速器（CEIA）撰写的。CEIA是同藻合作伙伴，世界资源研究所（WRI）和国家可再生能源实验室（NREL）的合作 - NREL由美国能源部（DOE）在合同号下由美国能源部（DOE）合同编号DE-AC36-08GO28308。本报告中表达的观点不一定代表DOS，DOE或美国政府或其任何机构的观点。美国政府保留和出版商，通过接受该文章的出版物，承认美国政府保留了不可限制的，有偿的，不可撤销的，全球范围内的许可，以出版或复制这项工作的已发表形式，或允许其他人这样做，以实现美国政府的目的。
通过将克隆生存数据与多级分子数据整合到胶质母细胞瘤细胞系中治疗耐药性的体外分析
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
中国旅游经济与空气质量之间的耦合关系：省级分析
结果：经验结果表明，在样本期间，中国的旅游经济指数正在减少，区域发展不平衡，显示了东部地区>中部地区>西部地区的梯度。另一方面，空气质量指数浮动并增加，显示出“每周高，高和低”的空间分布模式，西部地区>东部地区>中部地区。两个区域的耦合协调水平都显示出越来越多的趋势，东部地区的耦合协调水平最高，并且始终处于几乎没有平衡发展的阶段。中央区域具有第二高的耦合协调水平，耦合协调水平正在稳步增加。西部地区的耦合协调水平最差，耦合系统往往下降。耦合协调效应的主要类型是旅游经济滞后类型，总体绩效表明，环境空气质量状况比旅游经济发展更好。
HE1002宏观经济学I CN Yang Scholars计划的课程 神经科学博士程序 通常是绝缘子，在新的理论模型中受到较大应变，钻石成为金属导体 MSC机械工程 新课程代码和标题MS7430：电子材料... Nanyang技术大学物理和应用物理学系 微电子过程集成课程代码MS4603 ... MS8205能量转换的材料 MS4640 - 材料课程代码的高级分析... MS3012 - Micro/nanoelectronic处理课程代码... 高级电力电子：能源过渡和效率的推动力 BG3112心血管工程 NTU新加坡科学家开发了一种“面料”，它变成身体... ntu-singapore-startup-startup-scesscess-deploys-compact-and- ... 1。新课程内容（MS7450） 新加坡 - 省 - 启动 - 启发 - small- ... singapore and-ntu-singapore-to-singapor-to-tevelopmore- ... PH3103 SCSE MPES课程AY22-23学期1 CE/CZ4003 2022年12月2日，Embsorative Lab 1，级别5 MS4642-Addive-Manufucturing-Materials。 ... NTU新加坡推出了三个新卫星，以测试3D- ... PH3406
连续评估：50％的最终考试：总计50％：100％阅读和参考文献主要教科书是宏观经济学原理，任何版本从8到12号，由Karl Case，Ray Fair和Ray Fair和Sharon Oster，Pearson Prentice Hall（NTU库呼叫编号：HB172.5.C337）。在下面的每周时间表中，本教科书称为CFO，章节数字来自第10版。此外，强烈建议将Gregory Mankiw撰写的宏观经济学原则用于广泛阅读。具有强烈理论偏好和数学背景的学生，建议享受安德鲁·ABEL，本·伯南克和迪恩·克鲁斯霍尔的宏观经济学教科书。，我还将不时上传有用的数据集的来源，媒体的新闻以及著名的经济学家对局部宏观经济问题的意见，这些问题与我们的课程有关，这些问题与我们的课程相关，属于Ntulearn，“对于那些感兴趣的人”。这意味着此类内容不会出现在您的期末考试或中期测验中。相反，它将您从本课程中学到的知识与现实世界的例子联系起来，使宏观经济原则相关，有趣且有用，并帮助您欣赏经济理论的力量和美丽。课程讲师
适用于工业和研究的多模态表征和高级分析选项
金相学长期以来一直是冶金学家关注的焦点。在以工业为中心的工作流程中，可以使用光学和电子显微镜快速准确地完成常规检查和质量控制任务；现在，多模态显微镜能够提供广泛的分析能力，这些分析能力是原位的，而且通常是非破坏性的。蔡司提供的解决方案专注于工业研究人员和质量工程师的五个关键领域：化学、晶体学、尺寸测量、断层扫描和确定加工参数。
具有磁共振成像，高级分析和机器学习的精神分裂症的形态学研究
我们对精神分裂症患者进行了形态学分析，并将其与健康对照组进行了比较。我们的分析包括使用公共可用的自动提取工具来评估从结构性磁共振成像（MRI）（MRI）的区域皮质厚度（包括区域内厚度可变性）来表征基于公共可用数据集的精神分裂症相关的群体异常。我们还进行了自动提取的生物标志物与可用的各种患者临床变量之间的相关性分析。最后，我们还介绍了机器学习分析的结果。结果表明，精神分裂症的区域皮质厚度异常。我们观察到患者抑郁症与右侧轨道额叶皮质的平均皮质厚度之间的相关性（RHO = 0.474）。我们评估的领先的机器学习技术是基于区域脑测量值，包括来自岛岛，上级额叶，尾状，钙质沟，钙疗，直肠和自由的中间区域，其灵敏度为92％和74％的敏感性和74％的特定敏感性。这些结果表明，将MRI与自动生物标志物提取的高级分析技术有助于表征精神分裂症患者。
利用功能性近红外光谱衍生的生物标志物对神经精神疾病进行四级分类
摘要：大多数神经精神疾病的诊断依赖于主观测量，这使得最终临床决策的可靠性值得怀疑。本研究的目的是提出一种基于机器学习的分类方法，利用功能性近红外光谱 (fNIRS) 衍生的生物标志物对三种神经精神或神经系统疾病进行客观诊断。十三名健康青少年和六十七名临床诊断为偏头痛、强迫症或精神分裂症的患者执行了 Stroop 任务，同时用 fNIRS 监测前额皮质血流动力学。提取血流动力学和认知特征来训练三种监督学习算法（朴素贝叶斯 (NB)、线性判别分析 (LDA) 和支持向量机 (SVM)）。通过十次十倍交叉验证程序运行来测试每种算法在四个类别中正确预测每个参与者的类别的性能。所有算法均实现了四类分类性能，准确率超过 81%，特异性超过 94%。SVM 在准确率（85.1 ± 1.77%）、敏感度（84 ± 1.7%）、特异性（95 ± 0.5%）、精确度（86 ± 1.6%）和 F1 分数（85 ± 1.7%）方面表现最佳。fNIRS 衍生特征用于自动分类时没有主观报告偏差。所提出的方法可能对协助客观诊断与额叶功能障碍相关的神经精神疾病具有巨大潜力。