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驾驶辅助系统的计算流体动力学分析...
插图列表 图 1：美国 2 号柴油年度价格 [4] .............................................................................. 2 图 2：（左）美国驾驶室 Peterbilt 579（右）欧洲 Mercedes Benz Acturos ...... 9 图 3：耦合压力算法概述 [31] .................................................................................... 16 图 4：Ahmed 体示意图 [20] .................................................................................................... 22 图 5：单个 Ahmed 体的阻力系数与数百万个元素 [15] ............................................................. 23 图 6：Ahmed 体的细化区域 [15] ............................................................................................. 25 图 7：两个排列的 Ahmed 体的归一化阻力系数与间隔距离 [15] ............................................................................................................. 33 图 8：Auburn 研究型 Peterbilt 579 的照片，附有 Smartway 风格拖车 ............................................................................................................. 34 图 9：简化 Peterbilt 的 SolidWorks 绘图579 模型 ................................................. 35 图 10：表面细化区域概览 ...................................................................................... 36 图 11：单卡车细化区域概览 [15] ...................................................................... 37 图 12：细化区域 1 及尺寸 ......................................................................
定义定制、扩展和渐进式细化计划对所有生命周期阶段的意义 Carol Wilkinson 博士、SCPM；Rich Kaczmarek、NSF
• 序列化产品/交付物 – 传统（设计、设施、设备等） • 周期性进展 – 敏捷（IT、开发、原型设计、调试等） • 功能服务（合同、工作量水平 (LOE) 管理、运营） • 混合 – 多种类型的混合（例如传统、LOE 管理和业务服务、敏捷 IT）
利用低温电子显微镜对恰加斯疫苗候选物 TcPOP 的开放和封闭构象进行分析，并对其抗体反应进行表征
细化参数 闭合构象 开放构象 地图分辨率（掩蔽） 3.54Å 4.02Å 地图分辨率（未掩蔽） 3.55Å 4.03Å FSC（模型）（掩蔽）= 0.143 2.28Å 3.35Å 相关系数（掩蔽） 0.77 0.60 Ramachandran 允许值 100% 98.53% 表 2 PHENIX 40 中实空间细化的闭合和开放构象的冷冻电镜统计数据。447
支持信息
图S1。 XRD模式以及（a）TNO，（b）MO 0.125 Ti 0.875 NB 2 O 7.125，（c）mtno，（d）mo 0.5 ti 0.5 ti 0.5 ti 0.5 nb 2 o 7.5，（e）r-tno和（e）r-tno和（f）r-mtno的 XRD模式以及RIETVELD细化分析。 更多详细信息如表S2所示。S1。XRD模式以及（a）TNO，（b）MO 0.125 Ti 0.875 NB 2 O 7.125，（c）mtno，（d）mo 0.5 ti 0.5 ti 0.5 ti 0.5 nb 2 o 7.5，（e）r-tno和（e）r-tno和（f）r-mtno的 XRD模式以及RIETVELD细化分析。 更多详细信息如表S2所示。XRD模式以及RIETVELD细化分析。更多详细信息如表S2所示。
补充信息压力引起的...
图 S1 显示了使用 Amam 和 Fmmm 空间群在 295 K 下测量的 La 3 Ni 2 O 7-δ 多晶样品的 NPD 图案的 Rietveld 细化结果比较。尽管对数据的细化似乎相似，但只有 Amam 对称性才允许反射。2 θ 区域从 40º 到 50º 的 NPD 数据也显示出不对称的 Warren 类峰形，这通常与短程有序有关。
一种自上而下注意引导细化的 3D 全卷积神经网络，用于准确、稳健地自动分割杏仁核及其亚核
深度学习的最新进展提高了皮层下脑结构的分割精度，这将有助于许多神经系统疾病的神经影像学研究。然而，现有的大多数基于深度学习的神经影像学方法并没有研究分割极小但重要的脑区（如杏仁核亚核）时存在的具体困难。为了解决这一具有挑战性的任务，我们开发了一个双分支扩张残差 3D 全卷积网络，该网络具有并行卷积，以提取更多全局背景信息并通过保持一个与感兴趣区域 (ROI) 大小相同的小感受野来缓解类别不平衡问题。我们还在并行和串行中进行了多尺度特征融合，以补偿卷积过程中潜在的信息丢失，这对小物体来说非常重要。残差连接实现的串行特征融合通过提出的自上而下的注意力引导细化单元得到进一步增强，其中高分辨率低级空间细节被选择性地集成以补充高级但粗略的语义信息，从而丰富最终的特征表示。因此，与其他基于深度学习的方法相比，我们的方法产生的分割在体积和形态上都更准确。据我们所知，这项工作是第一个以深度学习为目标的杏仁核亚区域方法。我们还证明了使用周期一致的生成对抗网络 (CycleGAN) 协调多站点 MRI 数据的可行性，并表明我们的方法可以很好地推广到从多个中心收集的具有挑战性的创伤性脑损伤 (TBI) 数据集。这似乎是一种有前途的图像分割策略，可用于多站点研究和增加显著脑病理形态学变异性。
晶体结构和原子空缺优化的热电...
图1。（a）立方GD 3 SE 4的晶体结构，由右图中描绘的GDSE 8多面体组成。（b）正骨GD 2 SE 3的晶体结构，由两个不同的GDSE 7多面体单元（右图）组成。GD和SE由热椭圆形显示，从结构细化中提取。rietveld结构的完善（a）立方GD 2.84 SE 4和（b）正骨GD 2 SE 2.98的同步子X射线衍射模式的细化。插图显示了拟合的相应优点，r p，r wp和r exp。
全基因组DNA甲基化分析在遗传尚未解决的发育和癫痫性脑病中的诊断实用性以及CHD2发作的细化
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。（未经同行评审证明）是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。该预印本版的版权持有人于2023年10月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.10.11.11.23296741 doi：medrxiv preprint
