- 关注第2周的时间1-4 3开放日(1-4pm)6 ELA重新测试会议1 7 ELA RETEST会议2 8报告卡发行期限1 11 NO School/退伍军人第12天12数学重新测试会议1 13数学重新测试会议2 21父母的夜晚(5:30-7:30)
摘要。多模式图像的使用通常可以改善分段。但是,由于临床限制,完整的多模式数据集通常不可用。为了解决这个问题,我们提出了一个新颖的mul-timodal分割框架,该框架可通过使用利益区域(ROI)细心的模态完成,可以使缺少模态固定。我们使用ROI专注的跳过连接专注于与分割相关的收件,以及结合肿瘤ROI的关注点和分割概率图的关节歧视者,以学习与分割与分割相关的共享潜在表示。我们的方法在脑部分割挑战数据集中得到了285例,该数据集的全部肿瘤,肿瘤核心和增强肿瘤的三个区域。它也是在缺血性卒中病变分割挑战数据集上的带有28例梗塞病变的阀门。我们的方法在强大的多模式分割中优于最先进的方法,分别为三种类型的脑肿瘤区域的平均骰子分别为84.15%,75.59%和54.90%,中风病变的平均骰子为48.29%。我们的方法可以改善需要多模式图像的临床工作流程。
对机器任务的深视频压缩(DVC)的事先研究通常需要为每个特定任务培训一个独特的编解码器,从而规定每个任务的专用解码器。相比之下,传统视频编解码器采用了flex ible编码器控制器,从而通过模式预测等机制使Single编解码器适应了不同的任务。从中汲取灵感,我们引入了一个创新的编码器控制器,以用于机器的深度视频压缩。此控制器具有模式预测和一组图片(GOP)选择模块。我们的AP-ARACH在编码阶段集中控制控制,从而允许跨不同任务(例如检测和跟踪)进行适应性的编码器调整,同时与标准的预训练的DVC解码器保持合理性。示例证明我们的方法是在具有各种现有预训练的DVC的多个任务中适用的。此外,广泛的实验表明,对于不同的任务,我们的方法比以前的DVC比以前的DVC大约25%,只有一个预先训练的解码器。
一、概述 计算机科学是 RMS 提供的 3 门循环课程中的第一门。解决我们作为一个社会所面临的关键挑战所需的新方法将需要利用技术和计算的力量。快速变化的技术和数字信息的激增已经渗透并彻底改变了学习、工作和日常生活。要成为计算密集型世界中受过良好教育、具有全球意识的人,学生必须清楚地了解计算机科学的概念和实践。随着教育系统适应学生不仅是计算机用户而且是精通计算机科学和设计思维概念和实践的计算素养创造者的愿景,通过学习计算机科学和技术让学生参与计算思维和以人为本的设计方法有助于让学生为合乎道德地生产和批判性地消费技术做好准备。(新泽西州教育部)
稀疏的高斯过程。在稀疏的高斯过程近似过程中已经进行了一系列工作,可以追溯到Snelson和Ghahramani(2006),Qui〜nonero-Candela和Rasmussen(2005)等。这些稀疏方法中的大多数都依赖于一个汇总的一组,称为诱导点,主要是选择这些点的确切方式。在Titsias(2009)中首先考虑了诱导点的变异学习,并被证明会导致显着的性能提高。而不是在非变化稀疏模型中使用近似边缘的GP可能性,而是在确切的GP边际可能性上的下限被得出并用作训练目标。与我们工作相关的另一种方法是Hensman等人的随机变异方法。(2013),作者提出了一个稀疏模型,除了降低GP复杂性外,还可以在小型批次中训练,从而使(极其)大型数据集使用GP模型。
摘要 — 双态天线大规模平面阵列的设计有助于在最小化旁瓣电平 (SLL) 和控制第一零波束宽度 (FNBW) 变化的约束下使用遗传算法来降低能耗。通常,平面阵列用于基于电池使用的通信应用,例如便携式雷达。本文使用实数编码遗传算法 (RCGA) 优化了具有 1600 个相同天线元件的均匀矩形阵列 (URA)。执行优化过程是因为以 ON-OFF 状态的形式找到辐射元件电流激励权重的最佳集合以节省消耗的功率。因此,选择了阵列因子 (AF) 的最高性能和所需的波束宽度。本文提出的主要贡献是能够使用 RCGA 算法通过将阵列划分为阵列子集来优化大量阵列元素。执行模拟结果以验证遗传稀疏 URA 的有效性。通过选择能够高效加扰的天线元件,相当于节省了 24.4% 的能耗。本文使用 MATLAB CAD Ver. 2018a 作为平台获得了结果。索引术语 —RCGA、节能、规划器阵列、成本函数、双态天线。
癌症免疫疗法已通过刺激宿主免疫系统识别和攻击癌细胞来治疗多种恶性肿瘤。免疫原性细胞死亡(ICD)可以扩增抗肿瘤免疫反应并逆转免疫抑制性肿瘤微环境,从而提高癌症免疫疗法的敏感性。近年来,非编码RNA(NCRNA)已成为ICD和肿瘤免疫的关键调节因素。因此,与ICD相关的NCRNA有望成为优化癌症免疫疗法有效性的新型治疗靶标。然而,尚未全面总结与ICD相关的NCRNA的免疫调节特性。因此,我们总结了有关ICD涉及的NCRNA的当前知识及其在癌症免疫疗法中的潜在作用。它加深了我们对与ICD相关的NCRNA的理解,并通过特定针对ICD相关的NCRNA提供了一种新的策略来增强癌症免疫疗法。
由于带注释的样本稀缺,病理性脑损伤在图像数据中的复杂表现对监督检测方法提出了挑战。为了克服这个困难,我们将重点转移到无监督异常检测。在这项工作中,我们专门使用健康数据训练所提出的模型,以识别测试期间未见的异常。这项研究需要调查基于三元组的变分自动编码器,以同时学习健康脑数据的分布和去噪能力。重要的是,我们纠正了先前基于投影的方法中固有的一个误解,该误解依赖于这样的假设:图像内的健康区域在重建输出中将保持不变。这无意中暗示了病变图像和无病变图像在潜在空间表示上存在相当大的相似性。然而,这种假设可能并不成立,特别是由于病变区域强度对投影过程的潜在重大影响,特别是对于具有单一信息瓶颈的自动编码器。为了克服这个限制,我们将度量学习与潜在采样分离。这种方法确保病变和无病变输入图像都投影到相同的分布中,特别是无病变投影。此外,我们引入了一个语义引导的门控交叉跳过模块来增强空间细节检索,同时抑制异常,利用解码器更深层中存在的健壮健康大脑表示语义。我们还发现,将结构相似性指数测量作为额外的训练目标可以增强所提模型的异常检测能力。
基于基因组结构和复制策略的相似性,RNA病毒如今可分为“超类群”,通常涵盖动物病毒和植物病毒(Goldbach & Wellink,1988;Strauss & Strauss,1988)。这一概念也越来越多地体现在病毒分类学中;尤其是引入了分类单元“目”,将很可能拥有共同祖先的病毒科合并在一起(Mayo & Pringle,1998)。对于正链、有包膜的冠状病毒和动脉炎病毒(最近被统一归入巢病毒目,Cavanagh,1997),基于相似的多顺反子基因组结构、共同的转录和(后)翻译策略以及一系列同源复制酶结构域的保守性(den Boon et al.,1991),它们之间建立了密切的系统发育关系。因此,有可能勾勒出nidovirus生命周期的共同轮廓(图1)(详见Lai & Cavanagh,1997;de Vries et al.,1997;Snijder & Meulenberg,1998)。然而,在某些方面,这两个病毒家族彼此之间存在显著差异。例如,最大的冠状病毒基因组,鼠肝炎病毒(MHV),其基因组为31±5kb,约为最小动脉炎病毒基因组,即马动脉炎病毒(EAV)12±7kb RNA的两倍半。此外,这两个病毒家族的结构蛋白没有明显的相关性,导致病毒体的大小和结构存在重要差异(den Boon et al.,1991;Snijder & Spaan,1995;de Vries et al.,1997)。大多数主要的动物正链RNA病毒群体要么产生单个多聚蛋白,要么产生单独的非结构和结构前体多肽,这些多肽随后被病毒编码或宿主编码的蛋白酶裂解,产生功能性亚基(Dougherty & Semler, 1993)。相比之下,在基因组3′-近端区域编码的nido病毒结构蛋白,
结肠癌是美国癌症的主要原因之一。结肠癌是由结肠癌细胞基因组中的许多基因突变发展而来的。长的非编码RNA(LNCRNA)会导致许多癌症(包括结肠癌)的发育和进展。lncRNA已经并且可以通过簇状的定期间隔短的短质体重复序列(CRISPR)相关的核酸酶9(CRISPR/CAS9)系统的聚类重复序列的基因编辑技术来纠正,以减少结肠癌细胞的增殖。但是,许多用于运输基于CRISPR/CAS9的疗法的当前输送系统需要更多的安全性和效率。基于CRISPR/CAS9的治疗药需要安全有效的递送系统,以更直接,更明确地靶向结肠中存在的癌细胞。本综述将提供有关使用植物衍生的外泌体样纳米颗粒作为纳米载体的效率和安全性的相关证据,以提供基于CRISPR/CAS9的疗法以直接靶向结肠癌细胞。