XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System聚集
脑肿瘤分割的聚集和注意网络
抽象背景：神经胶质瘤是一种恶性脑肿瘤；它的位置很复杂，很难通过手术去除。诊断性脑肿瘤，医生可以使用医学图像精确地诊断和定位该疾病。 然而，计算机辅助诊断的脑肿瘤诊断仍然是问题，因为脑肿瘤的粗糙分割使肿瘤的内部成绩不正确。 方法：在本文中，我们提出了一个用于脑肿瘤分割的聚集和注意网络。 提出的网络将U-NET作为主链，汇总多尺度语义信息，并专注于至关重要的信息以执行脑肿瘤分割。 为此，我们提出了一个增强的下采样模块和上采样层，以补偿信息损失。 多尺度连接模块是结构编码器和解码器之间的多触发语义融合。 此外，我们设计了一个双重注意融合模块，该模块可以提取和增强磁共振成像的空间关系，并在所提出的网络的不同部分中应用深度监督的策略。 结果：实验结果表明，与ART网络相比，提出的框架的性能是BRATS2020数据集中最好的。 所提出的框架的性能超过了所有比较网络，其四个索引的平均精度分别为0.860、0.885、0.932和1.2325。 关键词：脑胶质瘤，图像分割，医学诊断，卷积神经网络诊断性脑肿瘤，医生可以使用医学图像精确地诊断和定位该疾病。然而，计算机辅助诊断的脑肿瘤诊断仍然是问题，因为脑肿瘤的粗糙分割使肿瘤的内部成绩不正确。方法：在本文中，我们提出了一个用于脑肿瘤分割的聚集和注意网络。提出的网络将U-NET作为主链，汇总多尺度语义信息，并专注于至关重要的信息以执行脑肿瘤分割。为此，我们提出了一个增强的下采样模块和上采样层，以补偿信息损失。多尺度连接模块是结构编码器和解码器之间的多触发语义融合。此外，我们设计了一个双重注意融合模块，该模块可以提取和增强磁共振成像的空间关系，并在所提出的网络的不同部分中应用深度监督的策略。结果：实验结果表明，与ART网络相比，提出的框架的性能是BRATS2020数据集中最好的。所提出的框架的性能超过了所有比较网络，其四个索引的平均精度分别为0.860、0.885、0.932和1.2325。关键词：脑胶质瘤，图像分割，医学诊断，卷积神经网络结论：拟议框架的框架和模块是科学和实用的，可以提取和汇总有用的语义信息并增强神经胶质瘤分割的能力。
益生菌对抗...的共聚集作用
益生菌已用于预防和治疗疾病一个多世纪。它们可以减轻胃肠炎的影响，现在还用于治疗急性腹泻。这项研究旨在评估益生菌对腹泻病原菌的共聚集作用。为此，本研究使用了 11 株益生菌分离株，包括三株植物乳杆菌、一株加氏乳杆菌、两株发酵乳杆菌、三株嗜酸乳杆菌和两株加氏乳球菌分离株。对所有分离株进行了抗生素敏感性、自聚集能力、粘附能力、抗菌活性、酸性耐受性和胆汁盐耐受性测试。结果表明，大多数分离株在 4 小时后具有自聚集能力，其中发酵乳杆菌的比例最高，为 57.14%。药敏试验中，除1株分离株外，其余分离株均对甲氧苄啶/磺胺甲恶唑有抗性，除1株分离株外，其余分离株均对万古霉素和四环素敏感。所有分离株均具有黏附能力，但存活率不同，在酸性条件下，乳酸杆菌的存活率可达34.57%，在胆盐耐受性方面，乳酸杆菌的存活率最高，为85.17%，属于加氏乳杆菌。益生菌分离株对不同乳酸杆菌属和乳球菌属分离株的致腹泻菌均有抑菌作用，抑菌直径为17~49 mm。此外，还研究了益生菌分离株对腹泻致病菌的共聚集能力，结果表明，益生菌分离株在培养24 h后对大肠杆菌、宋内氏志贺氏菌和产碱普罗维登斯菌均有共聚集作用。益生菌分离株对产碱普罗维登斯菌的共聚集作用最强的是发酵乳酸杆菌和嗜酸乳杆菌，共聚集率达100%，而对大肠杆菌的共聚集率最低，为14.29%。研究结果揭示了益生菌的益生特性和对腹泻致病菌的共聚集作用。关键词：自聚集、腹泻、乳酸杆菌属、乳球菌属、益生菌
增强土壤聚集和有机碳...
摘要：在温室蔬菜生产中，还原性土壤消毒（RSD）有效地减轻了土壤传播的疾病，但其对土壤有机碳（SOC）动态的影响尚未得到充分检查。这项研究研究了深度RSD处理后土壤聚集体和有机碳保留机制的分布。温室实验，包括对照（CK），小麦稻草（RSD）和用化肥（RSD + NP）处理的小麦稻草，表明在RSD + NP治疗中，在RSD下，在RSD下形成了宏观凝聚力（> 2 mm和0.25-2 mm）的增强。粉质粘土颗粒转化为宏观和微聚集。傅里叶红外光谱谱图强调了SOC中含有碳的功能基团的增强，脂肪族碳在宏观聚集体中积聚，粉粘土中的芳香族碳。实验室培养实验采用了不同的C/N比（带小麦稻草的RSD1，带有奇异果分支的RSD2）强调了低C/N比有机物对粗大宏观宏观含量和平均重量图，几何量，几何学，几乎平均直径和silt silt silt silt silt silt silt clay coby c/n比的有益影响。低C/N比增强了大骨料的SOC保留率，而高比例稳定微聚集碳。这项研究强调了连续的温室种植系统中的严重降解，并强调了RSD的双重好处 - 预防疾病和改善的SOC保留率。实施RSD需要仔细考虑有机材料选择，即其C/N比率，这是一种关键因素的影响。
囊泡表现出聚集诱导发射
聚集诱导发射（AIE）染料是构建发光囊泡的有效方法[12e16]。目前普遍认为，含有AIE基团的分子自组装可以提供适合原位追踪的优异发光性能，不仅克服了传统荧光染料荧光弱的缺点，还可以追踪囊泡在此过程中的整个循环细节，提供基础知识和实践指导。按照适当的方式，聚集状态下的AIE分子发出的明亮荧光可以照亮生物系统或材料系统中不可见的区域，从而使追踪这些系统的状态成为可能[17e21]。在本文中，我们将介绍AIE技术如何与囊泡相结合，以及当AIE遇到囊泡时会发生什么。
双曲线通过图切割的多边形聚集 - 滴
我们提供了一种新方法，用于在给定的地理数据集中检测多边形组并为每个组计算代表性多边形。此任务与MAP概括相关，其目的是从给定的地图中得出较少详细的地图。按照经典的方法，我们通过将输入多边形与一组三角形合并，从一个约束的Delaunay三角剖分中选择输入多边形，来定义输出多边形。我们方法的创新是通过解决双晶格优化问题来计算三角形的选择。一方面，我们旨在最大程度地减少输出多边形的总面积，但另一方面，我们的目的是最大程度地减少其总周长。我们将这两个目标结合在一起，并研究自然出现的两个计算问题。在第一个问题中，平衡两个目标的参数是固定的，目的是计算单个最佳解决方案。在第二个问题中，目的是为参数的每个可能值计算包含最佳解决方案的集合。我们基于计算适当定义的图表的最小切割而提出了这些问题的有效算法。此外，我们展示了如何使用几乎没有解决方案近似第二个问题的结果集。在实验评估中，我们最终表明该方法能够从与参考解决方案相似的足迹中得出结算区域。
通过免疫疗法靶向α-突触核蛋白聚集
帕金森氏病（PD）是一种流行的神经退行性疾病（NDD），影响了数百万个个体。PD的发病机理围绕α-突触核蛋白（α-Syn），这是一种关键蛋白，其聚集显着影响疾病进展。尽管现有治疗方法主要集中于通过靶向多巴胺能系统来管理运动症状，但它们经常忽略其他非运动症状。PD发病机理的复杂性质有助于疾病分析中的挑战，并阻碍了有效的PD治疗的发展。近年来，利用免疫疗法方法的各种新型疗法在临床前动物模型中表现出了希望。在NDD中，免疫疗法旨在抵消蛋白质积累的有害作用，通过中和有毒物种并有助于消除。已经为PD和相关的突触核疾病设计了许多主动治疗（AI）和被动免疫疗法（PI）策略，其中许多目前正在临床试验中。尽管在动物模型中表现出了显着的成功，但在临床试验的晚期阶段，免疫疗法遇到了大量挫折，除lecanemab以外，该emab靶标针对阿尔茨海默氏病（AD）的淀粉样蛋白β（Aβ）（AD），最近也获得了食品和药物管理局（FDA）的批准。缺乏从实验研究到成功临床结果的翻译，尤其是在认知和功能评估方面，它突出了仅依靠动物研究来理解免疫治疗方法的影响的局限性。这项全面的综述着重于基于α-syn的免疫疗法，并钻进其基本的作用机理。此外，该文章还讨论了有关PD免疫治疗策略的潜力的最新进展和未来前景。重点是强调该领域的最新研究，以阐明与PD患者开发有效免疫疗法有关的挑战和机遇。
聚集设置疫苗接种活动平面图
此资源是由技术援助提供商准备的，仅旨在提供指导。本文件的内容，除非基于法定或法规权限或法律，但没有法律的力量和效力，也不意味着以任何方式约束公众。本文件仅旨在向公众提供有关法律或代理政策中现有要求的清晰度。
BC原住民精神知识饲养者聚集...
在这条路上，有很多障碍。有创伤，还有工作要做。当您拿起一块岩石时，请很好地对待它，因为那块岩石有一种精神。创伤具有一种精神，就像爱一样。我们必须利用这种意识，并将事物之间的关系视为优先事项，而不是事物本身。这意味着要分解政府和思维方式的孤岛。这也意味着通过自我决心，管辖权和自治来振兴文化，语言和仪式，并恢复原住民对土地的责任。这意味着实践传统知识2，神圣和自然法，平衡，尊重，彼此关心，土地，教育，周期破裂，七代原则，并承担与地球母亲站在一起的责任。仪式可以是很多事情，但最重要的是，这是一种生活方式。
与恶意演员联合学习的安全多方聚集
摘要 - 填充学习（FL）是机器学习越来越流行的方法（ML），在培训数据集高度分布的情况下。客户在其数据集中执行本地培训，然后将更新汇总到全球模型中。现有的聚合协议要么效率低下，要么不考虑系统中恶意参与者的情况。这是使FL成为隐私敏感ML应用的理想解决方案的主要障碍。我们提出E LSA，这是FL的安全聚合协议，它打破了此障碍 - 它是有效的，并解决了其设计核心的恶意参与者的存在。与PRIO和PRIO+的先前工作类似，E LSA提供了一种新颖的安全聚合协议，该协议是由两台服务器构建的，该协议是在两台服务器上构建的，只要一台服务器诚实，捍卫恶意客户端，并且是有效的端到端。与先前的工作相比，E LSA中的区别主题是，客户不是交互产生加密相关的服务器，而是在不损害协议安全性的情况下充当这些相关性的不受信任的经销商。与先前的工作相比，这导致了更快的协议，同时还可以实现更强的安全性。我们引入了新技术，即使服务器是恶意的，在运行时的较小成本为7-25％，而对于半honest服务器的情况，通信的增加而言可以忽略不计。我们的工作改善了先前工作的端到端运行时，具有相似的安全保证的大幅度保证 - 单格聚集器ROFL最多305 x（对于我们考虑的模型），并最多分配了8 x。
通过图卷积聚集对发育和脑部疾病的分类
基于图卷积的方法已成为图表表示学习的标准，但它们对疾病预测任务的应用仍然非常有限，这特别是在神经发育和神经发育生成脑疾病的分类中。在本文中，我们通过在图形采样中掌握聚合以及跳过连接和身份映射来引入Ag-Gregator归一化卷积网络。提出的模型通过将成像和非成像特征同时纳入图节点和边缘来学习歧视图形节点表示形式，以增强预测能力，并为基础的脑疾病的基础机械抗体提供整体观点。跳过连接使信息从输入功能直接流到网络的后期层，而身份映射有助于在功能学习过程中维护图的结构信息。我们根据两个大型数据集，自闭症脑成像数据交换（ABIDE）和阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）进行了替补，以预测自闭症谱系障碍和阿尔茨海默氏症的异常。实验结果表明，与最近的基线相比，我们的方法的效率是几个评估指标的表现，分别在Abide和ADNI上的图形卷积网络上，分类的分类卷积网络分别获得了50％和13.56％的相关性改善。