XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System重建
RSero：一个用户友好的 R 包，用于根据血清流行率研究重建病原体传播历史
1 传染病数学建模部，巴黎城市大学巴斯德研究所，U1332 INSERM，UMR2000 CNRS，法国巴黎，2 巴黎城市大学，INSERM，IAME，F-75018，法国巴黎，3 巴斯德研究所，抗菌药物逃避流行病学和建模研究部，法国巴黎，4 巴黎萨克雷大学，UVSQ，INSERM，CESP，抗感染逃避和药物流行病学研究小组，法国蒙蒂尼勒布勒托讷，5 MRC 全球传染病分析中心，伦敦帝国理工学院公共卫生学院，英国伦敦，6 普林斯顿大学生态与进化生物学系，美国新泽西州普林斯顿，7 全球卫生系，传染病流行病学和分析 G5 部门，法国巴黎西岱大学巴斯德研究所，8 英国剑桥大学遗传学系
听证会：重建民主武器库：加强美国辩护的必要性
能源劳动力和技术委员会是国家能源技术和服务部门的国家贸易协会，代表220多家公司，并在能源供应链中雇用了650,000多名能源工人，制造商和创新者。我们的劳动力在所有50个州，在全国绝大多数国会区都有代表。我们的会员资格范围从拥有全球运营的大型能源服务公司到本地运营的小型家庭拥有的小型服务公司。能源劳动力成员公司以最环境安全，高效和负责任的方式为美国和世界提供了能源，而我们的行业正在领导技术的发展，这将确保我们的国家维持能源安全，以驱动我们的经济和保护我们的后代我们的生活方式。
对重建晶片的光刻处理的模具对齐
该实验的结果证明了Liteq 500工具在置换和旋转中检测，测量和纠正大偏移的能力，在与当前工业标准保持一致的同时，提供了亚微米的准确性。分析表明，可以通过优化对齐过程来实现吞吐量的重大改进。计划进行其他实验，以验证覆盖性能，并在Liteq 500上使用重建晶片进行叠加诊断的能力。初步估计表明，当覆盖要求不太严格时，可以实现更快的吞吐量。在未来的工作中，我们计划研究当前FO-WLP过程中所需的覆盖精度级别可实现的吞吐量。
免疫重建疗法在法国复发多发性硬化症的管理中的位置：专家共识
在RMS的管理中，IRT的最佳使用。从2022年5月至2022年7月进行了Delphi方法。十九个临床主张是由科学委员会制定的，并发送给了14位法国临床专家，沿沿线发表的文献发表了文献。进行了两次可重现的匿名票。当超过75％的受访者同意或不同意临床主张时，就达成了建议。在第二轮之后，在19个命题中达成了16个共识：13个临床主张达成100％共识，3个临床主张，共识超过75％，没有达成共识3。与专家相关的共识是关于与免疫和临床观察者早期使用IRT相关的主题，这是可能对IRT策略最有益的患者（例如，具有计划生育，患者偏爱和生活方式要求的患者）。这些法国专家共识提供了有关在临床实践中使用IRT的最新相关指导。当前的计划反映了2022年知识的状态，当IRT中进一步的临床数据可用时，应及时更新。
循环死亡后受控捐赠中的心脏移植：使用重建的事件时间数据
CDCD心的总数占2021年在美国（美国）可用于移植的5.4％的捐赠者心脏，但是随着采用方法的采用和每种采购技术的普及，在未来几年中估计这可能会增加到30％（5）。有两种主要的技术来运输和灌注同种异体移植物，即直接采购方案（DPP）和正常热区域灌注（NRP）（6）。这两种技术旨在克服CDCD心脏移植的主要挑战，这在其“冷”和“温暖”阶段都可以最小化缺血时间。两种采购技术之间的主要区别在于插管的顺序和机器灌注阶段的性质。dpp涉及在插管前插管和机器灌注之前去除心脏，然后将器官放在植入前冷藏中。因此，前后机器灌注阶段之前和之后存在冷缺血时间。相反，NRP涉及在植入前的爆发前使用心肺旁路（CPB）和体内心脏的机器灌注（7）。两种策略都遭受了最初的“功能性缺血时间”，一旦启动了WLST，就会宣布死亡并完成手术通道时，灌注状态低。
![正交表示用于估计因果量的学习
生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解
arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日
Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日
机器人引发的久坐行为的社会控制
增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控
arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日
对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测
arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日
将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日
与Soc- ... 的多间隔能量储备合作](/simg/3/371e53cea55d57b21dc3cec4490fd2d843578c28.webp)
正交表示用于估计因果量的学习 生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响 triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助 微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器 covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出 arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日 对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解 arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日 Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习 台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆 arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日 机器人引发的久坐行为的社会控制 增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控 arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日 对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测 arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日 将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合 Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建 arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日 与Soc- ... 的多间隔能量储备合作
表示学习被广泛用于观察数据的因果量（例如，有条件的平均治疗效应）。尽管现有的表示学习方法具有允许端到端学习的好处，但他们没有Neyman-Ottrol-ottrodenal学习者的理论特性，例如Double Ro-Busberness和Quasi-Oracle效率。此外，这种表示的学习方法通常采用诸如平衡之类的规范约束，甚至可能导致估计不一致。在本文中，我们提出了一类新型的Neyman-Ottrodonal学习者，以在代表水平上定义的因果数量，我们称之为或称为校友。我们的旅行者具有几个实际的优势：它们允许基于任何学习的表示形式对因果量进行一致的估计，同时提供了有利的理论属性，包括双重鲁棒性和准门的效率。在多个实验中，我们表明，在某些规律性条件下，我们的或学习者改善了现有的表示学习方法并实现最先进的绩效。据我们所知，我们的或学习者是第一批提供代表学习方法的统一框架，而Neyman-ottrol-ottrodenal学习者进行因果量估计。
使用哨兵血清学数据在15年内重建加勒比海岛上西尼罗河病毒的无声循环
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未经同行评审证明）的预印本版权持有人的此版本发布于2025年2月8日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.07.25321837 doi：medrxiv Preprint
基于干细胞的组织工程方法在坏死的未成熟恒牙的果肉血运重建中的再生潜力：临床结果的系统综述和荟萃分析
引用：Qiao Yan Wang ai-jing。（2025）。基于干细胞的组织工程方法在坏死的未成熟恒牙的果肉血运重建中的再生潜力：对临床结果的系统评价和元分析。国际牙科科学杂志（IJDENT），3（1），1-7。摘要链接：https：//iaeme.com/home/article_id/ijdent_03_01_001文章链接：https：//iaeme.com/masteradmin/journal_uploads/journal_uploads/ijdent/volume_issue_1/jissue_1/ijdent_03_03_011_001.pdf
基于近端神经网络的重建，用于几个...
摘要本文通过使用基于学习的方法从有限数量的观点中解决了层析成像重建的挑战。通过使用高斯denoing算法的能力来处理复杂的优化任务，通过插入式游戏（PNP）算法的最新进步（PNP）算法显示了求解成像逆概率的希望。传统的denoising手工制作的方法产生具有可预测特征的图像，但需要复杂的参数调整并遭受缓慢的结合。相比之下，基于学习的模型可提供更快的性能和更高的重建质量，尽管它们缺乏解释性。在这项工作中，我们提出培训近端神经网络（PNN），以消除任意伪像并改善PNP算法的性能。这些网络是通过展开旨在找到最大后验（MAP）估计值的近端算法获得的，但使用学习的线性运算符在固定数量的迭代范围内获得。pnns提供了灵活性，可以通过近端算法来适应任何图像恢复任务。此外，与传统的神经网络相比，它们具有更简单的体系结构。