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CorticalFlow：用于皮质表面重建的微分同胚网格变形模块
在本文中，我们介绍了一种新的几何深度学习模型 CorticalFlow，该模型通过给定一张三维图像来学习将参考模板变形为目标对象。为了保留模板网格的拓扑属性，我们通过一组微分同胚变换来训练我们的模型。这种新的流常微分方程 (ODE) 框架实现受益于小型 GPU 内存占用，可以生成具有数十万个顶点的曲面。为了减少由其离散分辨率引入的拓扑误差，我们推导出可改善预测三角网格流形性的数值条件。为了展示 CorticalFlow 的实用性，我们展示了它在大脑皮层表面重建这一具有挑战性的任务中的表现。与目前最先进的技术相比，CorticalFlow 可以生成更优质的曲面，同时将计算时间从 9 分半钟缩短到 1 秒。更重要的是，CorticalFlow 强制生成解剖学上合理的曲面；它的缺失一直是限制此类表面重建方法临床意义的主要障碍。
医疗政策 - 心肌应变成像
描述“应变”一词表示力下的尺寸或变形变化。在超声心动图中使用时，“应变”一词用于描述通过心脏周期缩短，增厚和延长心肌的大小。最常见的心肌应变度量是长轴中左心室的变形，称为全局纵向应变。在收缩期间，心室心肌纤维从底部到顶点的移动缩短。全局纵向应变被用作全局左心室功能的度量，并对每个左心室段进行定量的心肌变形分析。心肌应变成像旨在检测保留左心室射血分数的患者的左心室功能的亚临床变化，从而可以尽早检测到收缩功能障碍。由于应变成像可以比标准方法早于左心室功能障碍，因此在患者出现症状和不可逆的心肌功能障碍之前，这增加了预防心力衰竭的可能性。斑点跟踪超声心动图的潜在应用是冠状动脉疾病，缺血性心肌病，瓣膜心脏病，扩张心肌病，肥厚性心肌病，胁迫心肌病和化学疗法相关的心脏毒性。
量子算法和遗忘的力量 - DROPS
所谓的焊接树问题是黑箱问题的一个例子，量子行走可以比任何经典算法 [3] 更快地解决该问题。给定一个特殊入口顶点的名称，量子行走可以使用多项式次数的查询找到另一个独特的出口顶点，尽管找不到从入口到出口的任何特定路径。二十年来，是否存在有效的量子算法来寻找这样的路径，或者路径寻找问题即使对于量子计算机来说是否也很难，这一直是一个悬而未决的问题。我们表明，一类自然的高效量子算法可以证明无法找到从入口到出口的路径。具体而言，我们考虑在算法叠加的每个分支中始终存储一组顶点标签，这些标签形成包含入口的连通子图，并且仅将这些顶点标签作为 oracle 的输入。虽然这并不排除量子算法能够有效找到路径的可能性，但尚不清楚算法如何通过偏离这种行为而受益。我们的无效结果表明，对于某些问题，量子算法必须忘记它们采取的解决问题的路径，才能胜过经典计算。
有影响力者的无关紧要：与重新激活和免疫力的信息传播在社交网络模型上成倍长期持续
网络上的信息扩散模型位于AI研究的最前沿。此类模型的动态通常是流行病学的随机模型，不仅用于模拟感染，还为各种现象建模，包括计算机病毒的行为和病毒营销活动。在这种情况下的一个核心问题是如何有效检测主体图中最有影响力的顶点，以使感染表现出最长的时间。在结合了顶点的重新感染的过程中，例如SIS过程，理论研究鉴于参数阈值，其中Prosess的生存时间从对数迅速转变为超级顺序。这些结果与启动配置相关的直觉与之相矛盾，因为该过程将始终快速死亡或几乎无限期地生存。这些结果的缺点是，迄今为止，尚未对结合短期免疫力（或创意广告疲劳）的模型进行过这样的理论分析。我们通过研究SIRS过程（一种更现实的模型）来减少文献中的这一差距，除了再感染外，还结合了短期免疫力。在复杂的网络模型上，我们确定了该过程成倍长期生存的参数制度，并且对于随机图，我们获得了一个紧密的阈值。基础这些结果是我们的主要技术贡献，显示了SIRS流程的生存时间的阈值行为，该过程具有大型扩展器子图（例如社交网络模型）。
心力衰竭概述和治疗（HF）
2。对家族/遗传原因的认识和识别越来越多。3。糖尿病，肥胖，甲状腺疾病，肢端肥大和生长激素缺乏4。毒素，例如酒精（每天> 90克酒精，即7 - 8饮料），可卡因，抗肿瘤剂，例如环磷酰胺，紫菜素，5 - 氟 - 鲁西尔和蒽环类药物，曲妥珠单抗（赫斯蒂汀），Ephedra，Aphedra，合代代谢固醇类固醇和钴。5。硫胺素缺乏6。心动过速诱导的心肌病：发生长时间的室内和心室心动过速发生，通常在速率控制下可逆。7。炎症性心肌病：10％无法解释的心肌病 - 与HIV，SLE，Chagas氏病有关（T.Cruzi）8。超敏性心肌病 - 青霉素，苯妥英钠，INH，磺酰胺。9。围围心肌病：未知的病因？免疫原性？第三学期/产后的超型LV功能障碍最多六个月发病率：1：1300危险因素：高级母亲年龄，多重年龄，非洲下降在30-50％的病例中六个月内症状显着改善。10。铁超负荷心肌病 - 肿瘤色素病，β地中海贫血专业，经常输血11。淀粉样变性，结节病12。takotsubo心肌病 - 急性，通常是可逆的LV功能障碍，在没有CAD上是由交感神经触发而不是情绪或身体压力引起的。在超声心动图上发现顶点的典型顶气球。
gjk ++：利用加速方法以更快的碰撞检测
摘要 - 集合检测是各个领域的基本问题，例如机器人技术，计算物理和计算机图形。一般而言，碰撞检测被作为计算几何问题，而所谓的吉尔伯特，约翰逊和Keerthi（GJK）算法是当今最采用的解决方案。在1988年推出时，GJK仍然是计算两个3D凸几何形状之间距离或碰撞的最有效解决方案。多年来，它被证明是高效，可扩展的和通用的，在宽类凸形的形状上运行，范围从简单的原始词（球体，椭圆形，盒子，盒子，锥，锥，胶囊等）到涉及数千个顶点的复杂网格。在本文中，我们通过利用这两个问题是从根本上优化概率的事实来介绍了凸几何之间加速碰撞检测和距离计算的几项贡献。值得注意的是，我们确定GJK算法是凸优化中良好的Frank-Wolfe（FW）算法的特定子案例。通过调整将Polyak和Nesterov加速与Frank-Wolfe方法联系起来的最新作品，我们还提出了经典GJK算法的两个加速扩展。通过涉及日常生活对象的数百万碰撞对的广泛基准，我们表明，这两个加速的GJK扩展大大减轻了碰撞检测的总体计算负担，导致计算时间高达两倍。最后，我们希望这项工作将大大降低现代机器人模拟器的计算成本，从而允许在很大程度上依赖模拟（例如增强学习或轨迹优化）的现代机器人应用加速。
![arxiv：2305.02670v1 [hepth] 2023年5月4日](/simg/7\72a70fd73f9ed73d9d6b97812ba44443c849823b.webp)
arxiv：2305.02670v1 [hepth] 2023年5月4日
我们研究了一个均匀弯曲的量子3 d空间区域的多部分纠缠，它是根据在循环量子重力的框架内定义在具有非微不足道SU（2）固体图的图上定义的旋转网络的。该区域中固有曲率的存在被闭合（拓扑）缺陷，与附着在图形顶点的TAG -SPIN相关的缺陷。对于此类状态，我们将大量到边界的映射概括为在扩展边界空间中包括标签空间：在一般纠缠的边界表面和固有的曲率自由度之间共享批量信息。我们在由两个（互补）边界和散装标签组组成的三方系统上的量子区域建模。通过复制技术，我们可以计算较大的旋转状态下，还差的边界对数负效率的典型值，被描述为开放量子系统。我们发现了三个纠缠状态，具体取决于标签数（弯曲曲线）与边界处的双面表面面积之间的比率。这些由三方随机状态的广义页面曲线很好地描述。尤其是，在曲率较小的情况下，我们找到了负面的面积缩放行为，而对于较大的曲率，消极性消失，表明边界有效的热化。值得注意的是，混合边界状态的PPT特征对网络的有效拓扑的变化做出了反应，两个边界子区域脱离了连接。
磷酸盐1介导的磷酸盐从根到射击的易位调节植物的花卉过渡磷酸盐1介导的磷酸盐从根到射击的易位调节植物的花卉过渡
磷营养很长时间以来一直在影响植物的花卉转变，但潜在的机械主义尚不清楚。拟南芥磷酸转运蛋白磷酸盐1（PHO1）在从根到芽的磷酸转移中起关键作用，但是它是否以及如何调节花卉转变是未知的。在这里，我们表明PHO1的敲除突变延迟在长期和短期条件下开花。Pho1突变体的晚开花可以通过玫瑰花结或射击顶点的Pi补充来部分挽救。嫁接测定法表明，PHO1突变体的晚开花是磷酸盐从根到芽的磷酸易位受损的结果。SPX1和SPX2的基因敲除突变，这是两个磷酸盐饥饿反应的两个负调节剂，部分挽救了PHO1突变体的晚期流动。pho1在开花时间调节中对Pho2（Pho2的负调节剂）表示同义。损失PHO1会抑制某些花卉激活剂的表达，包括编码佛罗里语的FT，并在芽中诱导某些花卉阻遏物的表达。遗传分析表明，至少对于PHO1突变体的晚开花，至少部分缩进的茉莉酸信号传导。此外，我们发现pho1的水稻pho1; 2，Pho1的同源物在花卉过渡中起着类似的作用。这些结果表明PHO1整合了磷营养和开花时间，并且可以用作调节植物中磷营养介导的开花时间的潜在目标。
多角度量子近似优化算法
量子近似优化算法 (QAOA) 使用由量子演化的参数化层定义的变分拟设电路来生成组合优化问题的近似解。理论上，随着拟设深度的增加，近似度会提高，但门噪声和电路复杂性在实践中会损害性能。在这里，我们研究了一种 QAOA 的多角度拟设，它通过增加经典参数的数量来减少电路深度并提高近似率。即使参数数量增加，我们的结果表明，对于我们考虑的测试数据集，可以在多项式时间内找到好的参数。与 QAOA 相比，这种新的拟设使无限系列 MaxCut 实例的近似率提高了 33%。最佳性能的下限由传统拟设确定，我们针对八个顶点的图给出了经验结果，即多角度拟设的一层与 MaxCut 问题上传统拟设的三层相当。类似地，在 50 个和 100 个顶点图上的 MaxCut 实例集合上，多角度 QAOA 在相同深度下比 QAOA 产生更高的近似率。许多优化参数被发现为零，因此可以从电路中移除它们相关的门，从而进一步降低电路深度。这些结果表明，与 QAOA 相比，多角度 QAOA 需要更浅的电路来解决问题，使其更适合近期的中型量子设备。
使用Microct
抽象目的骨螺旋层（OSL）是一种内部耳蜗骨结构，它从近二匹底座从底座到顶点，将耳蜗运河分离到Scala castibuli和Scala Tympani。OSL的孔隙率最近引起了科学家的注意，因为它的潜在影响了整体声音转导。OSL的Ves-tibular和鼓膜板之间的骨支柱在常规的组织病理学研究中并不总是可见的，因此通常缺乏或不完整的此类结构的成像。通过这项试点研究，我们首次瞄准了解剖学上的OSL详细证明和3D。方法，我们使用MicroCT使用较高的标称分辨率来测量人OSL的宽度，厚度和孔隙率，最高可达2.5 µm Voxel的大小。此外，从CT数据集创建了基础和中间的单个板的3D模型。结果，我们发现从基础转向顶端到顶点的鼓膜板和前庭板中孔隙率持续存在。鼓膜板似乎比基础和中间转弯的前庭板更多孔，而顶端中的多孔则较少。此外，3D重建使位于OSL板之间的骨支柱可以详细观察到。结论通过增强我们对OSL的理解，我们可以提高对听力机制的理解，并提高耳蜗模型的准确性和有效性。