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这项工作得到了中国科学院战略优先研究计划的部分支持，赠款号XDB25000000，国家自然科学基金会（52172271），中国国家密钥研发计划2022YFE03150200。这项研究还得到了科学，技术和研究机构（A*Star）的支持，其高级制造和工程（AME）个人研究赠款（IRG）（A1983C0034）和新加坡国家研究基金会（CRP Grant No.NRF-CRP15-2015-01）。J. W.承认高级制造和工程年轻个人研究赠款（AME YIRG赠款号：A2084C170）。J.Z.和M. Y.要感谢新加坡国立大学高级2D材料和石墨烯研究中心提供的新加坡教育部2赠款（MOE2019-T2-2-30）以及新加坡国立大学和新加坡国家超级计算中心提供的计算资源。作者要承认新加坡同步灯源提供进行研究所需的设施。实验室是新加坡国家研究基金会下的国家研究基础设施。任何意见，发现和
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©2022。此手稿版本可在CC-BY-NC-ND 4.0许可下提供http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nc-nd/4.0/。
基于预先训练的DeNoising扩散模型
深神经网络（DNNS）在许多AI地球观察应用中（AI4EO）中作为关键解决方案的突出性（AI4EO）上升。然而，它们对对抗例子的敏感性构成了一个关键的挑战，损害了AI4EO算法的可靠性。本文在遥感图像（UAD-RS）中提出了一种新型的通用对抗防御方法，利用预训练的扩散模型来保护DNN免受表现出异质对抗模式的各种对抗性示例。具体而言，使用预训练的扩散模型开发了通用的对抗纯化框架，通过引入高斯噪声以及随后从对抗性示例中对扰动的纯化来减轻对抗的扰动。此外，还引入了自适应噪声水平选择（ANL）机制，以确定具有任务指导的Fréchet成立距离（FID）排名策略的纯化框架的最佳噪声水平，从而提高了纯化性能。因此，仅需要一个预训练的扩散模型来净化每个数据集的各种对抗性示例，这些示例具有异质性的对抗模式，从而大大降低了多个攻击设置的训练工作，同时在没有对抗扰动的情况下保持高性能。对四个异质RS数据集进行的实验结果，重点是场景分类和语义分割，表明UAD-RS的表现优于最先进的对抗性纯化方法，从而为七个常见的遇到的对抗性扰动提供了普遍的防御。com/ericyu97/uad-rs）。代码和预训练的模型可在线获得（https：//github。
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尽管在地球上拥有一些最独特的植物，动物和生态系统，但澳大利亚在丧失生物多样性方面已成为世界领导者。我们在全球灭绝哺乳动物的灭绝中排名第一，并在生物多样性的总体损失中排名第二。1自2009年以来，我们已经有三个新的灭绝，圣诞节岛Pipistrelle（Pipistrellus Murrayi），圣诞岛森林Skink（Emoia nativitatis）和Bramble Cay Melomys（Melomys Rubicola）；在未来几年中，数百种物种面临潜在的灭绝。2最好的科学告诉我们，至少有19个澳大利亚生态系统显示出崩溃3的迹象，而我们国家的受威胁物种和生态社区的国家清单已经爆炸到2000年以上，目前尚不清楚更多物种的地位，并且对生物多样性的威胁剩下的，剩下的。
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肿瘤的生长和转移，因为细胞可以通过机械转导的机械提示感知并响应机械提示。4,9具体而言，细胞通过机械传感器（包括局部粘附激酶（FAK），RAS同源性家族成员A（RHOA）和细胞分裂对照蛋白42同源物（CDC42）等机械传感分子（包括局灶性粘附激酶（FAK），包括局灶性粘附激酶（FAK）），细胞感知基质刚度。12-14最近的研究表明，细胞粘附的基质刚性表观遗传性通过FAK信号来调节癌细胞的行为。15-17这些发现表明，调节细胞与微环境之间的相互作用严重影响细胞反应。因此，以前的工作证明了动态平台在研究和调节细胞 - 微环境相互作用方面的应用。例如，基于梅罗氨基 - 螺旋藻异构化的光学控制培养底物为
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这是以下文章的同行评审版本：Chen，L.，Yi，J.，Ma，R.，Ding，L.，DelaPeña，T.A. Zhang，G.，Li，G。和Yan，H。（2023），一种异构固体添加剂，可以使用基于苯甲酸酯的供体聚合物开发高效率的聚合物太阳能电池。adv。mater。，35：2301231，已在https://doi.org/10.1002/adma.202301231上以最终形式出版。本文可以根据Wiley使用自算版版本的条款和条件来将其用于非商业目的。未经Wiley的明确许可或根据适用立法的法定权利的明确许可，本文可能不会增强，丰富或以其他方式转化为衍生作品。版权声明不得删除，遮盖或修改。该文章必须链接到Wiley在Wiley在线图书馆上的记录版本，并且必须禁止第三方通过平台，服务和网站提供任何嵌入，框架或以其他方式提供其文章或页面。