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CVPR 2020 | 一种频域深度学习

深度神经网络在计算机视觉任务中取得了显著的成功。对于输入图片,现有的神经网络主要在空间域中操作,具有固定的输入尺寸。然而在实际应用中,图像通常很大,必须被降采样到神经网络的预定输入尺寸。尽管降采样操作可以减少计算量和所需的通信带宽,但它会无意识地移除冗余和非冗余信息,导致准确性下降。受数字信号处理理论的启发,我们从频率的角度分析了频谱偏差,并提出了一种可学习的频率选择方法,可以在不损失准确性的情况下移除次相关的频率分量。在下游任务中,我们的模型采用与经典神经网络(如ResNet-50、MobileNetV2和Mask R-CNN)相同的结构,但接受频域信息作为输入。实验结果表明,与传统的空间降采样方法相比,基于静态通道选择的频域学习方法可以实现更高的准确性,同时能够减少输入数据的大小。具体而言,在相同的输入尺寸下,所提出的方法在ResNet-50和MobileNetV2上分别实现了1.60%和0.63%的top-1准确率提升。当输入尺寸减半时,所提出的方法仍然将ResNet-50的top-1准确率提高了1.42%。此外,我们观察到在COCO数据集上的分割任务中,Mask R-CNN的平均精度提高了0.8%。

04

PNAS:描绘自杀想法的时间尺度

本研究旨在利用实时监测数据和多种不同的分析方法,确定自杀思维的时间尺度。参与者是105名过去一周有自杀念头的成年人,他们完成了一项为期42天的实时监测研究(观察总数=20,255)。参与者完成了两种形式的实时评估:传统的实时评估(每天间隔数小时)和高频评估(间隔10分钟超过1小时)。我们发现自杀想法变化很快。描述性统计和马尔可夫转换模型都表明,自杀念头的升高状态平均持续1至3小时。个体在报告自杀念头升高的频率和持续时间上表现出异质性,我们的分析表明,自杀念头的不同方面在不同的时间尺度上运作。连续时间自回归模型表明,当前的自杀意图可以预测未来2 - 3小时的自杀意图水平,而当前的自杀愿望可以预测未来20小时的自杀愿望水平。多个模型发现,自杀意图升高的平均持续时间比自杀愿望升高的持续时间短。最后,在统计建模的基础上,关于自杀思想的个人动态的推断显示依赖于数据采样的频率。例如,传统的实时评估估计自杀欲望的严重自杀状态持续时间为9.5小时,而高频评估将估计持续时间移至1.4小时。

03

质谱流式联合单细胞免疫分析鉴定胶质母细胞瘤的组合治疗靶点

CTLA-4 和PD-1/PD-L1 的免疫检查点疗法已经彻底改变了许多实体瘤的治疗。然而,免疫检查点疗法的临床疗效仅限于具有特定肿瘤类型. 多项联合免疫检查点策略的临床试验正在进行中;然而,免疫检查点的肿瘤特异性靶向的机制原理是难以捉摸的。为了深入了解肿瘤特异性免疫调节靶点,我们分析了代表五种不同癌症类型的 94 名患者,包括对免疫检查点治疗反应相对较好的患者和对多形性胶质母细胞瘤、前列腺癌和结肠直肠癌反应不佳的患者。通过质谱流式细胞仪和单细胞 RNA 测序,我们确定了一个独特的 CD73 hi多形性胶质母细胞瘤中的巨噬细胞在抗 PD-1 治疗后持续存在。为了测试靶向CD73对于多形性胶质母细胞瘤的成功组合策略是否重要,我们使用CD73 -/-小鼠进行了研究。发现,在用抗 CTLA-4 和抗 PD-1 治疗的多形性胶质母细胞瘤小鼠模型中,CD73 的缺失提高了存活率。我们的数据将 CD73 确定为一种特异性免疫治疗靶点,可改善多形性胶质母细胞瘤对免疫检查点治疗的抗肿瘤免疫反应,并证明全面的人体和反向转化研究可用于合理设计组合免疫检查点策略。

04

科学瞎想系列之四十一 感​应加热

在宝宝们的日常生活和生产活动中,许多场合需要加热,例如:宝宝们烧饭需要加热、热装配需要加热、热处理需要加热、焊接需要加热等等。加热的方法很多,感应加热就是其中的一种,它是利用电磁感应的原理进行加热的。与其它加热方式相比其热效率高,加热均匀迅速,没有明火,安全可靠,因此被广泛应用。常见的感应加热装置有电磁炉、轴承感应加热器、感应炉、感应焊机等。感应加热设备虽然比较常见,但许多宝宝们对它的原理、特点、使用又感到很陌生,甚至还对它产生了许多误解,认为它会产生电磁辐射,对宝宝们的身体健康、手机、手表等造成危害

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