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期刊特征最新视觉报道_期刊查询入口(2024年11月全程跟踪)

内容来源:AI全自动内容创作接口所属栏目:热点更新日期:2024-11-27

期刊特征

深度学习与影像组学的完美结合𐟒劥˜🯼Œ大家好!最近有不少小伙伴问我,关于深度学习和影像组学结合的研究进展如何。其实,这个领域真的是越来越火了,尤其是最近几年,相关的学术期刊上发表了不少这方面的研究文章。 首先,深度学习在影像组学中的应用已经成为一种趋势。很多研究通过深度学习提取影像组学特征,然后再结合传统的影像组学方法,比如列线图和Cox回归等。这样做的好处是,提取的特征更加全面和细致,理论上预测效果也会更好。 那么,具体是怎么做的呢?简单来说,就是将深度学习提取的影像组学特征与传统的影像组学特征相结合。通过Lasso筛选后,再利用机器学习分类器进行预测。这样一来,提取的特征不仅全面,还能更好地反映影像学的复杂性和多样性。 举个例子吧,最近有不少二区及以上的学术期刊发表了相关研究。这些研究通过深度学习提取的影像组学特征与传统的影像组学特征相结合,取得了非常不错的预测效果。从理论上讲,这种方法不仅能提高预测的准确性,还能更好地理解疾病的本质和机制。 所以,如果你对深度学习和影像组学的结合感兴趣,不妨关注一下这个领域的研究进展。说不定你也能从中找到一些新的灵感和启发呢!𐟒က

顶级期刊综述:肠道微生物群与癌症治疗 这篇文章是一篇关于癌症治疗中肠道和肿瘤微生物群的综述文章,主要探讨了以下几个方面: 免疫检查点阻断(ICB)治疗 𐟛᯸ ICB治疗在过去十年中显著改善了多种癌症患者的生存率。然而,并非所有患者都能从这种免疫疗法中获得持久益处,许多患者表现出对治疗的原发或获得性抵抗。 微生物群对ICB治疗的影响 𐟌𑊧 ”究表明,肠道微生物群的组成能够预测ICB治疗的疗效。不同的肠道微生物特征可以区分健康个体与癌症患者,以及在接受ICB治疗的癌症队列中区分有反应者和无反应者。 微生物群基的治疗策略 𐟒Š 文章探讨了基于微生物群的治疗策略,如粪便微生物移植(FMT)、益生元、益生菌和抗生素治疗以及饮食干预等,这些策略显示出作为肠道微生物群调节剂的早期前景。 肿瘤微环境(TME)中的微生物群 𐟌🊦–‡章还讨论了TME作为微生物生长的吸引性生态位,以及微生物群在其中的作用。尽管微生物群在实体恶性肿瘤中的多样性和功能相关性正在被更深入地认识,但其最终角色尚未完全明确。 未来研究方向 𐟔슦–‡章展望了未来研究的方向,包括深入理解肠道和肿瘤微生物群在癌症发展和治疗反应中的作用,以及开发新的策略来操纵这些微生物群以改善癌症治疗结果。 个性化癌症治疗 𐟎–‡章强调了将微生物群的评估和靶向调节纳入未来多学科和精准医疗方法的重要性。 微生物群与癌症的关系 𐟐𞊦–‡章讨论了微生物群,特别是肠道微生物群(gut microbiome),如何影响癌症的发生、发展以及对免疫疗法的响应。肠道微生物群能够通过多种机制影响宿主的生理机能,包括消化、代谢、认知发展和功能,以及免疫系统的发展和功能。

多模态与对比学习:创新灵感大集合 𐟌 今天,我想和大家分享一个在学术界和工业界都非常热门的创新点:多模态与对比学习相结合的策略。这个结合方式在顶级会议和期刊上频频出现,成为了许多研究者的灵感源泉。 首先,让我们回顾一下最近的一些研究成果。比如在CVPR2023上,有一篇名为HACL的论文,提出了一种幻觉增强的对比学习方法,使得模型的总体得分提高了34.66%。还有在NeurIPS 2023上,浙江大学提出了一种名为C-MCR的方法,通过连接多模态对比表征,无需配对数据就能进行学习,并在多个任务上取得了 state-of-the-art 的效果。 那么,为什么这种结合方式会如此有效呢?多模态数据包含了来自不同源的信息,这些信息具有不同的特征和分布。而对比学习则能够区分不同类别的特征表示,从而提高模型的自监督学习能力。通过将这两种方法结合起来,我们可以整合不同模态的互补信息,优化特征表示,并提升模型的鲁棒性和泛化能力。 这种结合方式为异构数据融合、模态对齐、小样本学习等任务提供了新的思路。为了帮助大家更好地理解,我整理了11篇最新的多模态与对比学习的论文和源代码,供大家参考。希望这些资源能给大家带来一些灵感启发。 如果你对多模态和对比学习感兴趣,不妨深入了解一下这些论文和源代码。相信你会从中获得不少启发和灵感!

2024年10月23日,加利福尼亚大学的研究人员在《神经病学》期刊上发表了一篇题为" Association of Self-Reported Sleep Characteristics With Neuroimaging Markers of Brain Aging Years Later in Middle-Aged Adults "的研究论文。 研究显示,睡眠不佳或加速大脑衰老,有3个以上睡眠不佳特征,与大脑衰老2.6年相关。 睡眠不佳特征包括:睡眠时间短、质量差、白天嗜睡、入睡困难、维持睡眠困难、醒的早。 在这项研究中,研究人员分析了589名参与者,平均年龄为40岁,女性占53%,通过睡眠问卷调查记录了参与者在研究开始时和五年后的睡眠参数,并通过MRI进行了脑部扫描,用机器学习方法评估了大脑年龄,分析了睡眠不佳与大脑衰老之间的关联。 研究人员重点关注了六种不良睡眠特征,包括睡眠时间短、质量差、白天嗜睡、入睡困难、维持睡眠困难、醒的早。 根据不良睡眠特征数量,将参与者分为3组:0-1、2-3、3个以上不良睡眠特征。 总的来说,在基线时,约70%的人有0-1个不良睡眠特征,22%的人有2-3个不良睡眠特征,8%的人有3个以上不良睡眠特征。 结果发现,睡眠不佳或加速大脑衰老,与有0-1个不良睡眠特征的人相比,有2-3个、3个以上不良睡眠特征的人,大脑年龄分别衰老1.6年和2.6年。 #睡眠# #睡眠质量# #抗衰老# #衰老# #sci# #sci论文#

东方娃娃杂志:3年订阅体验分享 今天想跟大家聊聊我们家连续订阅了3年的儿童杂志——东方娃娃。它到底有什么魅力,值得我每年都续订呢? 为什么孩子需要阅读杂志? 内容丰富,形式多样:儿童杂志不同于单一的绘本,它包含多个板块,集故事性、精美插图与趣味游戏于一身,趣味满满,能吸引孩子的阅读兴趣。 培养阅读兴趣:最忌讳的是内容超纲,而儿童杂志正好可以规避这一点,培养孩子的阅读兴趣。 定期发行的仪式感:每期新杂志的到来都让孩子充满期待,报刊杂志更具时代特征,能及时传递这个急速发展变化的新世界,让孩子从小事到大事都关心。 杂志内容丰富,科学组合 杂志科学分龄,精心设计,包含绘本刊、智力刊、美术刊、科学刊,覆盖幼儿教育的五大领域:健康、语言、社会、科学、艺术。各领域的内容在杂志栏目中相互渗透,让孩子获得个性化、全面性的发展。 大科学:震撼、有趣的科学启蒙杂志 《东方娃娃ⷥ䧧瑥�€‹采用高清摄影图片,呈现生命之美和自然之神奇。内容涵盖动物、植物、气象、物理、化学、地理、历史、城市人文、环境保护等科学领域。它真实、有趣,带给孩子阅读的惊喜,保护和激发孩子的想象力和好奇心。 智力:传统与现代的结合 《东方娃娃ⷦ™𚥊›版》是东方娃娃期刊群的创始刊,也是目前发行量最大的刊物。2024年,智力版封面将采用传统丝网印刷的绘制方式,这种方式可以保留手作艺术作品的温度。杂志善于将大艺术的审美趣味、表现形式注入编辑制作中,让孩子在观赏每一张插图时都能感受到艺术和美的滋养。 绘本:中国原创与世界精选 《东方娃娃ⷧ𛘦œ죀‹包含中国原创绘本和世界精选绘本。中国原创绘本精心打磨,从本土文化中孕育而生,契合当下孩子的精神面貌。世界精选绘本则精选了世界各国优秀的绘本,丰富的故事类型和艺术表现形式让孩子领略世界的宽广。 此外,每期还提供绘本阅读指导和家庭教育指南,帮助孩子养成良好的阅读习惯,丰富亲子阅读时光,让家长和孩子共同成长。重点是,现在可以单刊订阅哦! 总的来说,《东方娃娃》杂志不仅内容丰富,形式多样,还能培养孩子的阅读兴趣和审美能力。如果你也在寻找适合孩子的优质儿童杂志,不妨试试东方娃娃!

街景图像分析:城市社区特征的隐藏钥匙 𐟓–期刊:Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) 𐟏𗥽𑥓因子:11.1 𐟓•标题:街景图像分析解锁隐藏的城市社区特征 𐟓Œ关键词:城市视觉智能 社会经济状况 城市规划 计算机视觉 公共健康 𐟔研究问题 城市外观(如建筑立面、街道设施、绿植)如何与社区的社会经济特征相关? 街景图像能否有效预测邻里社会经济状况(如贫困、健康、犯罪率等)? 街景图像与传统功能性指标相比,预测效果如何? 𐟏 研究背景:美国七个大都会区 𐟓Š数据:27百万张街景图像、人口普查、健康及犯罪数据 𐟓研究方法: 街景特征提取:利用计算机视觉模型分析街景图像,提取建筑、绿地、街道设施等环境特征。 预测模型构建:对比街景图像、POI和动态人口数据,用LASSO回归预测社区的贫困、健康、犯罪和交通行为。 𐟌Ÿ结论:研究表明,街景图像中的环境特征能有效预测社区社会经济状况,甚至优于POI等传统功能性指标,尤其在交通行为和犯罪预测中表现尤佳。这一发现表明城市外观蕴含着丰富的信息,可用于支持城市政策的精细化制定。 𐟘Š亮点: 街景图像分析能高效预测社区的交通、健康和犯罪特征,比传统功能性数据(如POI)更具优势。 视觉特征能解释高达83%的交通行为和64%的犯罪率差异,揭示城市外观与社会经济状态的紧密联系。

深度学习与材料科学:从基础到应用 𐟓… 课程时长:24小时 𐟓– 第一部分:深度学习基础与材料数据库 理论内容: 材料数据库介绍(Material Project, OQMD, AFLOW) 深度学习入门 图神经网络 材料特征工程 实操内容: Pytorch深度学习框架演练 Pymatgen介绍及结构文件生成 Pymatgen生成相图,构建表面 Megnet,QM9,JDFT等规模化材料数据集的读取 爬虫获取二维数据集 爬虫获取会议文献和期刊文章的数据 𐟓Š 第二部分:数据库的数据获取及演练 实操内容: AFLOW数据库的数据获取 AFLOW数据库功能练习 爬虫获取AFLOW数据库的数据 OQMD数据库 OQMD数据库功能练习 OQMD数据库的数据获取 material project数据库 新版material project获取材料XRD、DOS图、能带图、吸收谱等数据 Pymatgen按照属性要求获取material project材料数据 材料特征工程工具matminer演练 matminer获取材料数据集 matminer生成材料描述符演练 𐟒𛠧쬤𘉩ƒ襈†:结构数据驱动的高通量计算及案例 实操和演示内容: 基于结构数据驱动的高通量计算: pymatgen大批量结构获取 基于pymatgen的计算文件生成 大批量计算结果的获取与统计 基于数据驱动的功能材料开发案例一(晶体图神经网络实现材料属性预测): 用PYG搭建图神经网络(GCN、GAT) 晶体图神经网络CGCNN模型代码原理 利用晶体图神经网络实现材料属性预测 𐟌 第四部分:基于数据驱动的多个功能材料开发案例及实操 实操内容: 基于数据驱动的功能材料开发案例二(半导体材料): 背景介绍 数据获取 构建特征 传统机器学习和深度学习处理 讨论与评测 基于数据驱动的功能材料开发案例三(钙钛矿材料分类): 数据集获取 构建材料特征 机器学习训练 特征可解释性分析 基于数据驱动的功能材料开发案例四(深度学习实现钙钛矿材料性能回归) matminer生成材料特征 深度神经网络实现钙钛矿属性预测

25本食品领域顶尖SCI期刊推荐 在SCI期刊中,有一些顶尖的食品期刊,其认可度通常比一般的SCI期刊更高。以下是25本食品领域的顶尖英文核心期刊,供大家参考: 𐟍𔠔RENDS IN FOOD SCIENCE & TECHNOLOGY 难度适中,审稿约3个月,专注于食品科学和人类营养的批判性评论。 𐟍 Nature Food 审稿时间约4-5个月,发表关于食品主题的最佳研究,涵盖自然科学、应用科学和社会科学中的食品相关研究领域。 𐟓Š COMPREHENSIVE REVIEWS IN FOOD SCIENCE AND FOOD SAFETY 审稿时间约5个月,录用率19%,出版各种独特的评论,涉及食品的化学、微生物、物理、感官和营养特性,以及食品加工和工程。 𐟍‡ Food Chemistry 审稿时间约4个月,专注于食品化学和生物化学的进展或使用的分析方法/途径。 𐟓˜ Current Opinion in Food Science 审稿时间约3个月,为专家提供一个独特的教育平台,以跟上食品科学领域不断增长的信息量。 𐟒砆OOD HYDROCOLLOIDS 难度适中,审稿时间约3个月,出版关于食品中亲水胶体的特征、性质、功能和应用的原创性和创新性研究。 𐟌𑠇lobal Food Security-Agriculture Policy Economics and Environment 专家们从广泛的学科角度对确保粮食安全的未来发表了战略观点,这些观点基于现有的最佳科学,以清晰易读的形式面向广大受众,弥合了生物、社会和环境科学之间的差距。 𐟍– MEAT SCIENCE 审稿时间4-5个月,为传播跨学科和国际知识提供适当的媒介,这些知识涉及影响肉类特性的所有因素。 𐟍‹ POSTHARVEST BIOLOGY AND TECHNOLOGY 专门致力于发表有关生物和技术采后研究的原创论文、综述文章和前沿文章。 这些期刊涵盖了食品领域的各个方面,无论是研究还是论文发表,都是非常不错的选择。

万方和知网查重系统到底有啥区别? 目前国内论文查重网站真是琳琅满目,万方和知网绝对是其中最受欢迎的两个。很多人都在问,这两个系统到底有啥区别?今天咱们就来聊聊这个话题。 查重算法的不同 𐟛 ️ 万方采用的是基于滑动窗口的低频特征部分匹配算法,简单来说就是它能快速生成报告,而且因为不检测互联网数据,所以报告几秒钟就能出来,速度杠杠的!而知网则采用基于数字指纹的多阶快速检测方法,通过数字指纹比对来检测论文的相似度,支持从词到句子、篇章级别的检测,更全面一些。 资源库的差异 𐟓š 万方的数据库主要包含中国学术期刊数据库、中国学位论文数据库、中国学术会议论文数据库和中国学术期刊数据库等。而知网的资源库则更为庞大,收录了大量的文献资料,文献量居国际国内同类产品之首,而且还有英文数据库,这点万方是比不上的。 功能的差异 𐟔 万方提供了PSDS论文相似性检测服务,可以快速准确地检测出毕业论文、博士、硕士论文、期刊论文中的不当引用、过度引用、论文抄袭、伪造、篡改等学术不端行为,支持PDF、网页等浏览格式。而知网不仅能识别法律法规,还能检测多种格式的文档,比如doc、docx、wps、caj、txt、pdf、kdh、nh、rtF等,功能更全面。 用户群体的不同 𐟑劊虽然万方也是主流查重系统之一,但它的使用范围没有知网广。知网在国内虽然没有形成垄断,但绝对是论文查重行业的龙头,大多数学校和杂志社都选择与知网合作,可以说知网查重就代表了学校杂志社的查重标准。 价格的区别 𐟒𐊊万方查重的价格一般是几十元一万字,相对便宜一些。而知网的价格则以一篇为单位,通常几百元一篇,价格上万方更有优势。 查重提供方式的差异 𐟌 万方查重可以在市场上购买到,而知网查重一般只有学校提供,市场上没有知网查重的渠道。不过,可以使用源文件查重,它与知网查重相似。 总的来说,万方和知网各有千秋,选择哪个系统还是要看你的具体需求和预算。希望这篇文章能帮你更好地了解这两个查重系统!

【为什么你的痘痘反反复复?或许跟建筑环境有关】10月17日,@昆明医科大学团队在Cell Press期刊Cell Reports Sustainability发表新文网页链接。他们利用中国90个校区23488名本科生的全国性横断面样本进行了全面分析,结果表明,在观察到的痤疮患病率和严重程度的变化中,超过1/5是由建筑环境的特征造成的,例如绿地密度、道路和公交车站、供应含糖或油炸食品餐馆的数量等。

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