Paper List
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Evolutionarily Stable Stackelberg Equilibrium
通过要求追随者策略对突变入侵具有鲁棒性,弥合了斯塔克尔伯格领导力模型与演化稳定性之间的鸿沟。
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Recovering Sparse Neural Connectivity from Partial Measurements: A Covariance-Based Approach with Granger-Causality Refinement
通过跨多个实验会话累积协方差统计,实现从部分记录到完整神经连接性的重建。
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Atomic Trajectory Modeling with State Space Models for Biomolecular Dynamics
ATMOS通过提供一个基于SSM的高效框架,用于生物分子的原子级轨迹生成,弥合了计算昂贵的MD模拟与时间受限的深度生成模型之间的差距。
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Slow evolution towards generalism in a model of variable dietary range
通过证明是种群统计噪声(而非确定性动力学)驱动了模式形成和泛化食性的演化,解决了间接竞争下物种形成的悖论。
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Grounded Multimodal Retrieval-Augmented Drafting of Radiology Impressions Using Case-Based Similarity Search
通过将印象草稿基于检索到的历史病例,并采用明确引用和基于置信度的拒绝机制,解决放射学报告生成中的幻觉问题。
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Unified Policy–Value Decomposition for Rapid Adaptation
通过双线性分解在策略和价值函数之间共享低维目标嵌入,实现对新颖任务的零样本适应。
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Mathematical Modeling of Cancer–Bacterial Therapy: Analysis and Numerical Simulation via Physics-Informed Neural Networks
提供了一个严格的、无网格的PINN框架,用于模拟和分析细菌癌症疗法中复杂的、空间异质的相互作用。
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Sample-Efficient Adaptation of Drug-Response Models to Patient Tumors under Strong Biological Domain Shift
通过从无标记分子谱中学习可迁移表征,利用最少的临床数据实现患者药物反应的有效预测。
使用QuPath和OMERO进行全切片和显微镜图像分析
Institute of Genetics and Cancer, University of Edinburgh, Edinburgh, EH4 2XU, UK
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IN SHORT: 使QuPath能够直接分析存储在OMERO服务器中的图像而无需下载整个数据集,克服了大规模研究的本地存储限制。
核心创新
- Methodology Developed a new QuPath extension from scratch with three pixel access APIs (web, Ice, pixel data microservice) for flexible server compatibility
- Methodology Implemented unit testing with automated Docker container creation for OMERO server connections, ensuring software reliability
- Methodology Designed modular architecture separating core logic (headless operation) from GUI components, improving maintainability and scriptability
主要结论
- 自2024年2月以来,该扩展已被下载29,727次,显示了广泛的采用和活跃的用户社区。
- 支持高达20 GB未压缩的全切片图像(120,000 x 60,000像素)以及具有数十个16位/32位通道的荧光多重图像。
- 通过OMERO集成,能够访问包含超过400 TB已发布成像数据的IDR存储库。
摘要: QuPath是用于生物图像分析的开源软件。作为一个灵活且易于安装的桌面应用程序,QuPath被全球实验室用于可视化和分析大型复杂图像。然而,仅依赖存储在本地文件系统上的图像限制了QuPath在更大规模研究中的应用。本文描述了一个新的扩展,使QuPath能够从OMERO服务器访问像素和元数据。这通过允许软件高效处理远程存储的图像来增强其功能,同时也为希望将QuPath连接到其他图像管理系统的开发人员提供了模板。