本文示出了一般类空中机械手的动态，包括具有任意K型铰接式操纵器的废隔多转子底座，差异平坦。在破裂对称下的拉格朗日减少方法产生了缩小的运动方程，其关键变量：质量线性线性动量，车辆偏航角，操纵子相对接头角度成为扁平输出。利用平坦度理论和推力输入的二阶动态延伸，我们通过有效的相对程度将空中机械手的机制转变为其等效的微观形式。使用这种平坦度变换，在控制Lyapunov函数（CLF-QP）框架内提出了一种二次编程的控制器，并且在仿真中验证了其性能。

Non-invasive prostate cancer detection from MRI has the potential to revolutionize patient care by providing early detection of clinically-significant disease (ISUP grade group >= 2), but has thus far shown limited positive predictive value. To address this, we present an MRI-based deep learning method for predicting clinically significant prostate cancer applicable to a patient population with subsequent ground truth biopsy results ranging from benign pathology to ISUP grade group~5. Specifically, we demonstrate that mixed supervision via diverse histopathological ground truth improves classification performance despite the cost of reduced concordance with image-based segmentation. That is, where prior approaches have utilized pathology results as ground truth derived from targeted biopsies and whole-mount prostatectomy to strongly supervise the localization of clinically significant cancer, our approach also utilizes weak supervision signals extracted from nontargeted systematic biopsies with regional localization to improve overall performance. Our key innovation is performing regression by distribution rather than simply by value, enabling use of additional pathology findings traditionally ignored by deep learning strategies. We evaluated our model on a dataset of 973 (testing n=160) multi-parametric prostate MRI exams collected at UCSF from 2015-2018 followed by MRI/ultrasound fusion (targeted) biopsy and systematic (nontargeted) biopsy of the prostate gland, demonstrating that deep networks trained with mixed supervision of histopathology can significantly exceed the performance of the Prostate Imaging-Reporting and Data System (PI-RADS) clinical standard for prostate MRI interpretation.

产生具有良好稳定性特性的候选晶体结构的有效算法可以在数据驱动的材料发现中起关键作用。在这里，我们表明，晶体扩散变异自动编码器（CDVAE）能够生成高化学和结构多样性和形成能量的二维（2D）材料，这些材料反映了训练结构。具体来说，我们在2615 2D材料上训练CDVAE，其能量上方的凸壳$ \ delta h _ {\ mathrm {hull}} <0.3 $ ev/atom，并生成我们使用密度功能理论（DFT）放松的5003材料。我们还通过系统的元素替代训练结构生成14192个新晶体。我们发现，生成模型和晶格装饰方法是互补和产量材料具有相似稳定性的材料，但晶体结构和化学成分非常不同。总共我们发现11630预测了新的2D材料，其中8599个具有$ \ delta h _ {\ mathrm {hull}} <0.3 $ ev/Atom作为种子结构，而2004年，2004年在Convex Hull的50 MEV之内合成。所有材料的松弛原子结构都可以在开放计算2D材料数据库（C2DB）中获得。我们的工作将CDVAE确定为有效且可靠的晶体生成机器，并显着扩大了2D材料的空间。

在本文中，我们回顾了同时正电子发射断层扫描（PET） /磁共振成像（MRI）系统的物理和数据驱动的重建技术，这些技术在癌症，神经系统疾病和心脏病方面具有显着优势。这些重建方法利用结构或统计的先验，以及基于物理学的宠物系统响应的描述。但是，由于正向问题的嵌套表示，直接的PET/MRI重建是一个非线性问题。我们阐明了多方面的方法如何适应3D PET/MRI重建的混合数据和物理驱动的机器学习，总结了过去5年中重要的深度学习发展，以解决衰减校正，散射，低光子数和数据一致性。我们还描述了这些多模式方法的应用如何扩展到PET/MRI以提高放射治疗计划的准确性。最后，我们讨论了遵循物理和深度学习的计算成像和下一代探测器硬件的最新趋势，以扩展当前最新趋势的机会。

从历史上看，患者数据集已用于开发和验证PET/MRI和PET/CT的各种重建算法。为了使这种算法开发，无需获得数百个患者检查，在本文中，我们展示了一种深度学习技术，可以从丰富的全身MRI中产生合成但逼真的全身宠物纹状体。具体来说，我们使用56 $^{18} $ F-FDG-PET/MRI考试的数据集训练3D残差UNET来预测全身T1加权MRI的生理PET摄取。在训练中，我们实施了平衡的损失函数，以在较大的动态范围内产生逼真的吸收，并沿着层析成像线的响应线对模仿宠物的获取产生计算的损失。预测的PET图像预计会产生合成宠物飞行时间（TOF）正式图，可与供应商提供的PET重建算法一起使用，包括使用基于CT的衰减校正（CTAC）和基于MR的衰减校正（MRAC（MRAC） ）。由此产生的合成数据概括了生理学$^{18} $ f-fdg摄取，例如高摄取量位于大脑和膀胱，以及肝脏，肾脏，心脏和肌肉的吸收。为了模拟高摄取的异常，我们还插入合成病变。我们证明，该合成PET数据可以与实际PET数据互换使用，用于比较CT和基于MR的衰减校正方法的PET量化任务，与使用真实数据相比，在平均值中实现了$ \ leq 7.6 \％$误差。这些结果共同表明，所提出的合成PET数据管道可以合理地用于开发，评估和验证PET/MRI重建方法。

对于放射科医生和深度学习算法而言，MRI的早期前列腺癌检测和分期是极具挑战性的任务，但是向大型和多样化数据集学习的潜力仍然是提高其内部和整个诊所的概括能力的有希望的途径。为了对原型阶段算法进行此项启用，其中大多数现有研究仍然存在，在本文中，我们引入了一个灵活的联合学习框架，用于跨站点培训，验证和评估深前列腺癌检测算法。我们的方法利用了模型体系结构和数据的抽象表示，该表示允许使用NVFlare联合学习框架对未打磨的原型深度学习模型进行培训。我们的结果表明，使用专门的神经网络模型以及在加利福尼亚大学两家研究医院收集的专门神经网络模型以及不同的前列腺活检数据的前列腺癌检测和分类精度的提高，这证明了我们方法在适应不同数据集并改善MR-Biomarker发现的方法方面的功效。我们开源的FLTOOLS系统可以很容易地适应其他深度学习项目进行医学成像。