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使用粗到精视觉变换器进行仿射医学图像配准
仿射配准在全面的医学图像配准流程中不可或缺。然而，只有少数研究关注快速而鲁棒的仿射配准算法。这些研究中大多数利用卷积神经网络（CNN）来学习联合仿射和非参数配准，而对仿射子网络的独立性能探索较少。此外，现有的基于 CNN 的仿射配准方法要么关注局部错位，要么关注输入的全局方向和位置来预测仿射变换矩阵，这些方法对空间初始化很敏感，并且除了训练数据集之外表现出有限的通用性。在本文中，我们提出了一种快速而鲁棒的基于学习的算法，即粗到精视觉变换器（C2FViT），用于 3D 仿射医学图像配准。我们的方法自然地利用了卷积视觉变换器的全局连通性和局部性以及多分辨率策略来学习全局仿射配准。我们对 3D 脑图谱配准和模板匹配归一化方法进行了评估。综合结果表明，我们的方法在配准精度、稳健性和通用性方面优于现有的基于 CNN 的仿射配准方法，同时保留了基于学习的方法的运行时优势。源代码可在 https://github.com/cwmok/C2FViT 上找到。
![b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元密码系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 h，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ Xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n + 1系数完全描述。设计师观察到，这种结构比一般的MQ问题相比，这种结构能够更好地攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量中求解饼干 - 式多项式系统在有限的字段上，使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多，它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，尚无这种改进的组合算法，这是一个强烈的暗示，即额外的结构使问题更容易。”](/simg/1/1d77c9265b1d8d34fa75fc68715ac08b0fa11253.webp)
b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元密码系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 h，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ Xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n + 1系数完全描述。设计师观察到，这种结构比一般的MQ问题相比，这种结构能够更好地攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量中求解饼干 - 式多项式系统在有限的字段上，使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多，它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，尚无这种改进的组合算法，这是一个强烈的暗示，即额外的结构使问题更容易。”
b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元加密系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 H，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n n n n + 1 coefficiations进行了充分描述。设计师观察到，与一般MQ问题相比，这种结构可以实现更好的攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量的n变量中求解饼干 - 式多项式系统，并在有限的字段上使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多。它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，没有这种改进的组合算法，这是一个很大的暗示，即额外的结构使问题更容易。
在两个仿射矢量函数的b-diventient上的b-差异上
摘要本文重点介绍了两个副词函数的b-di efient的描述和计算。这个问题是在最小c功能的线性互补问题的重新重新制作中出现的。这个问题具有许多等效的伪造，我们在线性代数，凸分析和离散几何形状中识别其中的一些。这些公式用于陈述B差异的某些属性，例如其对称性，其完整性，连接性，其基数界限等。要指定的集合具有有限数量的元素，这些元素可能会在函数的范围空间维度上成倍增长，因此其描述通常是算法。与以前的几种方法不同，我们首先提出了一种避免解决任何优化子问题的增量回收方法。它基于Matroid电路的概念和相关的STEM载体概念。接下来，我们提出了适应Rada andčerný在2018年引入的算法的修改，以适应问题所在的问题，以确定超平面平面空间中具有共同点的排列细胞。在考虑到的测试问题上以CPU时间测量，相对于Rada和聚摄氏度之一，所提出的算法的平均加速度比率在15..31范围内，并且根据问题，接近和所选的线性优化和Matroid ofvers，这种加速可能会超过100。
山丘密码和仿射密码对称键...
1个计算机应用大师，1 Sanketika Vidya Parishad工程学院，Visakhapatnam，Andra Pradesh，印度摘要：密码学：密码[3]是信息加密和解密的研究。参加从未经授权的用户中隐藏信息的过程是由于需要从远古时代到现在的信息。当前的技术允许使用对称和非对称加密技术来创建密码。对称方法在发件人的末端加密纯文本，以产生密码文本，然后在接收器的末端解码，以产生原始的纯文本。建议的方法可以利用融合山丘密码和仿射密码的属性。第三个键是矩阵，是在整个密钥生成过程中创建的。第三个密钥矩阵格式用于将纯文本转换为密码文本，并且使用Modulo公式用于每种文本形式，以提高信息安全性并创建令人难以置信的有效密码系统。
利用仿射变换扩大树形结构的帕累托优化：评估亚马逊地区的混合浮动太阳能水电系统
可持续性挑战本质上涉及对多个相互竞争的目标的考虑。帕累托边界（即所有最优解的集合，这些解不能针对一个目标进行改进，否则会对另一个目标产生负面影响）是应对可持续性挑战的关键决策工具，因为它强调了相互冲突的目标之间的内在权衡。我们的研究动机是亚马逊河流域水电战略规划，亚马逊河流域是地球上最大、生物多样性最丰富的河流系统之一，增加能源生产的需求与最大限度地减少有害环境影响的迫切要求不谋而合。我们研究了一种将水电与浮动光伏太阳能电池板 (FPV) 配对的创新战略。我们提供了一种新的扩展多树网络公式，可以考虑多种水坝配置。为了应对扩大帕累托优化框架以解决整个亚马逊河流域的多个目标的计算挑战，我们通过两项改进进一步增强了树形结构网络中帕累托边界的最先进的算法。我们引入了由子边界引起的仿射变换来计算帕累托优势，并提供了合并子树的策略，从而显著提高了优势解决方案的修剪率。我们的实验表明，在保持最优性保证的同时，速度显著提高，在某些情况下甚至提高了一个数量级以上，从而使我们能够更有效地近似帕累托边界。此外，我们的研究结果表明，当将混合水电与 FPV 解决方案配对时，帕累托边界的能量值会显著向更高的方向转变，从而有可能在减轻不利影响的同时扩大能源生产。
线性分支程序和定向仿射提取器
平均案例复杂性。我们定义了一个伪随机类的功能类别，我们称之为定向仿射提取器，并表明这些功能对于强读型模型平均而言很难。然后，我们用良好的参数提出了这种功能的明确结构。这加强了Cohen和Shinkar（ITCS'16）的结果，他们为平均决策树提供了如此平均的硬度。定向仿生提取器比更熟悉的仿期提取器更强。鉴于这些功能的重要性，我们期望我们的新功能可能具有独立的利益。证明复杂性。我们还考虑了证明系统res [⊕]，该系统是用线性查询分辨率的扩展，并定义了RES [⊕]的常规变体。此证明系统中CNF的反驳自然定义了解决相应搜索问题的线性分支程序。如果驳斥是常规的，我们证明结果程序是读取的。相反，我们表明，解决搜索问题的弱读取线性BP可以转换为常规res [⊕]反驳，并持续爆炸，而规则性条件来自弱读取对立的bps的定义，从而获得了这些证明系统之间的等价。
MATLAB中的随机仿射变换和分形
但是，由于在我们的房屋示例中，“向量” x实际上是一个矩阵x（x列中列出的许多点的集合），因此我们需要使用翻译矩阵B，由（相同）翻译向量b的许多副本组成。