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World File Search System信息丢失
Div conherence意味着信息增益
deconmenon的现象 - 我们将其定义的意思是减少量子系统密度矩阵的量化元素的幅度，在某些可观察到的一些首选的量子系统中，毫无疑问，毫无疑问，这是过去量子机械化的基础中最重要的概念发展。尽管辩论一直在辩论是否本身是否解决了测量问题[1，2]，但它确实提供了对系统与环境相互作用时可能发生的量子系统转化性质的深刻见解[3-6]。被广泛认为，将变形表示从系统到其环境的信息损失[7，8]。在这里，我们挑战了这种观点，实际上表明了消融性是关于信息从环境中流入系统而不是相反的信息。我们的结果是一般的，独立于系统环境相互作用的确切性质。纸张的组织如下。首先，我们研究了传统的观点，即消毒意味着信息丢失。al-尽管这种广泛持有的观点是基于似乎是令人信服的推理线，但我们指出，传统论点中有一些广告，当纠正时，这会导致相反的结论。通常的观点是，由于系统的von Neumann熵随着系统的变化而增加，因此这意味着信息从系统中丢失。问题是von Neumann的熵不涉及发生折叠发生的首选基础。这个我们表明，如果量子系统的状态在基于首选的可观察到的基础上获得有关其扩展的信息，则系统的密度矩阵必然在可观察的基础上进行分解。
密集通道EEG生成的统一框架
摘要 - 密集通道电脑图（EEG）信号的高度收购通常会受到成本和缺乏良好的可移植性的阻碍。相反，从稀疏渠道产生密集的频道脑电图信号显示出希望和经济生存能力。然而，稀疏通道EEG构成了诸如空间分辨率减少，信息丢失，信号混合以及对噪声和干扰的敏感性的增强。为了应对这些挑战，我们首先通过优化一组跨渠道EEG信号生成问题来从理论上提出密集通道的EEG生成问题。然后，我们提出了YOAS框架，用于从稀疏通道EEG信号生成密集通道数据。YOA完全由四个顺序阶段组成：数据制备，数据预处理，偏置-EEG生成和合成EEG生成。数据准备和预处理仔细考虑EEG电极的分布以及脑电图信号的低信噪比问题。偏见-EEG的生成包括BiaSeegganFormer和BiaSeegDiffformer的子模块，它们分别通过将电极位置对准与扩散模型相结合，从而促进了长期特征提取并产生信号。合成的EEG生成合成了最终信号，采用扣除范式来进行多通道EEG生成。广泛的实验证实了Yoas的可行性，效率和理论有效性，甚至可以显着增强数据的可见性。从稀疏通道数据中生成密集通道脑电图信号的这一突破为脑电信号处理和应用中的探索提供了新的途径。
如何准备建筑许可申请的站点计划
1。需要建造涉及附属结构，车库，游泳池，甲板或补充的站点计划。2。如果适用，则必须在准确详细的站点计划中显示以下信息，显示实际维度：财产边界b。主要结构（房屋/车库）c。现有车道d。现有的围栏，甲板，池，加法，附件结构e。围栏，甲板，游泳池，附件结构或加法f的建议位置。提议的结构和最近的性质线G之间的距离。化粪池系统组件的位置和测量，从储罐和排水的最近边缘到结构h的最接近边缘。好的位置i。排水与公用事业地役权j。保护与步道地役权k。批次的任何独特的物理特征。3。站点计划的形式可能是正式的调查文件（最喜欢的），缩放计算机图或具有所有必需测量结果的手绘图。4。航空图像在彩色时可用于现场计划。但是，将空中图像扫描到相应的属性文件中可能会导致信息丢失。航空图像也可用于追踪清晰，扫描仪友好的场地计划。5。申请人负责向申请提供一个申请，显示拟议的财产修改。6。免责声明：提议的结构非常接近财产线，地役权的边缘，挫折线或沿密西西比州或朗姆酒河流河流，可能需要明尼苏达州许可的测量师为准确性准备的现场计划。
事件响应计划 - 信息安全
•降低与网络安全事件相关的成本（例如，通过减少/最小化信息丢失的信息相关的罚款，减少丢失的信息量，从而减少外部顾问所需的工作量，通过对事件的响应更加自给自足，并限制因事件而限制事件造成的损害的损害，限制了需要替换的设备 •提高大学的员工和学生的生产率（例如，减少修复关键基础设施的时间并在较短的时间内执行生产力工作）•避免通过减少事件中损失的信息量与网络安全事件相关的声誉危害，以减少事件的信息量，以保持能力和竞争优势，以保持敏感信息（例如学生健康数据，政府数据，政府数据，div） •限制盗窃敏感信息并减少网络安全事件的影响（例如限制受安全事件影响的学生数量等。 ）。•提高大学的员工和学生的生产率（例如，减少修复关键基础设施的时间并在较短的时间内执行生产力工作）•避免通过减少事件中损失的信息量与网络安全事件相关的声誉危害，以减少事件的信息量，以保持能力和竞争优势，以保持敏感信息（例如学生健康数据，政府数据，政府数据，div）•限制盗窃敏感信息并减少网络安全事件的影响（例如限制受安全事件影响的学生数量等。）。
特征融合和潜在特征学习引导脑肿瘤分割和缺失模态恢复网络
准确的脑肿瘤分割是临床诊断和外科治疗的重要步骤。多模态脑肿瘤分割在很大程度上依赖于有效的融合方法和优秀的分割网络。然而，由于图像损坏、采集协议、扫描仪可用性和扫描成本等原因，临床场景中经常会缺少一些 MR 模态，这会严重降低肿瘤分割准确性，也会导致下游疾病分析的信息丢失。为了解决这个问题，我提出了一种新颖的多模态特征融合和潜在特征学习引导的深度神经网络。一方面，当一个或多个模态缺失时，所提出的网络可以帮助分割脑肿瘤。另一方面，它可以检索缺失的模态以补偿不完整的数据。所提出的网络由三个关键组件组成。首先，提出一个多模态特征融合模块 (MFFM) 来有效地融合来自不同模态的互补信息，包括跨模态融合模块 (CMFM) 和多尺度融合模块 (MSFM)。其次，提出了一种基于空间一致性的潜在特征学习模块 (SC-LFLM)，以利用多模态潜在相关性并提取相关特征以有利于分割。第三，集成多任务学习 (MTL) 路径来监督分割并恢复缺失的模态。在 BraTS 2018 数据集上对所提出的方法进行了评估，与最先进的方法相比，当一个或多个模态缺失时，它可以实现更好的分割结果。此外，所提出的模块可以轻松适应其他多模态网络架构和研究领域。
研究资助
简介 研究补助金 - 2025 未来经济重点 - 重点领域代表着我们对解决未来经济面临的一些最紧迫挑战的重大承诺。这些努力的重中之重是两个优先的国家任务，它们将指导资源分配和研究活动。第一个任务旨在超越智能城市，到 2040 年在沙特阿拉伯建立五个认知城市。重点关注量子计算、机器人技术和其他尖端技术等主题。认知城市将应对关键挑战，包括水资源压力管理和数字医疗，为城市生活树立新的全球标准。第二个任务旨在到 2040 年开发出可编程容错量子计算机。为了应对当前量子计算系统极易受到干扰的挑战，该任务专注于实施先进的纠错机制，以确保可靠性并防止信息丢失。虽然这两个任务是我们的首要任务，并将获得大部分拨款，但我们也认识到其他未来经济计划的重要性。这些目标包括，在火星上建立栖息地，在月球上建立永久前哨，创建安全可靠的通用人工智能，该人工智能可以学习并实现有利于人类的自主工作，展示 10,000 倍的计算性能改进，实现净零航空，实现王国物流运输自动化 50%，开发通过理解和适应动态环境来协助人类完成日常任务的通用机器人，构建可持续的 6G 技术，以及建立一个可自我维持的深海基地来推动探索和水下活动。这些努力共同支持未来经济的全面方针。
相互信息，黑洞中的岛屿和页面曲线
摘要在本文中探讨了子系统在页面曲线中的共同信息所起的作用。与由黑洞和辐射组成的总系统以及岛上的包含，我们观察到，B +和B-之间的互信息消失了，这又意味着纠缠楔的断开相对应于B + b + b--，产生了乱七八糟的时间。这会导致与正确页面曲线一致的鹰辐射的细粒度熵的时间独立表达。我们还发现了以对数和反向幂定律形式的熵和页面时间的纠正。从重力理论的角度来看，信息损失悖论一直是最基本的问题之一[1，2]。对于蒸发的黑洞，已经表明，相对于观察者的时间，辐射单调的熵增加。但是，单一进化的过程要求在蒸发过程结束时这种熵消失。为此而言。在物质崩溃之前，全曲片上的量子场状态是纯净的，在黑洞蒸发后应保持相同。此外，页面曲线[3，4]描绘了辐射熵的时间依赖性。页面曲线有效地通过引入称为页面时间t p的时间尺度来解决信息丢失悖论的问题。根据页面曲线的信息损失悖论可以理解如下。霍金辐射的细粒度熵是由黑洞外部区域R上的量子场的von Neumann熵确定的。现在假设完整的cauchy片上的状态为纯状态，辐射s（r）= s（r c）的细粒熵，其中s（r c）可以理解为纤维粒的熵
多标签ECG分类的多分辨率共同学习网络
摘要 - 记录心脏的电子生理活性的摘要 - 心理图（ECG）已成为诊断这些疾病的关键工具。近年来，深度学习技术的应用显着提高了ECG信号分类的实现。多分辨率特征分析在不同时间尺度上捕获和过程信息可以提取ECG信号的微妙变化和整体趋势，显示出独特的优势。但是，基于简单特征添加或串联的常见多分辨率分析方法可能导致忽视低分辨率特征，从而影响模型性能。为了解决这个问题，本文提出了多分辨率的共同学习网络（MRM-Net）。MRM-NET包括双分辨率注意结构和特征互补机制。双分辨率的体系结构过程并联高分辨率和低分辨率特征。通过注意机制，高分辨率和低分辨率分支可以集中于微妙的波形变化和整体节奏模式，从而增强了捕获ECG信号中关键特征的能力。同时，特征互补机制在特征提取器的每一层之后引入了相互特征学习。这允许在不同的分辨率方面的功能相互加强，从而减少信息丢失并提高模型性能和鲁棒性。在PTB-XL和CPSC2018数据集上进行的实验表明，MRM-NET在多标签ECG分类性能中的现有方法显着优于现有方法。我们的框架代码将在https://github.com/wxhdf/mrm上公开获取。索引术语 - ECG分类，多分辨率，注意机制，相互学习
一种自上而下注意引导细化的 3D 全卷积神经网络，用于准确、稳健地自动分割杏仁核及其亚核
深度学习的最新进展提高了皮层下脑结构的分割精度，这将有助于许多神经系统疾病的神经影像学研究。然而，现有的大多数基于深度学习的神经影像学方法并没有研究分割极小但重要的脑区（如杏仁核亚核）时存在的具体困难。为了解决这一具有挑战性的任务，我们开发了一个双分支扩张残差 3D 全卷积网络，该网络具有并行卷积，以提取更多全局背景信息并通过保持一个与感兴趣区域 (ROI) 大小相同的小感受野来缓解类别不平衡问题。我们还在并行和串行中进行了多尺度特征融合，以补偿卷积过程中潜在的信息丢失，这对小物体来说非常重要。残差连接实现的串行特征融合通过提出的自上而下的注意力引导细化单元得到进一步增强，其中高分辨率低级空间细节被选择性地集成以补充高级但粗略的语义信息，从而丰富最终的特征表示。因此，与其他基于深度学习的方法相比，我们的方法产生的分割在体积和形态上都更准确。据我们所知，这项工作是第一个以深度学习为目标的杏仁核亚区域方法。我们还证明了使用周期一致的生成对抗网络 (CycleGAN) 协调多站点 MRI 数据的可行性，并表明我们的方法可以很好地推广到从多个中心收集的具有挑战性的创伤性脑损伤 (TBI) 数据集。这似乎是一种有前途的图像分割策略，可用于多站点研究和增加显著脑病理形态学变异性。
使用双对双生成对抗网络将人类神经活动端到端转换为语音
摘要 — 在最近一项基于听觉诱发电位 (AEP) 的脑机接口 (BCI) 研究中，结果表明，使用编码器-解码器框架可以将人类神经活动转化为语音 (T-CAS)。然而，当前基于编码器-解码器的方法通常采用两步法实现 T-CAS，其中信息通过共享的降维向量在编码器和解码器之间传递，这可能会导致信息丢失。解决此问题的一种潜在方法是使用双生成对抗网络 (DualGAN) 设计一种端到端方法，而无需对传递的信息进行降维，但它无法实现一对一的信号到信号转换（见图 1 (a) 和 (b)）。本文提出一种端到端的人类神经活动直接转化为语音的模型，通过设计一种检测参与者注意力的装置，为注意力较好的参与者创建新的脑电图（EEG）数据集，并引入双对双生成对抗网络（Dual-DualGAN）（见图1（c）和（d））解决人类神经活动到语音的端到端翻译（ET-CAS）问题，通过对EEG信号和语音信号进行分组标记，插入过渡域实现跨域映射。在过渡域中，过渡信号由相应的EEG和语音信号按一定比例级联，为没有对应特征的EEG和语音信号搭建桥梁，实现一对一的跨域EEG到语音的翻译。所提出的方法可以将字长和句子长的神经活动序列转化为语音。实验评估表明，所提出的方法在听觉刺激的单词和句子方面明显优于最先进的方法。