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World File Search System冗余信息
CSE 3224 信息系统设计和软件工程实验室
使用已经提供的封面 报告或演示幻灯片不应有冗余信息 对于数据分析流程图，使用智能艺术和图表 报告格式应保持 Cambria 字体，12pt 字号 pt。1.0 行距 演示文稿应在每张幻灯片（封面幻灯片除外）的页脚中包含演示日期 [左侧]、幻灯片编号 [右侧] 和演示组名称 [中间] 任何图表都应适当标记 如有必要，使用附录
生物神经元，人工神经网络的基本模型
ANN由在工会中工作以解决特定问题的大量高度相互连接的处理元件（神经元）组成。神经网络的优势l。自适应学习：ANN具有M学习如何根据培训或初始经验的数据来学习任务的能力。2。自组织：ANN可以创建自己的组织或在学习期间收到的信息的表示。3。实时操作：ANN计算可以并行进行。正在设计和制造特殊的硬件设备，以利用ANN的这种功能。4。通过冗余信息编码的容错性：神经网络的部分破坏会导致相应的性能降解。但是，即使在重大网络损坏后，也可以保留某些功能。
设施设计与建设顾问手册
● 将定义的术语大写（而不是斜体） ● 使用 PSA 中的定义术语 ● 删除行业特定语言或添加定义，例如设计基础 ● 在第一次实例后使用缩写，例如埃德蒙顿市 = CoE ● 消除手册不同部分和 PSA 之间的冲突 ● 保持一致（即）在 PSA 中定义需要“什么”服务，并在顾问手册中处理“如何”或“为什么” ● 消除冗余信息 ● 使用清晰、简洁的语言（即）除非绝对需要，否则删除强调等。 ● 新增/修订突出显示 06 2021-11-02 更新第 3 节编号 05 2021-09-10 新增/修订以绿色突出显示 04 2019-07-26 新增/修订以黄色突出显示 本文档的打印或下载副本不受控制，可能不是当前版本。
通路/基因组数据库的管理员指南...
请尽可能减少摘要中的信息与 PGDB 其他部分的信息之间的冗余。当有专门的结构化字段用于存储信息（例如酶动力学、辅因子或抑制剂）时，数据应输入到这些字段中，而不是摘要中。请记住，与专用字段不同，摘要字段中的信息仅供人类阅读，软件无法理解。例如，如果一种酶被钙抑制，请不要在摘要中写“该酶被钙抑制”。而是将此信息输入抑制剂字段。实际上，可能无法完全消除冗余，因为管理员希望在摘要中写入的一些重要生物学信息将与其他 PGDB 数据冗余。当管理员确实选择将冗余信息放入摘要中时，这些信息应该是重要的，摘要应该尝试提供结构化数据库字段中存在的信息以外的其他信息。
用扩散桥从头指导的从头制药设计
在药物发现过程中，具有治疗所需生物学靶标的潜力的生物活性药物分子的从头设计是一项艰巨的任务。iSting方法倾向于利用靶蛋白的口袋结构来调节分子的产生。但是，即使是目标蛋白的口袋区域也可能包含冗余信息，因为口袋中的所有原子都构成与配体相互作用的原因。在这项工作中，我们提出了Pharmacobridge，这是一种通过扩散桥产生诱导所需的生物产生性的候选药物设计方法。我们的方法适应了扩散桥，可在SE（3）含量转化的方式下有效地将空间空间中的小麦克层布置转化为分子结构，从而提供了对生成分子上最佳生物化学特征布置的复杂控制。phar-macobridge被证明可以产生与蛋白质靶标具有高结合亲和力的命中率。
睡眠剥夺引起的记忆障碍
本文（Yang等人）提出了Munet，这是一个新型的网络框架，结合了UNET和MAMBA在脑肿瘤分割方面的优势。一种特殊的基于SSM的结构，称为SD-SSM块和SD-CONV结构，通过捕获多尺度的全局和局部功能来增强细分性能，并在功能之间压缩冗余信息。此外，他们使用了结合MIOU，骰子和边界损失的新型损失函数，以优化分割的重叠和相似性。这些创新提高了脑肿瘤分割的准确性和效率。总的来说，这些论文中提出的贡献和工作涵盖了医学成像和机器学习的各个方面。论文1的重点是针对早期医学诊断的特征选择和分类。论文2提出了一个双重注意机制图卷积神经网络，用于基于脑电图的情绪产生。论文3介绍了
机载条带的严格调整...
机载激光扫描 (ALS) 是一种在扩展区域内获取密集且精确点云的有效方法。为确保无间隙覆盖该区域，点云以条带形式收集，重叠程度相当大。这些重叠区域中包含的冗余信息可与地面实况数据一起使用，以重新校准 ALS 系统并补偿系统测量误差。此过程通常称为条带调整，可改善 ALS 条带的地理参考，换句话说，可提高获取的点云的数据质量。我们提出了一种全自动条带调整方法，该方法 (a) 使用原始扫描仪和轨迹测量，(b) 对整个 ALS 多传感器系统进行在职校准，以及 (c) 单独校正每个条带的轨迹误差。与迭代最近点 (ICP) 算法类似，在重叠的 ALS 条带的点之间迭代直接建立对应关系（避免耗时的点云分割和/或插值）。基于由 103 条条带组成的 ALS 块证明了该方法对大量数据的适用性。
使用非单纯>调整相关量子频道性能
有关最佳信息传输方法的研究对于量子通信至关重要。增强可靠传输信息量的一种方法是减少噪声的影响。在专门针对此任务量身定制的方法中是错误校正，缓解错误和抑制错误技术[1，2]。校正代码允许通过将信息编码为大量物理量表来降低逻辑门的错误率。Mitiga的技术不需要传输冗余信息，而需要显着增加的测量数量。最后，错误抑制使用有关系统的知识来避免不良影响的潜在影响。又是解决有害噪声问题的另一种方法是将这种噪声用作量子资源[3-6]，因此接受错误的存在并试图从中受益，而不是反对其影响。已经表明，这种方式可以增强测量信道传输特性的数量，例如保真度，熵或容量[4-6]。量子通道特性的完整表征通常是非常具有挑战性的。为了使问题更容易解决，可以引入其他对称性，例如通道的协方差属性。按定义，量子通道λ相对于统一表示u，v的u，v（或紧凑）G组的协方差，如果
无标题
o 本出版物是一次重大修订和改组，取代了 2011 年 9 月 12 日发布的 CC PAM 145-4。各章与学员的生命周期保持一致，从入伍开始到退伍结束。o 更正组织名称和结构名称。o 删除陆军条例中指定的冗余信息。o 更新参考出版物并进行全面管理变更。o 要求 PMS 在将学员置于 LOA 之前咨询 USACC 指挥外科医生 o 图 8-1 至 8-6 为退伍程序、调查委员会行政程序和有无记录员的委员会脚本添加了 PMS 清单。o 增加了新的政策变更陆军指令 2018-12（关于任命和入伍申请人豁免的新政策），日期为 2018 年 7 月 30 日 o 增加了授权 USACC 处理学员医疗豁免和医疗取消资格。IAW ASA (M&RA) 备忘录，2016 年 4 月 21 日。 o 增加了陆军指令 2016-34（处理需要豁免陆军制服或仪容政策的宗教住宿请求） o 增加了陆军指令 2018-19（批准、拒绝和提升宗教住宿请求）
通过群集掩模的有效视力语言预训练
图像包含大量冗余信息，使其具有挑战性地在大规模上从它们中有效地了解它们。最近的工作通过在视觉语言构想学习期间掩盖图像贴片来解决这个问题[15,33,36,70]。一种简单的方法是随机放下大部分斑块，通过降低每个训练迭代中的计算成本和记忆使用量，从而更有效地培训训练[36]。替代策略是掩盖语义相关的贴片[15，33，70]，例如属于同一对象的贴片。这迫使学习的模型预测从上下文中描述缺少场景结构的单词，从而改善了学识渊博的表示。但是，这种方法需要一种单独的机制来将语义重新贴定的补丁分组在一起，这为学习过程增加了相当大的复杂性，并且计算上很昂贵。我们提出了一种简单的掩盖策略，用于避免这些缺点的多模式对比学习。在训练期间，我们掩盖了斑块的随机簇（图1）。对于此聚类，我们将Patches的原始RGB值用作特征表示。我们的方法利用了一个事实，即视觉相似性的简单度量通常可以限制相干的视觉结构，例如对象部分[18，53]，