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World File Search System减少噪声
对计算机中傅立叶变换的系统评价...
II。 傅立叶变换与计算机视觉之间的联系以分析和处理图片或视频，即计算机视觉学科，这与分析和从视觉输入中分析和提取有意义的信息有关，采用了许多数学方法。 傅立叶变换是计算机视觉的主食，作为最基本的数学方法之一。 图片可以过滤，可以提取功能，可以注册图片，并且可以借助傅立叶变换和检查其频率含量的检查来识别所有图案。 图像通常通过计算机视觉算法作为二维像素值矩阵处理。 使用傅立叶变换，我们可以通过将其从空间域转换为频域来检查图像的基本频率组件。 为此，在图像矩阵的每一行和列中分别执行傅立叶变换。 图像过滤是对计算机视觉的傅立叶变换。 噪声和其他异常在数字图像中很常见，降低了图像质量并使进一步的处理更加困难。 通过对图片进行傅立叶变换，我们可以隔离关键频率以减少其影响。 当在频域中表示图像时，可以应用过滤操作，例如高通滤波器，以带出小功能和低通滤波器，以使图像平滑并减少噪声。 逆傅里叶变换用于通过将其转换回空间域来获取过滤的图片。 [7]II。傅立叶变换与计算机视觉之间的联系以分析和处理图片或视频，即计算机视觉学科，这与分析和从视觉输入中分析和提取有意义的信息有关，采用了许多数学方法。傅立叶变换是计算机视觉的主食，作为最基本的数学方法之一。图片可以过滤，可以提取功能，可以注册图片，并且可以借助傅立叶变换和检查其频率含量的检查来识别所有图案。图像通常通过计算机视觉算法作为二维像素值矩阵处理。使用傅立叶变换，我们可以通过将其从空间域转换为频域来检查图像的基本频率组件。为此，在图像矩阵的每一行和列中分别执行傅立叶变换。图像过滤是对计算机视觉的傅立叶变换。噪声和其他异常在数字图像中很常见，降低了图像质量并使进一步的处理更加困难。通过对图片进行傅立叶变换，我们可以隔离关键频率以减少其影响。当在频域中表示图像时，可以应用过滤操作，例如高通滤波器，以带出小功能和低通滤波器，以使图像平滑并减少噪声。逆傅里叶变换用于通过将其转换回空间域来获取过滤的图片。[7]
量子分类器集合
在当今被称为噪声中型量子 (NISQ) 的时代，在量子设备中编码大量数据具有挑战性，噪声的影响会严重影响所获得结果的质量。执行量子分类算法的一种可行方法是引入一个众所周知的机器学习范式，即集成方法。事实上，集成结合了多个内部分类器，由于用于训练的数据子集较小，这些分类器的特点是紧凑，以实现更准确和稳健的预测性能。通过这种方式，可以减少相对于单个较大分类器的量子比特要求，同时实现相当或改进的性能。在这项工作中，我们提出了一种实现方法和广泛的实证评估，用于二元分类的基于量子实例的分类器集成，目的是深入了解它们的有效性、局限性以及提高基本量子模型性能的潜力。特别是，这里考虑了三种经典的集成方法和三种基于量子实例的分类器。因此，已实施的方案（使用 Python）具有混合性质。结果（在真实数据集上获得）表明，集成技术相对于单个量子分类器具有准确性优势，并且鲁棒性也有所提高。事实上，事实证明，集成不仅可以有效缓解不合适的数据规范化，还可以减少噪声对量子分类器的影响，从而提高其稳定性。
推进肿瘤学中的基因选择：深度学习和稀疏性的融合精确基因选择
摘要 - 选择在肿瘤研究中起着关键作用，可改善预测的预测准确性和对癌症患者的成本效益基因组分析。本文为基于深度学习的生存预测模型介绍了两种基因选择策略。第一个策略使用稀疏方法，而第二种方法则使用基于重要性的基因选择来识别相关基因。我们的整体方法利用了深度学习的力量来对复杂的生物数据结构进行建模，同时诱导稀疏方法确保选择过程侧重于最有用的基因，从而最大程度地减少噪声和冗余。通过对各种基因组和生存数据集的全面实验，我们证明了我们的策略不仅确定具有高预测能力生存结果的基因信号，而且还可以简化低成本基因组分析的过程。这项研究的含义非常深刻，因为它为推进个性化医学和靶向癌症疗法提供了可扩展有效的工具。通过突破基因选择方法的界限，我们的工作对癌症基因组学的持续努力做出了重大贡献，有望提高临床环境中的诊断和预后能力。索引术语 - 癌症，深度学习，基因组数据，稀疏性，生存
使用低噪声超脑源
解锁光谱对纳米级的真正潜力需要开发稳定和低噪声激光源。在这里，我们开发了一个基于由飞秒纤维激光器泵送的全正常分散纤维的低噪声超脑（SC）来源，并显示出高分辨率，在近芳烃（NIR）区域的频谱分辨出近场测量。具体来说，我们探讨了对无孔径散射型扫描近场光学显微镜（S-SNOM）的减少噪声要求，包括SC的固有脉冲到脉冲波动。我们使用SC的光源来展示第一个NIR，频谱解决的S-SNOM测量，这种情况是最先进的商业SC来源太嘈杂而无法有用。我们在单个测量中绘制了在波长区域的1.34–1.75μm波长区域中表面等离子体偏振子（spp）波的传播，从而实验表征了NIR中SPP的分散曲线。我们的结果代表了一种技术突破，有可能在近场研究中实现低噪声SC来源的广泛应用。
计算机视觉方法烧伤区域图像分割
了解野火后被烧毁区域的程度和严重程度是对对Climate变化影响感兴趣的科学家进行研究的重要目标和重点。在我们的项目中，我们使用六个进一步的分割模型来实现这项任务，使用较低分辨率Landsat卫星的遥感图像作为输入和输出分割掩码，以表明图像的哪些部分被燃烧并且未燃烧。我们的模型建立在Pytorch模型库和开源U-NET模型的DeepLabv3分割模型上；我们使用这些模型的预贴版本作为基线，并进一步实验将红外带作为输入和MAE损失函数，旨在减少噪声和低分辨率的影响。我们发现所有方法都达到了高精度，但是除了RGB之外，还包括NIR（近红外）和SWIR（短波输入）频段的5频段模型，对于DeepLabV3和U-NET架构都表现最好。我们的模型在数据集中的加利福尼亚野火方面非常有效，但是我们希望将它们进一步推广到世界其他地区的分布之外的火灾，那里的火灾未有充分记录。这些广告将极大地帮助这些领域的应急准备，野生火灾和气候科学。
基于多图融合的脑功能连接分析
本文提出了一种功能连接网络 (FCN) 分析框架，用于对静息态功能磁共振成像 (rs-fMRI) 数据进行脑部疾病诊断，旨在减少噪声、受试者间差异和受试者间异质性的影响。为此，我们提出的框架研究了一种多图融合方法来探索两个 FCN，即全连接 FCN 和 1 最近邻 (1NN) FCN 之间的共同信息和互补信息，而之前的方法仅侧重于从单个 FCN 进行 FCN 分析。具体而言，我们的框架首先进行图融合以生成具有高判别能力的 rs-fMRI 数据表示，然后使用 L1SVM 联合进行脑部区域选择和疾病诊断。我们进一步评估了所提框架在各种神经疾病数据集上的有效性，例如额颞叶痴呆症 (FTD)、强迫症 (OCD) 和阿尔茨海默病 (AD)。实验结果表明，与最先进的 FCN 分析方法相比，所提框架通过为分类任务选择合理的大脑区域实现了最佳诊断性能。
整合电动汽车以实现可持续能源作为智能城市的服务业务模式
智能电网电网的数字化为能源市场中参与的生产商和其他利益相关者提供了增值服务，并可能破坏智能城市中现有的电力服务。使用电动汽车（EV）不仅挑战智能电网的可持续性，而且促进和刺激其升级。不可否认地，通过部署车辆到网格（V2G）和车辆（G2V），通过双向通信积极促进智能电网的开发。电动汽车具有环境利益，因为它们可以帮助最大程度地减少噪声水平，污染和温室气体排放。电动汽车的整合不仅可以在提供运输服务方面为社会带来重大变化，还可以使经济体从石油转移并减少运输部门的二氧化碳（CO 2）。因此，本研究采用文献中的辅助数据来探讨电动汽车如何在智能城市中作为服务业务模型实现可持续能源。这项研究的发现表明，电动汽车是可持续能源未来的主要资产，因为电动汽车电池提供了一个未开发的机会，可以从可再生能源中存储电力。本研究的含义讨论了智能城市中电动汽车整合的问题和建议。
具有高CMRR和PSRR
摘要 - 在本文中，通过在每个阶段选择和优化合适的结构，我们设计了一个多功能低噪声斩波器放大器。具有高CMRR和PSRR的拟议的神经斩波器放大器适用于EEG，LFP和AP信号，而NEF较低。为了最大程度地减少噪声并增加带宽，选择了单阶段的电流重复使用放大器，并选择了抗伪式的共同模式反馈，而在第二阶段实现了一个简单的完全差异放大器，以提供高摆动。具有活性RC积分器的DC伺服回路旨在阻止电极的直流偏移，并使用正反馈回路来增加输入阻抗。最后，使用了区域和功能效率的纹章减少技术和切碎的尖峰过滤器，以具有清晰的信号。设计的电路在市售的0中模拟。18 µm CMOS技术。3。7 µA电流来自±0。6 V供应。总带宽从50 MHz到10 kHz，而该带宽中的总输入引用噪声为2。9 µV RM，中带增益约为40 dB。设计的放大器可以忍受高达60 mV的DC电极偏移量，并且积极反馈回路的放大器输入阻抗为17mΩ，而切碎频率为20 kHz。随着设计的连锁降低，由于在切碎频率下的上调噪声，输入引用的噪声中只有一个可忽略不计的峰。为了证明设计电路的性能，进行了500个蒙特卡洛分析以进行过程和不匹配。CMRR和PSRR的平均值分别为94和80 dB。索引项 - 仪器放大器，高CMRR，交叉耦合OTA，电流reuse ota。
脑网络中周期的注册和联合鉴定
人脑网络的结构和功能的特征是神经物理活性中的同步[15]。该同步超越二极管或成对相互作用的基础的神经元相互作用，主要由多层或高阶相互作用驱动[15]。人脑网络中的周期嵌入了这些高阶相互作用[3，15]。此外，大脑中的周期与信息的传播和随附的反馈回路以及冗余和信息瓶颈问题有关[11]。这将周期视为传播共享或共同激活神经功能的信号的通信通道。一个自然的问题是，如何在减少噪声效果的同时识别这些信号的有意义的特征？要探索这个问题，我们建议使用拓扑数据分析（TDA）[1，6，7，13]中的工具和概念。TDA的主要工具之一是持续的同源性（PH），它允许在不同空间分辨率下计算空间的拓扑特征[7]。以前，pH已应用于建立拓扑特征的代数和统计证词[3]。这些研究的中心主题是开发有关拓扑特征的推论程序，这些特征持续存在于广泛的空间尺度上，这些尺度可能是信号。要从pH的构造中研究脑网络中的周期，首先将大脑网络铸造为简单复合物，这是TDA中用于表示复杂数据的基本构建块。大脑
基因表达光谱：单个和多OMIC数据的快速密度感知光谱聚类
动机：聚类患者的浮躁数据是开发精确医学不可或缺的，因为它允许鉴定疾病亚型。当前的主要挑战是识别共享结构并降低噪声的集成多摩管数据。群集分析也越来越多地应用于单粒数据，例如，在单细胞RNA-SEQ分析中用于聚类单个细胞的转录组。该技术具有临床意义。因此，我们的动机是为了为单个和多摩尼克数据开发一种灵活而有效的光谱聚类工具。结果：我们提出了一种用于复杂的Omic数据的新光谱聚类方法。Spectrum使用一种自我调节密度感知的内核，我们开发了共享共同最近邻居的点之间的相似性。它使用张量产品图数据集成和扩散程序来减少噪声并揭示基础结构。频谱包含一种新方法，用于查找涉及特征向量分布分析的最佳簇数（K）。频谱可以自动发现高斯和非高斯结构的k。我们在21个真实表达数据集中证明了频谱相对于其他方法提供了改进的运行时间和更好的簇结果。可用性和实现：频谱可作为R cran https：//cran.r-project的R软件包提供。org/web/packages/spectrum/index.html。联系人：Christopher.john@qmul.ac.uk补充信息：补充数据可在Online BioInformatics获得。