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World File Search System叠加
特刊人工智能用于眼底照相机和扫描激光检眼镜图像的自动叠加
眼底视网膜成像和荧光血管造影数据，利用视网膜图像中视网膜血管树的存在。6 Mahapatra 等人应用生成对抗网络在注册文件的监督下注册多模态图像，这些注册文件由其他传统方法获得。7 然而，在这两项研究中，叠加方法仅限于用相同相机和相同视野拍摄的视网膜图像，只是波长不同（用标准相机拍摄的荧光血管造影和彩色眼底图像）。此外，人工智能已用于分析单模态图像分析以对疾病进行分类或检测，10-12 但目前还没有方法可以共定位和分析多个成像和功能数据。因此，作为应用人工智能分析多仪器成像和功能研究的初步步骤，我们尝试将来自扫描激光平台的图像叠加到眼底照相机平台上。这些成像平台利用不同的光学路径和不同类型的照明（扫描激光与泛光照明）。我们选择使用红外扫描激光检眼镜 (IR SLO) 图像作为原型 SLO 图像来叠加到彩色眼底 (CF) 上。照片是用眼底照相机拍摄的，因为所有接受光学相干断层扫描 (OCT) 扫描的患者都会进行此类成像，而且红外图像的光学和纵横比预计与用 SLO 拍摄的自发荧光 (AF) 或多色 (MC) 图像相似并因此适用于这些图像，所以这些结果可能适用于许多类型的图像。我们注意到 SLO 图像是使用与 CF 图像不同的光学和仪器拍摄的，因此这似乎是确定 AI 代理是否可以通过检查血管位置来完成这种叠加的良好开端。这项研究的创新之处在于，我们对一种新型 AI 算法在多模态视网膜图像配准方面的表现进行了严格的、隐蔽的研究。我们的算法能够执行图像配准，而无需大量手动注释的真实图像集。
因果秩序的叠加可以在非常嘈杂的通道下传送中的量子优势
未知量子状态的传送[1-3]是量子信息科学的基石。但是，标准传送协议的完美实现[1]需要高度脆弱的单元。因此，在实际情况下，必须考虑不完美的单线[4，5]，其中资源状态偏离完美单元的程度，控制着传送的实现中的退化。最终，如果不完美的增长超出了一定阈值，则可以通过经典手段满足或超过所产生的限制，这表明标准传送协议不再提供任何量子优势。在这封信中，我们表明，即使资源状态与完美的单元显着不同，如果发送者和接收器可以访问量子开关[6-14]，则可以保留如此量子优势。实际上，我们表明，实际上，更高的缺陷可能对量子传送更有帮助。量子开关是具有因果秩序叠加的过程的一个示例[7，8，15]。最近已利用此类过程来改善查询复杂性任务[16]，增强了量子通道的经典能力[6，9，11]，并改善了稳态量子量子温度计[17]。目前的工作将其拟合到该范式中，这是另一个明确的例子，其中因果秩序的叠加产生了有限的操作优势。
CMAI-2020-可解释人工智能的叠加-...
摘要。机器学习几乎已成为人工智能 (AI) 的代名词。然而，它面临着许多挑战，其中最重要的挑战之一是可解释的人工智能；也就是说，提供人类可理解的解释，说明机器学习模型产生特定输出的原因。为了应对这一挑战，我们提出了叠加的概念，它使用概念模型来提高可解释性，方法是将对机器学习模型的决策结果很重要的特征映射到应用领域的概念模型。叠加是一种设计方法，用于用人类用来推理现实和生成解释的结构元素补充机器学习模型。为了说明叠加的潜力，我们介绍了该方法并将其应用于客户流失预测问题。
使用数字文件叠加与直接临床测量评估牙龈厚度
摘要 目的 本研究旨在评估使用数字化和直接临床评估方法量化牙龈厚度的相关性和可重复性。 材料与方法 需要拔牙的患者根据牙龈厚度测量方法分为两组，使用根管扩张器（拔牙前）或弹簧卡尺（拔牙后），测量面中部（FGT）和舌中部（LGT）。获取感兴趣牙弓的拔牙前数字成像与医学通信 (DICOM) 和立体光刻 (STL) 文件，并合并以进行相应的数字测量。使用类间相关系数 (ICC) 分析数字化和直接评估方法之间的评分者间信度。 结果 所有参数均表现出良好的评分者间信度一致性。根管扩张器与数字方法之间的比较显示出极好的一致性，FGT 的 ICC 为 0.79（95% CI 0.55,0.91），LGT 的 ICC 为 0.87（95% CI 0.69,0.94），FGT 和 LGT 的平均差异分别为 0.08（-0.04 至 0.55）和 0.25（-0.30 至 0.81）mm。同时，卡尺法与数字化测量法的比较显示出较差的一致性，FGT 的 ICC 为 0.38（95% CI - 0.06, 0.70），LGT 的 ICC 为 0.45（95% CI - 0.02, 0.74），FGT 和 LGT 的平均差异分别为 0.65（0.14 至 1.16）和 0.64（0.12 至 1.17）mm。结论数字化测量
测量量子叠加（或者“它只是......
在本文中，我们试图反驳量子力学 (QM) 基础文献中普遍存在的正统主张，即“叠加态在实验室中从未被真正观察到”。为此，我们首先对著名的测量问题进行批判性分析，我们认为，该问题源于严格应用经验实证主义要求，将量子形式主义纳入他们对“理论”的特定理解。在这种情况下，临时引入投影假设（或测量规则）可以理解为来自朴素经验主义立场的必要要求，该立场假定观察是“常识”经验的不言而喻的给定——独立于形而上学（范畴）预设。然后，我们将注意力转向量子力学的两种“非坍缩”解释——模态解释和多世界解释——尽管它们否认“坍缩”是一个真实的物理过程，但仍然将测量规则作为理论的必要元素。与此相反，根据爱因斯坦的说法“只有理论才能决定什么可以被观察到”，我们建议回归对“物理理论”的现实主义表征理解，其中“观察”被认为源自理论预设。正是从这个角度出发，我们讨论了一种新的非经典概念表征，它使我们能够以直观（anschaulicht）的方式理解量子现象。抛开投影假设，我们讨论测量和观察量子叠加的一般物理条件。
基于边缘响应叠加的 cVEP BCI 刺激设计新方法
摘要 本研究的目的是基于关于视觉系统对二进制编码视觉刺激的实际 EEG 响应的行为和特性的实验结果，开发一种设计利用代码调制视觉诱发电位 (cVEP BCIs) 的脑机接口刺激序列的新方法，从而减少训练时间并增加可能的目标数量。以 2000 sps 的速度记录来自 8 个枕骨部位的 EEG，以响应刷新率为 60 Hz 的计算机显示器上呈现的视觉刺激。记录视觉系统对显示器上目标区域黑到白和白到黑转换的 EEG 响应，持续 500 毫秒，进行 160 次试验，并取信号平均以分别获得起始（正边）和偏移（负边）响应。发现两个边缘响应都延迟了 50 毫秒，并在 350 毫秒内完全减弱。然后利用叠加原理使用这些边缘响应生成（预测）对任意二进制刺激序列的 EEG 响应。研究发现，对某些（16）个简单短序列（16.67 – 350 毫秒）所生成的和测量的 EEG 响应高度相关。然后将这些“最佳短模式”随机组合以设计长（120 位，2 秒）“叠加优化脉冲（SOP）”序列，并通过叠加边缘响应获得它们的 EEG 响应模板。与将叠加原理应用于传统 m 序列和随机生成的序列相比，基于 SOP 序列的 Visual Speller BCI 应用程序获得了更高的准确率（95.9%）和信息传输速率（ITR）（57.2 bpm）。BCI 应用程序的训练仅涉及边缘响应的获取，耗时不到 4 分钟。这是第一项通过叠加边缘响应来获取 cVEP BCI 序列的 EEG 模板的研究。
相干叠加与非相干概率相加
因此这里 ρ A 00 = c 00 c ∗ 00 = | α | 2 = p，ρ A 11 = c 11 c ∗ 11 = | β | 2 = 1 − p 且 ρ A 01 = ρ A 10 = 0。因此我们有
通过在超维空间中叠加将特定主体的脑机接口模型压缩为一个模型
9 名受试者 每名受试者 2 个环节：训练和测试集 每环节和受试者 288 次试验 由视觉提示发起的 4 种不同的 MI 任务
基于边缘响应叠加的 cVEP BCI 刺激设计新方法
摘要。本研究的目的是基于关于视觉系统对编码视觉刺激的实际脑电图反应的行为和特性的实验研究，开发一种设计 cVEP BCI 刺激序列的新方法，从而减少训练时间并增加可能的目标数量。以每通道 2000 个样本/秒的速度记录来自 8 个枕骨部位的脑电图，以响应以 60Hz 刷新率呈现在计算机显示器上的视觉刺激。通过 160 次试验信号平均获得对长视觉刺激脉冲的起始和终止脑电图反应。这些边缘响应用于使用叠加原理预测对任意刺激序列的脑电图反应。还实现并测试了利用该原理生成的目标模板的 BCI 拼写器。发现，某些短刺激模式可以通过叠加原理准确预测。与将叠加原理应用于传统 m 序列和随机生成的序列相比，由这些最佳模式组合构建的 BCI 序列可实现更高的准确度 (95.9%) 和 ITR (57.2 bpm)。BCI 应用的训练时间仅涉及边缘响应的采集，不到 4 分钟，并且可以生成大量序列。这是首次根据通过观察大脑对几种刺激模式的实际反应而获得的约束来设计 cVEP BCI 序列的研究。