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精准度与泛化度的结合：通过预训练的 DenseNet 结合全局平均池化和超参数调整来增强脑肿瘤分类
脑肿瘤死亡率高，治疗选择有限，是全球重大健康问题。这些肿瘤是由脑内细胞异常生长引起的，大小和形状各异，因此，对于医疗专业人员来说，通过磁共振成像 (MRI) 扫描手动检测它们是一项主观且具有挑战性的任务，因此需要自动化解决方案。本研究探讨了深度学习（特别是 DenseNet 架构）自动化脑肿瘤分类的潜力，旨在提高临床应用的准确性和通用性。我们利用了 Figshare 脑肿瘤数据集，该数据集包含 233 名患者的 3,064 张 T1 加权增强 MRI 图像，这些患者患有三种常见肿瘤类型：脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤。使用来自 ImageNet 的迁移学习评估了四种预训练的深度学习模型——ResNet、EfficientNet、MobileNet 和 DenseNet。DenseNet 实现了最高的测试集准确率 96%，优于 ResNet（91%）、EfficientNet（91%）和 MobileNet（93%）。因此，我们专注于提高 DenseNet 的性能，同时将其视为基础模型。为了增强基础 DenseNet 模型的通用性，我们实施了一种微调方法，该方法采用了正则化技术，包括数据增强、dropout、批量归一化和全局平均池化，并结合了超参数优化。这种增强的 DenseNet 模型实现了 97.1% 的准确率。我们的研究结果证明了 DenseNet 结合迁移学习和微调对脑肿瘤分类的有效性，凸显了其在临床环境中提高诊断准确性和可靠性的潜力。
磁性绝缘体和超导体的有限大小异质结构的拓扑特性
二维（2D）板和一维（1D）纳米替伯苯格几何形状的磁性拓扑绝缘子（MTIS）和超导体（SCS）的异质结构已预计宿主分别为宿主，手给了Mathiral Majoragana（Maginala Majorana Edge States（CMESS）和Majorana Boundana Boundate（Majorana Boundate）。我们研究了这种MTI/SC异质结构的拓扑特性，随着几何形状从宽平板变为准1D纳米替比系统的变化，并随着化学电位，磁掺杂和诱导的超导配对电位的函数。为此，我们构建了有效的对称性受限的低能汉密尔顿人，以解决真实空间的结构。对于具有有限宽度和长度的纳米替物几何形状，我们观察到以CMES，MBS和共存的CMES和MBS为特征的不同相，因为化学电位，磁性掺杂和 /或宽度是不同的。
电子结构，自兴奋剂和超导不稳定在交替的单层三层堆积镍镍$ {\ rm la} _3 {\ rm ni} _2 _2 {\ rm ni} _2 {\ rm o}
是由最近提出的镍3 ni 2 o 7交替交替的单层三层堆叠结构的动机，我们使用从头开始和随机相近似技术全面研究了该系统。我们的分析揭示了这种新颖的LA 3 Ni 2 O 7结构与其他Ruddlesden-Popper镍超导体（例如类似的电荷转移差距值和E G轨道的轨道选择性行为）之间的相似性。压力主要增加了ni g波段的带宽，这表明这些E G状态的巡回特性提高了。通过将细胞体积比0从0.9更改为1.10，我们发现La 3 Ni 2 O 7中的双层结构总是比单层三层堆叠LA 3 Ni 2 O 7具有低的能量。此外，我们观察到从三层到单层sublattices的“自我兴奋剂”效应（与整个结构的每个位置的平均每个位置的1.5电子相比，相比之下），通过总体电子掺杂，这种效果将增强。此外，我们发现了一个限制在单层的d x 2 -y 2波配对状态。由于单层之间的有效耦合非常弱，因此由于中间的非耐受性三层，这表明该结构中的超导过渡温度t c应远低于双层结构中。
对波浪状深色光子暗物质的最深敏感性和超导射频腔
波浪般的，玻色粒暗物质候选者（如轴和暗光子）可以使用称为卤素菌的微波腔检测到。传统上，卤素由在TM 010模式下运行的可调铜腔组成，但欧姆损失限制了其性能。相比之下，超导射频（SRF）腔可以达到约10 10的质量因子，也许比铜腔好5个数量级，从而导致更敏感的暗物质检测器。在本文中，我们首先得出了吊带镜实验的扫描速率与负载的质量因子Q L成正比，即使腔带宽比暗物质晕线线窄得多。然后，我们使用非偏高的超高质量SRF腔进行了概念验证搜索。我们排除了深色光子暗物质，具有χ> 1的动力学混合强度。5×10 - 16对于M A0¼5的深色光子质量。35μEV，几乎通过一个数量级获得了最深的范围排除在波浪状的深色光子上。
引用：Li A，Li YF，Wang C等。具有可重新配置性能和超低功耗的成型集成光谱仪。
尽管对集成光谱仪的需求紧迫，但仍缺少提供高性能同时实用的效果的解决方案。此外，当前的集成光谱仪缺乏其性能的可重构性，这对于动态工作场景非常可取。这项研究通过在硅上证明了一个用户友好，可重构的光谱仪，提供了可行的解决方案。该创新光谱仪的核心是一个可编程的光子电路，能够表现出不同的光谱响应，可以使用芯片相变换个器对其进行显着调整。我们光谱仪的区别特征在于其反向设计方法，促进了轻松控制和对可编程电路的有效操纵。通过消除对复杂配置的需求，我们的设计减少了功耗并减轻控制复杂性。此外，我们的可重构光谱仪提供了两个不同的操作条件。在超高的绩效模式下，它被多个相移的动物激活，并在维持宽带宽度的同时，在图表尺度上实现了异常的光谱分辨率。另一方面，使用易用模式进一步简化了控制逻辑并通过操纵单相移位器来减少功耗。尽管此模式提供了大约0.3 nm的光谱分辨率略有降级，但它优先考虑易用性，并且非常适合超细光谱重建不是主要要求的应用。
电子 - 音波耦合和超导t c
纸，我们表明，这两种数量实际上存在固有的上限，这取决于金属相对于电子晶体相互作用的稳定性。我们将结果与实验数据进行了比较，并认为室温超导性完全是现实的，但仅在富含氢的化合物中。问题：“最大可能的超导t c？”自从1911年在Onnes发现超导性以来，尽管在这一领域取得了显着进展[7-12]，但仍未得到答复。同时，在大气压力下，实际材料的T C在超过一百年（1911-2011）的实验经验中，在大气压力（大气压力上）的T C不超过133 k，而在高架压力（约30 GPA）处的T C不超过160 K。据信金属氢是具有最高临界温度之一的超导体[13，14]。这是因为T C与晶格振动频率成正比，在该材料中，由于氢是最轻的元素，因此在该材料中最高。不幸的是，产生金属氢需要超过450 GPA的压力[15，16]，在当前实验技术的范围内进行运输测量。但是，有一种巧妙的溶液 - 将氢气与其他元素合金[17]。这提供了有效的化学压力，从而减少了产生稳定金属所需的外部压力。确实，压缩多氢化物成为自2014年和2018年发现记录超导以来的最高t C的领导者。
参考。 no。：TTL/COSEC/SE/2024-25/36 7月18日，尊敬的先生/女士，主题：新闻发布 - 截至6月3日的季度的财务结果 电池智商：预测能力和超越 共同实现产品开发雄心
•全球电动汽车电池制造商已选择TATA技术来提供第一个电池设计和开发程序，以供客户参与。•TATA Technologies已由领先的商用车OEM选为其SDV技术合作伙伴，以开发中间件堆栈。这种战略参与将着重于建立从概念到生产的SDV框架的基础要素。•TATA Technologies赢得了与领先的北美商用车制造商的订婚，以开发端到端的机舱设计和关闭。•TATA Technologies已与欧洲一级航空航天公司签署了多年的订婚，以开发业务和一流的飞机座位。•欧洲豪华汽车OEM已选择了TATA技术，用于开发基于云的整体虚拟平台环境，用于未来的SOC / MCU硬件架构。•TATA Technologies在ET Brand Equity et Shark奖2024年获得了B2B行业品牌奖，其#EngineeringDiversity - 工程更好的生活运动。结束
一个用于优化深神经网络体系结构和超参数
在本文中，我们提出了Dragon（用于定向的无环形优化），这是一种自动生成效率高的深神经网络体系结构并优化其相关超参数的算法框架。该框架基于不断发展的无环图（DAG），定义比文献中现有的搜索空间更具灵活的搜索空间。它允许进行不同的古典操作的混合物：卷积，相互作用和密集的层，但也有更多新的操作，例如自我注意力。基于此搜索空间，我们建议邻里和进化搜索操作员，以选择网络的体系结构和超参数。这些搜索操作员可以与能够处理混合搜索空间的任何元疗法一起使用。我们在时间序列预测基准的时间序列上使用异步进化算法测试了我们的算法框架。结果表明，龙的表现优于最先进的手工制作的模型和汽车技术，用于在众多数据集上预测时间序列。Dragon已被实施为Python开源软件包1。关键字：神经体系结构搜索，超参数优化，元启发式学，进化算法，时间序列预测
在连续体中的对称性，绝缘子和超导性...
是由于最近在扭曲的双层WSE 2中发现超导性的动机，我们在Moiré超级峰值的连续模型的框架中分析了该系统中的相关物理学。在系统的微调极限下使用对称性，当考虑到有限的带宽，位移场和内部电位的相位扰动时，我们确定强耦合接地状态及其命运。我们对超导不稳定性进行了分类，并采用了类似自旋的特性模型，研究了与这些绝缘颗粒孔阶的接近性的超导不稳定。这表明只有一个相邻的间隔相干阶段（具有零或有限波矢量）自然与观察到的超导状态是一致的，我们表明，这在非平凡带拓扑的影响至关重要。取决于细节，超导体将是淋巴结或手性凹陷状态，而包括电子 - 光子耦合将导致完全间隙的，时间逆转的对称配对状态。