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使用密集高效网络进行脑肿瘤分类
摘要：脑肿瘤在儿童和老年人中最为常见。它是一种严重的癌症，由颅骨内无法控制的脑细胞生长引起。众所周知，肿瘤细胞由于其异质性而难以分类。卷积神经网络 (CNN) 是视觉学习和脑肿瘤识别中最广泛使用的机器学习算法。本研究提出了一种基于 CNN 的密集 EfcientNet，使用最小-最大规范化将 3260 张 T1 加权对比增强脑磁共振图像分为四类（神经胶质瘤、脑膜瘤、垂体和无肿瘤）。开发的网络是 EfcientNet 的变体，添加了密集层和 drop-out 层。同样，作者将数据增强与最小-最大规范化相结合，以增加肿瘤细胞的对比度。密集 CNN 模型的好处是它可以准确地对有限的图片数据库进行分类。因此，所提出的方法提供了出色的整体性能。实验结果表明，所提出的模型在训练期间的准确率为 99.97%，在测试期间的准确率为 98.78%。新设计的 EfficientNet CNN 架构具有较高的准确率和良好的 F1 分数，可以成为脑肿瘤诊断测试研究中有用的决策工具。
伊拉斯mus+混合密集程序结果...
•2023年8月14日Tömer和Ankara House的历史和重要性•2023年8月18日，古代DNA研讨会•联合国教科文组织的文化遗产戈尔迪奥·古尔迪翁古城，萨卡里亚mart难，duatepe和萨卡里亚村旅行•2023年8月21日çanakkale-Gelibolu Gelibolu Trip Trip Archaeological研究与应用程序中心（Ankusam）培训旅行。•2023年8月24日Efes和圣母玛利亚之家Sirince Trip•2023年8月25日DIDIM古城旅行
结合 SIFT 和 SGM 算法进行立体图像密集匹配
关键词：立体匹配，半全局匹配，SIFT，密集匹配，视差估计，普查 摘要：半全局匹配（SGM）通过平等对待不同路径方向进行动态规划。它没有考虑不同路径方向对成本聚合的影响，并且随着视差搜索范围的扩大，算法的准确性和效率急剧下降。本文提出了一种融合SIFT和SGM的密集匹配算法。该算法以SIFT匹配的成功匹配对为控制点，在动态规划中指导路径，并截断误差传播。此外，利用检测到的特征点的梯度方向来修改不同方向上的路径权重，可以提高匹配精度。基于 Middlebury 立体数据集和 CE-3 月球数据集的实验结果表明，所提算法能有效切断误差传播，缩小视差搜索范围，提高匹配精度。
将残差、密集和初始块集成到 nnUNet 中
摘要 —nnUNet 是一个完全自动化且可通用的框架，它可以自动配置应用于分割任务的完整训练管道，同时考虑数据集属性和硬件约束。它利用了一种基本的 UNet 类型架构，该架构在拓扑方面是自配置的。在这项工作中，我们建议通过集成更高级的 UNet 变体（例如残差、密集和初始块）的机制来扩展 nnUNet，从而产生三种新的 nnUNet 变体，即残差-nnUNet、密集-nnUNet 和初始-nnUNet。我们已经在由 20 个目标解剖结构组成的八个数据集上评估了分割性能。我们的结果表明，改变网络架构可能会提高性能，但提高的程度和最佳选择的 nnUNet 变体取决于数据集。索引词 —nnUnet、生物医学图像分割、残差网络、密集网络、初始网络。
报告主题 无家可归者住宿的密集住房管理解决方案
在收到外部法律建议并咨询 FCC 法律部门后，Sell2Wales 发布了预先信息通知 (PIN)，以提供密集的无家可归者住宿管理服务。此通知旨在告知市场即将到来的委托意向并确定是否有其他人对此合同感兴趣。如上所述，没有收到任何其他兴趣。因此，我们认为招标活动不会有益，因为很可能只有 D2 PropCo 会竞标该合同。 如果没有其他供应商出面，则支持根据 PIN 期限的最新结果进行的例外流程。
热浪人工智能：使用密集神经网络预测印度的热浪
1.引言 干旱是指由于降水突然减少而导致水和土壤水分严重短缺，从而导致水资源供应不足和农作物减产。在印度次大陆，干旱通常是由于西南季风延迟到来和/或提前撤退，并伴有降水不足而发生的 [1]。虽然降水不足是干旱的一个驱动力，但热浪导致的异常气温上升也会引发和加剧干旱 [2]。降水不足和极端高温共同导致的干旱更加严重，对农业造成的破坏更大，导致农作物产量大幅下降，就像 2003 年欧洲的情况一样 [3]。干旱和半干旱气候地区更容易发生干旱，因为它们对降水不足和极端温度更敏感。降雨和温度都可能在干旱的发生、发展和持续中发挥重要作用，尤其是对于植被和农业干旱。热浪被定义为空气和地表温度的突然升高，连续几天高于正常值（长期平均值）。印度的热浪发生在夏季或季风前期（4 月至 5 月）以及 6 月初雨季开始时。此类热浪通常
利用 CPU 和 GPU 实现更快的密集可变形图像配准
在我们最近的工作11中，我们引入了一种基于离散优化的密集图像配准方法，即带有 α 扩展的最小图割。12 其他人之前已经提出过使用最小图割进行图像配准，13、14 但由于该方法的计算成本高，在实践中采用有限。通过将图像划分为子区域，并将每个 α 扩展一次限制在一个子区域，我们能够大幅减少这种配准方法的计算时间，而质量方面仅有很小的损失。处理一个子区域涉及两个步骤：计算体素匹配标准（即构建图形）并通过求解最小图割问题执行离散优化。早期的分析实验表明，对于较小的子区域，大部分计算时间都花在计算匹配标准上，而不是执行图割优化上。当使用计算密集度更高的相似性度量（例如互相关 (CC)）时，这种效果更加明显，这已被证明在图像配准中很有价值。15
单轴扭转模型中的超密集编码
我们研究了外部磁场下双自旋模型中的热超密集编码。详细介绍了它对磁场、自旋压缩强度和温度的依赖性。我们现在的主要目标是研究如何在磁场、自旋压缩强度和温度存在的情况下提高热超密集编码容量。结果表明，通过设置输入量子关联的值，密集编码趋于有效值。我们进行这项研究的最重要动机是检查超量子不和谐 (SQD) 的热性质与密集编码之间的关系。结果表明，我们通道上 SQD 的热性质使我们能够确定系统何时以及在什么条件下适合有效的密集编码。我们的建议可能导致该方案对量子信息处理有效。
EEG-Deformer：用于脑机接口的密集卷积变换器
摘要 — 有效学习脑电图 (EEG) 信号中的时间动态具有挑战性，但对于使用脑机接口 (BCI) 解码大脑活动至关重要。尽管 Transformers 因其长期顺序学习能力在 BCI 领域广受欢迎，但大多数将 Transformers 与卷积神经网络 (CNN) 相结合的方法都无法捕捉 EEG 信号从粗到细的时间动态。为了克服这一限制，我们引入了 EEG-Deformer，它将两个主要的新组件合并到 CNN-Transformer 中：(1) 分层粗到细 Transformer (HCT) 块，将细粒度时间学习 (FTL) 分支集成到 Transformers 中，有效辨别从粗到细的时间模式；(2) 密集信息净化 (DIP) 模块，利用多级、净化的时间信息来提高解码准确性。对三项代表性认知任务（认知注意力、驾驶疲劳和心理负荷检测）进行的全面实验一致证实了我们提出的 EEG-Deformer 的通用性，表明它的表现优于或与现有的最先进方法相当。可视化结果表明，EEG-Deformer 从神经生理学上有意义的大脑区域学习相应的认知任务。源代码可在 https://github.com/yi-ding-cs/EEG-Deformer 找到。
混合密集程序机器学习：数学方面，技术和应用
初步议程：2月3日，星期一：2月4日星期二到达：9:00至13:00的演讲，TBA室TBA下午免费/项目活动2月5日，星期三：讲座从9:00到13:00，2月6日，星期四，TBA室免费/项目活动：9:00至11:00的讲座。项目活动从11:00到13:00房间TBA下午免费/项目活动2月7日：2月8日星期六9:00至13:00的项目的演示和讨论：出发