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降低活性对图像指标和质量的影响的定量和视觉分析18F-FDG PET/MRI小儿肿瘤学
结果：发现SNR在PET数据集中显着差异（P <0.001），并显示出随着活性减少而增加的图像噪声。CNR值在PET数据集之间没有显示显着差异。与0.9 MBQ/kg数据集相比，发现SUV指标的平均相对百分比变化较低。病变suvmax，suvmean，sulpeak和纹理特征在0.9 MBQ/kg数据集中显着差异（所有人的p <0.05）。但是，SUV指标和纹理特征在原始数据集和1.2 MBQ/KG数据集之间没有显示显着差异。而，与原始数据集（P <0.001）相比，0.9 MBQ/kg数据集中的平均视觉评分显着差异，而对于一般图像质量和图像锐度，原始和1.2 MBQ/kg数据集之间没有显着差异。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
人工智能应用及其对图书馆管理的影响
人工智能 (AI) 是图书馆计算领域的新兴发展和程序之一。它包括对计算机进行编程以执行任务，而这些任务如果由人类完成，则需要智能。人工智能在图书馆中的最终前景是开发能够思考、行为甚至与人类智能相媲美的计算机系统或机器，这无疑对图书馆事业具有重大影响。图书馆中的人工智能应用已变得无处不在。它们包括用于参考服务的专家系统、图书阅读和书架分析机器人、用于沉浸式学习的虚拟现实等。尽管将人工智能纳入图书馆可能会让图书馆员与用户疏远，但它很可能会帮助图书馆做得更好，而不是承担图书馆员的工作。它将美化图书馆的服务交付。人工智能将大大改善图书馆的运营和服务，并可能改善和提高图书馆在不断变化的虚拟社会中的相关性。
威尔士的声学跟踪 - 设计一个计划，以评估海洋可再生能源对图生鱼的影响。
●维护和发展员工的技术专家技能； ●确保我们的数据和信息； ●拥有资源丰富的积极积极的证据工作计划； ●继续审查并添加我们的证据，以确保它适合我们面临的挑战； ●以公开和透明的方式传达我们的证据。该证据报告系列是威尔士自然资源进行或委托的工作记录。它还可以帮助我们分享和促进他人对我们的证据的使用，并发展未来的合作。但是，本报告中提出的观点和建议不一定是NRW的观点，因此不应归因于NRW。Report series: NRW Evidence Reports Report number: 553 Publication date: June 2021 Contract number: IT_Fish_data_2020/001 Contractor: Swansea University, Atlantic Salmon Trust, Game and Wildlife Conservation Trust Contract Manager: I A Nielsen Title: Acoustic tracking in Wales – designing a programme to evaluate Marine Renewable Energy impacts on Diadromous fish.作者：D.R.K.Clarke，C.J。Allen，C。Artero，L。Wilkie，K。Whelan，D。Roberts技术编辑：D。Mee和P. Clabburn质量保证：Tier 3评论同伴评论者Alex Scorey，Ida Nielsen，Nia Phillips
优化的脉冲神经元可以通过两个脉冲的时间编码对图像进行高精度分类
目前，人们正在研究使用脉冲神经网络 (SNN) 来解决现代 AI 在边缘设备中得到更广泛应用的一个主要障碍：由深度学习产生的大型先进人工神经网络 (ANN) 的能耗。这尤其适用于常用于图像分类的卷积神经网络 (CNN)，但也适用于其他应用领域。这些 ANN 必须很大才能实现最佳性能，因为它们需要具有足够多的参数才能从它们所训练的庞大数据集（例如 ImageNet2012 数据集的 120 万张图像）中吸收足够的信息。使用这些大型 ANN 的标准硬件实现进行推理本质上非常耗电 1 。脉冲神经元一直是人工智能计算硬件开发的重点，其能量预算大幅降低，部分原因是大脑的巨型 SNN（由大约 1000 亿个神经元组成）仅消耗 20 W（参考文献 2）。脉冲神经元输出一串称为脉冲的典型脉冲。因此，它们的输出与 ANN 神经元输出的连续数非常不同。大多数考虑在神经形态硬件中实现的脉冲神经元模型都受到大脑中脉冲神经元的简单模型的启发。然而，这些简单的神经元模型并没有捕捉到生物神经元通过不同的时间脉冲模式（而不仅仅是通过它们的发放率）编码不同输入的能力（参见图 1 中的示例）。虽然大型 ANN 经过越来越复杂的深度学习算法在巨型数据集上训练，在多个智能类别中接近甚至超过人类的表现，但当前一代基于脉冲的神经形态硬件的性能却落后了。人们希望在循环脉冲神经网络的情况下可以弥补这一差距，因为可以直接训练这些神经网络来实现循环 ANN 的大部分性能 3 。但是，对于前馈网络来说，生成具有与 ANN 类似的性能且脉冲较少的 SNN 的问题仍然存在。实现真正良好图像分类的前馈 CNN
模拟CNN前部的主要视觉皮层可改善对图像扰动的鲁棒性
当前的最新对象识别模型主要基于会议神经网络（CNN）架构，这些架构是受灵长类动物视觉系统的启发。然而，这些CNN可以被严重的小型，明确的精心制作的扰动而愚弄，并难以识别被人类易于认可的损坏的图像中的物体。在这里，通过与灵长类神经数据进行比较，我们首先观察到具有神经隐藏层的CNN模型更好地匹配灵长类动物的一级视觉皮层（V1），也对广告症的攻击也更为强大。受到这一观察的启发，我们开发了Vonenets，这是一种新的混合CNN视觉模型。每个vonenet都包含一个固定的权重神经网络前端，该vonnet模拟灵长类动物V1，称为VoneBlock，然后是由当前CNN视觉模型改编的神经网络后端。voneBlock基于V1的经典神经科学模型：线性 - 非线性 - 偏见模型，由生物学上约束的Gabor滤波器库组成，简单且可构成细胞的非线性和V1 Neuronal neuronal neuronal stochasticity生成器。训练后，Vonenets保留了较高的ImageNet性能，但每种表现都更高，在由白色盒子对抗性攻击和常见的图像腐败组成的扰动的基准上，分别超过了CNN和最先进的方法，分别超过了18％和3％的基本方法。最后，我们证明了VoneBlock在协同作用中的所有组成部分都可以提高鲁棒性。虽然当前的CNN体系结构可以说是受到脑部启发的，但此处介绍的结果表明，更精确地模仿灵长类动物视觉系统的一个阶段会导致Imagenet级计算机视觉应用中的新增长。