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M.Tech。 （机器人工程） 职业硕士（医疗实验室技术）M.VOC ... 信息技术（IT）
自动化中的控制技术：工业控制系统，流程行业经文经文 - 杂物制造业，连续经文，离散控制，计算机过程控制及其形式。基于计算机的工业控制：简介和自动过程控制，自动化系统的构建块：LAN，模拟和数字I/O模块，SCADA系统和RTU。自动检查和测试：检查和测试，统计质量控制，自动化原理和方法，自动检查的传感器技术，协调测量机，其他接触式检查方法，机器视觉，其他光学检查方法。PLC：简介，Micro PLC，编程PLC，逻辑功能，输入和输出模块，PLC处理器，PLC指令，记录PLC系统，计时器和计数器说明，比较和数据处理说明，测序说明，掩码数据表示，典型的PLC PLC编程练习，用于工业应用程序。
极端监督实例细分
本文介绍了一种新颖的方法，可以使用极端点，即每个对象的最上方，最左侧，最左侧，bottommost和最右点进行学习。这些要点在现代边界框注释过程中很容易获得，同时为预分段提供了强大的线索，因此可以使用盒子监督的方法以相同的注释成本来提高性能。我们的工作将极端点视为真实实例掩盖的一部分，并传播它们以识别潜在的前面和背景点，它们全部用于训练伪标签生成器。然后，发电机给出的伪标签又用于监督我们的最终模型。在三个公共基准测试中，我们的方法大大优于现有的盒子监督方法，以完全监督的对应物进一步缩小了差距。尤其是，当目标对象分为多个部分时，我们的模型会生成高质量的掩码，而以前的盒子监督方法通常会失败。
CLEWIN 5 -LABADVISER -DTU
Clewin 5的《光刻面具设计初学者指南》基于坦纳研究（美国）的L-EDIT几乎相同的指南，该指南最初是在2003年秋季学期的麦克风中撰写的，该课程最初是在麦克风的课程中使用的。由于限制了商用使用L-编辑许可证，Danchip而不是DTU登录的所有人使用DTU终端服务器上使用的DANCHIP CLEWIN 5。该指南旨在使读者对光刻掩码设计以及如何使用CLEWIN 5程序有基本的了解。真正需要精通任何计算机程序实践，强烈建议读者这样做。对2004年秋季学期的几个部分进行了修订。最明显的是有关插入文本和练习的部分。在2005年修订中进行的较小校正，删除了部分练习。CLEWIN 5版秋季2013年，所有数字被相应的Clewin 5数字所取代。本说明旨在作为教育援助，任何反馈都高度赞赏。
建模300mm晶圆厂碳排放
在计算选定晶面的总设备用电后，我们将其值与晶圆厂的总电用使用情况进行了比较[9]。差异除以处理为设施值的掩码层处理的掩模层数。然后可以对按过程节点进行电气使用（逻辑显示），请参见图3。利用这种方法，我们发现设备用电量在没有EUV的40％+范围内，而EUV的范围为50％+范围。这与2007年至2011年时间范围的4个FAB的SEMATECH数据一致。设备对总用电的贡献的这些值不同于[6]中使用的60％假设。图3 EUV用电使用持续的30mJ/cm 2剂量（未填充条），并随着节点增加剂量，我们认为更反映实际需求（填充条）。euv在引言的第一个节点上，与DUV相比，DIV> EUV可以一次性减少。这是由于消除了多造影步骤。
大脑-7T：7 Tesla MR体积的快速而完全容量的脑部分割
图10图灵测试的结果。（a）这三个子图显示了在调查过程中提出的三个比较（手动与小脑-7T，手动与IGT，IGT，IGT与小脑7T），因为在夫妻中介绍了分割掩码。IGT投票以蓝色，大脑-7T为橙色显示，而跳过的响应（s），这意味着参与者无法在两种分段之间进行选择，以灰色显示。条的高度表示跨主题的平均值（即进行了多少次选择，最大是3卷8区= 24）;每个标记X都是参与者。（b）结果是每个感兴趣面积的结果：早期视觉皮层（EVC），高级视觉区域（HVC），运动皮层（MCX），小脑（CER），Hippocampus（HIP），早期听觉皮层（EAC），脑干（EAC），脑干（BST）和BAGA（BGA）（BGA）
大脑-7T：7 Tesla MR体积的快速而完全容量的脑部分割
图10图灵测试的结果。（a）这三个子图显示了在调查过程中提出的三个比较（手动与小脑-7T，手动与IGT，IGT，IGT与小脑7T），因为在夫妻中介绍了分割掩码。IGT投票以蓝色，大脑-7T为橙色显示，而跳过的响应（s），这意味着参与者无法在两种分段之间进行选择，以灰色显示。条的高度表示跨主题的平均值（即进行了多少次选择，最大是3卷8区= 24）;每个标记X都是参与者。（b）结果是每个感兴趣面积的结果：早期视觉皮层（EVC），高级视觉区域（HVC），运动皮层（MCX），小脑（CER），Hippocampus（HIP），早期听觉皮层（EAC），脑干（EAC），脑干（BST）和BAGA（BGA）（BGA）
可控文本到图像合成，适用于多模态 MR 图像
近年来，生成模型取得了重大进展，尤其是在文本到图像合成领域。尽管取得了这些进展，但医学领域尚未充分利用大规模基础模型的功能来生成合成数据。本文介绍了一种文本条件磁共振 (MR) 成像生成框架，解决了与多模态考虑相关的复杂性。该框架包括一个预先训练的大型语言模型、一个基于扩散的提示条件图像生成架构和一个用于输入结构二进制掩码的附加去噪网络。实验结果表明，所提出的框架能够生成与医学语言文本提示一致的逼真、高分辨率和高保真的多模态 MR 图像。此外，该研究根据文本条件语句解释了生成结果的交叉注意力图。这项研究的贡献为未来文本条件医学图像生成的研究奠定了坚实的基础，并对加速医学成像研究的进步具有重要意义。
S-JEPA：通过动态空间注意力实现无缝跨数据集传输
摘要：受脑电图信号处理中跨数据集无缝传输的挑战的启发，本文对联合嵌入预测架构 (JEPA) 的使用进行了探索性研究。近年来，自监督学习已经成为一种在各个领域进行迁移学习的有前途的方法。然而，它在脑电图信号中的应用仍未得到充分探索。在本文中，我们介绍了用于表示脑电图记录的 Signal-JEPA，其中包括一种新颖的领域特定空间块掩蔽策略和三种用于下游分类的新型架构。该研究针对 54 个受试者的数据集进行，并在三种不同的 BCI 范式上评估模型的下游性能：运动意象、ERP 和 SSVEP。我们的研究为 JEPA 在脑电图信号编码中的潜力提供了初步证据。值得注意的是，我们的结果强调了空间滤波对于准确下游分类的重要性，并揭示了预训练示例的长度对下游性能的影响，而不是掩码大小的影响。
脑部 MRI 图像的半监督分割
虽然神经网络架构的进步已导致语义分割任务最近取得了重大进展，但获取大量标记分割掩码的挑战限制了它在医学图像分析等实际应用中的广泛使用。这导致了一系列专注于半监督分割的新兴工作，其中可以使用大量未标记数据和少量标记数据来训练分割模型。半监督分类的最新研究表明，当有效使用一致性正则化等简单技术时，性能提升可能非常显著。在这项工作中，我们探索了一致性正则化在半监督分割中的有效使用，并表明当我们将一致性损失与选择信息标记图像的鉴别器结合使用时，生成的模型在多个标准基准上的表现明显优于之前的半监督语义分割工作。我们的实现代码可在 https://github.com/samottaghi/brain-segmentation 上找到。