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World File Search System断层扫描
通过计算机断层扫描
本研究旨在通过测量不同狗品种中心脏的椎心脏尺度和心脏的解剖结构来揭示统计差异。椎心尺度（VHS）最近被描述为一种测量狗和猫的心脏轮廓的方法。椎骨心脏尺度（VHS）可能因年龄，体重等而因狗和猫而异。使用了不同年龄和体重的21只狗（10只男性和11个女性）。在使用的狗品种中，包括法国斗牛犬，俄罗斯贵宾犬，罗威纳犬，杰克·罗素，金毛猎人，金查尔斯，北京，比利时牧羊犬，赫斯基，奇瓦瓦，奇瓦瓦，卡克，terrier，terrier，斗牛犬，斗牛犬，bouvier，bouvier和弗兰德斯繁殖。在80 kV，200 Ma，639 MGY和0.625 mm切片厚度下扫描多层检测器。所得图像保存在数字成像和医学（DICOM）格式中。在3D-Slicer软件中测量获得的部分。胸高度（Th）和颅静脉腔（CVC）测量参数具有统计学意义，重量（p <0.05）。椎骨心脏尺度（VHS）在相关分析中具有任何参数（p> 0.05），在统计上没有统计学意义。在动物重量的相关表与测量值的相关表中，可以看到它与除椎骨心脏分数（VHS）以外的其他测量参数具有非常显着的正相关性（p <0.01）。椎骨尺度确定为女性的9.09±1.37椎骨，男性为9.50±0.52椎骨。该研究旨在为兽医解剖学，手术和内科医学做出贡献。
光子状态断层扫描
1. 状态表示 . ...非量子比特系统的表示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 157
计算机断层扫描 (CT)
与所有 X 射线一样，体内致密结构（如骨骼）易于成像，而软组织对 X 射线的阻挡能力各不相同，因此可能较暗或难以看见。因此，已开发出在 X 射线或 CT 扫描中清晰可见且可安全用于患者的造影剂。造影剂含有可阻挡 X 射线的物质，因此在 X 射线图像上更清晰可见。例如，为了检查循环系统，需要将以碘为基础的静脉 (IV) 造影剂注入血液以帮助照亮血管。这种类型的检查用于寻找血管（包括心脏血管）中的可能阻塞物。口服造影剂（如钡基化合物）用于对消化系统（包括食道、胃和胃肠道 (GI)）进行成像。
心血管计算机断层扫描
• W/L = Right +Left mouse • Zoom In = Middle mouse depress & hold + push entire mouse forward • Zoom Out = Middle mouse depress & hold + pull entire mouse back • Pan = right mouse hold and drag • Slice or page through volume data set = middle + right mouse • Page through MPR's = left mouse • Isocenter from 2D: Alt + left click on area of interest & will center all planes • Isocenter on 3D view = Alt + left click OR middle mouse depress and释放感兴趣的区域
光子状态断层扫描
与经典电子不同，量子态以难以测量而著称。从某种意义上说，电子的自旋只能处于两种状态之一，即向上或向下。通过简单的实验可以发现电子处于哪种状态，对同一电子的进一步测量将始终证实这一答案。然而，这幅图景的简单性掩盖了电子复杂而完整的本质，电子总是处于两种状态之一，而状态会根据测量方式而变化。量子态断层扫描是一种使用许多相同粒子的集合来完全表征任何量子系统（包括电子自旋）的过程。多种类型的测量可以从不同的特征基重建量子态，就像经典断层扫描可以通过从不同的物理方向扫描三维物体来对其进行成像一样。在任何单一基础上进行额外的测量都会使该维度更加清晰。本文主要分为两部分：层析成像理论（第一部分和第二部分）和光子系统的实验层析成像
神经网络量子态断层扫描
现代量子技术利用量子系统的独特特性来实现经典策略无法达到的性能。这一潜在优势取决于创建、操纵和测量量子态的能力。该领域的任何实验程序都需要对这些步骤进行可靠的认证：这正是量子态层析成像 (QST) 的领域 [1]。QST 的目标是通过对系统有限组相同副本进行测量来估计未知的量子态。如果状态由密度矩阵 ϱ 描述，位于 ad 维希尔伯特空间中，则需要 O(d/ε) 个副本才能获得 ϱ 的估计值，且误差（理解为总变分距离）小于 ε[2]。这清楚地说明了 QST 对大规模系统的资源需求。从广义上讲，QST 是一个逆问题 [3-5]。因此，线性反演 [6] 可能是该主题最直观的方法。然而，它也有一些缺点：它可能报告非物理状态，并且无法通过分析确定估计的均方误差界限。为了绕过这些缺点，可以使用各种有用的 QST 方法，例如贝叶斯断层扫描 [ 7 ， 8 ]、压缩感知 [ 9 ， 10 ] 或矩阵积状态 [ 11 ， 12 ]，尽管最大似然估计 (MLE) 仍然是最常用的方法 [ 13 ， 14 ]。从现代的角度来看，QST 本质上是一个数据处理问题，试图从
基于点云断层扫描
自动驾驶汽车（SDVS）的抽象开发人员与可能的未来有一个特定的想法。公众不得分享其基于的假设。在本文中，我们分析了英国调查（N¼4,860）和美国（n¼1,890）公众的自由文本响应，这些公众询问受访者在想到SDV时会想到什么弹簧，以及为什么应该或不应该开发它们。响应（平均每个参与者的总共27个单词）倾向于提出安全的希望，并且更常规地担心。许多受访者都提出了技术，其他道路使用者与未来之间关系的替代书籍。而不是接受一种主导的公众参与方法，该方法试图使公众从这些观点中教育，而是建议这些观点应视为社会情报的来源，并为建立更好的运输系统做出了潜在的建设性贡献。预期治理，如果要包容，则应寻求理解和整合公众观点，而不是拒绝它们是不合理的或可变的。
基于注意力的量子断层扫描
摘要 随着量子系统平台的快速发展，噪声量子态的多体量子态重建问题成为一个重要挑战。人们对使用生成神经网络模型来解决量子态重建问题的兴趣日益浓厚。在这里，我们提出了“基于注意力的量子断层扫描”（AQT），这是一种使用基于注意力机制的生成网络进行量子态重建的方法，它可以学习噪声量子态的混合态密度矩阵。AQT 基于 Vaswani 等人（2017 NIPS）在“注意力就是你所需要的一切”中提出的模型，该模型旨在学习自然语言句子中的长程相关性，从而超越以前的自然语言处理（NLP）模型。我们不仅证明 AQT 在相同任务上的表现优于早期基于神经网络的量子态重建，而且证明 AQT 可以准确地重建与 IBMQ 量子计算机中实验实现的噪声量子态相关的密度矩阵。我们推测 AQT 的成功源于它能够对整个量子系统中的量子纠缠进行建模，就像 NLP 的注意力模型能够捕捉句子中单词之间的相关性一样。
量子重叠断层扫描
现在，通过实验可以纠缠数千个量子比特，并在不同基础上高效地并行测量每个量子比特。要完全表征一个未知的 n 个量子比特的纠缠态，需要对 n 进行指数次数的测量，这在实验上即使是对于中等规模的系统也是不可行的。通过利用 (i) 单量子比特测量可以并行进行，以及 (ii) 完美哈希家族理论，我们表明，最多只需 e O ( k ) log 2 ( n ) 轮并行测量即可确定 n 量子比特状态的所有 k 量子比特约化密度矩阵。我们提供了实现这一界限的具体测量协议。例如，我们认为，通过近期实验，可以在几天内测量并完全表征 1024 个量子比特的系统中的每个 2 点相关器。这相当于确定近 450 万个相关器。