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WPL 校正对于小 CO 2 通量测量的重要性
0 10 20 30 50 75 100 200 -50 -2.5 -2.5 -2.4 -2.3 -2.1 -1.9 -1.7 -0.9 -30 -1.5 -1.4 -1.4 -1.3 -1.1 -0.9 -0.7 0.1 -20 -1.0 -0.9 -0.8 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.7 -10 -0.5 -0.4 -0.3 -0.3 -0.1 0.1 0.3 1.2 0 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.6 0.8 1.7 10 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.1 1.3 2.2 20 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.6 1.9 2.7 50 2.5 2.6 2.7 2.8 3.0 3.2 3.4 4.2 75 3.8 3.9 4.0 4.1 4.2 4.4 4.6 5.5 100 5.1 5.2 5.3 5.3 5.5 5.7 5.9 6.8 200 10.2 10.3 10.3 10.4 10.6 10.8 11.0 11.8
量子退火器的多量子比特校正
我们提出了多量子比特校正 (MQC) 作为量子退火器的一种新型后处理方法，该方法将开放系统中的演化视为吉布斯采样器，并将一组激发态简化为具有较低能量值的新合成态。从给定 (Ising) 哈密顿量的基态采样后，MQC 比较激发态对以识别虚拟隧道（即一组同时改变其状态的量子比特可以产生具有较低能量值的新状态），并依次收敛到基态。使用 D-Wave 2000Q 量子退火器的实验结果表明，与量子退火领域的最新硬件/软件进步（例如自旋反转变换、经典后处理技术和连续测量之间增加的样本间延迟）相比，MQC 可以找到能量值明显较低的样本并提高结果的可重复性。
爆炸结晶和声子传输校正
摘要 — 当前的半导体器件制造通常需要集成热预算较低的退火工艺步骤；其中，脉冲激光退火 (LA) 是一种可靠的选择。因此，使用 LA 专用技术计算机辅助设计 (TCAD) 模型正在成为开发这种特殊加热方法的支持。无论如何，已经在学术或商业软件包中实现的模型通常会考虑一些近似值，如果将它们应用于相当常见的纳米器件配置，可能会导致不准确的预测：即具有纳米宽元素的结构，其中也存在非晶态口袋。特别是，在这些情况下，可能会发生非扩散热传输和爆炸性结晶。在这里，我们介绍了 LA TCAD 模型的升级，允许模拟这些现象。我们将证明这些模型可以可靠地集成到当前的 TCAD 软件包中，并讨论某些特定情况下数值解特征的主要特征。
作者校正：通用条件网络（Unicon ...
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调查核电发电 - 2025年2月 - 校正
3包括2004年核废料运输，储存和处置（禁止）法（NT），《 1999年核废料存储与运输法》（禁止）法（WA）和《核废料储存设施（禁止）法》 2000年（SA）
释放合同年2025年计划校正模块
C ENTERS FOR M EDICARE & M EDICAID S ERVICES DATE: August 30, 2024 TO: All Medicare Advantage Organizations, Prescription Drug Plans, and Section 1876 Cost Plans FROM: Vanessa S. Duran, Director Medicare Drug Benefit and C & D Data Group Kathryn A. Coleman, Director Medicare Drug & Health Plan Contract Administration Group SUBJECT: Release of the Contract Year 2025 Plan Correction Module The Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) announces释放健康计划管理系统（HPMS）计划校正模块。组织将使用此模块提交合同年度（CY）2025 Medicare Advantage（MA）和处方药计划福利套餐（PBP）的计划更正。请注意，只有CMS批准的合同出现在计划校正模块中，可进行更正。请使用BID状态历史记录报告，可以在HPMS主页> PLAN BIDS> BID报告> CY 2025> BID状态历史记录报告中找到，以审查您的合同状态。计划校正模块将于2024年9月6日上午12:00开放，并于2024年9月26日下午11:59关闭。美东时间。只能在计划校正期间要求对BID定价工具（BPT）支持的PBP更改。用户可以通过HPMS主页访问此模块>计划投标>计划更正>合同2025年。与过去的几年一样，提交计划更正的组织可能会采取合规行动，并且可以在Medicare计划查找器中抑制，直到纠正该问题为止。有关计划校正过程的问题，请参见下面的联系人列表。
使用 DEM 校正机载雷达图像的综合方法
引言 水文等水文应用需要配准和处理多传感器和多源数据，例如机载雷达、专题制图仪 (TM)、数字高程模型 (OEM) 和数字地形数据（道路、河流网络等）。尽管校正 TM 数据的问题相对较少，但机载雷达图像的情况更为复杂，因为视图几何形状和由此产生的图像扰动在场景中变化更快。不同的研究人员针对雷达情况测试了各种二维图像变换（Trevett，1984 年）。在大型场景中，这些变换受到根本限制，因为它们无法应对由地形引起的局部扭曲。引用的结果介于 5 到 100 米之间，取决于区域大小、地形和所用的二维变换类型。此外，立体雷达图像能够生成数字高程模型 (OEM) 和数字雷达地图 (Leber!等，1986)。摄影产品由数字图像创建，并用于使用雷达测绘方法的摄影测量立体绘图仪器。基于 16 个检查点，随机水平差异值在两个方向上均为 30 米（例如，使用的 SAR 图像的约 4 个像素）。通常，可以使用 OEM 和立体模型测量中的辅助数据生成正射影像 (Mercer，1986)。本文描述的方法是全数字化的，包括 SAR 图像、处理和正射影像生成。本研究开发的模型采用摄影测量方法，采用基于彩色图像的光束法平差技术
使用启发式方法校正稳健的心脏分割
与心脏右侧有关的心血管疾病，例如肺部高血压，是墨西哥（和全球）人口中的一些主要死亡原因。为了避免侵入性技术，例如使心脏插入心脏，改善医学超声心动图系统的细分性能可以是早期检测与心脏右侧有关的疾病的一种选择。虽然当前的医学成像系统在心脏的左侧自动进行良好的分割，但他们通常会努力策划右侧腔。本文基于流行的U-NET体系结构，介绍了一种强大的心脏分割算法，能够通过减少的训练数据集准确地分割这四个腔。此外，我们提出了两个其他步骤，以提高机器学习模型中的结果质量，1）一种分割算法，能够准确检测锥形形状（因为已经对其进行了多个数据源进行了培训和完善）和2）2）一个后处理步骤，该步骤可根据SEG的形状和基于SEG-INTICATION的形状和轮廓，该步骤是根据SEG-Intication the Hearicians提供的。我们的结果表明，所提出的技术达到的分割精度可与通常用于此实践的数据集以及我们的医疗团队编制的数据集中的最新方法相媲美。此外，我们在相同的图像序列中测试了后处理校正步骤的有效性，并证明了其与临床医生进行的手动分段的一致性。
Wiskott -Aldrich综合征IPS细胞的基因校正...
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基于图像的波前校正使用无模型的增强学习
摘要：光学畸变阻止望远镜达到其理论衍射极限。一旦估计，这些畸变就可以通过在闭环中使用可变形的镜子进行补偿。焦平面波传感可以直接从科学传感器拍摄的图像中估算完整光路的畸变。但是，当前的局灶性平面波前传感方法依赖于物理模型的物理模型，这些模型可能会限制校正的整体性能。这项研究的目的是使用无模型的增强学习来开发一种数据驱动的方法，以自动执行对像差的估计和校正，仅使用围绕焦平面围绕焦平面作为输入而获得的相位多样性图像。我们在加强学习的框架内提出校正问题，并在模拟数据上培训代理。我们表明该方法能够可靠地学习各种现实条件的有效控制策略。我们的方法还证明了对广泛的噪声水平的鲁棒性。