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多类脑肿瘤分类和分割...
摘要。脑肿瘤分类是一项重要的任务，用于评估肿瘤并根据其类别选择治疗类型。脑肿瘤的诊断需要多种成像技术。然而，MRI 经常被使用，因为它提供更高的图像质量并使用非电离辐射。深度学习 (DL) 是机器学习的一个子领域，最近表现出令人印象深刻的性能，特别是在分割和分类问题方面。基于卷积神经网络 (CNN)，本研究提出了一种混合深度学习网络 (HDLN) 模型，用于对多种类型的脑肿瘤进行分类，包括神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤。Mask RCNN 用于脑肿瘤分类。我们使用挤压和激励残差网络 (SE-ResNet) 进行脑肿瘤分割，这是一个带有挤压和激励块的残差网络 (ResNet)。使用公开的研究数据集测试所提出的模型进行实验分析，获得了 98.53% 的总体准确率、98.64% 的灵敏度和 98.91% 的特异性。与最先进的分类模型相比，所提出的模型获得了最好的准确率。对于多类脑肿瘤疾病，所提出的 HDLN 模型显示出其优于现有方法。
倾斜二维材料热差反射率...
狄拉克材料中完美锥形色散的偏差（例如质量或倾斜的存在）增强了电子传输的控制和方向性。为了识别这些特征，我们分析了掺杂大质量倾斜狄拉克系统中光学反射率的热导数光谱。确定态密度和化学势是使用热卷积计算有限温度下光学电导率张量的初步步骤。温度变化引起的反射变化可以清楚地识别光学响应中的临界频率。通过测量热导数光谱中的这些光谱特征，可以确定能隙和能带结构倾斜。对各种低能狄拉克汉密尔顿量的光谱进行了比较。我们的研究结果表明，热差光谱有望成为一种探测二维狄拉克费米子带间跃迁的有价值技术
使用低压差稳压器进行设计
• 精确的电源电压 • 有源噪声过滤 • 过流故障保护 • 级间隔离（解耦） • 从单个电源生成多个输出电压 • 适用于恒流源 图 1-2 显示了线性稳压器的几种典型应用。图 1-2(A) 显示了传统的交流到直流电源。在这里，线性稳压器执行纹波抑制、消除交流嗡嗡声和输出电压调节。电源输出电压将干净且恒定，与交流线电压变化无关。图 1-2(B) 使用低压差线性稳压器在电池放电时从电池提供恒定的输出电压。低压差稳压器非常适合此应用，因为它们可以延长给定电池的使用寿命。图 1-2(C) 显示配置为开关电源“后置稳压器的线性稳压器
光束法平差精度评估 ...
1 塞浦路斯研究所考古与文化科学技术研究中心 (STARC)，尼科西亚，塞浦路斯 d.abate@cyi.ac.cy 2 摄影测量与测绘组，ICube-TRIO 实验室 UMR 7357 INSA 斯特拉斯堡，法国 arnadi.murtiyoso@insa-strasbourg.fr 第二委员会 关键词：捆绑调整、摄像网络、风筝摄影、考古文献、DBAT 摘要：价格实惠且现成的无人机系统 (UAS) 进入商业市场，最近提升了考古学家的测绘能力。硬件解决方案确实得到了更精确的飞行计划软件的支持，从而可以提高 3D 模型在空间分辨率和几何精度方面的可靠性。然而，在过去的几十年里，航空摄影主要是利用安装在风筝、气球和杆子上的成像传感器进行的。尽管这些平台是一种经济实惠且用户友好的解决方案，但它们的使用无法按照有序的数据收集方式收集图像，因此在网络设计中引入了可能妨碍摄影测量重建的因素。本研究旨在通过使用商业软件和 DBAT（阻尼束调整工具箱）重新处理在联合国教科文组织考古遗址 Khirokitia Vouni（塞浦路斯）收集的各种数据集，评估束调整 (BA) 的准确性和摄影测量重建的可靠性。1.介绍
高敏感性多销差相关光谱
对脑血流无创和高灵敏度测量对于临床应用至关重要，例如测量氧代谢率1、2和监测颅内压。3，4此外，尽管主要使用功能磁共振成像和近膜光谱光谱（FNIRS）的神经科学应用，例如功能激活映射5、6和无创脑 - 计算机界面7、8，但这些应用可以从功能性共脑血液流量测量中受益。9 - 11弥漫性控制光谱（DCS）12是一种有前途的非侵入性光学技术，用于监测细胞的血液流量13、14和用于测量手指敲击9和视觉刺激期间的皮层功能激活10、11个任务。dcs通过将相干的光耦合到主题中，并测量由光散射出主体产生的斑点场中的波动来测量深度组织动力学。12、15、16增加了源 - dcs optodes的检测器分离（ρ），增加了在头皮和头骨下传播的检测到的光子的比例，深入脑皮质。17 - 19但是，对深组织的敏感性的提高是以减少
基于推理的一般和差分博弈策略调整
在许多多代理交互的环境中，每个代理的最佳选择在很大程度上取决于其他代理的选择。这些耦合的相互作用可以用一般和差分博弈很好地描述，其中玩家有不同的目标，状态在连续的时间中演变，最佳博弈可以用许多均衡概念之一来表征，例如纳什均衡。问题通常允许多重均衡。从这种博弈中的单个代理的角度来看，这种多重解决方案可能会带来其他代理行为方式的不确定性。本文提出了一个通用框架，通过推理其他代理所追求的均衡来解决均衡之间的歧义。我们在多人人机导航问题的模拟中演示了这个框架，得出两个主要结论：首先，通过推断人类所处的平衡状态，机器人能够更准确地预测轨迹；其次，通过发现并使自己适应这种平衡状态，机器人能够降低所有玩家的成本。
量子计算机上的差分密码分析
摘要：随着量子计算的进步，人们进行了广泛的研究以寻找密码学领域的量子优势。将量子算法与经典密码分析方法（如差分密码分析和线性密码分析）相结合，有可能降低复杂性。在本文中，我们提出了一种用于差分密码分析的量子差分查找电路。在我们的量子电路中，明文和输入差分都处于叠加态。实际上，虽然我们的方法无法通过量子计算实现直接加速，但它通过依赖叠加态中的量子概率提供了不同的视角。对于量子模拟，考虑到量子比特的数量有限，我们通过实现 Toy-ASCON 量子电路来模拟我们的量子电路。
极端温度对南非被保险人生样本的死亡率的影响
抽象背景极端温度是与气候变化相关的最严重的环境健康危害之一。人寿保险公司在暴露于死亡率风险的情况下必须了解气候变化对保单持有人死亡率经历的潜在物质影响。其他具有死亡率和寿命风险的金融机构也可能受到极端温度频率或严重程度的变化的影响。然而，迄今为止，有限的证据存在于气候变化危害之间的关系，例如热压力和南非被保险人生的死亡率，以及其他发展中国家的死亡率。目的，我们研究了南非保险人的过度死亡与养老金领取者样本的过度死亡与高温和温度波动之间是否存在任何显着关系，以及在人寿保险公司的葬礼书中涵盖的生活样本。方法论，我们从与南非保险人的生活有关的两个数据来源收集了全因死亡率的每日时间序列（从2012年1月1日至2019年1月1日的退休人员数据集，以及2021年6月1日至2024年7月31日至2024年7月31日的葬礼保险数据集），以及同一时期的南非所有零件的每小时温度，从同一和最高的每日限制了我们的最高温度，我们的每日温度最高。在所有年龄段中计算了相对于其平均每月水平（“死亡率残差”）相对于其平均每月水平（“死亡率残差”）的个体标准化偏差。类似标准化