摘要背景:脑肿瘤细分在诊断和治疗计划方面有很大贡献。手动脑肿瘤描述是一项耗时且乏味的任务,并且根据放射科医生的技能而有所不同。自动化的脑肿瘤分割非常重要,并且不依赖于观察间或观察到。这项研究的目的是使从流体累积的反转恢复(FLAIR),T1加权(T1W),T2加权(T2W)和T1W对比(T1W对比度(T1CE)对比(T1CE)磁性结合(MR)序列的最高准确性或在MR上的组合,从而使MR的最高序列或pocorm pocol to pocol to pocol to pocol compoy 其中。 方法:Brats −2020挑战数据集,包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者,用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列(单通道输入)及其任何组合(双或多通道输入)分别训练和评估的。 结果:单通道模型的定量评估表明,与其0.77±0.10骰子指数相比,天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型,具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数,表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。 方法:Brats −2020挑战数据集,包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者,用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列(单通道输入)及其任何组合(双或多通道输入)分别训练和评估的。 结果:单通道模型的定量评估表明,与其0.77±0.10骰子指数相比,天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型,具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数,表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。 方法:Brats −2020挑战数据集,包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者,用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列(单通道输入)及其任何组合(双或多通道输入)分别训练和评估的。 结果:单通道模型的定量评估表明,与其0.77±0.10骰子指数相比,天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型,具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数,表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。 方法:Brats −2020挑战数据集,包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者,用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列(单通道输入)及其任何组合(双或多通道输入)分别训练和评估的。 结果:单通道模型的定量评估表明,与其0.77±0.10骰子指数相比,天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型,具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数,表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。方法:Brats −2020挑战数据集,包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者,用于训练残留的神经网络。该网络是针对每个MR序列(单通道输入)及其任何组合(双或多通道输入)分别训练和评估的。结果:单通道模型的定量评估表明,与其0.77±0.10骰子指数相比,天赋序列将产生更高的分割精度。考虑到双通道模型,具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数,表现出更高的性能。整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。结论:FLAIR MR序列被认为是单个MR序列上肿瘤分割的最佳选择,而整个四个MR序列的关节分割将产生较高的肿瘤描述准确性。
摘要:已经研究了四个新的构图复杂的钙棍蛋白酶,其中有多个(四个或更多)阳离子的钙钛矿位点。材料具有通用公式LA 0.5 SR 2.5(M)2 O 7-δ(M = Ti,Mn,Fe,Fe,Co和Ni),并已通过常规的固态合成合成。这些化合物是第一个报道的成分复杂n = 2 ruddlesden- popper perovskites的示例。使用粉末X射线衍射,中子衍射,能量分散X射线光谱,X射线光电子光谱和磁力测定法确定了材料的结构和性能。材料是同源性的,并采用具有以下单位细胞参数的原型I 4/ mmm空间群:A〜3.84Å和C〜20.1Å。能量分散X射线光谱的测得的组合物为LA 0.51(2)SR 2.57(7)Ti 0.41(2)Mn 0.41(2)Fe 0.39(2)CO 0.39(2)CO 0.38(1)Ni 0.34(1)Ni 0.34(1)O 7-δ,La 0.59(La 0.59(4)fe Co co co 0.55(6)Ni 0.42(4)O 7 -δ,LA 0.54(2)SR 2.49(13)MN 0.41(2)Fe 0.81(5)CO 0.39(3)Ni 0.36(3)NI 0.36(3)O 7 -δ和LA 0.53(4)SR 0.53(4)SR 2.55(19)SR 2.5(19)Mn 0.67(6) O 7 - δ。在中子衍射数据中未观察到磁性贡献,并且磁力测定法指示在低温下自旋玻璃转变。
摘要:已经研究了四个新的构图复杂的钙棍蛋白酶,其中有多个(四个或更多)阳离子的钙钛矿位点。材料具有通用公式LA 0.5 SR 2.5(M)2 O 7-δ(M = Ti,Mn,Fe,Fe,Co和Ni),并已通过常规的固态合成合成。这些化合物是第一个报道的成分复杂n = 2 ruddlesden- popper perovskites的示例。使用粉末X射线衍射,中子衍射,能量分散X射线光谱,X射线光电子光谱和磁力测定法确定了材料的结构和性能。材料是同源性的,并采用具有以下单位细胞参数的原型I 4/ mmm空间群:A〜3.84Å和C〜20.1Å。能量分散X射线光谱的测得的组合物为LA 0.51(2)SR 2.57(7)Ti 0.41(2)Mn 0.41(2)Fe 0.39(2)CO 0.39(2)CO 0.38(1)Ni 0.34(1)Ni 0.34(1)O 7-δ,La 0.59(La 0.59(4)fe Co co co 0.55(6)Ni 0.42(4)O 7 -δ,LA 0.54(2)SR 2.49(13)MN 0.41(2)Fe 0.81(5)CO 0.39(3)Ni 0.36(3)NI 0.36(3)O 7 -δ和LA 0.53(4)SR 0.53(4)SR 2.55(19)SR 2.5(19)Mn 0.67(6) O 7 - δ。在中子衍射数据中未观察到磁性贡献,并且磁力测定法指示在低温下自旋玻璃转变。
在电气方面发现了超导性,其中部分电子位于晶格间隙中,标记为间质阴离子电子(IAES),引入了一个不同类别,称为电气超级电源。了解IAE在电子音波耦合(EPC)中的作用对于电气超导体的发展至关重要。在这项研究中,我们证明了IAES的净电荷增加可增强12 li 8 H N(n = 4-7)电气的EPC,表现出立方/四方对称性和不同的IAES拓扑。第一原理计算显示EPC常数与IAE的净电荷几乎线性上升。这种增加源于IAES对LI 2 P电子的激发效应及其在库珀对形成中的协作参与,这是由Li衍生的低/中频声子促进的。在PM -3 m Li 8 H 4中明显说明了这种机制,其T C为40.3 K,其中Li原子表现出压缩和拉伸振动,诱导IAES二聚化和最强的局部EPC相互作用。相反,Li 8 H N电气中的氢原子主要调节IAE的净电荷和拓扑。我们的发现对电气超导体的发展具有显着意义。
密度功能理论(DFT)计算证实了结构有序的Fe 2 Val Heusler合金是非磁性窄间隙半导体。这种化合物很容易在具有高浓度的抗铁矿缺陷的各种无序相中结晶。我们研究结构障碍对全赫斯勒合金Fe 2 val的电子结构,杂志和电子传输特性及其远程计时量当量的Fe 2 Val 1的影响。35。与从头算计算有关的数据分析表明,反静脉疾病的出现主要是由于FE-V和Fe-Al化学计量变化引起的。弱磁性Fe 2 Val 1的数据。35关于Ni 2 Val。Fe 2 Val 1。 35可以分类为具有明显的自旋式贡献的几乎铁磁金属,但是,这对其热电特性没有主要影响。 FE样品的优异ZT形状分别为300 K约0.05,Ni One的数字分别为0.02。 但是,有记录在Fe / V站点交换产生的狭窄D频段可能是Fe 2 Tial 1的物理性质的异常温度依赖性。 35合金,强度相关的电子系统的特征。 为例,Fe 2 Val 1的磁敏感性。 35表现出griffins阶段的奇异性特征,在T G〜200 k下方是一种不均匀的电子状态。我们还进行了数值分析,该数值分析支持griffins phos phos phop phop peracario。Fe 2 Val 1。35可以分类为具有明显的自旋式贡献的几乎铁磁金属,但是,这对其热电特性没有主要影响。FE样品的优异ZT形状分别为300 K约0.05,Ni One的数字分别为0.02。但是,有记录在Fe / V站点交换产生的狭窄D频段可能是Fe 2 Tial 1的物理性质的异常温度依赖性。35合金,强度相关的电子系统的特征。为例,Fe 2 Val 1的磁敏感性。35表现出griffins阶段的奇异性特征,在T G〜200 k下方是一种不均匀的电子状态。我们还进行了数值分析,该数值分析支持griffins phos phos phop phop peracario。
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我们计算有限的baryon密度扰动QCD中的第一原理和非常高的磁场的压力,最多可达两循环和物理夸克质量。我们框架的有效性区域由M s≪μQ效应效率p给出,其中m s是奇怪的夸克质量,μQ是夸克化学电位,E是基本电荷,而B是磁场强度。我们在运行耦合中包括重新归一化量表的效果,αSðμq;效率EBpÞ,并运行奇怪的夸克质量。我们还讨论了手性限制中的简化。交换图有效地忽略的贡献允许为纯夸克磁铁的状态方程构建一个简单的分析模型,并在非常大的b值下计算其质量和半径。这些结果对扰动QCD的最大质量和相关半径的行为产生了限制。我们还讨论了极端磁场的磁袋模型。
大型垂直压电性,5–7可调节带隙,8,9和大型Dzyaloshinskii – Moriya互动(DMI)。10,11因此,近年来,2d Janus材料在纳米科学和纳米技术方面受到了广泛关注。迄今为止,已经在实验中发现了几种磁性janus材料或从理论上预测。例如,他等人。预测,基于CR的Janus Mxene Monolayers CR 2 CXX 0(x,x,x 0 = h,f,cl,br,oh)的NE´EL温度最高为400K。12同样,Akgenc等人。预测基于CR的Janus MXENE的单层CRSCC中的居里温度为1120 K,这表明对未来的Spintronic应用提出了承诺的候选者。13 Jiao等。 提出了新的2d Janus Cr 2 O 2 Xy(X = Cl,Y = Br/I)单层,并研究了使用菌株从铁磁到抗铁磁状态的相过渡,提出Cr 2 O 2 XY作为旋转型应用的潜在材料。 14此外,Zhang等人。 预测具有较大山谷极化的高度稳定的室温磁磁性janus vsse单层,在Valleytronics V(S,SE)2中具有潜在的应用。 15研究13 Jiao等。提出了新的2d Janus Cr 2 O 2 Xy(X = Cl,Y = Br/I)单层,并研究了使用菌株从铁磁到抗铁磁状态的相过渡,提出Cr 2 O 2 XY作为旋转型应用的潜在材料。14此外,Zhang等人。 预测具有较大山谷极化的高度稳定的室温磁磁性janus vsse单层,在Valleytronics V(S,SE)2中具有潜在的应用。 15研究14此外,Zhang等人。预测具有较大山谷极化的高度稳定的室温磁磁性janus vsse单层,在Valleytronics V(S,SE)2中具有潜在的应用。15研究
本文提出了一种新的方法,用于从密集的点云数据中自动为曼哈顿环境中的建筑物创建语义数字模型。与以前仅依赖于数据驱动方法的方法不同,我们的方法将人工智能与域工程知识集成在一起,以在复杂的布局中克服室内点云处理和几何形式表示中的chal lenges。基于功能的DE Cision树分类器提取了主要建筑元素,该元素用于3D空间解析的基于知识的算法中。在此基础上,优化过程生成参数化的平面图,用于最终创建体积数字模型。该方法在慕尼黑技术大学和斯坦福大学的数据集上进行了验证,用于模型放置的平均准确性约为0.08 m,用于估计元素参数的0.06 m,这突出了其产生建筑物语义数字模型的有效性。这种方法强调了AI集成在数字孪生工作流程中的潜力,以提供更多的自动交配解决方案。