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World File Search System粗粒化
研磨和抛光应用指南 2024
金相专用砂纸采用精选粒度均匀、磨削效果极佳的碳化硅磨粒作为磨料。采用静电植砂工艺生产的金相专用耐水砂纸，具有磨粒分布均匀、刃口锋利、经久耐用的特点。能快速去除试样及浅变形层，对高硬或较硬材料特别有效。所有粗磨、精磨工序均可用水辅助，彻底杜绝了普通金相砂纸干磨试样磨不干净、粉尘多等弊端。由于金相砂纸具有诸多优点，在模具加工（抛光）等对光洁度要求较高的工序中也经常使用。
生物学上的巨粒分子在disease和...
脂质是一种多样化的疏水分子，对于能量存储，膜结构和信号传导至关重要。脂质代谢的失调与许多疾病有关，包括心血管疾病，肥胖和神经退行性疾病。动脉粥样硬化是心脏病的主要原因，涉及动脉壁内脂质和炎性细胞的积累。在阿尔茨海默氏病中，脂质组成和代谢的变化有助于形成淀粉样蛋白斑块和神经炎症。脂质组学的进步增强了对健康和疾病中脂质作用的理解，有助于治疗方法的发展。基于脂质的药物输送系统（例如脂质体）被广泛用于增强药物的生物利用度和功效。
粒子群优化的飞机配平分析
在本研究中，首先开发了 F-16 飞机全动力学的详细非线性模型，并用 MATLAB 进行编码。该模型包括重力模型、可变大气参数、表格气动函数、推进模型、非线性控制面驱动模型和六自由度运动方程。然后开发了一种使用上述模型计算所有可能配平值的数值工具。该工具可以计算不同操作点的配平值。在开发的算法中，使用了粒子群优化 (PSO) 方法，这是一种在连续搜索空间上具有高收敛速度的元启发式方法。然后使用开发的模型围绕计算出的配平值进行模拟。模拟结果证实，基于 PSO 的配平算法可以高精度地找到所有配平值。
使用粒子群的随机森林优化...
抽象糖尿病是一种慢性退化性疾病，原因是胰腺中缺乏胰岛素的产生或人体使用胰岛素使用的能力较低。根据世界卫生组织（WHO）的一份报告，世界上有4％的总死亡是由糖尿病引起的。国际糖尿病联合会（IDF）指出，糖尿病患者在2013年有所增加。印度尼西亚是糖尿病病例数量最多的第七名。在这项研究中，用于对糖尿病进行分类的方法是使用粒子群优化（PSO）优化的随机森林算法。这项研究使用PSO优化的随机森林分类算法的准确性为78.2％和82.1，值增加了3.9％。可以得出结论，与没有PSO优化的随机森林算法相比，PSO优化可以更好地提高分类精度值。关键字：分类，糖尿病，国际糖尿病联合会，粒子群优化，随机森林1。引言糖尿病是一种非传染性疾病，会导致患者体细胞功能的缓慢下降，其特征是当激素胰岛素的功能通常无法运行时，由于代谢干扰而导致尿液中的血糖水平升高[1]。代谢性疾病称为糖尿病是由胰岛素分泌和作用故障引起的[2]。高血糖水平会导致人体衰竭，心动脉，中风，失明和死亡等人体细胞功能受损[3]。
德西特时空来自全息平面......
全息原理认为，体空间的自由度 (DoF) 被编码为边界量子场系统的信息 [1, 2, 3]。该原理的已知例子有黑洞熵 [4, 5, 6, 7] 和 d + 2 维反德西特时空/d + 1 维共形场论 (AdS d +2 /CFT d +1 ) 对应关系 [8, 9, 10, 11]。在发现 AdS d +2 /CFT d +1 对应关系中的全息纠缠熵的 Ryu–Takayanagi 公式 [12, 13, 14, 15] 后，多尺度纠缠重正化假设 (MERA) [16, 17] 被提出作为该公式背后的体量子纠缠的全息张量网络 (HTN)，其中 d = 1 为零温度 [18, 19]。这里，MERA 是通过解纠缠器层（对我们而言是二分量子比特门）和粗粒化器层（等距）的半无限交替组合对量子比特中边界 CFT 2 的量子基态进行实空间重正化群变换 [16, 17]。MERA 是一个尺度不变的张量网络。基于对 HTN 的初步研究 [18, 20, 21]，本文作者对 HTN 进行了经典化 [22, 23, 24, 25]。其中，HTN 的经典化是指在 HTN 中采用单量子比特的第三 Pauli 矩阵作为超选择规则算子 [25]。即，作用于 HTN 的希尔伯特空间的量子力学可观测量需要与第三 Pauli 矩阵交换，并根据这种交换性进行选择。HTN 经典化后，经典化全息张量网络 (cHTN) 的量子态对于所选可观测量在第三 Pauli 矩阵的特征基上没有量子干涉，因此等价于经典混合态，即第三 Pauli 矩阵乘积特征态的统计混合，
基于单精度浮点非迭代粗到精配准...
摘要。可变形图像配准是医学图像分析中的关键步骤，用于找到一对固定图像和运动图像之间的非线性空间变换。基于卷积神经网络 (CNN) 的深度配准方法已被广泛使用，因为它们可以快速、端到端地执行图像配准。然而，这些方法通常对具有较大变形的图像对性能有限。最近，迭代深度配准方法已被用来缓解这一限制，其中变换以由粗到细的方式迭代学习。然而，迭代方法不可避免地延长了配准运行时间，并且倾向于在每次迭代中学习单独的图像特征，这阻碍了利用这些特征来促进以后的迭代配准。在本研究中，我们提出了一种用于可变形图像配准的非迭代由粗到细配准网络 (NICE-Net)。在 NICE-Net 中，我们提出了：(i) 单次深度累积学习 (SDCL) 解码器，可以在网络的单次（迭代）中累积学习从粗到细的转换；(ii) 选择性传播特征学习 (SFL) 编码器，可以学习整个从粗到细配准过程的常见图像特征并根据需要选择性传播这些特征。在 3D 脑磁共振成像 (MRI) 的六个公共数据集上进行的大量实验表明，我们提出的 NICE-Net 可以胜过最先进的迭代深度配准方法，而只需要与非迭代方法类似的运行时间。
慢性粒单核细胞白血病的真实世界数据
简单总结：慢性粒单核细胞白血病 (CMML) 是一种罕见疾病，预后不良，有进展为急性髓系白血病 (AML) 的风险。干细胞移植 (alloSCT) 是唯一可能治愈的选择。针对特定基因突变的新型靶向药物 (NTD) 对 AML 有用，但人们对 CMML 如何进展为 AML 以及这些药物是否对 CMML 有效知之甚少。在我们的研究中，38% 的患者接受了低甲基化药物治疗，但其中不到一半有反应。六名患者接受了 NTD 治疗，反应良好。只有 10% 的患者可以进行 AlloSCT。25% 的患者进展为 AML，在诊断和进展之间，他们的基因突变发生了变化。尽管 CMML 的预后较差，但分析基因突变有助于更好地分层每位患者的风险，并确定每位患者可能有效的 NTD。
模糊遗传粒子群优化卷积神经...
dharanir.pec@gmail.com, ramesh.revathy@gmail.com, danesh.kn1@gmail.com Received : 31 July 2023, Revised: 14 October 2023, Accepted : 21 October 2023 * Corresponding Author ABSTRACT Oral cancer presents a pressing global health concern, ranking as the eighth most prevalent cancer worldwide and leading to a significant number of deaths, particularly evident in India with an annual toll of大约有130,000人死于口腔癌。早期检测的紧迫性是显而易见的，因为由于临床检查和活检而导致的疾病识别延迟可以阻碍有效的治疗和改善患者的结果。这项研究通过开发能够识别受疾病影响的口腔区域并准确分类各种口腔癌疾病的系统来解决这一关键需求。该研究利用深度学习算法来检测和精确定位口服图像中的受影响区域，并结合了高级特征提取技术，尤其是基于模式的特征。使用创新的蜜蜂脉冲夫妇神经网络（BEEPCNN）算法用于对受影响区域的有效分割。为了进一步提高检测效率，引入了一种新型模糊遗传粒子群卷积神经网络（FGPSOCNN），从而降低了计算复杂性，同时保持了高精度水平。拟议的系统使用从Arthi Scan医院收集的实时MRI图像进行了严格的评估。实验结果令人信服地证明了与现有的口腔癌检测方法相比，FGPSOCNN模型的优越性。1。简介这项综合研究不仅满足了早期口腔癌检测的关键需求，而且还引入了一种创新的方法，可以显着提高效率而不会损害准确性。这项研究对口腔癌诊断的潜在影响是很大的，为全球关键的全球健康挑战提供了有希望的解决方案。关键字：口腔癌，深度学习，蜂鸣声，模糊，粒子群优化，fgpsocnn。