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使用 B 系数和 CLAHE 算法改进移植烧伤样本医学图像检索中的烧伤诊断
本研究重点关注从移植烧伤标本中进行医学图像检索时烧伤评估这一重大困难，特别是在资源受限的情况下，需要快速而准确的诊断。我们的解决方案将复杂的机器学习技术（即人工神经网络 (ANN)）与图像修复系统中的对比度限制自适应直方图均衡化 (CLAHE) 算法相结合。与查询图像 (𝐾 query = 131 . 17 ) 相比，峰度值 (𝐾 CLAHE = 144 . 83 ) 的统计评估表明，CLAHE 图像中的分布具有更明显的尾部，从而增强了特定的图像特征。此外，CLAHE 图像中偏度的增加 (𝑆 CLAHE = 5 . 92 ) 表明与查询图像 (𝑆 query = 4 . 47 ) 相比，强度水平向更高强度的转变，进一步增强了可辨别的图像特征。通过这种结合，我们可以小心地保留图片边界，增强局部对比度，并最大限度地降低噪音，从而提高烧伤诊断的准确性。统计分析（例如峰度和偏度分析）验证了可见图片方面的改进，为基本纹理属性提供了重要的见解。我们使用 Bhattacharya 系数和独特的 bin 分析提高了图片检索效率，从而显著提高了匹配图像的检索分数。ANN 成功区分了需要移植的照片和不需要移植的照片，为急性烧伤提供了快速准确的诊断。这种综合技术大大提高了烧伤诊断水平，尤其是在紧急情况下，并有望改善医疗程序。我们的研究通过结合自动评估工具、强大的图像处理方法和机器学习，有助于提高困难医疗情况下的患者护理标准。
引用本文 Hemadri K, Ajith ADS, Kukanur V, Nagaral M. 用不同合金增强 Al6262 的磨损率和摩擦系数的测定
对基于铝合金 6262 的混合金属基复合材料在干滑动条件下进行了摩擦学研究，该复合材料加入了不同重量百分比的碳化钨 (WC) 和二硫化钼 (MoS 2)。具体来说，碳化钨的加入量为 3%、6% 和 9%，而二硫化钼的加入量为 2%、4% 和 6%。这些混合复合材料的制造采用搅拌铸造技术。实验设计遵循 L27 正交阵列，并采用田口优化来确定输入参数的最佳组合。采用正交阵列、信噪比和方差分析来研究开发的复合材料的最佳测试参数。最佳配方可产生最小的磨损率和摩擦系数，即 9% WC、6% MoS2、负载为 10N、滑动速度为 1 m/s 以及滑动距离为 400 m。使用扫描电子显微镜 (SEM) 对 Al6262/WC/MoS 2 混合复合材料进行表征。
多孔结构增强了无铅 - 无铅（BA0.85CA0.15）（ZR0.1TI0.9）的纵向压电系数和机电耦合系数O3
将孔隙度引入铁电陶瓷可以降低有效的介电常数，从而增强直接压电效应产生的开路电压和电能。然而，纵向压电系数的减小（D 33）随着孔隙率的增加，目前限制了可以使用的孔隙率范围。通过将排列的层状孔引入（Ba 0.85 Ca 0.15）（Zr 0.1 Ti 0.9）O 3中，本文在D 33中表现出与其密集的对应物相比，D 33中的22–41％增强。这种独特的高D 33和低介电常数的独特组合导致了明显改善的电压系数（G 33），功能收获（FOM 33）和机电耦合系数（k 2 33）。证明改进特性的基本机制被证明是多孔层状结构内的低缺陷浓度和高内极化场之间的协同作用。这项工作为与传感器，能量收割机和执行器相关的应用的多孔铁电剂设计提供了见解。
在光子平台上将溶液处理的BATIO3薄膜与高蛋白系数的整合
在硅（SI）和氮化硅（SIN）基于光子整合电路（PICS）的基于硅（SI）上的薄膜（SIN）上的薄膜（PICS）的异质整合在未来未来的纳米光子薄片调制器的发展中起着至关重要的作用。由于铁电薄膜的电形（EO）特性在很大程度上取决于它们的晶体相和质地，因此在这些平台上的Batio 3薄系统的整合远非微不足道。到目前为止，已经开发了使用SRTIO 3模板结合使用SRTIO 3模板纤维与高真空沉积方法结合使用的常规集成途径，但是它的吞吐量较低，昂贵，需要单晶基板。要缩小这一差距，需要一种成本效率，高通量和可扩展的方法来集成高纹理的Batio 3薄膜。因此，提出了使用LA 2 O 2 CO 3模板膜与化学溶液沉积（CSD）过程结合使用LA 2 O 2 CO 3模板膜整合的替代方法。在这项工作中，溶液处理的BATIO 3薄片的结构和EO特性是表征的，并评估了其整合到光圈谐振器中。BATIO 3纤维表现出纹理，其大型皮孔系数（r E e镜）为139 pm v-1，并且在基于环的谐振器调制器中积分显示为1.881 V cm的V le，带宽为40 GHz。这可以使Batio 3薄膜在PIC平台上进行低成本，高通量和富裕整合，并在PIC平台上以及潜在的大规模制造纳米光子BATIO 3薄片调制器。
税收合规，收入质量和财务绩效对未来收益响应系数的影响：印度尼西亚和泰国的证据
进行了这项研究，以研究税收合规性和收入质量的影响，除了当前的财务绩效，还可以预测未来的收入。一般而言，未来的收入将使用当前的收入及其与股票价格的互动进行预测。投资者使用未来的收益响应系数来衡量。先前的几项研究发现了关于财务绩效对未来收入的影响的不同结果，因此需要进一步的研究来发展影响未来收入的任何因素。从2014年至2017年的印尼证券交易所和泰国证券交易所上市的83家制造公司的年度报告和历史股票价格中，总共有332个面板数据。我们使用STATA 16的定量方法来分析可用的数据。结果表明，收益质量对未来收益有很大影响，而税收合规性和财务绩效却很弱。这些结果对产生高质量财务报告的实体具有非常重要的含义，从而帮助投资者预测未来的收入。
基于机器学习的预测雷诺的翼型空气动力系数
摘要。本研究研究了各种机器学习（ML）算法在预测两个关键空气动力系数的应用，即最大升力系数（𝐶𝐶）和最小阻力系数（𝐶𝑑），对于任何给定的雷诺数，风力涡轮机翼型。我们建议使用聚类技术对类似的机翼形状进行分组，并使用创建的分区来预测使用它们相似性的看不见的机翼属性。在这里，我们还代表了Parsec低维空间中的机翼，而不是高维翼型点空间，以弥补少量训练数据。为此，创建了一个扩展的实验机翼数据库，并用于基于五种不同ML算法的培训模型。我们观察到决策树集合（DTE），随机森林（RF）和多层感知器（MLP）模型成为𝐶𝐶𝑙和𝐶𝑑𝑑𝑚𝑖𝑛𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑚𝑖𝑛𝑑𝑚𝑎𝑥𝑚𝑖𝑛𝑙的最有效预测指标。在培训数据库中未包含的三个其他机翼案例上测试这两个ML模型表明，𝐶𝐶𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙预测性能通常是合理的，错误级别的平均值约为5％。相比之下，𝐶𝑑的预测误差水平通常更高，平均约为15％。
使用 Pacs 进行脑膜瘤关系数据库管理
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MIP：科学与医学的高级数据处理和分析 从关系数据库提供深度学习模型
我们提出了医学信息平台（MIP），这是科学和医学界的在线集中平台。它介绍了位于医院中的偏心的患者数据，帮助临床医生，临床科学家和研究人员确定疾病独有的模式，并提供明确的诊断和个性化治疗方法。该平台使用户能够从预处理的神经生理和医学记录中访问统一的医学数据，以及研究同类数据集，而无需传输原始的临床数据。此功能有助于对医疗数据进行利用和分析，同时保留敏感患者信息的隐私和安全性。MIP将数据科学和机器学习与数据技术，尤其是数据集成，安全计算，分散的分布式查询执行以及低水平，有效的科学管道执行，从而利用了现代数据引擎的特征，例如矢量化，并行化，并行化和JIT汇编。MIP是计算机科学家，临床科学家和医学专业人员多年的多年努力的结果。迄今为止，它已在欧洲的40多家医院中部署和使用，另外12个装置正在进行中。
MIP：科学与医学的高级数据处理和分析从关系数据库提供深度学习模型
在关系数据上提供深度学习（DL）模型已成为各种商业和科学领域的关键要求，最近引发了人们日益增长的兴趣。在这篇有远见的论文中，我们开始对代表体系结构进行全面探索以满足要求。我们突出显示了三个关键范式：最新的以DL中心体系结构将DL计算卸载到专用的DL框架上。以UDF为中心的体系结构将一个或多个张量计算封装到关系数据库管理系统（RDBMS）中的用户定义功能（UDFS）中。潜在的以关系为中心的体系结构旨在通过关系运算符代表大规模的张量计算。虽然这些体系结构中的每一个都在特定的使用方案中表现出了希望，但我们确定了这些体系结构的无缝集成和这些体系结构之间的中间地面的紧迫要求。我们深入研究了阻碍整合并探索创新策略以关闭它们的差距。我们提出了一种建立新型RDBM的途径，以实现一类广泛的数据密集型DL推理应用程序。
研究硅P-i-n光电二极管的电荷载体收集系数†
本文研究了硅P-I-N光二极管中少数荷载载体的收集系数以及某些技术因素对其的影响。已经发现，由于光生荷载体的收集面积随着这些参数的增加而增加，因此少数荷载体的扩散长度和材料的电阻率对收集系数的值有显着影响。还发现，增加光电二极管收集系数的有效方法是确保光电二极管的高阻力区域的厚度等于少数荷载体的扩散长度的总和和空间电荷区域的宽度。研究了掺杂剂浓度对响应性和收集系数的影响。发现，与计算出的数据相反，在实验数据中，收集系数随着磷和硼浓度的浓度而增加，并且杂质的响应率降低，杂质的浓度降低，收集系数的降低是由于杂物的程度降低，而造成较小的范围较小的延伸率，而造成较小的频率延伸的速度延伸，并且频率降低了范围的延伸范围。关键字：硅； photodiode;反应性； tharge tomerclection;屏障容量PAC：61.72。ji，61.72.lk，85.60.dw