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摘要。最近使用深度学习技术分析了脑肿瘤数据。分割和分类脑肿瘤以及区分肿瘤和非肿瘤细胞在用肿瘤区分开脑细胞并且没有肿瘤并区分肿瘤细胞以找到其类标记时令人着迷。为此，分割是对大脑形象进行分类的适当方法，并且通常由研究人员使用。要获得准确的分类，必须从提取相关特征开始。在这项工作中，概率模糊c -eans（FCM）算法被用来进一步完善分割过程。此分析使得揭示了大脑的磁共振成像（MRI）扫描的感兴趣区域，这为降低MRI脑图像的维度提供了框架。局部方向模式（LDP）被分割后，将其应用于段以提取通过分割方法鉴定的特征的重要区域。在深信网络旁边，提供了这些特征，这确定了图像是正常还是异常，以及MRI是否可用于检测或排除肿瘤的存在。实验是在提出的方法和脑肿瘤分割数据库的帮助下进行的；已经评估了相对于95.78％的最高百分比的评估。©2023 Spie and＆t [doi：10.1117/1.jei.32.6.062502]
见证负条件熵
具有负条件冯诺依曼熵的量子态在多种信息论协议中提供了量子优势，包括超密集编码、状态合并、分布式私有随机性提炼和单向纠缠提炼。虽然纠缠是一种重要资源，但只有一部分纠缠态具有负条件冯诺依曼熵。在这项工作中，我们将具有非负条件冯诺依曼熵的密度矩阵类描述为凸和紧的。这使我们能够证明存在一个 Hermitian 算子（见证人），用于检测任意维度二分系统中具有负条件熵的状态。我们展示了两种此类见证人的构造。对于其中一种构造，状态中见证人的期望值是状态条件熵的上限。我们提出了一个问题，即获得状态条件熵集的严格上限，其中算子给出相同的期望值。我们对两个量子比特的情况用数字方法解决了这个凸优化问题，发现这提高了我们证人的实用性。我们还发现，对于特定证人，估计的严格上限与 Werner 状态的条件熵值相匹配。我们阐明了我们的工作在检测几个协议中的有用状态方面的实用性。
α-静态负性
二分量子状态的对数负态是量子信息理论中广泛使用的纠缠，因为它易于计算并用作可蒸馏纠缠的上限。最近，两部分状态的κ键入被证明是易于计算且具有精确的信息理论含义的第一个纠缠措施，等于双方量子状态的确切纠缠成本，而自由操作是那些完全保留部分trans pose pose porths-pose pose and porths porths pornale porneme wang and warg and wang and wang and wang and wang and wang and wang wang and warg and wang and wang and warg and warg and wang wang and warg and wang wang and warg and wang wang wang and warg wang。修订版Lett。 125（4）：040502，2020年7月]。 在本文中，我们通过表明它们是α-千层词的纠缠措施的有序家族的极端，提供了这两种纠缠措施之间的非平凡联系，每种措施都由参数α∈[1，∞]鉴定出来。 在这个家族中，原始的对数负性被恢复为具有α= 1的较小的eST，并且κ键入被恢复为最大的α=∞。 我们证明α-静态的负性满足了以下特性：纠缠单调，归一化，忠诚和亚功能。 我们还证明它既不是凸面也不是一夫一妻制。 最后，我们定义了量子通道作为量子状态概念的概括的α-静态负性，我们展示了如何将许多概念推广到任意资源理论。Lett。125（4）：040502，2020年7月]。在本文中，我们通过表明它们是α-千层词的纠缠措施的有序家族的极端，提供了这两种纠缠措施之间的非平凡联系，每种措施都由参数α∈[1，∞]鉴定出来。在这个家族中，原始的对数负性被恢复为具有α= 1的较小的eST，并且κ键入被恢复为最大的α=∞。我们证明α-静态的负性满足了以下特性：纠缠单调，归一化，忠诚和亚功能。我们还证明它既不是凸面也不是一夫一妻制。最后，我们定义了量子通道作为量子状态概念的概括的α-静态负性，我们展示了如何将许多概念推广到任意资源理论。
缩放低碳氢产生的观点
本报告中的信息和意见由奥利弗·怀曼（Oliver Wyman）编写。本报告不是投资建议，不应依靠此类建议，也不应替代与专业会计师，税收，法律或财务顾问的咨询。Oliver Wyman已竭尽全力使用可靠，最新和全面的信息和分析，但是所有信息均无需任何形式的明示或暗示保证。Oliver Wyman不承担更新本报告中信息或结论的任何责任。Oliver Wyman对由于本报告中包含的信息或此处所指的任何报告或信息来源或任何后果，特殊或类似损害造成的信息或否定的任何损失，即使有可能遭受此类损害的可能性，造成的任何损失。该报告不是购买或出售证券的要约，也不是征求购买或出售证券的要约。未经Oliver Wyman的书面同意，本报告可能不会出售。
脉冲功率、Z 箍缩及其应用
• 2000 年夏天，我是 SULI/NUF 的学生。 • 那个夏天，我的研究项目是麻省理工学院的磁约束聚变（MCF）托卡马克装置。--低密度，长时间尺度 • 我还在劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）度过了两个夏天，研究间接驱动惯性约束聚变（ICF）。--高密度，短时间尺度 • 被聚变“虫”咬了之后，我去了普林斯顿大学读研究生，并在 PPPL 有一间办公室。 • 我的论文研究方向是 ICF 的一个子领域，称为重离子聚变（用强带电粒子束取代激光）。 • 我研究生涯的总体目标是提高等离子体科学模拟代码的预测能力。我认为自己是一名进行数值实验的计算物理学家。
长度缩放对双...中电迁移的影响
通过对不同长度 (L) 的线路进行实验，在不同的电流密度 (j) 下施加应力，并使用技术上可行的三级结构，研究了双大马士革铜互连中的电迁移短长度效应。这项调查是对成熟的双大马士革铜工艺后短长度效应的完整研究。使用寿命测量和随时间变化的电阻衰减来描述这种现象。已经发现，随着电流密度-长度乘积的减小，对数正态分布的 sigma 会增加。临界体积的统计分布很好地符合 sigma 曲线。由于背应力引起的 TTF（失效时间）分散，较低的 jL 2 值显示较大的 sigma 值。提出了一个简化方程来分析特定温度下电流密度和线长的各种组合的实验数据。所得的阈值长度乘积 (jL) C 值似乎与温度有关，在 250-300 C 范围内随温度升高而降低。 2007 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
负迁移研究综述
摘要 — 迁移学习 (TL) 利用来自一个或多个源域的数据或知识来促进目标域中的学习。由于注释成本、隐私问题等原因，当目标域中标记数据很少或没有标记数据时，它特别有用。不幸的是，TL 的有效性并不总是能得到保证。负迁移 (NT)，即利用源域数据/知识会不理想地降低目标域的学习性能，一直是 TL 中存在已久且具有挑战性的问题。文献中提出了各种方法来处理它。然而，目前还没有关于 NT 的制定、导致 NT 的因素以及缓解 NT 的算法的系统调查。本文填补了这一空白，首先介绍了 NT 的定义及其因素，然后根据四类回顾了大约 50 种克服 NT 的代表性方法：安全迁移、域相似性估计、远距离迁移和 NT 缓解。我们还讨论了相关领域的NT，例如多任务学习、终身学习和对抗性攻击。