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World File Search System量值
用于 PET 成像分析的放射组学和人工智能
数据提取必须包括定义大量值。特征分为语义和非语义：第一类涉及肿瘤直径、体积和形状等数据，而第二类涉及从图像的数学阐述中提取的数据。特征也可以根据其定义模式进行区分。一阶变量涉及肿瘤体素的信号值，与其空间分布无关，而二阶数据涉及信号空间分布的分析：所谓的纹理分析。纹理被定义为“具有亮度、颜色、大小和形状特征的表面上元素或图案的规则重复”。还有关于肿瘤空间特征的特征：基于形状的特征。最后，可以通过使用分形分析肿瘤来计算不同的数据集：基于分形的特征。随后必须选择数据以识别非冗余、稳定和相关的数据，这些数据最有可能定义具有良好诊断性能的模型 [13]。具体来说，可以通过评估在不同时间重复测试或使用不同肿瘤分割方法的数据的一致性来计算稳定性。
与增加希尔伯特空间过滤和广义雅可比 3â•fi 对角关系相关的量子理论
摘要。我们证明，经典随机变量或随机场的量子分解是一种非常普遍的现象，仅涉及希尔伯特空间的递增过滤和一族使过滤增加 1 的厄米算子。定义这些厄米算子的量子分解的创建、湮灭和保存算子（CAP 算子）满足对换关系，该对换关系概括了通常的量子力学关系。实际上，对换关系有两种类型（I 型和 II 型）。在 I 型对换关系中，对换子由算子值半线性形式给出。当此算子值半线性形式为标量值（恒等式的倍数）时，非相对论自由玻色场的特征为相关对换关系简化为海森堡对换关系。到目前为止，II 类对易关系尚未出现，因为当随机场的概率分布为乘积测度时，它们完全满足。从这个意义上讲，它们编码了有关随机场自相互作用的信息。
feddrl：值得信赖的联合学习模型融合方法...
摘要。联合学习促进了多个参与者之间的协作数据分析，同时保留用户隐私。但是，常规联合学习方法通常采用加权平均技术来进行模型融合，面临两个重要的挑战：1。将恶意模型纳入福音过程会大大破坏汇总全局模型的准确性。2。由于设备和数据的异质性问题，客户端的数量不能确定模型的重量值。为了解决这些挑战，我们提出了一种基于强化学习（FEDDRL）的值得信赖的模型融合方法，其中包括两个阶段。在第一个阶段，我们提出了一种可靠的客户选择机制，以将恶意模型排除在融合过程中。在第二阶段，我们提出了一种自适应模型融合方法，该方法根据模型质量动态分配权重以汇总最佳的全局模型。最后，我们在五个不同的模型融合场景上验证了我们的方法，这表明我们的算法显着增强了可靠性，而不会损害任何认可。
feddrl：值得信赖的联合学习模型融合方法...
摘要。联合学习促进了多个参与者之间的协作数据分析，同时保留用户隐私。但是，常规联合学习方法通常采用加权平均技术来进行模型融合，面临两个重要的挑战：1。将恶意模型纳入福音过程会大大破坏汇总全局模型的准确性。2。由于设备和数据的异质性问题，客户端的数量不能确定模型的重量值。为了解决这些挑战，我们提出了一种基于强化学习（FEDDRL）的值得信赖的模型融合方法，其中包括两个阶段。在第一个阶段，我们提出了一种可靠的客户选择机制，以将恶意模型排除在融合过程中。在第二阶段，我们提出了一种自适应模型融合方法，该方法根据模型质量动态分配权重以汇总最佳的全局模型。最后，我们在五个不同的模型融合场景上验证了我们的方法，这表明我们的算法显着增强了可靠性，而不会损害任何认可。
基于潜在空间能量的持续学习模型
摘要 — 持续学习已成为许多实际应用（例如在线新闻摘要和产品分类）中必不可少的部分。主要挑战被称为灾难性遗忘，即模型在接受新任务训练时无意中丢弃先前学习的知识的现象。现有的解决方案包括存储以前类别的样本、在微调过程中规范参数或为每个任务分配不同的模型参数。这项工作中提出的解决方案 LSEBMCL（基于潜在空间能量的持续学习模型）是使用基于能量的模型 (EBM) 来防止灾难性遗忘，方法是在对新任务进行训练时从先前的任务中采样数据点。EBM 是一种将能量值与每个输入数据点相关联的机器学习模型。所提出的方法使用 EBM 层作为 NLP 任务持续学习框架中的外部生成器。该研究证明了 EBM 在 NLP 任务中的有效性，在所有实验中都取得了最先进的结果。索引词——持续学习、基于能量的模型、灾难性遗忘、问答、语言生成
基于潜在空间能量的持续学习模型
摘要 — 持续学习已成为许多实际应用（例如在线新闻摘要和产品分类）中必不可少的部分。主要挑战被称为灾难性遗忘，即模型在接受新任务训练时无意中丢弃先前学习的知识的现象。现有的解决方案包括存储以前类别的样本、在微调过程中规范参数或为每个任务分配不同的模型参数。这项工作中提出的解决方案 LSEBMCL（基于潜在空间能量的持续学习模型）是使用基于能量的模型 (EBM) 来防止灾难性遗忘，方法是在对新任务进行训练时从先前的任务中采样数据点。EBM 是一种将能量值与每个输入数据点相关联的机器学习模型。所提出的方法使用 EBM 层作为 NLP 任务持续学习框架中的外部生成器。该研究证明了 EBM 在 NLP 任务中的有效性，在所有实验中都取得了最先进的结果。索引词——持续学习、基于能量的模型、灾难性遗忘、问答、语言生成
肯塔基州公用事业电子联合申请
1. 由于 NOx 限制，Mill Creek 1 号和 2 号在臭氧季节不能同时运行，这导致到 2024 年可用的夏季容量减少。Mill Creek 1 号将于 2024 年底退役。OVEC 的合同期限于 2040 年结束。2.“小型 SCCT”假设 Haefling 1-2 号和 Paddy's Run 12 号将于 2025 年退役。3. 现有可调度 DSM（“现有调度 DSM”）反映了平均峰值日的预期负荷减少。4.“太阳能 PPA”假设 2024 年增加 100 MW 太阳能容量（Rhudes Creek），2025 年增加 125 MW 太阳能容量（Ragland）。容量值反映了对夏季峰值容量的预期贡献为 78.6%，对冬季峰值容量的预期贡献为 0%。 5.“煤炭”包括假设于 2028 年退役的 Mill Creek 2 号、Ghent 2 号和 Brown 3 号电厂。
定性血液药物提取与分析
该方法描述了全血中药物的定性检测程序。将回收化合物添加到全血样本中，然后通过使用有机溶剂的液/液萃取将目标化合物和回收化合物有效地从血液样本中分离出来，并在 HPLC C-18 柱上分离。然后使用串联质谱仪分析样本，利用选择离子监测 (SIM)，对响应较差的化合物进行额外的同时检测，使用多反应监测 (MRM)。请注意，该方法产生的半定量结果来自强制通过零曲线的单点校准，以获得近似定量结果，这些结果仅供分析人员用作近似值的指南。任何分析证书都不得报告近似定量值。在确认分析之前，应对所有药物血液样本运行此方法，并在生成结果报告之前记录和批准任何例外情况。这种定性方法主要用作定量分析之前的筛选工具。对于仅在血液中定性检测出的目标化合物，也应采用此方法来确认这些化合物。设备和用品：
2021 年系统、本地和灵活资源充足性 (RA) 申报指南
（公用事业运行的 DR）或未分配（例如 DRAM）。DR 选项卡的前几行会自动从 LSE 分配选项卡中提取 IOU DR 计划（DR 分配）的信用额度，LSE 会在分配下方的行中手动输入任何未分配的 DR 容量。具体而言，LSE 应使用此选项卡在年度 RA 文件中手动输入未分配 DR 资源的系统容量值，并在月度 RA 文件中手动输入未分配 DR 资源的系统和本地容量值。（LSE 应仅列出已接受负载影响协议且具有 CAISO 资源 ID 的 DR 资源。）需求响应选项卡将输电和配电 (T&D) 线路损耗添加到第三方 DR 资源的容量中，这些资源尚未将这些损耗嵌入其 NQC 值中。然后，总 DR 容量（已分配和未分配）流入摘要选项卡，其中添加了 15% 的 PRM 以实现合规性。
定量MRI生物标志物用于临床上显着前列腺癌的分类：回波时间可重复性的校准
背景：限制频谱成像限制评分（RSIRS）是用于检测临床上显着前列腺癌（CSPCA）的定量生物标志物。但是，RSIR的定量值受到诸如Echo Time（TE）之类的成像参数的影响。目的：本研究的目的是开发一种校准方法来说明回声时间的差异，并促进将RSIR用作检测CSPCA的定量生物标志物。方法：这项研究包括197个经过MRI和活检检查的连续患者； 97被诊断为CSPCA（年级≥2）。rsi数据是三次获取的：在最小TE 〜75ms，一次在TE = 90ms（分别为Temin 1，Temin 2和TE90）时进行两次。对无CSPCA的患者进行了培训的一种拟议的校准方法，估计了RSI信号模型的四个扩散室（C）中的每个扩散室中的每个缩放系数（F）。确定了一个线性回归模型，将TE90的C映射与Temin 1的参考c映射匹配，范围为95 th thth