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World File Search System金字塔
3D Kronecker 卷积特征金字塔用于 MRI 成像中的脑肿瘤语义分割
脑肿瘤严重影响生活质量，并改变患者及其亲人的一切。脑肿瘤的诊断通常从磁共振成像 (MRI) 开始。从 MRO 图像手动诊断脑肿瘤通常需要专家放射科医生。然而，这个过程既耗时又昂贵。因此，需要一种计算机化技术来检测 MRI 图像中的脑肿瘤。使用 MRI，使用三维 (3D) 克罗内克卷积特征金字塔 (KCFP) 的新机制来分割脑肿瘤，解决像素丢失和多尺度病变处理薄弱的问题。用 3D 克罗内克卷积代替单一扩张率，同时使用 3D 特征选择 (3DFSC) 进行局部特征学习。在 3DFSC 末尾添加 3D KCFP 以解决多尺度病变处理薄弱的问题，从而有效分割不同大小的脑肿瘤。使用具有全局阈值的 3D 连通分量分析作为后处理技术。标准多模态脑肿瘤分割 2020 数据集用于模型验证。与其他基准方案相比，我们的 3D KCFP 模型表现优异，整个肿瘤、增强肿瘤和肿瘤核心的骰子相似系数分别为 0.90、0.80 和 0.84。总体而言，所提出的模型在脑肿瘤分割方面是有效的，这可能有助于医生对未来的治疗计划做出适当的诊断。
包容性就业：促进金字塔底层的经济机会
团队要感谢众多专家分享他们的时间和专业知识，包括达能公司高级全球 B 公司经理 Alexandra Heaven；BFA 全球首席执行官兼全球发展中心非常驻研究员 Amolo Ng'weno；欧洲复兴开发银行性别和经济包容性主任 Barbara Rambousek；商业包容性增长首席执行官 Camille Putois；Circulate Capital 首席影响官 Ellen Martin；联合国开发计划署伊斯坦布尔国际私营部门发展中心技术专家 Gokhan Dikmener；欧洲复兴开发银行性别和经济包容性首席经济学家 Margherita Calderone；非正规就业妇女：全球化和组织化高级顾问兼联合创始人 Martha Chen；国际劳工组织包容性劳动力市场、劳资关系和工作条件处处长 Philippe Marcadent；Tameo Impact Fund Solutions 影响主管 Safeya Zeitoun； Sowmya Suryanarayanan，Aavishkaar Capital 影响力和 ESG 总监； Stephen Obiro，肯尼亚雇主联合会宣传、咨询与合作伙伴关系主管；和塔伦·梅塔 (Tarun Mehta)，Aavishkaar Capital 合伙人。
使用相干散射增强和融合注意力金字塔从低 SCNR SAR 图像中检测飞机
摘要：近年来，基于深度学习的方法已被应用于合成孔径雷达（SAR）图像的目标检测。然而，由于SAR的成像机制和低信杂噪比（SCNR），利用SAR图像进行飞机检测仍然是一项具有挑战性的任务。针对这一问题，提出了一种基于相干散射增强和融合注意机制的低SCNR SAR图像飞机检测新方法。考虑到人造目标与自然背景之间的散射特性差异，引入相干散射增强技术来增强飞机散射信息并抑制杂波和斑点噪声。这有利于深度神经网络后续提取有关飞机的准确和有判别力的语义信息的能力。此外，开发了一种改进的Faster R-CNN，该网络具有一种融合局部和上下文注意的新型金字塔网络。局部注意通过增强重要对象的可区分特征来自适应地突出显示重要对象，而上下文注意则有助于网络提取图像的不同上下文信息。融合局部注意力和上下文注意力可以保证飞机被尽可能完整地检测到。在TerraSAR-X SAR数据集上进行了广泛的实验以与基准进行比较。实验结果表明，所提出的飞机检测方法在低SCNR下可以达到高达91.7％的平均精度，显示出有效性和优于许多基准。
基于学习的金字塔，开发综合课程，以改善Darul Ma'arif
摘要：本研究旨在描述和揭示基于伊斯兰小学综合学习金字塔的综合课程的基础，管理和影响。这项研究采用了定性方法；使用案例研究模型设计的研究类型是描述性的。数据收集技术是根据观察结果，访谈和文档的结果获得的。使用三角剖分检查数据的有效性。本研究发现以下内容：（1）基于学习金字塔的综合课程的基础是宗教，哲学，心理学，社会和文化以及科学与技术的基础（2）课程管理包括计划，实施和评估，包括设计，开展和评估和评估和评估观察活动，学习活动，刺激活动，刺激活动，培养活动和习惯活动和习惯活动。（3）应用基于金字塔的学习课程的影响是使学生的知识更有意义，学生阅读，学生在日常生活中独立阅读，学生的情绪是稳定的，以便他们准备好接受学习，并根据完整性阶段和发展使学生的能力运行。
金字塔底层耐用品分配的运营策略
4 例如，减少烟雾、节约燃料的清洁炉灶可以减少每年 430 万与使用煤、木和生物质炉灶的家庭相关的死亡人数（世界卫生组织，2016 年）。然而，BOP 客户通常不了解使用低效炉灶对健康的长期负面影响，也不知道存在更清洁的烹饪解决方案。因此，潜在客户可能不愿意为不熟悉的产品付费，因为这些产品可能无法满足他们当前的需求（全球清洁炉灶联盟，2016 年）。
有关从金字塔湖（洛杉矶县）吃鱼咨询的信息
oehha更新了金字塔湖的咨询，因为已经获得了有关鱼组织中汞和多氯联苯（PCB）水平的其他信息。该咨询服务取代了先前从金字塔湖吃鱼的咨询。金字塔湖位于洛杉矶县洛杉矶西北约60英里处。此咨询是Oehha持续努力的一部分，为来自不同加利福尼亚水体的鱼提供安全饮食建议。
PGCN：用于脑电图识别的金字塔图卷积网络
摘要 - 情感识别对于各种精神疾病的诊断和康复至关重要。在过去的十年中，由于其突出的准确性和可靠性，对基于脑电图（EEG）的情绪识别进行了深入研究，并且图形卷积网络（GCN）已成为解释EEG信号的主流模型。然而，尽管已证明这种关系在情感识别中很重要，但电极关系，尤其是整个头皮的远距离触发依赖性。小型接受领域仅使较浅的GCN仅聚集局部淋巴结。另一方面，堆叠太多的层会导致过度光滑。为了解决这些问题，我们提出了锥体图卷积网络（PGCN），该网络汇总了三个级别的特征：局部，中镜和全局。首先，我们基于电极的3D拓扑关系构建一个香草GCN，该拓扑关系用于整合两阶局部特征。其次，我们基于先验知识构建了几个介观脑区域，并采用介观的关注来依次计算虚拟的介观中心，以关注介观脑区域的功能连接；最后，我们融合了节点特征及其3D位置，以构建数值关系邻接矩阵，以从全局的角度整合结构和功能连接。在三个公共数据集上的实验结果表明，PGCN在头皮上增强了关系模式，并在受试者独立的场景和主题独立的方案中实现了最先进的性能。同时，PGCN在增强网络深度和接受领域之间做出了有效的权衡，同时抑制了随之而来的过度光滑。我们的代码可在https://github.com/jinminbox/pgcn上公开访问。
具有有效离子传输的金字塔硅纳米孔建模
摘要 虽然膜基固态纳米孔的电模型已经得到很好的建立，但是硅基金字塔纳米孔由于两个显著特点而无法应用这些模型。一是其35.3°半锥角，这给纳米孔内移动离子带来了额外的阻力。二是其入口为矩形，这使计算访问电导变得困难。本文，我们通过引入有效电导率，提出并验证了一种硅基金字塔纳米孔的有效传输模型 (ETM)。半锥角的影响可以用减小的扩散系数 (有效扩散系数) 等效地描述。由于扩散系数的减小会导致电导率减小，因此在 ETM 中采用有效电导率来计算体积电导率。在经典模型中，使用本征电导率。我们使用自上而下的制造方法来生成金字塔形硅纳米孔，以测试提出的模型。与经典模型较大的误差（大多数情况下为25%）相比，ETM预测电导率的误差小于15%。我们还发现当过量离子浓度与本体离子浓度的比值小于0.2时，ETM是适用的。最后证明了ETM可以估算金字塔硅纳米孔的尖端尺寸。我们相信ETM将为金字塔硅纳米孔的评估提供一种改进的方法。
![脑 [18F]FDG PET/CT 放射组学分析预测淀粉样蛋白 PET 阳性患者的阿尔茨海默病：SPM 皮质分割、金字塔放射组学和机器学习分析应用的初步报告](/simg/1/1c0958a7ae04ffd22f8ab0dfe656b7e8d1283238.webp)
脑 [18F]FDG PET/CT 放射组学分析预测淀粉样蛋白 PET 阳性患者的阿尔茨海默病：SPM 皮质分割、金字塔放射组学和机器学习分析应用的初步报告
1 核医学科，ARNAS Ospedali Civico，Di Cristina e Benfratelli，90133 Palermo，意大利；natale.quartuccio84@gmail.com（NQ）；gasarno@interfree.it（GA）2 核医学科，Fondazione Istituto G. Giglio，Contrada Pietrapollastra Pisciotto，90015 Cefal ù，意大利；riclaudi@hotmail.it 3 核医学科，苏黎世大学医院，8091 苏黎世，瑞士 4 核医学科，生物医学和牙科科学系和形态功能成像核医学科，墨西拿大学，98122 墨西拿，意大利；francesco.panasiti90@gmail.com（FP）；fabio.minutoli@unime.it（FM）； sbaldari@unime.it（SB）5 Ri.Med基金会，Via Bandiera 11, 90133 Palermo，意大利；acomelli@fondazionerimed.com（AC）；paolo.giaccone26@gmail.com（PG）6 分子生物成像和生理学研究所，国家研究委员会（IBFM-CNR），90015 Cefal ù，意大利；alessandro.stefano@ibfm.cnr.it（AS）；giorgio.russo@ibfm.cnr.it（GR）7 计算机系统和生物信息学系，罗马生物医学大学工程系，Via Alvaro del Portillo 21，00128 罗马，意大利 8 核医学系，佛罗伦萨大学“Mario Serio”实验和临床生物医学科学系，50134 佛罗伦萨，意大利； annachiara.arnone93@gmail.com 9 神经病学部，Fondazione Istituto G. Giglio，90015 Cefal ù，意大利；chiaracupidi@gmail.com（抄送）；luigi.grimaldi@hsrgiglio.it（LMEG） 10 神经病学部，生物医学、神经科学和高级诊断学系，巴勒莫大学，90127 巴勒莫，意大利；tommaso.piccoli@gmail.com * 通信地址：alongi.pierpaolo@gmail.com
使用金字塔引力搜索算法进行基因选择
遗传学在恶性肿瘤的发展和进展中起着重要作用。相关基因的识别是一个高维数据处理问题。为了解决维数灾难，提出了一种混合方法，即金字塔引力搜索算法 (PGSA)，其中基因数量循环减少。PGSA 由两个元素组成，一个过滤器和一个包装器方法（受引力搜索算法启发），该方法通过循环进行迭代。在每个循环中选定的基因会传递到后续循环以进一步降低维数。PGSA 尝试使用信息量最大的基因来最大化分类准确度，同时减少基因数量。结果报告了针对乳腺癌的多类微阵列基因表达数据集。已经实施了几种特征选择算法以进行公平的比较。PGSA 在准确度方面排名第一（84.5%），有 73 个基因。为了检查所选基因是否对患者的生存和治疗反应有意义，对这些基因进行了蛋白质-蛋白质相互作用网络分析。在检查遗传网络时出现了一个有趣的模式。HSP90AA1、PTK2 和 SRC 基因位列排名最高的瓶颈基因之列，DNA 损伤、细胞粘附和迁移途径在网络中高度丰富。