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World File Search System阈值
使用优化阈值差异算法和粗糙集从磁共振图像中分割脑肿瘤
摘要 - 本研究提出了一种使用所提出的优化阈值差异 (OTD) 和粗糙集理论 (RST) 自动分割脑肿瘤的有效方法。使用所提出的两级分割算法确定肿瘤区域。第一级，即创建叠加图像，它是初始阶段分割的脑区所有像素的强度平均值。然后是第二级，其中根据指定的阈值在脑区和叠加图像之间应用阈值差异处理。使用灰度共生矩阵 (GLCM) 从分割图像中提取特征。为了提高性能，对提取的特征采用了 RST。使用 Figshare 开放数据集验证了完全自动化的方法。
基于误差校正阈值的不同错误机制下的Qubit保真度
量子误差校正是实现大规模通用量子计算的关键步骤，实现量子误差校正的条件是，每个操作步骤的误差概率必须低于某个阈值。这要求Qubits的质量和量子门的精度可以通过实验达到一定水平。我们首先讨论量子误差的机制：量子门的精度对应于单一操作员误差，量子量的质量归因于腐蚀性。然后，根据表面代码误差校正的阈值，我们证明了量子门限制的最小值不应在误差概率p的情况下小于1 -p，并发现可以用于误差校正的量子量的自然脱谐度时间。这为Qubits准备和实验性执行量子操作提供了某种理论支持。
量子点自组装实现低阈值激光
钙钛矿量子点 (QD) 是溶液处理激光器所关注的焦点；然而，它们的俄歇寿命较短，限制了激光操作主要在飞秒时间范围内进行，在纳秒范围内实现光学增益阈值的光激发水平比在飞秒范围内高出两个数量级。本文作者报告了 QD 超晶格，其中增益介质促进激子离域以减少俄歇复合，并且结构的宏观尺寸提供激光所需的光学反馈。作者开发了一种自组装策略，该策略依赖于钠——一种钝化 QD 表面并诱导自组装以形成有序三维立方结构的组装导向器。考虑 QD 之间吸引力的密度泛函理论模型可以解释自组装和超晶格的形成。与传统的有机配体钝化量子点相比，钠具有更高的吸引力，最终导致微米级结构和反馈所需的光学刻面的形成。同时，新配体使点间距离减小，增强了量子点之间的激子离域，动态红移光致发光就是明证。这些结构充当激光腔和增益介质，实现阈值为 25 μ J cm –2 的纳秒级持续激光。
![b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'](/simg/4/4e9553780581bbfda8e4d6bb48115782efffb2a7.webp)
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'
获得具有原子阈值的MOS2晶体管 -
基本的玻尔兹曼限制决定了子阈值摇摆（SS）的最终限制为60 mV dec -1，这阻止了供应电压的持续扩展。具有原子较薄的身体，2D半导体为高级低功率电子设备提供了新的可能性。在此，通过将原子量表的抗性金属集成与常规MOS 2晶体管相结合，表明超低SS在房间温度下以低于1 mv的12 dec-1来表明，超高斜率的MOS 2电阻式晶体管晶体管（RG-FET）通过将原子尺度抗性的细节整合在一起。纳米抗抗性的光膜的突然电阻过渡可确保门电势的急剧变化，并切换设备，并导致超强的SS。同时，RG-FET表现出高度/效率为2.76×10 7，具有出色的可重复性和可靠性。使用超级SS，可以轻松地使用RG-FET来构建具有超高增益2000的逻辑逆变器，这表明未来的低功率电子设备和单片整合的令人兴奋的潜力。
选择神经尖峰检测的有效幅度阈值
脑机接口正在利用细胞外记录中的神经尖峰波形或尖峰时间实现重要的新功能 [1]，[2]。尖峰检测是从记录中提取神经尖峰的重要步骤。它不仅可以提取用于神经活动解码的信息，还可以将数据带宽减少数百甚至数千倍，从而实现无线传输并实现完全植入神经接口而无需经皮导线突破皮肤。尖峰检测性能对于保存神经信息和避免解码精度下降至关重要。阈值是尖峰检测的最常用方法，超过阈值的值被视为尖峰。面对不断变化的大脑环境，自适应且稳健的阈值至关重要。文献中提出了许多用于定义阈值的算法。一种方法是使用计算算法 [3]，[4]，例如短时傅立叶变换、小波变换和模板匹配。还有一些算法方法，例如反馈控制阈值 [5]。最常见的方法是根据信号统计数据设置阈值。噪声统计数据被广泛用于设置阈值。还提出了一种硬件高效估计方法，使用乘数将平均值/中位数/标准差/均方根值设置为阈值 [6]。其他人选择使用稳健统计估计来设置阈值 [7]。将阈值设置为 T = αN ，其中 N 是噪声统计数据，α 是用户定义的参数，这是设置阈值的常用方法 [8]。由于其简单性，这种方法在植入体实施中尤其受欢迎 [9]。然而，这种算法的自适应性
UC Riverside 定量锥体对比阈值在具有不同病理生理机制的患者中
openitive工程是通过重新设计认知科学和工程中现有知识的决策支持，人类自动化相互作用的领域[1]。该区域用于从健康到能源的所有危险领域。认知工程；合并了认知科学，数据科学，数据分析方法以及分析和基于软件的方法。例如，在控制工程应用中，管理半自治系统的人类角色的控制器可以视为认知系统的应用。这些半自主系统减少了人的身体工作量，同时减少了人类诱发的失败。几乎所有这些应用程序都是基于计算机的系统。因此，计算机系统和软件技术的经验的发展将使未来的认知技术环境创建[1-4]。
自旋量子比特跨越表面代码阈值的量子逻辑
量子比特的高保真控制对于量子算法的可靠执行和实现容错（即在错误发生前更快地纠正错误的能力）至关重要 1 。容错的核心要求用错误阈值来表示。虽然实际阈值取决于许多细节，但一个共同的目标是众所周知的表面码的约 1% 的错误阈值 2,3 。达到 99% 以上的双量子比特门保真度一直是半导体自旋量子比特的长期主要目标。这些量子比特有望实现扩展，因为它们可以利用先进的半导体技术 4 。这里我们报告了一种基于自旋的硅量子处理器，具有从门集断层扫描中提取的单量子比特和双量子比特门保真度，所有保真度均超过 99.5%。当包括相邻量子比特上的串扰和空闲错误时，平均单量子比特门保真度仍保持在 99% 以上。利用这组高保真门，我们利用变分量子特征值求解算法 5 执行了计算分子基态能量的艰巨任务。半导体量子比特已经突破了双量子比特门保真度 99% 的障碍，在实现容错以及在嘈杂的中型量子设备时代可能的应用方面处于有利地位。
基于AG/V2C/W阈值转换器的人工神经元
1电子与光学工程学院，微电子学院，南京邮政与电信大学，中国南京210023； 2020020114@njupt.edu.cn（Y.W。）; 1219023530@njupt.edu.cn（X.C.）; b18020308@njupt.edu.cn（D.S.）; zmcstudy@163.com（M.Z。）; 1320027503@njupt.edu.cn（X.C.）; iamethu@njupt.edu.cn（E.H.）; leiwang1980@njupt.edu.cn（l.w.）2 GUSU材料实验室，中国苏州215000； shaoweijing2020@gusulab.ac.cn（W.S. ）; guhong2021@gusulab.ac.cn（H.G.） 3南京邮政与电信大学高级材料研究所（IAM），中国南京210023； 1220066008@njupt.edu.cn 4材料科学与工程学院，Yancheng理工学院，Yancheng 224051，中国； jgxu@163.com *通信：xurq@njupt.edu.cn（R.X. ） ）; tongyi@njupt.edu.cn（y.t。）2 GUSU材料实验室，中国苏州215000； shaoweijing2020@gusulab.ac.cn（W.S.）; guhong2021@gusulab.ac.cn（H.G.）3南京邮政与电信大学高级材料研究所（IAM），中国南京210023； 1220066008@njupt.edu.cn 4材料科学与工程学院，Yancheng理工学院，Yancheng 224051，中国； jgxu@163.com *通信：xurq@njupt.edu.cn（R.X.）; tongyi@njupt.edu.cn（y.t。）