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量子图像传输算法的量子误差校正效率
由于纳米技术领域的最新发展，一台工作的量子计算机已经成为一种实际的可能性，但是还有很长的路要走[1]。类似的情况发生在Quantum的通信中。光通道在量子通信中是可取的（例如，参见[2-10]）。量子信号传输的概念出现在量子算法研究甚至耳朵的一开始。Abbe Rayleigh衍射极限限制了经典成像方法的空间分辨率。quanth-TUM成像利用光子之间的相关性，以繁殖具有较高分辨率的结构。量子相关的n-photon状态可能超过1 / n的经典限制1 / n的倍数，将其与海森贝格极限相对[11-13]。quanth-tam成像在通信，材料调查，生物学等中都有许多应用。[14 - 17]。在1998年，史蒂文·温伯格（Steven Weinberg）将注意力转移到了测量问题上，该问题并不能使人们能够使用量子纠缠系统中包含的完整信息。由于这个原因，研究人员试图在构造量子算法（包括量子信息传输算法）的同时避免不必要的测量。它导致在传输系统中使用大量元素。另一个问题是
Blaschke-T.-2005-基于变化检测的框架...
随着高分辨率卫星图像和机载数码相机数据的出现，包含上下文信息的方法越来越常用。在图像分析中包含空间维度的一种方法是识别相对同质的区域并将其视为对象。虽然分割并不是一个新概念，但基于图像分割的应用程序数量最近正在显著增加。同时，新的方法挑战也随之出现。标准变化检测和精度评估技术主要依赖于对单个像素的统计评估。对于显示形状、边界、同质性或拓扑信息的图像对象，这种评估并不令人满意。在基于多时间对象的图像分析中，必须评估这些描述现实世界对象的额外信息维度。本文确定了与多时间对象识别相关的问题，并提出了基于图像对象的变化检测框架。为简单起见，该框架将 n 维问题分解为两个主要方面，即几何和主题内容。这两个方面可以与以下问题相关联：某个分类对象是否发生了几何变化、类别变化，还是两者兼而有之？我们什么时候才能将一个数据集中的对象识别为另一个数据集中的同一个对象？我们是否需要用户定义或特定于应用程序的阈值来表示几何重叠、形状-面积关系、质心移动等？本文阐明了对象变化检测的一些具体挑战，并将 GIS 功能纳入图像分析。
PMEDM 工艺的材料选择
摘要 — 粉末混合电火花加工 (PMEDM) 是一种非传统加工工艺。这种方法越来越多地用于加工复杂表面、由高硬度材料制成的零件。PMEDM 中三个不可或缺的组件是粉末、介电流体和电极。这些组件对加工过程的效率有很大影响。这项研究旨在为上述所有三个组件选择最佳类型。考虑的粉末类型、介电流体类型和电极材料类型的数量分别为十、三和七。使用两种方法排序质心 (ROC) 和排序和 (RS) 计算每个产品类别中每个标准的权重。在每种情况下，使用两种方法来对替代方案进行排序，即 Faire Un Choix Adéquat (FUCA)（法语）和替代方案测量和根据妥协解决方案排序 (MARCOS)。将从对替代方案进行排序的结果中找到最佳选择。还使用 Sperman 系数对替代方案的排序结果进行了敏感性分析。本研究发现，使用 FUCA 方法找到的最佳方案也是使用 MARCOS 方法找到的最佳方案，并且找到的最佳方案与所用的加权方法无关。关键词 — 粉末混合电火花加工 (PMEDM)、粉末、介电流体、电极、多标准决策 (MCDM)、公平选择 (FUCA)、替代方案测量和根据折衷解决方案排序 (MARCOS)、权重
激光束在随机介质中的传播
5.0 简介 135 5.1 PDF 模型 136 5.1.1 对数正态 (LN) 模型 136 5.1.2 负指数 (NE) 模型 136 5.1.3 伽马-伽马 (GG) 模型 137 5.1.4 逆高斯伽马 (IGG) 模型 138 5.1.5 正态 (N) 模型 139 5.1.6 分数指数 (FE) 模型 139 5.1.7 指数威布尔 (EW) 模型 139 5.1.8 三参数威布尔 (W3) 模型 140 5.2 PDF 模型的数值比较：球面波 140 5.2.1 实验数据和计算机模拟数据 140 5.2.2 计算机模拟数据分析 146 5.2.3 大口径情况146 5.3 长距离传播的计算机模拟：高斯光束波 147 5.3.1 结果 148 5.3.2 总结 149 5.3.3 误码率数据分析 150 5.4 海洋环境中的实验数据：跟踪准直光束 150 5.4.1 结果 150 5.4.2 总结 151 5.5 PDF 模型的统计比较 152 5.5.1 统计测试 153 5.5.2 弱辐照度波动：质心跟踪实验数据 154 5.5.2.1 单像素孔径：D = 0.16 毫米 155 5.5.2.2 像素孔径：D = 4.57 毫米 156 5.5.2.3 像素孔径：D = 8.96 毫米 158 5.6 PDF 模型的数值比较：未跟踪的准直光束 159 5.6.1 PDF 模型对平均 BER 和衰落概率的影响 159 5.6.2 计算机模拟结果 160 5.7 准直高斯光束的室外测量 169
后端VLSI设计课程内容
Course Content: Module 1: INTRODUCTION TO VLSI DESIGN: What is VLSI Design and Microelectronics / Practical Applications of Integrated Circuits / Why study VLSI Design and Microelectronics / Career Prospects in VLSI Design / ASIC Design Flow / Types of Integrated Circuits ( Full Custom / Semi Custom / Gate Array ) / State of the Art in VLSI Design.模块2：MOSFET的操作和建模：MOSFET作为开关 / NMOS和PMOS晶体管 / MOS设备 / MOS设备的物理 /操作 /电流方程在不同区域 /阈值电压 /身体效应 /车身效应 /通道长度调制 /速度饱和 /短通道效果 /简短通道效应 /简介Spice Simulation。模块3：CMOS工艺技术和芯片制造：半导体晶体生长 /晶圆制剂的简介 /外交 /氧化 /扩散 /光刻 /金属化 /金属化 /蚀刻 /芯片包装和测试。模块4：数字CMOS电路的电路设计和布局：组合和顺序电路 /逻辑门 /闩锁和flops和flops /逻辑设计样式 /逻辑系列。模块5：CMOS模拟电路设计 - 简介：MOSFET / MOS模型 /电流源 /电流镜像 /差分放大器 /比较器 / opamp / opamp / bgr / dac / dac / adc / pll / rf电路的电流方程。模块6：模拟布局 - 概述：电阻器 /电容器 / MOSFET /匹配技术的布局（互构化和公共质心布局） /可靠性问题 - 电气移民 / ir drop / crosstalk / crosstalk / latchup / eSD / eSD /天线效应。行业标准EDA / CAD介绍模拟布局。
《爱丽丝与鲍勃遇见巴拿赫》勘误表
P. 103，第 4.1 节的注释和备注：我们错误地引用了 [GLMP04] 中的一个结果；它应该是“对于任何中心对称凸体 KĂRn，dBMpK,∆nqďn”。在这种对称性假设和一般性下，这实际上是从练习 4.2 得出的（实际上是一个等式；[GLMP04] 进一步断言，如果其中一个体 K、L 是中心对称的，则 dBMpK,Lqďn）。事实上，KĂ´n∆ 意味着 K 包含在 n∆ 的某个平移中，因此它是∆ 的同位像——比率为 n——关于某个中心（回想一下，通过构造，∆ĂK）。由于 K 的对称中心可能不同于 ∆ 的质心（假设为 0 ），从这个论证中不能立即确定同位体中心的位置。例如，在 [GLMP04] 中引用的例子中心属于 ∆ 的边界，这对于某些应用来说并不理想。如果我们接受任何单纯形（即不一定是体积最大的单纯形），但仍然坚持同位体中心是其质心，则最优因子是什么并不完全清楚。对于不一定对称的体 K °R n ，似乎已知至少在某些情况下，我们可能有 d BM pK, ∆ nq °n 。例如，在 [R. Fleischer, K. Mehlhorn, G. Rote, E. Welzl and C. Yap, Simultaneous inner and outer approximation of shapes. Algorithmica 8 (1992), 365-389] 断言三角形和正五边形之间的距离等于
技术硕士课程大纲能源学院...
课程内容 第一单元（16 个接触时段） 研究的意义和目标、优秀研究的标准、研究的意义、研究的类型、研究方法：历史方法、案例研究方法、调查方法和实验方法。 研究过程、研究问题的确定和制定、文献综述的相关性。 假设：类型和特点。 研究设计：优秀研究设计的需要、特点和特性。 不同的研究设计：描述性、探索性和实验性。 抽样调查设计：人口普查和抽样调查的概念、抽样和非抽样误差、概率和非概率抽样设计及其类型。 第二单元（16 个接触时段） 测量和缩放技术：定性和定量数据的测量尺度、缩放技术：比较和非比较、多维缩放。 数据收集：收集原始数据和次要数据的方法、问卷设计。 数据准备过程：编辑、编码、分类、制表和图形表示。描述性统计：集中趋势测量、离散度测量和关系测量。属性关联。概率分布的概念，正态分布、二项分布和泊松分布。第三单元（16 个接触期）矩阵、向量和微积分的基本知识。推论统计：点和区间估计、样本量的确定。抽样分布。I 类和 II 类错误。假设检验程序、t 检验、z 检验、卡方检验、F 检验、方差分析。回归分析：简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归。多重共线性问题。因子分析：质心和主成分方法。撰写科学报告、撰写研究项目提案、学术道德和剽窃、知识产权和专利法。
对比DCI和亚型的侵入性乳腺癌表明基底样的DCI作为不同的病变
导管癌原位（DCIS）是一种无创类型的乳腺癌类型，具有侵入性和影响死亡率的高度可变的潜力。目前，由于缺乏特定的生物标志物，可将低风险病变与较高进展风险的患者区分开来，因此许多DCI患者被过度治疗。在这项研究中，我们分析了来自不同患者的57个纯DCI和313种侵入性乳腺癌（IBC）。 获得了三个级别的基因组数据；基因表达，DNA甲基化和DNA拷贝数。 我们进行了亚型分层分析和DCI和IBC之间的关键差异，这些差异表明亚型特定进展。 在基底样亚型的肿瘤中发现了显着差异：基础样的DCI的增殖较小，并且比基底样IBC显示出更高的分化程度。 此外，与IBC相反，在DCIS之间未识别核心基底肿瘤（以与基底质心相关的高度相关）。 在拷贝数水平上，与基底类的IBC相比，基底样的DCIS显示出较少的拷贝数畸变。 与基底样的DCI和正常组织相比，通过甲基甲基化的分析是基底样IBC中多重原钙粘着蛋白基因的高甲基化，这可能是由远程表观遗传沉默引起的。 这表明在基础类亚型的IBC中特异性地对细胞粘附相关基因进行沉默。在这项研究中，我们分析了来自不同患者的57个纯DCI和313种侵入性乳腺癌（IBC）。获得了三个级别的基因组数据；基因表达，DNA甲基化和DNA拷贝数。我们进行了亚型分层分析和DCI和IBC之间的关键差异，这些差异表明亚型特定进展。在基底样亚型的肿瘤中发现了显着差异：基础样的DCI的增殖较小，并且比基底样IBC显示出更高的分化程度。此外，与IBC相反，在DCIS之间未识别核心基底肿瘤（以与基底质心相关的高度相关）。在拷贝数水平上，与基底类的IBC相比，基底样的DCIS显示出较少的拷贝数畸变。与基底样的DCI和正常组织相比，通过甲基甲基化的分析是基底样IBC中多重原钙粘着蛋白基因的高甲基化，这可能是由远程表观遗传沉默引起的。这表明在基础类亚型的IBC中特异性地对细胞粘附相关基因进行沉默。我们的工作证实，在研究从DCIS到IBC的进展时，亚型地层是必不可少的，并且我们提供了证据，表明基底样DCIS表现出较小的侵略性，并质疑基底样DCIS是基底样DCIS是基础类似基底类似的乳腺癌乳腺癌的直接前体。
增材制造中打印质量预测的光谱特征分析：基于声学的方法
摘要：增材制造 (AM) 工艺中的质量预测至关重要，特别是在航空航天、生物医学和汽车等高风险制造业。声学传感器已成为一种有价值的工具，可通过分析特征和提取独特特征来检测打印图案的变化。本研究重点关注熔融沉积成型 (FDM) 3D 打印样品立方体 (10 mm × 10 mm × 5 mm) 的声学数据流的收集、预处理和分析。以 10 秒为间隔提取不同层厚度的时域和频域特征。使用谐波-打击源分离 (HPSS) 方法对音频样本进行预处理，并使用 Librosa 模块对时间和频率特征进行分析。进行了特征重要性分析，并使用八种不同的分类器算法（K最近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、高斯朴素贝叶斯（GNB）、决策树（DT）、逻辑回归（LR）、随机森林（RF）、极端梯度提升（XGB）和轻梯度提升机（LightGBM））实施机器学习（ML）预测，以基于标记数据集对打印质量进行分类。使用具有不同层厚度的三维打印样品（代表两种打印质量水平）生成音频样本。从这些音频样本中提取的频谱特征作为监督ML算法的输入变量，以预测打印质量。调查显示，频谱平坦度、频谱质心、功率谱密度和RMS能量的平均值是最关键的声学特征。使用包括准确度分数、F-1分数、召回率、精确度和ROC / AUC在内的预测指标来评估模型。极端梯度提升算法脱颖而出，成为最佳模型，预测准确率为 91.3%，准确率为 88.8%，召回率为 92.9%，F-1 得分为 90.8%，AUC 为 96.3%。这项研究为使用熔融沉积模型进行基于声学的 3D 打印部件质量预测和控制奠定了基础，并可扩展到其他增材制造技术。
精神RT
抽象目的：高质量的CBCT和AI增强的适应性计划技术允许CBCT引导的立体定向自适应放射治疗（CT-Star），以说明分裂间解剖学变化。使用CT-Star的表面成像解决方案对裂缝内呼吸运动管理的研究尚未完全进行。我们使用光学表面成像与板载CBCT结合使用了基于呼吸的CT-Star和CT-SBRT（立体定向身体非自适应放射疗法）中的裂缝内运动管理。方法：十名可移动下肺或上腹部恶性肿瘤的癌症患者参加了由IRB批准的临床试验（I阶段I）的光学表面图像引导精神CT-Star/sbrt的临床试验（I期）。在临床试验中，使用光学表面成像上的预先结合的盖板窗口（±2 mm）在光学表面成像上用于手动触发分数内的CBCT获取和治疗束式呼吸率（在呼吸期间有7例患者的呼吸结束，三名患者，三名患者的呼气结束）。在呼气末端和吸入末端的两个分裂间CBCT被获取，以验证肿瘤/成像 - 酸酯（甜甜圈形纤维）运动的主要方向和范围。分数内CBCT用于量化AP方向沿预先结构的呼吸窗口内的肿瘤/成像 - 四氧酸盐的残余运动。在表面图像下传递了五十个精神rt的分数 - 带有CT-Star（自适应RT）的32个分数和CT-SBRT（非自适应RT）的18个分数。通过确定肿瘤质心位置的变化来量化肿瘤的残余运动。根据剩余运动计算了对目标覆盖的剂量效果。结果：我们使用了46个分数来分析因研究结构而引起的分流式运动分析的43个分数。分析了图像登记方法，分析了43对截断间CBCT和100对骨架内CBCT，分析了连接到剂量映射的剂量cbcts。In the motion range study (image registration) from the inter-fractional CBCTs, the primary motion (mean ± std) was 16.6 ± 9.2 mm in the SI direction (magni- tude: 26.4 ± 11.3 mm) for the tumors and 15.5 ± 7.3 mm in the AP direction (magnitude: 20.4 ± 7.0 mm) for the imaging-surrogate, respectively.残留物 -