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使用转移技术通过 MRI 对脑肿瘤进行分类...
摘要：在医学领域，图像分割是一项至关重要且困难的任务。识别异常脑组织的一种有用技术是磁共振成像 (MRI) 扫描。对于放射科医生来说，从 MRI 扫描中正确识别和分类脑肿瘤仍然是一项困难且耗时的任务。这项研究提供了一种准确识别脑肿瘤的巧妙技术。该研究调查了卷积神经网络 (CNN) 与优化技术的结合使用，以从 MRI 数据中对不同类型的脑肿瘤进行分类。具体而言，使用 VGG16 模型上的迁移学习对肿瘤特征进行分类并识别肿瘤种类。该方法旨在提高 MRI 扫描效率并提高识别精度。当使用来自 Figshare、SARTAJ 和 Br35H 数据集 [31] 的 MRI 扫描进行评估时，利用迁移学习的所提出方法增强了原始 VGG16 模型的性能，允许比其基线功能更准确、更稳健的分类，从 91.38% [1] 提高到 95% 以上。关键词：MRI 预处理、分类、脑肿瘤、卷积神经网络、迁移学习
First Business Water 更名为 Pozitive Water
PE 的业务遍及三大洲，为英国中小企业提供电信、金融服务、电动汽车充电、可再生能源、电信、智能技术以及现在的水资源，这些服务均来自同一来源。凭借独特的商业模式，该公司帮助数十万家英国企业通过一次登录即可管理所有这些产品，甚至碳补偿，同时推动盈利能力和可持续性。PE 先进的内部监控软件和尖端的在线门户意味着它可以提供完全基于客户个人需求的定制低成本关税；同时提供完全透明和实时数据，使企业能够就其整个公用事业组合需求做出明智的决策。全面、有竞争力、聪明且干净的 PE 提供时间、成本和地球节约，一站式服务。这是一种整体解决方案，可帮助企业节省时间、降低成本、增加利润并变得更加环保。它还有助于提供清洁能源和碳补偿，以支持更多气候友好型企业，同时推动英国实现净零目标。
用于优化联合治疗的分数阶模型......
本研究通过开发分数阶模型，提出了一种解决异质性肺癌动力学复杂性的新方法。该模型专注于联合疗法的优化，将免疫疗法和靶向疗法结合起来，以最大限度地减少副作用为具体目标。值得注意的是，我们的方法巧妙地融合了比例-积分-微分 (PID) 反馈控制和优化过程。与以前的研究不同，我们的模型结合了考虑常规癌细胞和突变癌细胞之间相互作用的基本方程，描述了免疫细胞和突变癌细胞之间的动态，增强了免疫细胞的细胞毒性活性，并阐明了基因突变对癌细胞扩散的影响。这个改进的模型提供了对肺癌进展的全面了解，为制定个性化和有效的治疗策略提供了宝贵的工具。研究结果强调了优化的治疗策略在实现关键治疗目标方面的潜力，包括原发性肿瘤控制、转移限制、免疫反应增强和控制基因突变。该治疗方法的动态和适应性，加上经济考虑和记忆效应，使该研究处于精准和个性化癌症治疗的前沿。
构建上下文经济学：许多旧
Neva R. Goodwin I.十五年前的外圈我开始写一篇名为“ The Outer Circle”的文章，该文章一直在增长，直到它变得太笨拙并被委托到抽屉。偶像到替代经济学家的积极聚会场所的演变可能是复兴原始想法的好时机。外圈的形象源于过去半个世纪主流，“新古典”经济学家的行为。在此期间变得越来越防御性和宗派主义，群体内部在排除异议人士方面是严格的，有时会出于与标准的正统观念的分歧，或者，当有人设法在自己的范围之外获得认可时，我就说 - 我听到的是Ken Galbraith的说法 - “他很聪明，但我的经济不是很聪明！”货车盘旋的结果之一是创造了批评家和持不同政见者的外部圈子：认为自己是“替代”或“异端”的经济学家。包含许多认真和创造力的思想家的外圈继续增长并为主流假设，逻辑，方法和结论构成严重的挑战。
关于量子反向传播、信息重用和欺骗测量崩溃
摘要 现代深度学习的成功取决于大规模训练神经网络的能力。通过巧妙地重用中间信息，反向传播通过梯度计算促进训练，总成本大致与运行函数成正比，而不是产生与参数数量成正比的额外因素——现在参数数量可能达到数万亿。人们天真地认为量子测量崩溃完全排除了反向传播中量子信息的重用。但阴影断层扫描的最新发展（假设可以访问量子态的多个副本）挑战了这一观点。在这里，我们研究参数化量子模型是否可以像经典神经网络一样高效地训练。我们表明，如果不能访问状态的多个副本，就不可能实现反向传播缩放。有了这种额外的能力，我们引入了一种以阴影断层扫描为基础的算法，该算法与量子资源中的反向传播缩放相匹配，同时降低了阴影断层扫描中未解决问题的经典辅助计算成本。这些结果突出了将量子信息重用于实际目的的细微差别，并阐明了训练大型量子模型的独特困难，这可能会改变量子机器学习的进程。
删除 README.EXE 中的 NERTRA NUROTEME...
在上一期中，我为第 5 页的漫画提出了一个“聪明的想法”——让漫画与标志行业联系起来总是很困难——所以我向 Roger Hinchliffe（该杂志的退休创始人和我的父亲）建议，我使用 CorelDraw 2021 出色的新 Draw In Perspective 功能制作背景，然后让前景中的两个人谈论他们为什么站在绿屏 1 前。像我这样对技术、小工具和电影感兴趣的人会知道绿屏是什么。然而，我的父亲总是直截了当地说，这是有史以来最糟糕的漫画创意，因为他看不到绿屏，所以这毫无意义。所以我咨询了我的平面设计师，他也不知道绿屏是什么。我很想知道其他人是否理解我在说什么 (martin@signupdate.co.uk)？如果有人对包含标牌的卡通片有一些想法，请分享，希望我们能采纳这个想法。这可能与您安装标牌时的一些奇怪经历或客户的不寻常反应有关。
我们奇妙的大脑问：1. 阿鲁纳为何不高兴？答：阿鲁纳...
话题——我们奇妙的大脑 问：1. 为什么 Aruna 不高兴？ 答：Aruna 不高兴是因为 Vivek 说她没有大脑。 2. 人类的大脑与蟑螂和苍蝇的大脑有何不同？ 答：人类的大脑比蟑螂和苍蝇的大脑更大、更聪明。 3. 我们的大脑在哪些方面比计算机更好？ 答：计算机很像我们的大脑，它可以接收和记忆信息。它有记忆，可以学习做新的事情。但是它们之间有很大的不同。 4. 谁说你没有大脑？ 答：Vivek 说 Aruna。 5. 什么是神经？ 答：神经是相当长的特殊细胞。 6. 神经如何将身体的不同部位连接到大脑？ 答：它们让大脑接收和发送消息或信息到身体的不同部位。 7. 谁像计算机中的电线？ 答：神经。 8.成年人的大脑有多重？ 答：1.5公斤。 9.sorts out 是什么意思？ 答：In 的意思是分离和排列。 10.conscious 是什么意思？ 答：意思是清醒和有意识。
通过零能耗水热太阳能将废物转化为生物燃料……
热液工艺能够有效地将废弃生物质转化为燃料和碳质材料。用聚光太阳能满足热量需求是提高工厂效率和推行循环经济原则的明智策略。为了通过零能耗途径生产液体和固体生物燃料，这项工作提出了两种概念设计，用于将聚光太阳能系统 (CSS) 与热液液化 (HTL) 和热液碳化 (HTC) 工厂相结合。用于满足热液热量需求的太阳能配置由一组使用熔盐运行的抛物线槽式集热器组成，熔盐既用作热载体流体，又用作热能存储介质。模拟了两种不同的场景来连续处理木材和有机废物。在第一种情况下，CSS 与连续 HTL 反应器（在 400°C 和 300 bar 下运行）相结合，然后进行热裂解和加氢处理，以将生物原油升级为可销售的液体生物燃料。第二种方案考虑使用连续 HTC 反应器（工作温度为 220 °C 和压力为 24 bar）运行的 CSS，将有机废物转化为固体燃料（水热炭）。CSS 和两个热液工厂都是基于实验数据建模的。研究了能源消耗和技术经济方面。
机器人会梦见版权吗？：检查人工智能......
如果莎士比亚是个机器人，我们会在意吗？这会让他的作品失去赞扬价值，或者对社会不再重要吗？如果莎士比亚被一个聪明的程序员转世为机器人，今天出版了一部新剧本，我们会否认这部剧本的版权吗？尽管这个假设听起来很荒唐，但这些都是关于艺术人工智能 (AI) 生成作品的版权状况的迫切问题。美国专利商标局 (USPTO) 知道但不确定人工智能作品的作用和版权性。尽管《版权实践纲要》最近规定了“人类作者要求”，但程序员和公司已经开始为生成人工智能 1 生成的作品注册版权。2 由于负责管理版权注册和记录的版权局只需要有人声称某件作品是他们的，因此公司和程序员一直在利用对所有权主张的松懈调查。 3 但 Naruto v. Slater 4 和最新一期的《Compendium》表明，如果这些版权受到挑战，它们很可能会被认定无效。关于最佳正式制度 5 的学术争论和美国专利商标局征求意见 6 描述了这种不确定性，但并未澄清这一点。目前，公司在实践中的做法与版权局在书面上允许的做法之间存在差异。
通过将创新技术引入能源领域的经济化
众所周知，技术进化运动的技术正在通过螺旋方式进行。一些科学解决方案呈现了数十个或有时几百年前的一些科学解决方案被现代，更有效的解决方案逐渐被驱逐出来，要么这些想法基于当前的IT技术提升而具有新的生活。因此，每一次持续的技术进步都应该有助于我们不仅可以加速某些科学解决方案和方法，而且实际上，为了扩展选择领域的估计估算任务实现的方法，因此，我们可能会获得更具成本效益和“聪明”的结果。例如，在当今自动化和计算技术的CMOS设备中实施的新晶体管开发的想法已在1926 - 1928年获得朱利叶斯·埃德加·利利恩菲尔德（Julius Edgar Lilienfeld）专利。同时，有史以来第一个现场效应的晶体管（FET）于1960年30年后提出，而Carver Mead制备了孤立的快门的进步。1977年，来自Bell Laboratories的George Makkalahem表明，FET应用可能会大大提高计算技术的执行速度。新的双极晶体管上市加上逻辑元素，微芯片在快速增长的需求期间的整合度相对较低， *通讯作者：tres-4b@yandex.ru