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比例大小 - 数学推理
1。Jhosep是塔克纳地区2020年促销活动的朋友，他告诉我们：“在这段时间里，我们花了艰难的时刻，因为我母亲为II制服了。 div>ee。，但现在他不得不致力于准备面具。 div>目前，她收到了智利Arica公司的订单。 div>这些想要可洗的可重复使用的口罩。 div>如果每天工作8个小时，则制作80个口罩，两名操作员在他们的车间中；因此，要遵守订单，有必要增加运营商的数量。 div>在2小时内将需要多少个操作员制作80个口罩？ div>
![arxiv：2003.13653v3 [CS.CV] 2020年11月26日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\162a7bf0dc00e22076b28e9894d902f162542492.webp)
arxiv：2003.13653v3 [CS.CV] 2020年11月26日
摘要。神经胶质瘤是最常见的原发性脑恶性肿瘤，具有不同程度的侵略性，可变的预后和各种异质性组织学子区域，即周围肿瘤性水肿，坏死性核心，增强和非增强的肿瘤核心。尽管可以使用多模式MRI轻松检测到脑部，但准确的肿瘤分割是一项艰巨的任务。因此，使用Brats Challenge 2020提供的数据，我们提出了一个3D体积到体积的对逆向网络，用于分割脑肿瘤。该模型称为Vox2Vox，从多通道3D MR图像产生现实的分割输出，将平均值为87.20％，81.14％和78.67％的整体，核心和增强肿瘤作为骰子分数为币和6.44毫米，24.36mm，以及距离为6.95mm，以及距离为6.95mm，以及距离为6.95毫米，均为95毫米，均为95毫米，均为95毫米。通过10倍交叉验证获得的Vox2Vox模型。
Latest_draft_语言的局限性和人工智能自然语言处理中的理解探索 09 十月 24.docx
生命和地球花了很长时间才进化出像我们这样的生物。我们不知道这是否是简单的运气（掷骰子足够多），还是某种强制机制（如熵）不可避免地推动生命形式迭代到我们的智力水平甚至更高。创造和使用语言的能力似乎存在于我们最深层的代码中，我们无法有意识地直接访问它（尽管我们可以用科学来分析和操纵该代码）。进化论仍然是解释随时间变化和多样性的最有用的理论，因此任何偏离进化原则的语言理论或“真理”都必须以高度怀疑的态度看待。语言的出发点是，熟练使用声音、符号和符号进行抽象和概念化必定会给所涉及的生命形式带来重大好处。
使用生物医学图像分割的变异推断的不确定性定量
由卷积神经网络激励的深度学习在一系列医学成像问题（例如图像分类，图像分割，图像合成等）中非常成功。但是，对于验证和可解释性，我们不仅需要模型做出的预测，而且还需要在做出这些预测时它的自信。这对于人民接受安全的关键应用很重要。在这项工作中，我们使用了基于变异推理技术的编码器解码器结构来分割脑肿瘤图像。我们使用骰子相似性系数（DSC）和联合（IOU）的交集作为评估指标，评估公开可用的Brats数据集的工作。我们的模型能够以原则上的贝叶斯方式考虑脑肿瘤，同时考虑到疾病的不确定性和认知不确定性。
采用 16nm 工艺设计抗辐射 SRAM 单元...
与过去的技术节点相比，器件的缩小可能会导致常规（未硬化）六晶体管 (6T) SRAM 单元的 SEU 敏感度增加 [8]。尽管 SEU 是一种非破坏性事件，但 SEU 概率的增加可能会对更大规模 SRAM 器件的使用造成越来越大的问题。这在使用高性能数字信号处理器的商用现货产品、太空任务和核电反应堆中尤其如此。由于多个位翻转可能导致同一个字中出现多个错误，因此这是一个更大的问题 [9]。在本文提出的设计中，标准 SRAM 单元经过辐射硬化处理，以减轻 SEU 和 DEU。TICE 存储单元可以自我纠正最多两个同时发生的翻转。为了进一步提高整体可靠性，我们应用布局技术将关键节点尽可能地放置在 TICE 存储单元中。在假设三个同时发生的翻转很少见的情况下，这降低了关键节点同时被击中的可能性。与标准 8T 存储单元和 DICE 存储单元相比，本研究提出的存储单元具有更高的耐辐射性。
基于 U-Net 的脑部 MRI 图像分割...
摘要 脑肿瘤是脑内异常组织的集合。当脑在颅骨区域内生长时，脑的正常功能可能会受到影响。脑肿瘤对于预防和治疗脑肿瘤对于改善治疗方案和患者生存率至关重要。使用手动方法对大量磁共振成像 (MRI) 图像进行癌症诊断是最复杂和最耗时的任务。脑肿瘤分割必须自动进行。本文提出了一种脑肿瘤分割策略。为此，基于区域和边缘对图像进行分割。本研究使用脑肿瘤分割 2020 (BraTS2020) 数据集。对使用基于边缘和基于区域的方法与带有 ResNet50 编码器架构的 U-Net 进行图像分割进行了比较分析。基于边缘的分割模型在所有性能指标上的表现都优于基于区域的分割模型，并且基于边缘的模型实现了 0.008768 的 Dice 损失分数、0.7542 的 IoU 分数、0.9870 的 f 1 分数、0.9935 的准确度、0.9852 的精确度、0.9888 的召回率和 0.9951 的特异性。关键词：脑肿瘤、卷积神经网络 (CNN)、边缘分割、区域分割、U-Net。
利用晶体管折叠布局作为RHBD技术针对单个事件瞬变
随着晶体管特征大小的降低，对能量颗粒的敏感性会增加[1-3]。由于电子系统在恶劣的环境中的广泛使用，对辐射效应的缓解技术已在文献中得到了大量研究[4-7]。可以从制造过程修改到不同设计实现的辐射硬化策略。修改掺杂曲线，对沉积过程的优化和使用不同材料的使用是按过程（RHBP）技术众所周知的辐射硬化的示例。但是，除了其较高的成本外，RHBP通常是最先进的CMOS流程后面几代人，导致低级性能。另一方面，通过设计（RHBD）进行辐射硬化可有效提供对辐射效应的硬度[7]。这些技术可以从电路布局到系统设计的不同级别的抽象级别实现。单事件效应（SEE）的产生机制与综合电路（ICS）的物理布局密切相关，例如，在晶体管的P-N连接中，能量沉积和电荷收集之间的关系。因此，可以在电路布局级别上应用几种硬化方法，例如封闭的布局晶体管（ELT），防护环，虚拟晶体管/门或双互锁存储单元（DICE）[6-9]。
一种利用 3D U-Net 架构对胶质瘤进行全自动肿瘤内分割的新方法
材料和方法：在本研究中，我们设计了一种新颖的 3D U-Net 架构，可分割各种放射学可识别的子区域，如水肿、增强肿瘤和坏死。提出了从肿瘤边界区域提取加权斑块的方案，以解决肿瘤和非肿瘤斑块之间的类别不平衡问题。该架构由一条用于捕获上下文的收缩路径和一条能够实现精确定位的对称扩展路径组成。基于深度卷积神经网络 (DCNN) 的架构在 285 名患者身上进行了训练，在 66 名患者身上进行了验证，并在来自脑肿瘤分割 (BraTS) 2018 挑战数据集的 191 名胶质瘤患者身上进行了测试。从多通道 BraTS 训练数据集中提取三维斑块来训练 3D U-Net 架构。我们还在来自我们三级癌症中心的 40 名高级别胶质瘤患者的独立数据集上测试了所提出方法的有效性。分割结果根据 Dice 分数、敏感度、特异性和 Hausdorff 95 距离（ITCN 肿瘤内分类网络）进行评估。
3D猫：脑肿瘤的通道注意变压器
摘要 - 脑肿瘤诊断是一项具有挑战性的任务，但对于计划治疗以停止或减慢肿瘤的生长至关重要。在过去的十年中，卷积神经网络（CNN）在医学图像中肿瘤的自动分割中的高性能急剧增加。最近，与CNN相比，视觉变压器（VIT）已成为医学成像的稳健性和效率的核心重点。在本文中，我们提出了一个新颖的3D变压器，称为3D catbrats，用于基于最先进的SWIN变压器的磁共振图像（MRIS），用于使用残留块和通道注意模块的最先进的SWIN变压器进行磁共振图像（MRI）。在Brats 2021数据集上评估了所提出的方法，并实现了在验证阶段超过当前最新方法的平均骰子相似性系数（DSC）的定量度量。索引项 - CNN，变形金刚，VIT，语义段