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纠正认知失真
花时间思考正确的事物可以改变一切（第8节）。这就是为什么我们必须学习耶稣并将注意力集中在他身上的原因。从看来，我们变了（2Cor。3:18）。 我们在视觉上或精神上都呆在某些东西上的时间越长，我们就会变得越多。 我们看到的会影响我们的思想和态度。 我们中的许多人都在反映我们一直在消耗的任何媒体中发现的娱乐，政治和问题的侵入性思想。 即使在教堂里，我们也可以失去对耶稣的关注！ 有些人只有在看到那些相信他反映他性格的人时才会去基督。 即使您在教堂里长大，也许有一些人，也许是在领导中，他们可以将您远离耶稣。 赞美上帝，因为他总是可以把我们吸引回自己。 要改变我们的感觉，我们必须将注意力转移到耶稣身上，以便我们反映他。 通过冥想基督，我们的思想被塑造出来思考他的思想。3:18）。我们在视觉上或精神上都呆在某些东西上的时间越长，我们就会变得越多。我们看到的会影响我们的思想和态度。我们中的许多人都在反映我们一直在消耗的任何媒体中发现的娱乐，政治和问题的侵入性思想。即使在教堂里，我们也可以失去对耶稣的关注！有些人只有在看到那些相信他反映他性格的人时才会去基督。即使您在教堂里长大，也许有一些人，也许是在领导中，他们可以将您远离耶稣。赞美上帝，因为他总是可以把我们吸引回自己。要改变我们的感觉，我们必须将注意力转移到耶稣身上，以便我们反映他。通过冥想基督，我们的思想被塑造出来思考他的思想。
确定谐波失真的方法比较...
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增材制造的变形行为分析...
金属增材制造 (MAM) 是一项快速发展的技术，有可能彻底改变制造业。当前的 MAM 工艺之一是直接能量沉积 (DED)，它使用逐层沉积来设计零件以进行整合并最大限度地减少材料浪费。然而，DED 工艺的反复加热和冷却通常会导致 AM 组件发生变形，从而导致过早失效。该研究利用数值计算软件 Simufact Welding 对利用 DED 工艺在 SS316 基材上增材制造的 Inconel 718 的热致变形进行了数值计算分析。Inconel 718 组件和 SS316 基材的几何设计旨在更深入地了解 LMD 工艺的变形行为。模拟结果表明，变形随层数的增加而增加，并且变形率沿沉积高度而变化。节点 S3 和 S5 处的基材变形在每一沉积层中均呈线性增加，但在最后四层中节点 S1 和 S2 处的变形速率降低，这表明基材和沉积材料之间的温度均匀性。
使用多回波径向闪光和基于模型的重建∗
并行成像压缩传感（图片）技术具有图形算法和基于模型的方法被证明是参数量化的有效效果，后者提供了增强的图像详细信息。与常用的多回波EPI方法相吻合，提出的径向技术显示了改进的空间分辨率（1.1×1.1×1.1×3 mm 3 vs. 2-3×2-3×3 mm 3），并减少了失真。定量r ∗ 2结果之间有两个采集策略之间的良好一致性。此外，可以合成高分辨率，无失真的r ∗ 2加权图像，其中包含互补信息。结论：这项工作证明了径向易于运动的可行性，可进行运动稳定定量r ∗ 2胎儿脑的映射。这种提出的多回波径向闪光与基于校准模型的重建结合，以1个标称分辨率为1。1×1。1×3 mm 3在2秒内。 关键字：r ∗ 2映射，胎儿MRI，无失真，多回波径向闪光，基于模型的重建1×3 mm 3在2秒内。关键字：r ∗ 2映射，胎儿MRI，无失真，多回波径向闪光，基于模型的重建
减少语音扭曲和通过损失功能增强语音的伪影
深度学习的语音增强已取得了显着的进步。然而，诸如语音扭曲和伪像之类的挑战仍然存在。这些问题可以降低听觉质量和语音识别系统的准确性，这在采用轻量级模型时尤其。因此，本文研究了管理语音失真和伪像的基本原则，并引入了一种新颖的组合损失函数，该函数整合了语音活动检测（VAD）信息和语音连续性以解决问题。此外，基于提出的损失功能设计了一种新的培训策略，以解决训练极小模型上这种综合损失的困难。实验 - 我们的方法对DNS2020数据集的有效性和实际会议数据在增强主观和objective语音指标以及自动语音识别（ASR）性能方面的有效性。索引术语：言语增强，损失功能，语音差异，光谱中断，伪影
möbius变换，用于减轻表示的视角扭曲
摘要。透视失真（PD）导致形状，大小，方向，角度和其他空间关系的前所未有的变化。精确地估计摄像机的固有和外在参数是一项防止综合透视失真的挑战任务。专用培训数据的不可利用性为开发强大的计算机vi-sion方法带来了关键的障碍。此外，失真校正方法使其他计算机视觉任务成为多步骤的方法，并且缺乏性能。在这项工作中，我们通过对Möbius变换的特定家族进行精细颗粒的Pa-Rameter控制来构成减轻透视扭曲（MPD），以模拟现实世界中的失真，而无需估计摄像机的内在和外在参数，并且没有估算实际静止数据的需求。此外，我们提出了一个专用的透视图基准数据集Imagenet-PD，以基准对该新数据集的深度学习模型的鲁棒性。所提出的方法优于ibendement-e和imagenet-X的基准。此外，它显着提高了Imagenet-PD的性能，同时始终如一地在标准数据分布上执行。值得注意的是，我们的方法在三种受PD影响的现实世界应用程序（牛仔计数，Fisheye Image补充和人员重新识别）上的性能提高，以及一个受PD影响的具有挑战性的CV任务：对象检测。源代码，数据集和模型可在https://prakashhipa.github.io/projects/mpd上的项目网页上找到。
有效计算量子利率延伸功能
量子率延伸功能在量子信息理论中起着基本作用，但是目前尚无实际算法，可以有效地计算此功能至中等通道尺寸的高精度。在本文中，我们展示了对称性降低如何显着模拟纠缠辅助量子率延伸问题的常见实例。这使我们能够更好地理解获得最佳利率差异权衡的量子通道的属性，同时还允许更有效地计算量子利率 - 缺陷函数，而少于使用的数值算法。此外，我们提出了镜下下降算法的不精确变体，以计算具有可证明的sublerear收敛速率的量子率延伸函数。我们展示了这种镜下下降算法与Blahut-Arimoto和预期最大化方法有关，以前用于解决信息理论中的类似问题。使用这些技术，我们提出了第一个计算多量量子率函数的数值实验，并表明我们所提出的算法可以更快地解决，并且与现有的甲基化合物相比，我们提出了更快的速度和更高的准确性。
c-journal：使用基于众包数据集的深度学习来检测和分类认知扭曲的日记应用程序
抽象的认知扭曲是负偏见的思维模式和错误的自我污点，这是由于自己的内部推理而导致并导致逻辑错误。认知畸变会对心理健康产生不利影响，并可能导致心理健康障碍。本文属于一个更大的项目，该项目旨在提供用于检测和分类文本中认知扭曲的应用程序。由于没有用于该任务的公共数据集，因此拟议的工作的首次贡献在于提供一个开源标签的数据集，该数据集的14个认知畸变，该数据集由34370个条目组成，该数据集由34370个条目通过人群来源，用户调查表和从社交媒体中重新播放情绪数据集收集。数据集是与持牌心理学家合作收集的。我们使用幼稚的贝叶斯和count vectorizer以及不同的CNN，LSTM和DNN分类器实现了基线模型，以基于数据集对认知失真进行分类。我们使用表现最好的模型研究了不同单词嵌入的用法。依靠CNN的表现最好的模型，其嵌入式句子嵌入，F1得分为84％，用于分类认知扭曲。表现最佳的模型是在C- Journal中内置的，这是一种免费的日记帐和心情跟踪移动应用程序，可指出向用户的潜在思维扭曲。
量子场理论中的纠缠结构。 ii。通过局部
通过探测器观察量子场时，仅访问空间分离的本地区域的混合状态（一种无处不在的实验设计）时，可以限制访问分布式纠缠的全部范围的能力，并受经典相关性的笼罩。通过对两个检测贴片外部的田间测量进行投影测量，并在经典上传达结果，可以确定其纠缠量化的基本纯状态。在自由标量场真空的高斯连续变量状态中，该协议发现了在该场内建立的空间类似纠缠与可局部可检测的空间纠缠之间的差异。发现这种差异随着观察区域之间的分离而成倍增长。从本文中的洞察力和实用指南中所提供的协议，以阐明从一对本地观察者的Vantage查看的量子线相关性的不可避免的失真。
探测器和场失真校准
盖亚任务通过提供极其精确的全球参考天体测量技术，彻底改变了天体物理学。超越盖亚实现窄场微角秒 (uas) 天体测量技术，通过测量主星的反射运动，可以探测到类似地球的系外行星 (Unwin 等人，2008)。尽管径向速度 (RV) 和凌日等流行方法已经成功发现了数千颗系外行星，但只有天体测量探测方法才能让我们完全确定轨道并测量系外行星的质量 1 。系外行星的质量是确定该行星是否适合生命存在的关键参数，因为其大气和地球物理过程在很大程度上取决于质量。与 RV 方法相比，天体测量探测受恒星活动扰动的影响较小，对长周期系外行星具有更好的灵敏度，因此可以与 RV 和凌日方法相辅相成。针对这一独特的作用，NASA将“恒星反射运动灵敏度-天文测量”列为测量可居住系外行星目标质量的一级技术差距（NASA战略技术差距）。