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椭圆法和极化法
椭圆法是一种成熟的实验方法，其根部回到了现代光学元件本身的早期阶段。它通常是由保罗·德鲁德（Paul Drude）在19世纪的最后十年中发明的，但是在Drude开始工作之前已经采用了类似的技术。自1940年代以来使用的实际术语“椭圆法”正在使用。有趣的是，它始于描述生物应用的工作。值得注意的是，这是在一个现代实心相，尤其是半导体材料的现代物理学正在迅速扩展。椭圆形即将受到固态和表面研究界的欢迎，因为研究表面，界面和薄层的能力是必不可少的。椭圆法是一种从数值计算和建模概念中受益匪浅的方法。固态物理和椭圆法之间的连接是科学和技术中自我强化创新周期的一个例子。尤其是在计算能力wasaccompaniedwithanincreasefellipsometryresearch和社区的迅速扩展的情况下，大大增加了。椭圆法 - 微电子和数字技术。反之亦然，它可以开发更好的电子设备。如果没有椭圆计的开发及其数十年前的许多折叠应用，那是数字时代的基础将不存在的硬件。椭圆法是对反射实验的偏振法实现。所有偏振技术都取决于
基于深度学习的二维椭圆框区域脑肿瘤分割可行性研究
摘要：在大多数基于深度学习的脑肿瘤分割方法中，训练深度网络需要带注释的肿瘤区域。然而，准确的肿瘤注释对医务人员提出了很高的要求。本研究的目的是利用肿瘤周围的椭圆框区域训练深度分割网络。在所提出的方法中，深度网络通过使用大量未注释的肿瘤图像（其中肿瘤和背景周围有前景（FG）和背景（BG）椭圆框区域）以及少量带有注释肿瘤的患者（<20）来训练。训练首先在未注释的 MRI 上的两个椭圆框上进行初始训练，然后在少量带注释的 MRI 上进行细化训练。我们使用多流 U-Net 进行实验，它是传统 U-Net 的扩展。这使得能够使用来自多模态（例如 T1、T1ce、T2 和 FLAIR）MRI 的互补信息。为了验证所提方法的可行性，在两个胶质瘤数据集上进行了分割实验与评估，并将在测试集上的分割性能与在相同网络但完全由带注释的MRI图像训练的分割性能进行比较。实验表明，所提方法在测试集上获得了良好的肿瘤分割结果，其中在MICCAI BraTS'17和US数据集上肿瘤区域的dice得分为（0.8407，0.9104），肿瘤区域的分割准确率分别为（83.88%，88.47%）。与使用所有带注释的肿瘤训练的网络的分割结果相比，所提方法在MICCAI和US测试集上的分割性能下降分别为（0.0594，0.0159）和（8.78%，2.61%），但下降幅度相对较小。我们的案例研究表明，使用椭圆框区域代替所有注释的肿瘤来训练网络进行分割是可行的，并且可以被视为一种替代方案，这是在节省医学专家注释肿瘤的时间和分割性能的轻微下降之间的权衡。
六月通讯最后一篇 - 埃尔斯沃斯空军基地
南达科他州埃尔斯沃斯开发局 (SDEDA) 于 2022 年 3 月 1 日向 SD DANR 申请用水许可证。2022 年 5 月 9 日，SD DANR 水权计划首席工程师建议批准。申请通知于 2022 年 5 月 25 日在《拉皮德城日报》上发布，并于 2022 年 5 月 24 日在《信仰独立报》上发布。公共通知、申请和建议行动可在以下网址获取：danr.sd.gov/public
第 19 届 ESC 副指挥官 Ellis R. Baker 上校
埃利斯·R·贝克上校 埃利斯·R·贝克上校是北卡罗来纳州芒特奥利夫人。他于 1989 年入伍，后来被选中参加军官任命计划。1997 年，他被东卡罗来纳大学预备役军官训练团任命为军需官。贝克上校的服役经历始于韩国龙山第 227 维修营第 305 军需官连的排长。随后的任职包括：华盛顿刘易斯堡第 44 军支援营第 542 维修连排长；华盛顿刘易斯堡第 44 军支援营 S4 负责人；华盛顿刘易斯堡第 44 军支援营 S3 负责人；韩国斯坦利营第 2 步兵师 B/602 航空支援营连长；韩国凯西营第 2 步兵师 A/302 前方支援营连长；德国霍恩费尔斯联合多国战备中心观察员/控制员/教练员；伊拉克巴格达特洛伊联合特遣部队 (反简易爆炸装置) J4 负责人；德国卡特巴赫第 12 战斗航空旅第 412 航空支援营支援作战官；德国卡特巴赫第 12 战斗航空旅第 412 航空支援营执行官；北卡罗来纳州布拉格堡联合特种作战司令部作战官；北卡罗来纳州布拉格堡联合特种作战司令部后勤副主任；韩国沃克营第 19 远征支援司令部计划主管；韩国卡罗尔营第 19 远征支援司令部第 6 军械营营长；韩国汉弗莱斯营第二步兵师 G4 助理参谋长；韩国首尔美国陆军驻龙山凯西基地指挥官。
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农业中CRISPR-CAS系统的鸟类视图
摘要 - 在开发有希望的ULIS缩放技术的发展中，一个关键作用之一是由多孔介电特性扮演的，具有低介电常数，用于分离金属化系统中的互连。在此类膜的毛孔中的气态产物的凝结使得可以解决阻止这种膜整合的最重要的问题，以进行低破坏性的等离子体蚀刻。然而，研究孔隙率的方法也基于膜孔中凝结过程中的吸附等温线的研究。因此，毛孔吸附的研究是创建具有低介电常数的电介质的最重要的实际问题之一，并且研究了其结构化的低伤害方法。椭圆测量法的方法是一种易于实现和准确的方法，用于获得吸附等温线。但是，其对孔径分布的进一步分析和确定缩小为解决积分方程，这是一个错误的问题。在本文中，我们建议采用Tikhonov的统治方法来解决它。该方法在模型数据上进行了验证，并用于研究最初厚度为202 nm的低K介电样品，基于有机硅酸盐玻璃的介电常数为2.3。
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1简介-Elliott Gordon Rodriguez
概率机器学习的最新进展已导致单纯形上的新分布家族。这种分布称为连续的分类，与Dirichlet具有相似之处，因为它定义了一个特别简单的封闭形式密度的指数族。然而，与Dirichlet（或任何基于对数的方法）不同，即使在零价值的组件存在下，连续的分类对数 - 样品函数也可以很好地定义，这使得此分布成为零元素组成数据的有效可能性模型，而无需归因于Zeros的插入。在此摘要中，我们回顾了我们的新颖分布的关键特性，并提出了一种应用，可以将其用于降低组成数据的尺寸。我们还突出了机器学习领域与组成数据分析之间的一些未置换的连接，我们的新颖分布密切相关。
二进制椭圆曲线的另一个具体量子隐式分析
摘要。本文为二进制椭圆曲线提供了具体的量子密码分析，以实现时间效率的实现透视（即减少电路深度），并补充Banegas等人的先前研究，该研究的重点是空间效率的效率（即电路宽度）。为了实现深度优化，我们提出了改进Karatsuba乘数和基于FLT的反转的现有电路实现，然后在Qiskit Quantum Computer Simulator中构建和分析资源。提出的乘数架构，改善了Van Hoof等人的量子Karatsuba乘数，减少了与O（n log 2（3））界限的深度和较低的CNOT门，同时保持了相似数量的to效应和鸡蛋。此外，我们所证明的基于FLT的反演会减少CNOT数量和整体深度，并具有较高的量子量。最后，我们采用了拟议的乘数和基于FLT的IN-版本来执行二进制点添加的量子隐性分析以及用于椭圆曲线离散对数问题（ECDLP）的完整shor的算法。结果，除了减小深度外，与先前的工作相比，我们还能够降低多达90％的to oli门，从而显着改善，并提供对量子密码分析的新见解，以实现高度优化的实施。
引用：Burton E、Hill K、Ellis KA 等人。《大脑平衡：一项评估多模式锻炼计划效果的随机对照试验》
摘要 简介 研究表明，运动和体力活动可以改善轻度认知障碍 (MCI) 患者的认知能力。有强有力的证据表明有氧运动有益，也有中等证据表明定期进行力量训练对 MCI 患者有益。然而，MCI 患者的跌倒频率是没有认知障碍的人的两倍，目前尚不清楚平衡训练是否对 MCI 患者有益，而平衡训练对没有认知障碍的老年人却有益处。本研究旨在确定与接受常规护理的对照组相比，以平衡为重点的多模式运动干预是否能改善 MCI 患者的平衡能力并减少跌倒。 方法与分析 这项单盲随机对照试验（大脑平衡）将提供给 396 名居住在社区的 MCI 患者。多模式运动干预包括两个平衡计划和一个步行计划，由物理治疗师在 6 个月的干预期内进行。所有参与者将在 12 个月内接受随访（对于干预组，这包括 6 个月的干预和 6 个月的维持）。主要结果是 (1) 平衡能力和 (2) 跌倒率。身体表现、身体活动水平和久坐行为、生活质量和认知是次要结果。将进行健康经济分析，以评估干预措施与常规护理相比的成本效益。伦理与传播 已获得南大都会卫生服务人类研究伦理委员会 (HREC)、科廷大学 HREC 和西澳大利亚卫生部 HREC 的伦理批准；并已获得从澳大利亚服务部获取健康成本数据的批准。结果将通过同行评审进行传播