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纹理特征提取方法：调查
抽象的纹理分析用于非常广泛的场和应用，从纹理分类（例如，用于遥感）到分割（例如，在生物医学成像中），通过图像合成或模式识别（例如，用于图像inpainting）。对于这些图像处理过程中的每一个，首先，必须从原始图像中提取描述纹理属性的象征性特征。在过去的几十年中，已经提出了各种特征提取方法。每个人都有其优点和局限性：其中一些的性能不是通过翻译，旋转，affin和perspective变换来修改的；其他人的计算复杂性低；其他人再次容易实施；等等。本文对纹理特征提取方法进行了全面的调查。后者分为七个类：统计方法，结构方法，基于转换的方法，基于模型的方法，基于图形的方法，基于学习的方法和基于熵的方法。对于这七个类中的每种方法，我们介绍了概念，优势和缺点，并给出了应用程序的示例。这项调查使我们能够确定两类方法，特别是在将来值得关注的方法，因为它们的表现似乎很有趣，但是他们的详尽研究尚未进行。
有效的昆虫DNA提取方案。
由于许多因素，从昆虫中提取DNA可能是一个困难的过程。其中一些因素包括昆虫的大小和数量，降解DNA的酶的存在以及干扰DNA提取的化学化合物的存在。某些昆虫可能很小，因此很难收集足够的组织来提取DNA。此外，昆虫组织含有几种可以快速降解DNA的酶，这可能使得难以获得足够长的DNA片段以进行分子分析。另一个可能使昆虫提取DNA的因素是存在干扰提取过程的化学化合物。例如，许多昆虫产生化合物以保护自己免受捕食者的影响，从而干扰DNA提取技术。要克服这些挑战，研究人员可能需要优化其DNA提取技术，以满足有关昆虫的特定需求。这可能涉及使用不同的化学品和提取方案去除干扰DNA提取的化学化合物和酶。这是优化有效的昆虫DNA提取方案的一个例子。
大型提取下降的经济后果
摘要：限制气候变化需要降低化石燃料提取到2050年。对化石燃料生产国的宏观经济后果是什么？我们根据1950年以来的13个矿物（石油，天然气，煤炭，金属）和122个国家的新数据集确定了35集的持续性外源性下降。我们使用本地预测来估计对实际产出以及外部和国内部门的影响。的提取活动下降会导致对实际GDP和贸易平衡的持续负面影响。实际汇率贬值，但不足以抵消净出口的下降。对低收入国家的影响明显大于对高收入国家的影响。结果表明，不良机构的遗产影响可以防止各国从较低的资源提取中受益。
改进 ZX 图的量子电路提取
ZX 演算是一种图形语言，用于直接推理量子计算，直接使用图表而不是底层矩阵。它们比实际上可以在量子计算机上运行的单元量子电路更通用。因此，我们有时需要找到一种方法将 ZX 图转换回量子电路。这个问题被称为“电路提取”，通常被认为很难。然而，在某些情况下我们知道如何做到这一点。如果你选择这个作为你的论文主题，我们可以通过多种方式来完成这个项目：将电路提取从单元图扩展到等距和状态。当我们知道我们想要将哪个状态输入量子计算时，这很有用，并允许我们进行更多优化。找出进行电路提取的方法，允许有限量的后选择（这是我们进行测量并且仅在获得某个期望结果时继续）。这可能对近期的量子计算机有用，我们可以快速进行许多采样并丢弃那些不想要的样本。使用此类技术，我们可以提取一组更大的图表，而这些图表目前无法提取到非后选电路中。我们知道一般电路提取（没有任何进一步的承诺）至少是#P-hard。然而，我们对复杂性只有一个非常粗略的上限。可能可以建立确切的复杂性上限。
R-BERT-CNN：从...中提取药物-靶标相互作用
摘要 — 在本研究中，我们介绍了我们参与 BioCreative VII 挑战赛的 DrugProt 任务的工作。药物-靶标相互作用 (DTI) 对于药物发现和重新利用至关重要，通常是从实验文章中手动提取的。PubMed 上有超过 3200 万篇生物医学文章，从如此庞大的知识库中手动提取 DTI 具有挑战性。为了解决这个问题，我们为 Track 1 提供了一个解决方案，旨在提取药物和蛋白质实体之间的 10 种相互作用。我们应用了一个集成分类器模型，该模型结合了最先进的语言模型 BioMed-RoBERTa 和卷积神经网络 (CNN) 来提取这些关系。尽管 BioCreative VII DrugProt 测试语料库中存在类别不平衡，但与挑战赛中其他提交的平均水平相比，我们的模型取得了良好的表现，微 F1 得分为 55.67%（BioCreative VI ChemProt 测试语料库为 63%）。结果显示了深度学习在提取各种类型 DTI 方面的潜力。
参数提取和等效电路建模
天线是一种辐射结构，能够发射/接收特定频率的电磁辐射。天线设计为在特定频带内工作，该频带称为天线带宽。天线工程师通常很难设计具有特定带宽的精确谐振频率的天线，因为它取决于各种物理、电气和磁性参数。因此需要使用等效电路建模。等效电路建模是构建具有天线谐振和带宽特性的集总元件电路的过程。通过此模型，技术人员可以轻松计算天线的各种参数。如果开发的等效电路模型可以推广，则可以将其用于精确设计天线，并可以轻松地将具有特定特性的天线转换为另一种天线。
基于神经网络的特征提取...
摘要 机器学习模型在准确性、计算/内存复杂度、训练时间和适应性等特性方面有所不同。例如，神经网络 (NN) 因其自动特征提取的质量而具有高精度而闻名，而受大脑启发的超维 (HD) 学习模型则以其快速训练、计算效率和适应性而闻名。这项工作提出了一种混合、协同机器学习模型，该模型在上述所有特性方面都表现出色，适用于芯片上的增量在线学习。所提出的模型包括一个 NN 和一个分类器。NN 充当特征提取器，经过专门训练，可以与采用 HD 计算框架的分类器配合良好。这项工作还提出了所述特征提取和分类组件的参数化硬件实现，同时引入了一个编译器，该编译器将任意 NN 和/或分类器映射到上述硬件。所提出的混合机器学习模型具有与 NN 相同的准确度（即 ± 1%），同时与 HD 学习模型相比，准确度至少提高了 10%。此外，与最先进的高性能 HD 学习实现相比，混合模型的端到端硬件实现可将功率效率提高 1.60 倍，同时将延迟时间缩短 2.13 倍。这些结果对于此类协同模型在具有挑战性的认知任务中的应用具有深远意义。
在未置换的生物医学领域中的关系提取
鉴于手动策展的资源密集型性质，评估集中选定项目的多样性很重要。量化训练集中的噪声后，以输入摘要的文本和预期的输出标签之间的差异形式，我们相应地探讨了不同的策略。将任务作为端到端的关系提取，我们评估了标准辅导（BioGPT，GPT-2和SEQ2REL）的性能，并使用开放的大语言模型（LLMS）（LLAMA 7B-65B）进行了少量学习。除了在几次射击设置中进行评估外，我们还探讨了开放LLM作为合成数据的潜力，并为此目的提出了新的工作流程。所有评估的模型在合成摘要而不是原始嘈杂数据时进行了实质性改进。我们提供表现最好的表现（F1得分= 59。0）天然产品关系端到端的MioGPT-LARGE模型以及所有培训和评估数据集。请访问https://github.com/idiap/abroad-re。
从小麦胚芽中提取DNA
在水/小麦细菌/洗涤剂溶液的顶部。从细胞核中释放的DNA溶解在水/洗涤剂/小麦生殖溶液中，看不到。DNA在酒精中从溶液中沉淀出来，可以看到。除了让我们看到DNA外，酒精还将DNA与其他细胞成分分开，这些细胞成分留在水溶液中。不要将两层混合在一起。如果酒精与水混合在一起，它将变得太稀释，而DNA不会沉淀。6。让管子坐几分钟。白色，刺耳的，胶片的DNA将开始出现
俄罗斯在矿物提取中的挑战
I.俄罗斯：能源超级大国？俄罗斯于2022年2月入侵乌克兰，这促使了在近期记忆中隔离主要经济的最戏剧性的努力之一，这加剧了始于2021年夏季的全球能源危机。在过去的两年中，拜登政府，欧盟和七国集团已经对俄罗斯能源产品的出口和销售实施了制裁。在2022年至2023年之间，欧盟以前是俄罗斯能源的最大市场，在减少对俄罗斯石油，天然气和煤炭的依赖方面取得了长足的进步。以前，俄罗斯提供了约40％的欧盟天然气进口，超过30％的石油进口。在第二季度2023年，这些股份分别下降至21％和2％。 1战前，俄罗斯是世界上第11大经济体，最大的石油出口商和生产商之一，也是主要的天然气，煤炭和铀出口商。 此外，它也是金属和稀有矿物质的市场制造商。 因此，制裁制度和随后从西方市场中删除俄罗斯能源产品对贸易模式和能源安全策略都产生了深远的影响。 2022年5月18日，EC发布了Repowereu，其综合战略旨在到2027年完全从俄罗斯化石燃料中获得独立性，从而使二十多年来的净净过渡到净零。 2本计划的主要组成部分涉及确保欧盟获得关键原始矿物质的安全，多元化，负担得起和可持续的供应。 当前和上届美国政府还实施了许多重要的举措，以改善美国在第二季度2023年，这些股份分别下降至21％和2％。1战前，俄罗斯是世界上第11大经济体，最大的石油出口商和生产商之一，也是主要的天然气，煤炭和铀出口商。此外，它也是金属和稀有矿物质的市场制造商。因此，制裁制度和随后从西方市场中删除俄罗斯能源产品对贸易模式和能源安全策略都产生了深远的影响。2022年5月18日，EC发布了Repowereu，其综合战略旨在到2027年完全从俄罗斯化石燃料中获得独立性，从而使二十多年来的净净过渡到净零。2本计划的主要组成部分涉及确保欧盟获得关键原始矿物质的安全，多元化，负担得起和可持续的供应。当前和上届美国政府还实施了许多重要的举措，以改善美国