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业界引言 黄尤金先生，集团首席执行官......
附件 A：业界引述 星展银行集团首席信息官黄友珍先生表示：“虽然星展银行已经熟悉了量子计算改变金融服务的潜力，但我们也敏锐地意识到这种快速发展的技术可能带来的危险。今天签署的谅解备忘录代表着新加坡在保护金融业免受与量子相关的迫在眉睫的网络安全风险方面迈出了重要一步，并强调了星展银行自身利用创新来确保银行服务的安全、可靠和有弹性的承诺。特别是，通过参与 QKD 用例的开发，我们不仅增强了防御能力，而且还为我们的金融系统树立了新的标准，以防止不良行为者试图利用加密技术。” 汇丰新加坡首席运营官陈志伟女士表示：“新加坡再次证明其在探索和测试尖端技术方面的前瞻性思维，提升了该国作为安全稳定金融中心的声誉。汇丰银行很高兴与新加坡金融管理局以及银行业和科技领域的其他合作伙伴携手在新加坡试验量子密钥分发技术，这是加强金融业抵御新兴网络攻击的关键技术。”
TT-C-490F (MR) 带内部修正案 3 2016 年 2 月 29 日......
TT-C-490F (MR) w/INT. 修正案 3 2016 年 2 月 29 日 代替 TT-C-490F w/修正案 2 2015 年 9 月 24 日 联邦规范 金属基材的化学转化涂层和预处理（有机涂层基础） 总务管理局已授权所有联邦机构使用本联邦规范。 1. 范围和分类 1.1 范围。本规范涵盖涂层涂抹器的工艺、预处理和金属基材的预底漆表面处理。它涵盖了延缓腐蚀起始和促进底漆附着的金属表面处理。此外，本规范涵盖了转化涂层、预处理和预底漆涂层的鉴定测试要求。根据每个具体应用，可能需要额外的鉴定要求。除非合同另有规定，补充要求（附录 A）部分涵盖了黑色金属和锌/锌合金涂层金属的清洁和化学转化预处理，并提供了应用非化学剂耐涂层 (Non-CARC) 的具体要求，例如单层弹药涂层。1.2 分类。本规范涵盖以下清洁方法、表面处理工艺和基材类别（见 6.2）。1.2.1 表面清洁。表面清洁可能包括以下一种或多种方法以满足表面清洁度要求（见 6.1.1 和 6.1.2）。AMSC N/A 区域 MFFP 分发声明 A：批准公开发布；分发不受限制。
具有局部灵活性（MR -LF）
能够将可观的电子设备与感应，致动和药物输送能力相结合，并具有几个已批准FDA且正在临床使用的示例。[5 - 8]例如，药丸形的药丸可通过内窥镜手术挑战或不可行的胃肠道区域。[8]然而，可耐用装置的大小在基本上受到限制，以吞咽（例如，Pillcam SB 3的直径为11.4毫米，长度为26.2 mm）[9] [9]，减轻了意外情况的风险（对于常规胶囊的障碍物而言1.4％）[10]或INSTAIL ENDORISITIONS [10] [10] [10]尺寸的限制限制了可以集成到可观系统中的可能的功能，尤其是因为微电子等主动组件（例如微电子）是刚性的，而平面零件则必须集成到系统中。例如，大多数可摄取的电子设备没有能力将其积极运输到目标区域。[8]
域距离适应1.5T MR脑图像的超分辨率重建
摘要。快速磁共振成像（MRI）序列在临床环境中高度要求。但是，成像信息不足会导致诊断困难。MR图像超分辨率（SR）是解决此问题的一种有希望的方法，但是由于获取配对的低分辨率和高分辨率（LR和HR）图像的实际困难，其性能受到限制。大多数现有的方法都使用倒数采样的LR IMENES，由于俯瞰域距离或由未知和复杂的降解引起的近似差而可能不准确。在这项研究中，我们提出了一个基于真实但未配对的HR/LR图像的1.5T MR脑图像的域距离调整SR框架。我们的框架工作利用了学习任意未配对图像的抽象表示并适应域间隙的能力，从而使其可行，以证明现实的下采样。此外，我们提出了一个新颖的生成对抗网络（GAN）模型，该模型集成了包含编码器，骨干和解码器的发电机，以及一个基于UNET的歧视器和多尺度感知损失。这种方法产生了令人信服的纹理，并成功地恢复了众所周知的公共数据集上过时的1.5T MRI数据，在感知和定量评估中的最先进的SR方法表现优于最先进的SR方法。
基于U-NET的模型，用于最佳MR脑图像分割
摘要：MRIS的脑肿瘤分割一直是放射科医生的一项艰巨任务，因此，需要自动和广义的系统来解决此任务。在医学成像中使用的所有其他深度学习技术中，基于U-NET的变体是文献中最常用的模型，可针对不同的方式分割医学图像。因此，本文的目的是研究U-NET体系结构中的众多进步和创新，以及最近的趋势，目的是强调使用U-NET的持续潜力用于改善脑肿瘤分割的性能。此外，我们还提供了不同U-NET体系结构的定量比较，以从优化的角度突出该网络的性能和演变。除此之外，我们还尝试了四个U-NET体系结构（3D U-NET，COATION U-NET，R2 COATION U-NET和修改3D U-NET），用于Brats 2020数据集，以供脑肿瘤细分，以更好地概述该体系结构在DICE SCORE和HAUSDORFF距离上的概述。最后，我们分析了医学图像分析的局限性和挑战，以提供有关在优化方面开发新体系结构的重要性的批判性讨论。
磁共振引导聚焦新型头部固定装置的设计
b 弗吉尼亚大学生物医学工程系，本科摘要聚焦超声 (FUS) 是一种新兴的非侵入性技术，为治疗多种神经系统疾病（如特发性震颤和多形性胶质母细胞瘤 (GBM)）提供了一种替代方法。FUS 已被证明可以以安全和有针对性的方式破坏 BBB，然而，用于该过程的头部固定装置最初是为放射外科设计的。为此，研究小组提议开发一种用于 FUS 应用的新型头架。该设计的创建基于以下重要的总体目标：1) 减少设计笨重以最大限度地减少图像失真，2) 增加 BBBO 治疗范围，3) 最大限度地提高患者的舒适度。使用计算机辅助设计 (CAD) 软件 Fusion 360 创建设计迭代，然后 3D 打印并组装最终设计以创建原型。使用 Fusion 360 对框架进行有限元分析 (FEA)，以确定安全系数和在变形前可施加到设备前部旋转旋转螺钉上的最大力。对新型头架原型进行了静态应力有限元分析，平均固定扭矩为 0.348 Nm，最大固定扭矩为 0.522 Nm。结果显示，最大力为 273.1 MPa，安全系数为 1.0，最大力为 409.7 MPa，安全系数为 0.67。关键词：FUS、BBBO、GBM、立体定向头架、FEA
使用模糊模型自动分割 MR 脑图像中的肿瘤...
肿瘤的自动分割仍然是医学图像处理领域一个相当令人兴奋的研究课题，并且它在形成正确诊断和辅助有效治疗方面发挥着重要作用。在本文中，介绍了一种用于分割 MRI 图像中的脑肿瘤的全自动系统。建议的系统由三部分组成：首先，使用过滤和形态学操作对图像进行预处理以增强对比度、消除噪音并从图像中去除头骨。其次，使用两种技术对图像进行分割，即模糊 c 均值聚类 (FCM) 和应用种子区域增长算法 (SGR)。第三，该方法提出了一个后处理步骤，使用形态学操作平滑分割区域边缘。对所提出的系统的测试涉及 233 名患者，其中包括 287 张 MRI 图像。随后，通过医生对轨迹的人工验证，将结果与传统分割技术（如FCM方法）进行比较，最终证明平均Dice系数为90.13％，平均Jaccard系数为82.60％。分割结果和定量数据分析证明了所提出的系统的有效性。
MR图像超级分辨率与挤压和激发推理注意力网络
高质量的高分辨率（HR）磁共振（MR）图像提供了更详细的信息，可用于可靠的诊断和定量图像分析。深度综合神经网络（CNN）显示出低分辨率（LR）MR图像的MR图像超分辨率（SR）的有希望的Abil。LR MR图像通常具有一些vi-Sual特征：重复模式，相对简单的结构和信息较少的背景。大多数以前的基于CNN的SR方法同样处理空间像素（包括背景）。他们也无法感知输入的整个空间，这对于高质量的MR IMPIMSR至关重要。为了解决这些问题，我们提出了挤压和激发推理注意网络（SERAN），以获得MR Image SR。我们建议从输入的全球空间信息中挤出注意力，并获得全球描述符。这样的全球描述符增强了网络专注于MR图像中更具信息区域和结构的能力。我们在这些全球描述符之间进一步建立了关系，并提出了引起关注的原始关系。全球描述符将以学习的关注进一步确定。为了充分利用汇总信息，我们通过学习的自适应注意向量自适应地重新校准了特征响应。这些注意向量选择一个全局描述符的子集，以补充每个空间位置以进行准确的细节和纹理重新分解。我们通过残留的缩放提出挤压和激发注意力，这不仅可以稳定训练，而且还使其对其他基本网络的灵感变得非常灵活。广泛的例证显示了我们提出的Seran的有效性，该塞伦在定量和视觉上清楚地超过了基准标记的最新方法。
使用深... 的MR图像中脑肿瘤的分类 用lomitapide靶向PP2A，通过激活AMPK/Beclin1介导的自噬 基于脑肌肉混合信号的机器人手臂控制系统 通过Fastai 在脑MR扫描上检测大脑异常检测的混合体系结构
脑肿瘤是大脑中异常细胞的质量或簇，由于其能够侵入邻近组织并形成转移酶的能力，因此可能会威胁生命。准确的诊断对于成功的治疗计划和磁共振成像是必不可少的，这是诊断脑肿瘤及其程度的主要成像方式。近年来，计算机视觉应用程序中的深度学习方法已显示出显着的改进，其中大多数可以将大量数据可用于培训模型，并且模型体系结构的改进在有监督的环境中产生更好的近似值。使用这种深度学习方法对肿瘤进行分类，这使得带有可靠注释的开放数据集的可用性取得了重大进展。通常这些方法是3D模型，它使用3D体积MRI，甚至是2D模型，即分别考虑每个切片。然而，通过分别处理一个空间维度，或通过将切片作为一系列图像随着时间的推移来处理，时空模型可以用作此任务的“空间空间”模型。这些模型具有学习特定的空间和时间关系的功能，同时降低了计算成本。本文使用两个时空模型，即Resnet（2+1）D和Resnet混合卷积，以对不同类型的脑肿瘤进行分类。观察到，这两个模型的性能都优于纯3D卷积模型RESNET18。此外，还观察到，在训练肿瘤分类任务之前，将模型预先培训在不同的，甚至是无关的数据集上可以提高性能。最后，在这些实验中，预先训练的重新结合卷积是最佳模型，达到了0.9345的宏F1评分，测试准确性为96.98％，而同时是计算成本最少的模型。