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A.MarkFort，A.Baranov，T.Conneely，A.Duran，J.Lapington，J ...
fermionic系统的简化平均场描述依赖于Hartree-Fock-Bogoliubov（HFB）方法，其中两个粒子的相互作用分解为三个不同的通道。这种方法的一个主要问题是，通道之间的分离有些任意。根据要描述的身体状况，不同的渠道很重要。在此海报中，我们提出了一种自称为普遍的平均场理论，该理论基于为每个通道引入一个单独的加权因子。这个Ansatz通过为其最佳分区提供极端原理来消除渠道分离的任意性。通过考虑两个与接触相互作用的未偏光效率物种的示例来说明我们技术的力量。在这种情况下，Fock的贡献消失了，我们获得了Hartree和Bogoliubov通道之间的耦合。这仅在均值场上已经超出平均场校正[1,2]，但也会在平均场上降低粒子孔波动的定性一致性的临界温度[3]。由于通道耦合的非扰动性质，我们还获得了仅在一个通道中任何波动理论捕获的结果。这需要引入有效的相互作用范围作为新的长度尺度，并且应该与足够大的密度相关。我们的形式主义在超低原子气体中的费米子超流量与凝结物理学的超导性以及核和中子物质领域之间建立了自然的理论桥梁。
建筑工程技术员（合作社和非CO
Oacett（安大略省认证工程技术人员和技术人员协会）认可建筑工程技术人员计划，以满足认证技术人员（CTECH）类别中认证的所有学术要求，并将土木工程技术计划视为满足所有认证工程学技术学家（CET）或应用科学技术学家（ASCT）认证的所有学术要求。毕业生和最后一年的学生有资格在提交通过安置办公室或Oacett提供的研究生申请表后立即注册为Oacett的副成员。获得完全认证的其他要求（工作经验，Oacett专业实践考试，同伴参考等）。认证要求是Oacett的管辖权。
应用数学和非线性科学
基于评估指数构建的原则以及区域经济可持续发展的当前状况，确定了区域经济可持续发展水平的评估指数体系。距离空间重量矩阵用于定义评估指标的重量系数，然后将其重量系数取代为计算MORAN指数的公式，以衡量区域经济可持续发展水平的MORAN指数。在对区域经济可持续发展的空间自相关分析后，具有固定效果的空间面板模型由Hausman测试确定，并将模型应用于经验分析区域经济可持续发展。数据表明，行业增加的价值会显着影响5％水平的积极方向的区域经济的可持续发展。此外，所有指标的值都通过鲁棒性测试。最后，我们提出了相应的优化建议，以改善区域经济的可持续发展路径。
光子计数检测器CT用于排泄期CT中的肾结石检测 - 在3D打印的肾脏幻影>中的虚拟非对抗与虚拟非碘重建之间的比较
结果：VNI的读取器2额定总体图像质量高于VNC（4.90 vs. 4.00; p <.05），而阅读器1没有发现显着差异（4.96 vs. 5.00; p> .05）。在VNC和VNI中的读者之间观察到了实质性的一致性（Krippendorff的Alpha范围：0.628-0.748）。两位读者对VNI的频率不完全发生频率（读者1：29％vs. 15％; p <.05;读者2：24％vs. 20％; p> .05）。尿酸和较小的石头（<5 mm）比VNC和VNI中的Caox和较大的石头更有可能被减去。总体而言，与VNC相比，VNI的石材减法率更高（读者1：22％比16％；阅读器2：25％vs. 10％; p <.05）。辐射剂量和管电压均未显着影响石材减法（p> .05）。
防止策略 - 顶部的不可思议的可操作性...
摘要：扩散机理设计是机理设计文献中最新趋势之一。其目的是激励代理人将有关机制的信息扩散到尽可能多的关注者，并报告其偏好。本文是从非明显操纵性的角度考虑双向匹配的扩散机理设计的首次尝试。我们专注于多对一双面匹配问题的顶级交易循环（TTC）机制。我们分别阐明了满足防策略和不可思议的可操作性机制的必要条件。我们还提出了一种新的基于TTC的匹配机制，该机制违反了策略，但满足了不太明显的操作性，这说明了我们如何在双面匹配中处理战略信息扩散。
远距离意识的非IID联合学习用于医学成像分段中的概括和个性化
医疗保健中的联邦学习（FL）患有非相同分布的（非IID）数据，从而影响模型收敛和性能。虽然现有的非IID问题解决方案通常不会量化联邦客户之间的非IID性质程度，但评估它可以改善培训经验和成果，尤其是在不熟悉数据集的现实世界中。本文提出了一种实用的非IID评估方法，用于医疗分割问题，强调了其在佛罗里达州的重要性。我们提出了一种简单而有效的解决方案，该解决方案利用了医疗图像的嵌入空间和对其元数据计算的统计测量结果。我们的方法是为医学成像而设计的，并集成到联邦平均值中，通过降低最遥远的客户的贡献，将其视为离群值，从而改善了模型的概括。此外，它通过引入客户的基于距离的聚类来增强模型个性化。据我们所知，这种方法是第一个使用基于距离的技术来为医学成像域内非IID问题提供实际解决方案的方法。此外，我们验证了三个公共FL成像放射学数据集的方法（Fets（Pati等人，2021），前列腺（Liu等人，2020b），（Liu等人，2020a）和Fed-Kits2019（Terrail等人，2022）））在各种放射学成像方案中证明其有效性。关键字：联合学习，非IID数据，个性化，概括，医学细分，医学成像。
一例晚期非小细胞肺癌，具有肝细胞癌的特征，响应于杜瓦卢马布，tremelimumab，car
一名55岁的男性患有2型糖尿病的男性，在胸部X射线上呈左肺肿块。血清血液测试显示，癌细胞胚抗原升高为27.5 ng/ml，其正常α-抗蛋白质和由维生素K缺失或拮抗剂II（PIVKA-II）诱导的蛋白质升高。计算机断层扫描（CT）显示肺的左下叶S6段中有73毫米的椭圆形质量，左肺肺淋巴结淋巴结病，肝片段S4/5中的多个结节和多个肋骨病变。支气管镜检查显示左B6支气管中有息肉病变，活检显示出类似于肝细胞癌的肿瘤细胞。免疫组织化学染色的肝细胞石蜡1（HEP PAR 1）和CD10呈呈弥漫性，甲状腺转录因子1（TTF-1），P40，突触蛋白蛋白和细胞角蛋白5/6（CK5/6）对甲状腺转录因子1（TTF-1），P40，Synaptophysin和细胞角蛋白呈阴性。此外，肿瘤细胞的22C3免疫组织化学的编程死亡 - 凸得到1（PD-L1）表达为40％，基因突变分析显示Kirsten大鼠肉瘤病毒性癌基因同源物（KRAS）非G12C突变阳性。乙氧基苯甲酰二乙基三亚苯甲酸五乙酸（GD- EOB-DTPA）肝脏增强的磁共振成像（MRI）表现出肿瘤内部增强，环内增强，增强环的增强，并减少GD-EOB-EOB-EOB-EOB-EOB-EOB-DTPA UPTAKE uptake uptake necrototic necrototic necrasis necrasis necrasiss。患者被诊断为患有临床T4N1M1C期的未知组织学亚型的晚期非小细胞肺癌。用胰岛素优化了血糖控制后，启动了用杜瓦卢马布，tremelimumab，carboplatin和Nab--甲氟甲酰胺治疗的治疗。原发性肺和转移性肝病变均显示出收缩的趋势。毒性包括需要输血的贫血，但没有观察到其他严重的不良事件，包括免疫相关的不良事件。 该方案可能被认为是类似于肝癌癌的非小细胞肺癌的有前途的治疗方法，因为它的生存率超出了先前报道的中位数。毒性包括需要输血的贫血，但没有观察到其他严重的不良事件，包括免疫相关的不良事件。该方案可能被认为是类似于肝癌癌的非小细胞肺癌的有前途的治疗方法，因为它的生存率超出了先前报道的中位数。
Omar Fawzi，PaulFermé。广播频道编码：算法方面和非信号辅助。 IEEE信息理论交易，2024，70 智能原型的霍斯学学习 使用元词，基因组学和异源表达方法的组合
我们解决了为经典广播渠道编码的问题，该问题需要通过在广播频道上发送固定数量的消息来最大化成功概率。对于[1] a（1- e-e-1）在多项式时间内运行的[1] A（1- e-e-1）中发现的Barman和Fawzi的，Barman和Fawzi 表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。 此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。 自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。 在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。 对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。 最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。，Barman和Fawzi 表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。 此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。 自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。 在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。 对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。 最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。
使用3D/2D皮质血管的3D/2D非刚性登记的颅骨切开术的变形
摘要。术中脑移位是一种众所周知的现象，它描述了由于重力和脑脊液的丧失而在其他现象中描述了脑组织的非刚性变形。这对手术结果具有负面影响，这通常是基于不考虑大脑转移的术前计划。我们提出了一种新型的大脑意识到的增强现实方法，将术前3D数据与通过手术显微镜观察的变形大脑表面相结合。我们将非刚性登记作为形状结构化问题提出。术前3D线状可变形模型被注册到皮质容器的Single 2D图像上，该模型自动分割。此3D/2D登记驱动肿瘤等潜在的大脑结构，并弥补了亚皮质区域的大脑转移。我们评估了由6名材料组成的模拟和真实数据的方法。它实现了良好的定量和定性结果，使其适合神经外科指导。
应用数学和非线性科学
随着社交互联网技术的持续发展，机器学习在不同行业中起着重要作用，当前的教育领域也正在体验从传统教学模式到数据驱动的智能教学模式的转变。在本文中，我们概述了机器学习和教育大数据分析在教育中应用的现状，讨论通用的机器学习算法和教育数据分析的关键技术，同时，分析了课程改革的问题和挑战，并阐明了机器学习和教育大量数据的潜力。此外，本文使用机器学习模型来分析学生的学习行为，还使用模型来进行个性化学习路径建议，智能的教学资源建议和其他方面。模型在实际教学活动中的应用效果通过实验研究部分证明了模型，并且通过数据分析验证了模型的有效性。最后，本文总结了研究结果，并强调了基于机器学习的大数据分析在促进教育个性化和提高教学质量方面的关键作用。本文的研究不仅为教育者提供了有关课程改革的新观点，而且还为教育决策者提供了有关数据驱动决策的参考，这有望促进更智能和个性化教育的方向发展教育的发展。