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PYRAMID Exploiter's Pack 附件 D 词汇表
本文档是 PYRAMID Exploiter's Pack 的一部分，旨在阐明实施 PYRAMID 架构的通用方法。PYRAMID 参考架构并非为任何特定系统而创建。用户有责任确保使用本文档创建的任何文章满足任何所需的操作、功能和安全需求。作者不对因用户未能验证使用本文档生产的任何产品的安全性而造成的任何损失承担任何责任，也不对因用户未能满足任何技术规范而造成的任何损失承担任何责任。
金字塔底层耐用品分配的运营策略
4 例如，减少烟雾、节约燃料的清洁炉灶可以减少每年 430 万与使用煤、木和生物质炉灶的家庭相关的死亡人数（世界卫生组织，2016 年）。然而，BOP 客户通常不了解使用低效炉灶对健康的长期负面影响，也不知道存在更清洁的烹饪解决方案。因此，潜在客户可能不愿意为不熟悉的产品付费，因为这些产品可能无法满足他们当前的需求（全球清洁炉灶联盟，2016 年）。
用于高光谱图像分类的量子启发光谱空间金字塔网络
高光谱图像 (HSI) 分类旨在为每个像素分配一个唯一标签，以识别不同土地覆盖的类别。现有的 HSI 深度学习模型通常采用传统学习范式。作为新兴机器，量子计算机在嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代受到限制。量子理论为设计深度学习模型提供了一种新的范式。受量子电路 (QC) 模型的启发，我们提出了一种受量子启发的光谱空间网络 (QSSN) 用于 HSI 特征提取。所提出的 QSSN 由相位预测模块 (PPM) 和受量子理论启发的类测量融合模块 (MFM) 组成，以动态融合光谱和空间信息。具体而言，QSSN 使用量子表示来表示 HSI 长方体，并使用 MFM 提取联合光谱空间特征。量子表示中使用了 HSI 长方体及其由 PPM 预测的相位。使用 QSSN 作为构建块，我们进一步提出了一种端到端的量子启发式光谱空间金字塔网络 (QSSPN)，用于 HSI 特征提取和分类。在这个金字塔框架中，QSSPN 通过级联 QSSN 块逐步学习特征表示，并使用 softmax 分类器进行分类。这是首次尝试将量子理论引入 HSI 处理模型设计。在三个 HSI 数据集上进行了大量实验，以验证所提出的 QSSPN 框架相对于最新方法的优越性。
包容性就业：促进金字塔底层的经济机会
团队要感谢众多专家分享他们的时间和专业知识，包括达能公司高级全球 B 公司经理 Alexandra Heaven；BFA 全球首席执行官兼全球发展中心非常驻研究员 Amolo Ng'weno；欧洲复兴开发银行性别和经济包容性主任 Barbara Rambousek；商业包容性增长首席执行官 Camille Putois；Circulate Capital 首席影响官 Ellen Martin；联合国开发计划署伊斯坦布尔国际私营部门发展中心技术专家 Gokhan Dikmener；欧洲复兴开发银行性别和经济包容性首席经济学家 Margherita Calderone；非正规就业妇女：全球化和组织化高级顾问兼联合创始人 Martha Chen；国际劳工组织包容性劳动力市场、劳资关系和工作条件处处长 Philippe Marcadent；Tameo Impact Fund Solutions 影响主管 Safeya Zeitoun； Sowmya Suryanarayanan，Aavishkaar Capital 影响力和 ESG 总监； Stephen Obiro，肯尼亚雇主联合会宣传、咨询与合作伙伴关系主管；和塔伦·梅塔 (Tarun Mehta)，Aavishkaar Capital 合伙人。
使用金字塔引力搜索算法进行基因选择
遗传学在恶性肿瘤的发展和进展中起着重要作用。相关基因的识别是一个高维数据处理问题。为了解决维数灾难，提出了一种混合方法，即金字塔引力搜索算法 (PGSA)，其中基因数量循环减少。PGSA 由两个元素组成，一个过滤器和一个包装器方法（受引力搜索算法启发），该方法通过循环进行迭代。在每个循环中选定的基因会传递到后续循环以进一步降低维数。PGSA 尝试使用信息量最大的基因来最大化分类准确度，同时减少基因数量。结果报告了针对乳腺癌的多类微阵列基因表达数据集。已经实施了几种特征选择算法以进行公平的比较。PGSA 在准确度方面排名第一（84.5%），有 73 个基因。为了检查所选基因是否对患者的生存和治疗反应有意义，对这些基因进行了蛋白质-蛋白质相互作用网络分析。在检查遗传网络时出现了一个有趣的模式。HSP90AA1、PTK2 和 SRC 基因位列排名最高的瓶颈基因之列，DNA 损伤、细胞粘附和迁移途径在网络中高度丰富。
积极主动的环境战略和金字塔底层的企业业绩
Acquaah, M. (2007)。新兴经济体中的管理社会资本、战略导向和组织绩效。战略管理杂志，28 (12)，1235 – 1255。https://doi.org/10.1002/smj.632 Adomako, S.、Amankwah-Amoah, J.、Danso, A.、Konadu, R. 和 Owusu-Agyei, S. (2019)。家族和非家族企业的环境可持续性导向和绩效。商业战略与环境，28 (6)，1250 – 1259。https://doi.org/10.1002/bse.2314 Amankwah-Amoah, J.、Danso, A. 和 Adomako, S. (2019)。创业导向、环境可持续性和新企业绩效：利益相关者整合重要吗？商业战略与环境，28 (1)，79 – 87。https://doi.org/10.1002/bse.2191 Ates¸, MA, Bloemhof, J., Van Raaij, EM, & Wynstra, F. (2012)。供应链环境下的主动环境战略：投资的中介作用。国际生产研究杂志，50 (4)，1079 – 1095。https://doi.org/10.1080/00207543.2011.555426 Arago'n-Correa, JA (1998)。战略主动性和对自然环境的坚定态度。 Academy of Management Journal，41 (5)，556 – 567。Aragón-Correa, JA、Hurtado-Torres, N.、Sharma, S. 和 García-Morales, VJ (2008)。小企业的环境战略与绩效：基于资源的视角。Journal of Environmental Management，86 (1)，88 – 103。https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2006.11.022 Armstrong, JS 和 Overton, TS (1977)。估计邮件调查中的无回应偏差。Journal of Marketing Research，XIV，396 – 402。Aulakh, P.、Kotabe, M. 和 Teegin, H. (2000)。新兴经济体企业的出口战略与绩效：来自巴西、智利和墨西哥的证据。 Academy of Management Journal，43，342-361。 Banerjee, SB (2001)。管理层对企业环保主义的看法：来自行业的解释及其对组织的战略意义。管理研究杂志，38 (4)，489-513。https://doi.org/10.1111/1467-6486.00246 Bansal, P.，& Song, HC (2017)。相似但不相同：区分企业可持续性与企业责任。Academy of Management Annals，11 (1)，105-149。https://doi.org/10.5465/annals. 2015.0095 Barney, J. (1991)。公司资源和持续竞争优势。管理学杂志，17 (1)，99-120。Chan, RYK (2010)。外国公司在华竞争的企业环保主义追求。世界商业杂志，45 (1)，80 – 92。https://doi.org/10.1016/j.jwb.2009.04.010 Chan, RY (2005)。基于自然资源的企业观是否适用于新兴经济体？对在华外商投资企业的调查。管理研究杂志，42 (3)，625 – 672。https://doi.org/10.1111/j.1467-6486.2005.00511.x
PYRAMID Exploiter's Pack 附件 B：部署指南
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PYRAMID Exploiter's Pack 版本 4.1 附件 C
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BCI：通过金字塔PIX2PIX
人类表皮生长因子2（HER2）表达的评估对于制定乳腺癌的精确治疗至关重要。HER2的常规评估是通过免疫组织化学技术（IHC）进行的，这非常昂贵。因此，我们首次生产了乳腺癌免疫组织化学（BCI）基准，试图将IHC数据直接与成对的苏木精（HE）染色图像合成。数据集包含4870个注册的图像对，涵盖了各种HER2表达水平。基于BCI，作为较小的贡献，我们进一步构建了一种金字塔PIX2PIX图像生成方法，它比其他当前流行算法更好地实现了IHC翻译结果。BCI的广泛实验对现有的Immig translation Research构成了新的挑战。此外，BCI还基于合成的IHC图像在HER2表达评估中为将来的病理研究打开了大门。BCI数据集可以从https：//bupt-ai-cz.github下载。io/bci。
3D Kronecker 卷积特征金字塔用于 MRI 成像中的脑肿瘤语义分割
脑肿瘤严重影响生活质量，并改变患者及其亲人的一切。脑肿瘤的诊断通常从磁共振成像 (MRI) 开始。从 MRO 图像手动诊断脑肿瘤通常需要专家放射科医生。然而，这个过程既耗时又昂贵。因此，需要一种计算机化技术来检测 MRI 图像中的脑肿瘤。使用 MRI，使用三维 (3D) 克罗内克卷积特征金字塔 (KCFP) 的新机制来分割脑肿瘤，解决像素丢失和多尺度病变处理薄弱的问题。用 3D 克罗内克卷积代替单一扩张率，同时使用 3D 特征选择 (3DFSC) 进行局部特征学习。在 3DFSC 末尾添加 3D KCFP 以解决多尺度病变处理薄弱的问题，从而有效分割不同大小的脑肿瘤。使用具有全局阈值的 3D 连通分量分析作为后处理技术。标准多模态脑肿瘤分割 2020 数据集用于模型验证。与其他基准方案相比，我们的 3D KCFP 模型表现优异，整个肿瘤、增强肿瘤和肿瘤核心的骰子相似系数分别为 0.90、0.80 和 0.84。总体而言，所提出的模型在脑肿瘤分割方面是有效的，这可能有助于医生对未来的治疗计划做出适当的诊断。