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3D骨模型上的断裂模式投影作为对骨断裂模拟的支持
结果：已使用了长骨的不同3D模型（股骨，肱骨，尺骨和薄片）。另外，已经创建了裂缝模式的不同类型。这些模式已用于获得其对三维骨骼的投影。在这项研究中，进行了对骨模型上投影的断裂模式的专家验证。对用作投影起点的断裂模式的法医验证也是针对撞击产生这种骨折的情况的，其中有基于法医分析的科学证据。此验证还支持专家，从法医的角度根据分析的标准提供了必要的反馈，以完成或修改其断裂模式。
使用平行投影对空间线性阵列扫描仪场景进行极线重采样
摘要 对极重采样旨在生成共轭点位于同一行的归一化图像。这一特性使得归一化影像对于自动影像匹配、空中三角测量、DEM 和正射影像生成以及立体观看等许多应用都十分重要。传统上，归一化过程的输入媒体是帧相机捕获的数字影像。这些影像可以通过扫描模拟照片获得，也可以直接由数码相机捕获。与模拟相机相比，当前的数码帧相机提供的图像格式更小。在这方面，线阵扫描仪正在成为二维数码帧相机的可行替代品。然而，线阵扫描仪的成像几何比帧相机更复杂。一般而言，线阵扫描仪的成像几何会产生非直线的对极线。此外，根据忠实描述成像过程的严格模型对捕获的场景进行对极重采样需要了解内部和外部传感器特性以及物体空间的数字高程模型 (DEM)。最近，平行投影已成为一种替代模型，用于近似具有窄视场角的高空扫描仪的成像几何。与严格模型相比，平行投影模型不需要
上下文子空间变分量子特征求解器和非上下文投影假设的稳定器框架
摘要：量子化学是噪声中型量子 (NISQ) 设备的一个有前途的应用。然而，量子计算机迄今为止尚未成功解决具有真正科学意义的问题，算法的进步对于充分利用当今可用的普通 NISQ 机器来说是必不可少的。我们讨论了一种基于将分子汉密尔顿量划分为两部分的基态能量估计方法：一部分是非上下文的，可以用经典方法求解，另一部分是上下文分量，可通过变分量子特征求解器 (VQE) 程序获得量子校正。这种方法被称为上下文子空间 VQE (CS-VQE)；然而，在将其部署到 NISQ 设备上之前，还有一些障碍需要克服。我们在这里解决的问题是 ansatz，即我们在 VQE 期间对其进行优化的参数化量子态；最初并不清楚汉密尔顿量的分裂应如何反映在 CS-VQE ansa ̈ tze 中。我们提出了一种“非上下文投影”方法，该方法由稳定器形式中 CS-VQE 的重新表述所阐明。这定义了从完整电子结构问题到上下文子空间的假设限制，并促进了可在 NISQ 设备上部署的 CS-VQE 的实现。我们使用量子模拟器验证了非上下文投影假设，并展示了一组小分子的化学精确基态能量计算，同时显著减少了所需的量子比特数和电路深度。
不同认知任务中前额皮质投射神经元类别的差异编码
Jan H. Lui, 1,6,* Nghia D. Nguyen, 1,5,6 Sophie M. Grutzner, 1 Spyros Darmanis, 2 Diogo Peixoto, 3 Mark J. Wagner, 1 William E. Allen, 1,4 Justus M. Kebschull, 1 Ethan B. Richman, 1,4 Jing Ren, 1 William T. Newsome, 3 Stephen R. Quake, 2,* 和 Liqun Luo 1,7,* 1 斯坦福大学霍华德休斯医学研究所生物系，斯坦福，加利福尼亚州 94305，美国 2 斯坦福大学陈扎克伯格生物中心生物工程和应用物理系，斯坦福，加利福尼亚州 94305，美国 3 斯坦福大学神经生物学系，斯坦福，加利福尼亚州 94305，美国 4 斯坦福大学神经科学博士项目，斯坦福，加利福尼亚州 94305，美国 5神经科学，哈佛大学，美国马萨诸塞州波士顿 02115 6 这些作者贡献相同 7 主要联系人 *通信地址：janlui@stanford.edu (JHL)、steve@quake-lab.org (SRQ)、lluo@stanford.edu (LL)
考虑杂种免疫的阳性案例的投影：东京案例研究
摘要：自Covid-19的出现以来，对新的日常案件和死亡的预测一直是全球政策环境和医疗资源管理中的重要因素之一。预测的一个重要因素是在人口水平上对易感人群和疫苗接种效率（VE）进行建模。由于广泛的病毒传播和广泛的疫苗接种活动覆盖范围，以有效和现实的方式对VE进行建模变得具有挑战性，同时还包括通过完全疫苗接种结合感染而获得的混合免疫。在这里，基于体外研究和公开数据开发了混合免疫模型。每天阳性病例的计算复制表明，在考虑混合免疫的效果时，复制和观察到的值之间的一致性很高。估计的阳性病例相对较大，而无需考虑杂交免疫力。复制日期案例及其比较将在人群层面提供有用的免疫信息，从而成为全国政策制定和疫苗接种策略的有用指导。
基于高阶张量分解的头皮到颅内脑电图投影检测发作间期癫痫样放电
摘要。目的。发作间期癫痫样放电 (IED) 发生在两次癫痫发作之间。IED 主要通过颅内记录捕获，通常在头皮上不可见。本研究提出了一种基于张量分解的模型，将头皮脑电图 (sEEG) 的时频 (TF) 特征映射到颅内脑电图 (iEEG) 的 TF 特征，以便以高灵敏度检测头皮上的 IED。方法。采用连续小波变换提取 TF 特征。将来自 iEEG 记录的 IED 段的时间、频率和通道模式连接成四向张量。采用 Tucker 和 CANDECOMP/PARAFAC 分解技术将张量分解为时间、频谱、空间和节段因子。最后，将来自头皮记录的 IED 和非 IED 段的 TF 特征投影到时间分量上进行分类。主要结果。模型性能通过两种不同的方法获得：受试者内和受试者间分类方法。我们提出的方法与其他四种方法进行了比较，即基于张量的空间分量分析方法、基于 TF 的方法、线性回归映射模型以及非对称对称自动编码器映射模型，然后是卷积神经网络。我们提出的方法在受试者内和受试者间分类方法中均优于所有这些方法，分别实现了 84.2% 和 72.6% 的准确率。意义。研究结果表明，将 sEEG 映射到 iEEG 可提高基于头皮的 IED 检测模型的性能。此外，基于张量的映射模型优于基于自动编码器和回归的映射模型。
对流 - 渗透的区域气候模型是否为地中海流量的投影带来了新的观点？
摘要。洪水是法国地中海地区的主要自然危害，每年造成损害和致命。这些流量是由以时间和空间范围有限的特征的重大预言事件（HPE）触发的。已经开发了新一代的区域气候模型，在公里量表上已经开发出来，允许对对流的深度表示，并对诸如HPE等局部规模现象的模拟进行了明确表示。对流 - 渗透区域气候模型（CPM）几乎没有用于水文影响研究中，而区域气候模型（RCMS）仍然不确定地中海流量的实体投影。在本文中，我们使用CNRM-AROME CPM（2.5 km）及其驾驶CNRM-Aladin RCM（12 km）在每小时的时间表上模拟位于法国地中海地区的Gardon d'Anduze流域上的浮游。气候模拟通过CDF-T方法纠正。使用了两个水文模型，一个集体和概念模型（GR5H）和一个基于过程的分布式模型（CREST），该模型已使用CPM和RCM的历史和未来气候模拟强迫。与RCM相比，CPM模型证实了其更好地产生极端小时降雨的能力。该附加值在流量峰的繁殖中传播在流量模拟上。未来的预测在水文模型之间是一致的，但两个气候模型之间有所不同。使用CNRM-Aladin RCM，
投影莫尔条纹与阴影莫尔条纹在先进封装翘曲测量和故障分析中的应用
阴影莫尔条纹仅限于低分辨率相机。该技术依赖于 Ronchi 光栅上的线条与投射到样品上的阴影之间产生的干涉图案。如果使用分辨率更高的相机，Ronchi 线条将会被分辨，从而防止形成干涉图案。另一方面，投影莫尔条纹并不局限于低分辨率相机，因为它不依赖于干涉图案。因此，相机分辨率不受限制；当今的标准投影莫尔条纹系统使用 5 百万像素相机，视野小至 75 x 75 毫米。相反，阴影莫尔条纹系统可用的最高分辨率相机为 1.4 百万像素，视野为 200 x 200 毫米，有效数据密度为同类投影莫尔条纹的 1/25。
对流渗透的区域气候模型是否为地中海洪水的预测带来了新的观点？
摘要。洪水是法国地中海地区的主要自然危害，每年造成损害和致命。这些流量是由以时间和空间范围有限的特征的重大预言事件（HPE）触发的。已经开发了新一代的区域气候模型，在公里量表上已经开发出来，允许对对流的深度表示，并对诸如HPE等局部规模现象的模拟进行了明确表示。对流 - 渗透区域气候模型（CPM）几乎没有用于水文影响研究中，而区域气候模型（RCMS）仍然不确定地中海流量的实体投影。在本文中，我们使用CNRM-AROME CPM（2.5 km）及其驾驶CNRM-Aladin RCM（12 km）在每小时的时间表上模拟位于法国地中海地区的Gardon d'Anduze流域上的浮游。气候模拟通过CDF-T方法纠正。使用了两个水文模型，一个集体和概念模型（GR5H）和一个基于过程的分布式模型（CREST），该模型已使用CPM和RCM的历史和未来气候模拟强迫。与RCM相比，CPM模型证实了其更好地产生极端小时降雨的能力。该附加值在流量峰的繁殖中传播在流量模拟上。未来的预测在水文模型之间是一致的，但两个气候模型之间有所不同。使用CNRM-Aladin RCM，
使用机器学习分类算法和随机投影
记录的版本：此预印本的一个版本于2024年12月19日在无线个人通讯上发布。请参阅https://doi.org/10.1007/s11277-024-11668-1。