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诊断成像数据集统计发布
简介 诊断成像数据集 (DID) 是一个月度数据收集，涵盖了英格兰 NHS 患者的诊断成像测试数据。它包括全科医生直接使用癌症关键诊断测试的估计值，例如胸部成像、非产科超声和脑部 MRI。引入 DID 是为了监测“改善结果：癌症战略 1 ”的进展情况。该战略阐述了政府、NHS 和公众如何帮助预防癌症、提高癌症服务的质量和效率，并朝着实现与最佳结果相媲美的方向迈进。其中一个方面是确保全科医生能够获得正确的诊断测试，以帮助他们更早地诊断或排除癌症。因此，DID 报告了成像活动、转诊来源和及时性。这些数据是从放射信息系统 (RIS) 中整理出来的，放射信息系统是用于管理放射科工作流程的医院管理系统，并上传到 NHS Digital 维护的数据库中。 1.1 常用首字母缩略词
诊断成像数据集统计版本
1简介诊断成像数据集（DID）是一个每月的数据收集，涵盖了有关英格兰NHS患者的诊断成像测试的数据。它包括对癌症关键诊断测试的GP使用的估计值，例如胸部成像，非脑化超声和脑MRI。DID是为了监控改善预后的进展：癌症的策略1。这种策略阐明了政府，NHS和公众如何帮助预防癌症，提高癌症服务的质量和效率，并朝着实现最佳成果迈进。其中一个方面是确保GP可以访问正确的诊断测试，以帮助他们更早地诊断或排除癌症。因此，DID报告了成像活动，转介源和及时性。这些数据是从放射学信息系统（RISS）中整理的，该系统是用于管理放射学部门工作流程的医院管理系统，并将其上传到NHS Digital维护的数据库中。1.1经常使用的首字母缩写
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引言诊断成像数据集（DID）是一个每月的数据收集，涵盖了有关英格兰NHS患者的诊断成像测试的数据。它包括对癌症的关键诊断测试的GP使用的估计，例如胸部成像，非脑化超声和大脑MRI。DID是为了监控改善预后的进展：癌症的策略1。这种策略阐明了政府，NHS和公众如何帮助预防癌症，提高癌症服务的质量和效率，并朝着实现最佳成果迈进。其中一个方面是确保GP可以访问正确的诊断测试，以帮助他们更早地诊断或排除癌症。因此，DID报告了成像活动，转介源和及时性。这些数据是从放射学信息系统（RISS）中整理的，该系统是用于管理放射学部门工作流程的医院管理系统，并将其上传到NHS Digital维护的数据库中。1.1经常使用的首字母缩写
诊断成像数据集统计发布
简介 诊断成像数据集 (DID) 是一个月度数据收集，涵盖了英格兰 NHS 患者的诊断成像测试数据。它包括全科医生直接使用癌症关键诊断测试的估计值，例如胸部成像、非产科超声和脑部 MRI。引入 DID 是为了监测“改善结果：癌症战略 1 ”的进展情况。该战略阐述了政府、NHS 和公众如何帮助预防癌症、提高癌症服务的质量和效率，并朝着实现与最佳结果相媲美的方向迈进。其中一个方面是确保全科医生能够获得正确的诊断测试，以帮助他们更早地诊断或排除癌症。因此，DID 报告了成像活动、转诊来源和及时性。这些数据是从放射信息系统 (RIS) 中整理出来的，放射信息系统是用于管理放射科工作流程的医院管理系统，并上传到 NHS Digital 维护的数据库中。 1.1 常用首字母缩略词
诊断成像数据集统计发布
简介 诊断成像数据集 (DID) 是一个月度数据收集，涵盖了英格兰 NHS 患者的诊断成像测试数据。它包括全科医生直接使用癌症关键诊断测试的估计值，例如胸部成像、非产科超声和脑部 MRI。引入 DID 是为了监测“改善结果：癌症战略 1 ”的进展情况。该战略阐述了政府、NHS 和公众如何帮助预防癌症、提高癌症服务的质量和效率，并朝着实现与最佳结果相媲美的方向迈进。其中一个方面是确保全科医生能够获得正确的诊断测试，以帮助他们更早地诊断或排除癌症。因此，DID 报告了成像活动、转诊来源和及时性。这些数据是从放射信息系统 (RIS) 中整理出来的，放射信息系统是用于管理放射科工作流程的医院管理系统，并上传到 NHS Digital 维护的数据库中。 1.1 常用首字母缩略词
诊断成像数据集统计发布
简介 诊断成像数据集 (DID) 是一个月度数据收集，涵盖了英格兰 NHS 患者的诊断成像测试数据。它包括全科医生直接使用癌症关键诊断测试的估计值，例如胸部成像、非产科超声和脑 MRI。引入 DID 是为了监测“改善结果：癌症战略 1 ”的进展情况。该战略阐述了政府、NHS 和公众如何帮助预防癌症、提高癌症服务的质量和效率，并朝着实现与最佳结果相媲美的结果迈进。其中一个方面是确保全科医生能够获得正确的诊断测试，以帮助他们更早地诊断或排除癌症。因此，DID 报告成像活动、转诊来源和及时性。这些数据是从放射信息系统 (RIS) 整理而来的，放射信息系统是用于管理放射科工作流程的医院管理系统，并上传到 NHS Digital 维护的数据库中。 1.1 常用首字母缩略词
诊断成像数据集统计发布
简介 诊断成像数据集 (DID) 是一个月度数据收集，涵盖了英格兰 NHS 患者的诊断成像测试数据。它包括全科医生直接使用癌症关键诊断测试的估计值，例如胸部成像、非产科超声和脑 MRI。引入 DID 是为了监测“改善结果：癌症战略 1 ”的进展情况。该战略阐述了政府、NHS 和公众如何帮助预防癌症、提高癌症服务的质量和效率，并朝着实现与最佳结果相媲美的结果迈进。其中一个方面是确保全科医生能够获得正确的诊断测试，以帮助他们更早地诊断或排除癌症。因此，DID 报告成像活动、转诊来源和及时性。这些数据是从放射信息系统 (RIS) 整理而来的，放射信息系统是用于管理放射科工作流程的医院管理系统，并上传到 NHS Digital 维护的数据库中。 1.1 常用首字母缩略词
MISO 广播信道中 RIS 架构的能效比较
摘要 — 在本文中，我们开发了多用户多输入单输出 (MISO) 广播信道 (BC) 的节能方案，并辅以可重构智能表面 (RIS)。为此，我们考虑了三种 RIS 架构：局部被动对角 (LP-D)、全局被动对角 (GP-D) 和全局被动超对角 (GP-BD)。在全局被动 RIS 中，RIS 的输出信号功率不大于其输入功率，但一些 RIS 元件可以放大信号。在局部被动 RIS 中，每个元件都不能放大入射信号。我们表明，如果 RIS 元件的静态功率不太高，这些 RIS 架构可以显着提高能源效率 (EE)。此外，GP-BD RIS 的复杂度和静态功率高于 LP-D RIS 和 GP-D RIS，可提供更好的频谱效率，但其 EE 性能高度依赖于静态功耗，可能比其对角对应物更差。索引词——能源效率、可重构智能表面（RIS）、超对角RIS、全局无源RIS、MISO广播信道。
可重新配置智能表面辅助通信系统的机器学习策略 - 审查
摘要：机器学习（ML）算法已被广泛用于改善电信系统的性能，包括可重构的智能表面（RIS）辅助无线通信系统。RI被视为第六代（6G）通信的主链的关键部分，这主要是由于其电磁特性可控制无线通道中信号的传播。ML优化（RIS）辅助无线通信系统可以是减轻无线通道中信号遭受的降级的有效替代方法，从而在系统的性能中具有显着优势。但是，多种方法，系统配置和渠道条件使得难以确定有效实现最佳解决方案的最佳技术或一组技术。本文对文献中报告的框架进行了全面审查，这些框架应用了ML和RISS来改善无线通信系统的整体性能。本文比较了可用于解决RIS辅助系统设计的ML策略。系统是根据ML方法，所使用的数据库，实现复杂性和报告的性能提高进行分类的。最后，我们阐明了基于ML策略设计和实施未来RIS辅助无线通信系统的挑战和机遇。
一种自主重新选择的智能表面的深入强化学习方法
摘要 - 可重新配置的智能表面（RIS）是一种可提高无线通道质量的潜在无线技术。RIS通常配备了被动元素，并为无线通信系统的覆盖范围提供了成本和功率良好的解决方案。没有任何射频（RF）链或计算资源，RIS需要从外部单元（例如基站（BS））发送控制信息。控制信息可以通过有线或无线通道传递，并且BS必须了解RIS和与RIS相关的通道条件，以有效地配置其行为。最近的作品引入了混合RIS结构，具有一些可以感知和数字化处理数据的活性元素。在这里，我们提出了一个完全自主的RI的操作，该操作在RIS和BS之间没有控制链接的情况下运行。使用一些感应元素，自主RIS基于强化学习采用了深Q网络（DQN），以提高网络的总和。我们的结果说明了在没有网络开销的无线网络中部署自动riss的潜力。索引术语 - 自主RIS，DQN，深度学习，Mu- miso，速率最大化，无线通信。