XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSlice
模块化架构的时间分片量子电路划分
当前的量子计算机设计无法扩展。为了超越小型原型进行扩展，量子架构可能会采用模块化方法，其中量子比特集群紧密连接，集群之间的连接更稀疏。我们利用这种集群和量子程序的静态已知控制流来创建易于处理的分区启发式方法，将量子电路一次一个时间片地映射到模块化物理机器。具体来说，我们为每个时间片创建优化的映射，考虑从上一个时间片移动数据的成本，并使用可调的前瞻方案来降低移动到未来时间片的成本。我们将我们的方法与传统的静态映射所有者计算模型进行了比较。我们的结果显示，与静态映射基线相比，我们有了严格的改进。在最佳情况下，我们将非本地通信开销减少了 89.8%，平均减少了 60.9%。与许多精确求解器方法不同，我们的技术在计算上是易于处理的。
MRI 技术操作手册
表 1：MRI 评估时间表 ...................................................................................................................... 8 表 2：ACR 单切片矢状回波参数 ...................................................................................................... 11 表 3：ACR 切片轴向 T1 加权自旋回波参数 ........................................................................................ 12 表 4：T1 3D 体积序列 ...................................................................................................................... 16 表 5：多频带静息态 fMRI 序列参数 ............................................................................................. 18 表 6：NM-MT 序列 ............................................................................................................................. 21 表 7：多壳扩散张量成像 ................................................................................................................ 22 表 8：3D T2 FLAIR 序列 ................................................................................................................ 23 表 9：MRI 系列描述 ........................................................................................................................ 24 表 10：静息态 fMRI 序列（备用参数） ........................................................................................ 36 表 11：扩散张量成像序列（备用参数）参数）................................................ 37
V2X切片网络的基于Q学习的增强资源共享机制
摘要。网络切片已成为一种变革性技术，它提供了与在同一基础中具有不同服务质量（QOS）要求的多种服务共存的可能性。车辆到全能（V2X）网络的主要挑战在于开发有效的资源管理方法。此操作应在优化资源的使用和在切片之间保持隔离之间提供足够的平衡。网络切片环境中使用的基准方法之一是严格的切片，这将整个资源池的固定比例分配给每个切片的整个寿命。但是，这种限制之一是资源利用效率低下，因为每个切片在其一生中可能不会100％利用其资源。在本文中，我们提出了一种基于深入增强Q-学习（基于QDRL的资源共享）的灵活资源共享机制。当系统中有一个超载切片时，在保持高隔离的同时，这种机制会触发切片之间的分享。实验结果表明，我们的解决方案在改善资源利用率和最小化新调用的阻塞概率和移交掉落概率方面有效。
心血管计算机断层扫描
• W/L = Right +Left mouse • Zoom In = Middle mouse depress & hold + push entire mouse forward • Zoom Out = Middle mouse depress & hold + pull entire mouse back • Pan = right mouse hold and drag • Slice or page through volume data set = middle + right mouse • Page through MPR's = left mouse • Isocenter from 2D: Alt + left click on area of interest & will center all planes • Isocenter on 3D view = Alt + left click OR middle mouse depress and释放感兴趣的区域
在5G启用IoT环境中网络切片的安全含义
5G技术的出现代表了移动通信的革命性步骤，其标志是无与伦比的数据传输速率，低延迟和对大量连接设备密度的支持。高级技术（例如网络切片），可以使网络资源的动态分配以满足各种服务要求，这是这种革命性转移的基础[1]。使用网络切片，可以在单个物理基础架构上建立几个针对某些用例定制的虚拟网络[2]。网络切片是5G的关键组成部分，可以很好地满足物联网的不断扩展的需求，包括无人驾驶汽车，智能城市和医疗保健等应用程序。网络切片将物理网络通过使用虚拟化技术作为软件定义的网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）[3]，将物理网络分为离散的虚拟切片。每个切片都可以自主功能，规定分配给其的资源和服务是为满足特定需求而定制的。旨在增强移动宽带（EMBB）的网络切片可能优先考虑视频流的高通量服务，而另一个支持超可靠的低延迟通信（URLLC）的切片可能会服务于任务至关重要的应用程序[4]。
一种用于生成全平面超分辨率 MRI 图像的新型人工智能技术
加州大学洛杉矶分校的一组研究人员一直在开发新的人工智能技术，利用多切片二维 MRI 扫描在正交成像平面（而不是用于获取原始 2D 切片的平面）中生成高分辨率 MRI 图像。多切片 2D MRI 图像的每个切片在其自己的成像平面上都具有高分辨率，但其切片厚度或跨平面分辨率要厚得多（例如 3-6 毫米），从而产生低分辨率多平面重组，由于体素拉长而产生阶梯状伪影。可以通过在多个平面（轴向、冠状面或矢状面）中获取图像来解决此缺点，但这很耗时，因此临床效率较低。
el paso地区气候行动计划
•II期补助金有$ 4.6B的预算。•赠款选择具有竞争力，将由EPA审查和授予。•单个项目有资格获得高达5亿美元的资格•申请$ 4.6B预算的申请将于4月1日到期！
心脏磁共振晚期钆增强在心肌病中的作用
心脏 MR 检查 对所有参与者进行了标准 MR 检查，如下所示： 侦察图像：在正交平面中捕获以进行心脏长轴和短轴规划。 功能电影图像：在短轴平面、轴向平面以及 4 个腔平面中，使用 ECG 门控、稳态自由进动序列捕获。 通过重复屏气获取切片，应用以下参数：TR/TE：4.4/2.5。 FOV：根据患者的年龄在 250-350 毫米之间。 阶段：25。 NSA：1-2。 切片厚度：6-8 毫米，切片间隙：0 毫米。 矩阵：128x128。 利用观察锁定技术进行标准延迟钆增强成像以确定最佳延迟时间。 这是通过采用反转恢复平衡涡轮场回波 (IR-b-TFE) 实现的