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图形光谱和连续的量子步行。
量子信息及其与组合学的相互作用。本书部分是关于这些问题的进度报告。对我们来说，最大的惊喜是代数图理论的工具在多大程度上被证明是有用的。因此，我们对此比严格必要的更详细。其中有些是标准的，有些是旧的stu效应，有些是新材料（例如，可控性，强烈的既定性顶点），已开发用于处理量子步行。，但组合并不是一切：我们还会遇到谎言组，数字理论的各种范围以及几乎是周期性的功能。（因此，第二个惊喜是与我们的主题纠结的不同数学领域的数量。）我们不在这里处理离散的量子步行（请参阅[？]）。我们不处理量子算法或量子计算，也不处理有关复杂性，误差校正，非本地游戏和量子电路模型的问题。我们讨论了一些相关的物理学。我们专注于在数学上有趣且具有一定的意义的问题，因为这种重叠通常是结果富有成果的标志。我们对许多人的这些笔记有有用的评论，包括戴夫·维特·莫里斯（Dave Witte Morris），蒂诺·塔蒙（Tino Tamon），萨莎·朱里什（SashaJurišic）以及他的研讨会成员，亚历克西斯·亨特（Alexis Hunt），戴维·费德（David Feder），亨利·刘（David Feder），亨利·刘（Henry Liu），Harmony Zhan，Nicholas Lai，Xiaohong Zhang Zhang，Sof a arnadottir a arnadottir，qiuting chen chen。。。。
通过联合计算连接分布式能量灵活性的分布式口袋：限制和可能性rashba效应和tl2o/pts2的拉曼光谱...
图4：TL 2 O/pts的电子带结构分别为（w/o）SOC和（b）具有（w/）soc的（b）。（c）缩放价带区域定义了发电的rashba-Energy e r和动量k 0。（d）对应于虚线的黑线（E = - 0。30 eV）在（c）中。
基于谱动力学的想象语音和视觉意象的功能连接
摘要 — 脑机接口技术的最新进展表明，想象语音和视觉意象具有作为直观脑机接口通信的稳健范式的潜力。然而，这两个范式的内部动态及其内在特征尚未揭示。在本文中，我们研究了考虑不同频率范围的两个范式的功能连接。使用 16 名受试者进行十三类想象语音和视觉意象的数据集进行分析。在四个频率范围的七个皮质区域分析了想象语音和视觉意象的锁相值。我们将想象语音和视觉意象的功能连接与静息状态进行比较，以研究意象过程中的大脑变化。整个大脑区域的锁相值在想象语音和视觉意象期间都表现出显著下降。布罗卡区和韦尼克区以及听觉皮层主要表现出想象语音的显著下降，而前额叶皮层和听觉皮层则表现出视觉意象范式的显著下降。进一步研究大脑连接以及两种范式的解码性能可能作为性能预测因素发挥关键作用。关键词——脑电图；功能连接；想象语音；直观脑机接口；视觉意象
Spectra 5000.pdf - 美国海军研究实验室
光谱中的中波红外 (MWIR) 部分对于各种军事和民用应用都具有重要意义，包括分子指纹化学传感和热检测。传统上，在使用 MWIR 激光照射目标的应用中，光束通过万向节进行机械控制。虽然机械万向节具有一些优点，包括效率高，但它们通常体积大、重量重、耗电量大、转换速率相对较慢，而且由于它们包含多个电机和运动部件，因此需要频繁维护。这些特性加在一起，使机械万向节不适合新兴应用，包括安装在小型无人驾驶车辆上，因为这些车辆的部件允许尺寸和重量受到限制。需要新技术来摆脱与机械转向相关的缺点。
图形光谱和连续量子步行
量子信息及其与组合学的相互作用。本书部分是关于这些问题的进度报告。对我们来说，最大的惊喜是代数图理论的工具在多大程度上被证明是有用的。因此，我们对此比严格必要的更详细。其中有些是标准的，有些是旧的stu效应，有些是新材料（例如，可控性，强烈的既定性顶点），已开发用于处理量子步行。，但组合并不是一切：我们还会遇到谎言组，数字理论的各种范围以及几乎是周期性的功能。（因此，第二个惊喜是与我们的主题纠结的不同数学领域的数量。）我们不处理离散的量子步行。我们不处理量子算法或量子计算，也不处理有关综合性，误差校正，非本地游戏和量子电路模型的问题。我们讨论了一些相关的物理学。我们专注于在数学上有趣且具有一些物理意义的问题，因为这种重叠通常是结果的迹象。我们对许多人的这些笔记都有了有用的评论，包括戴夫·维特·莫里斯（Dave Witte Morris），蒂诺·塔蒙（Tino Tamon），萨沙·朱里什（SashaJurišic）及其研讨会成员，亚历克西斯·亨特（Alexis Hunt），戴维·费德（David Feder），亨利·刘（Henry Liu），和谐Zhan，尼古拉斯·莱（Nicholas Lai），张张。。。。
使用高斯积分变换的光谱密度估计
由于Feynman [1]和Lloyd [2]的第一个开创性作品，量子计算被认为是探索与经典计算工具相关的强大相关多体系统的量子动力学的可能途径。哈密顿模拟算法的最新进展[3-6]允许对像计算不平衡外的dynamics [7]一样多样化的计算成本，独特的散射跨点[8，9]和基态能量估计[10]。大多数提出的算法仍然需要许多门太大，无法在NISQ设备上进行应用[11]，并且需要更多的工作才能降低这些成本（例如，请参阅Eg。[9]最近分析了中微子核散射的要求）。在Somma [12]的最新工作中，我们在这项工作中提出了一种新的量子算法，具有几乎最佳的计算成本（就甲骨文调用而言），以研究光谱密度估计问题。尤其是给定栖息地操作员ˆ O，这项工作的目的是获得有效的算法，以近似频谱密度操作员ˆρ（ω）=δ（ω -− ˆ o），并使用DIRAC DIRAC DELTA函数。使用操作员的特征态ˆ o我们具有以下频谱表示
使用级联集成学习从多光谱 MRI 数据中分割脑肿瘤*
摘要 — 集成学习方法经常用于医疗决策支持。在图像分割问题中，基于集成的决策需要后处理，因为集成不能充分处理相邻体素的强相关性。本文提出了一种基于集成级联的脑肿瘤分割程序。第一个由二叉决策树组成的集成经过训练，基于 4 个观察特征和 100 个计算特征将局灶性病变与正常组织分离。从第一个集成提供的中间标签开始，为每个体素计算六个局部特征，作为第二个集成的输入。第二个集成是一个经典的随机森林，它加强了相邻像素之间的相关性，使病变的形状规则化。分割准确率为 85.5% 的整体 Dice Score，比之前的解决方案高出 0.5%。索引词 — 图像分割、脑肿瘤分割、磁共振成像、集成学习。