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MR图像超级分辨率与挤压和激发推理注意力网络
高质量的高分辨率（HR）磁共振（MR）图像提供了更详细的信息，可用于可靠的诊断和定量图像分析。深度综合神经网络（CNN）显示出低分辨率（LR）MR图像的MR图像超分辨率（SR）的有希望的Abil。LR MR图像通常具有一些vi-Sual特征：重复模式，相对简单的结构和信息较少的背景。大多数以前的基于CNN的SR方法同样处理空间像素（包括背景）。他们也无法感知输入的整个空间，这对于高质量的MR IMPIMSR至关重要。为了解决这些问题，我们提出了挤压和激发推理注意网络（SERAN），以获得MR Image SR。我们建议从输入的全球空间信息中挤出注意力，并获得全球描述符。这样的全球描述符增强了网络专注于MR图像中更具信息区域和结构的能力。我们在这些全球描述符之间进一步建立了关系，并提出了引起关注的原始关系。全球描述符将以学习的关注进一步确定。为了充分利用汇总信息，我们通过学习的自适应注意向量自适应地重新校准了特征响应。这些注意向量选择一个全局描述符的子集，以补充每个空间位置以进行准确的细节和纹理重新分解。我们通过残留的缩放提出挤压和激发注意力，这不仅可以稳定训练，而且还使其对其他基本网络的灵感变得非常灵活。广泛的例证显示了我们提出的Seran的有效性，该塞伦在定量和视觉上清楚地超过了基准标记的最新方法。
在精细的...
在2021年，美国有182,520例脑和中枢神经系统（CNS）癌症和2024年的25,400例新病例。通过磁共振成像（MRI）的早期检测可显着改善患者的预后。 这项研究微调一个残留的神经网络50版2（RESNET50V2），一种卷积神经网络（CNN），具有挤压和兴奋（SE）注意机制，以增强基于MRI的肿瘤分类，而不是基本的RESNET50V2模型。 通过合并SE块，该模型改善了特征优先级，有效区分神经胶质瘤（n = 901），脑膜瘤（n = 913），垂体肿瘤（n = 844）和无肿瘤（n = 438）。 经过公开可用的Kaggle数据集（n = 3,096）的培训，提议的模型达到了98.4％的分类精度，并且在接收器操作特性曲线（AUC）下的面积为0.999，其表现优于基本型号的92.6％精度，并且0.987 AUC。 在脑膜瘤（P = 0.013）和垂体肿瘤（p = 0.015）的分类精度中观察到在统计学上显着改善，这突出了SE模型分化肿瘤类型的卓越能力。 SE注意机制通过解决特征提取限制和医学成像中的长距离依赖性来提高诊断精度。 然而，仍然存在诸如数据集大小约束，过度拟合风险和潜在表示偏见之类的挑战。 未来的研究将着重于扩展数据集多样性，探索视觉变压器（VIT）以改善功能提取，并采用生成性对抗网络（GAN）进行数据增强。通过磁共振成像（MRI）的早期检测可显着改善患者的预后。这项研究微调一个残留的神经网络50版2（RESNET50V2），一种卷积神经网络（CNN），具有挤压和兴奋（SE）注意机制，以增强基于MRI的肿瘤分类，而不是基本的RESNET50V2模型。通过合并SE块，该模型改善了特征优先级，有效区分神经胶质瘤（n = 901），脑膜瘤（n = 913），垂体肿瘤（n = 844）和无肿瘤（n = 438）。经过公开可用的Kaggle数据集（n = 3,096）的培训，提议的模型达到了98.4％的分类精度，并且在接收器操作特性曲线（AUC）下的面积为0.999，其表现优于基本型号的92.6％精度，并且0.987 AUC。在统计学上显着改善，这突出了SE模型分化肿瘤类型的卓越能力。SE注意机制通过解决特征提取限制和医学成像中的长距离依赖性来提高诊断精度。然而，仍然存在诸如数据集大小约束，过度拟合风险和潜在表示偏见之类的挑战。未来的研究将着重于扩展数据集多样性，探索视觉变压器（VIT）以改善功能提取，并采用生成性对抗网络（GAN）进行数据增强。
dsnet：用于实时焊接接缝图像分割的动态挤压网络
焊接过程产生的图像噪声（例如弧光，飞溅和烟雾）给基于激光视觉传感器的焊接机器人带来了巨大的挑战，可以定位焊接接缝并准确地进行自动焊接。当前，基于深度学习的方法超过了灵活性和鲁棒性的传统方法。但是，它们的重大计算成本导致与自动焊接的实时要求不匹配。在本文中，我们对卷积神经网络（CNN）和变压器的有效混合体系结构（称为动态挤压网络（DSNET））进行实时焊接接缝分段。更准确地说，开发了一个轻巧的分割框架，以充分利用变压器结构的优势，而无需显着增加计算开销。在这方面，旨在提高其功能多样性的高效编码器已被设计并导致了编码性能的大幅改进。此外，我们提出了一个插件轻巧的注意模块，该模块通过利用焊接接缝数据的统计信息并引入线性先验来产生更有效的注意力权重。使用NVIDIA GTX 1050TI对焊缝图像进行广泛的实验表明，与基线方法Transunet相比，我们的方法将参数的数量减少了54倍，将计算复杂性降低了34倍，并将推理速度提高33倍。dsnet可实现较高的准确性（78.01％IOU，87.64％骰子）和速度性能（100 fps），其模型复杂性和计算负担较低。该代码可在https://github.com/hackerschen/dsnet上找到。
在大供应挤压时代建立弹性
从长远来看，返回降低利率的前景也受到限制。长期利率的向上压力将来自全球的财政赤字，这是由诸如较高的国防支出（鉴于地缘政治紧张局势增长），更积极的工业政策以及增加医疗保健和与老龄化相关的支出等因素驱动的。公司需要投资于人工智能，数字化转型，可持续性（由净零承诺强调）以及供应弹性将增加压力。市场已经以“更高”的利率制度定价（图5）。
在量子旋转集合中长寿的挤压基态
我们在原子旋转1玻色的凝结物中产生自旋挤压基态，该凝结物在量子临界点附近调节，该量子使用一种新型的非绝热技术将相互作用集合的不同自旋阶段分开。与典型的非平衡方法相反，用于通过量子相变的淬灭原子挤压状态，挤压的基态是及时的，具有恒定的正交挤压角。挤压的基态有6-8 dB的挤压和恒定的挤压角。测量挤压基态的长期演变，并显示出2 s的挤压程度的逐渐下降，这是由于原子密度损失而通过缓慢调整汉密尔顿的良好模型。有趣的是，尽管损失了75％的原子，但对逐渐减小的建模不需要额外的自旋脱碳模型。
利用相机进行量子限制压缩光检测
引言：压缩光是一种光学状态，其中一阶正交的涨落被抑制在散粒噪声极限 (SNL) 以下 [1–9]。随着越来越多的光学技术跨越量子领域，压缩光已成为量子光学和量子信息领域的重要资源。压缩态已成功应用于连续变量量子通信协议 [10–12] 和提高光学传感器 [13]（包括引力波探测器 [14]）的性能。基于各种非线性材料，已经开发出许多产生压缩光的方法 [3, 9]。常见的是利用非线性晶体中的参量下转换 [1, 2, 15]，尽管基于偏振自旋效应 [16–20] 和四波混频 [21–25] 的原子源也在研究中。压缩光的检测通常采用以下三种方式之一：直接强度检测或光子计数（仅适用于强度压缩光）、使用相移腔[3]，以及迄今为止这三种方式中最常见的通过用经典本振拍打压缩光场的同差或异差检测。在本信中，我们介绍了一种技术，该技术使我们能够使用 CCD 相机表征位移压缩真空态中的压缩参数，而无需使用相关检测。我们证明压缩量可以从每像素光子统计的一阶和二阶矩推导出来，其精度与同差检测相似。同时，所提出的方法可能特别有利于压缩增强光学成像[26，27]。方法：—我们将强泵浦与压缩真空光混合| ξ ⟩ 在不平衡光束分光器处，反射率 θ << 1，用于泵浦场。泵浦是一个相干
物理评论A 103，012408（2021）挤压...
连续变量代码是用于量子信息处理和涉及光网络的量子通信的方便解决方案。在这里，我们表征了挤压梳子，这是在线上挤压相干状态的有限叠加，其属性是逻辑量子器的连续变量编码选择。挤压梳子是Gottesman等人提出的理想代码的现实近似。[D. Gottesman，A。Kitaev和J. Preskill，物理。修订版A 64，012310（2001）]，它受到全面保护，免受连续变量系统中量子噪声类型引起的误差：阻尼和扩散。对于有限挤压梳子的代码空间不再是这种情况，而噪声稳健性至关重要地取决于编码参数。我们分析了相位空间中的有限梳子状态，突出了它们复杂的干扰特征，并在暴露于振幅阻尼和高斯扩散噪声过程时表征了它们的动态。我们发现，挤压梳状状态在暴露于阻尼时更合适，容易发生误差，这反对采用线性扩增的标准误差校正策略，以将阻尼转换为更易于描述的各向同性扩散噪声。
一种结合 SqueezeNet 模型与 SVM 和微调的脑肿瘤分类新方法
摘要：脑癌在老年人和年轻人中最为常见，并且对老年人和年轻人都可能是致命的。如果能迅速诊断和治疗，脑肿瘤可以更好地治愈。在处理医学图像时，深度学习方法对于帮助人类诊断各种疾病至关重要。对脑肿瘤进行分类是一个必不可少的步骤，它在很大程度上依赖于医生的经验和培训。一个用于检测和分类这些肿瘤的智能系统对于使用 MRI（磁共振成像）图像进行脑肿瘤的非侵入性诊断至关重要。这项工作提出了一种基于 CNN 的新型混合深度学习结构，通过 MRI 扫描区分三种不同类型的人脑肿瘤。本文提出了一种使用深度学习和 CNN 进行分类的双重方法。第一种方法将用于模式分类的 SVM 无监督分类与用于特征提取的预训练 CNN（即 SqueezeNet）相结合。第二种方法将监督式软最大分类器与精细调整的 SqueezeNet 相结合。为了评估所提方法的有效性，使用脑部 MRI 扫描分析了总共 1937 张胶质瘤肿瘤图像、926 张脑膜瘤肿瘤图像、926 张垂体肿瘤图像和 396 张正常脑部图像。根据实验结果，精细调整的 SqueezeNet 模型的准确率为 96.5%。然而，当使用 SqueezeNet 作为特征提取器并应用 SVM 分类器时，识别准确率提高到 98.7%。
基辅与蒙特勒公约：航空母舰变巡洋舰挤过土耳其海峡
24. R. BAXTER, 国际水道法 168 (1964) [以下简称 BAXTER]。关于通过国际海峡的权利，参见 Cundick, 国际海峡：通行权，5 GA. J. INT'L & COmP. L. 107 (1975)；Deddish, 军舰通过国际海峡的权利，24 JAG J. 79 (1970)；Grandison & Meyer, 国际海峡、全球通信和不断发展的海洋法，8 VAND. J. TRANSNT'L L. 393 (1975)；McNees, 国际海峡过境自由，6 J. MARITIME L. 175 (1975)； Smith，《立法政治：国际海事监管中的问题——无害通行与自由过境》，37 U. PITT. L. REv. 487 (1976)；注：《军舰和平时期通过领土海峡》，50 COLUm. L. REV. 220
基辅与《蒙特勒公约》：航空母舰变巡洋舰挤过土耳其海峡
海峡，请参见 Cundick，《国际海峡：通行权》，5 GA. J. INT'L & COmP. L. 107 (1975)；Deddish，《军舰通过国际海峡的权利》，24 JAG J. 79 (1970)；Grandison & Meyer，《国际海峡、全球通信和不断发展的海洋法》，8 VAND. J. TRANSNT'L L. 393 (1975)；McNees，《国际海峡的通行自由》，6 J. MARITIME L. 175 (1975)；Smith，《立法政治：国际海事管理中的问题——无害通过与自由通过》，37 U. PITT. L. REv. 487 (1976)；请注意，《军舰通过领土海峡的和平时期通行》，50 COLUm。 L. REV. 220 (1950)；评论，《领土海峡的自由通行：平稳的管辖权？》，3 CAL. W. INT'L L.J. 375 (1973)；评论，《通过国际海峡：自由还是无害？所涉及的利益》，11 SAN DIEGO L. REV. 815 (1974)。