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Tarski的不确定定理对...
发现一切理论（脚趾）可能会对科学真理的定义和科学方法产生重要的影响。科学真理通常与经验证据和可重复性有关，强调观察，实验以及可以测试并可能伪造的理论的提出[1]。这种经验方法已经进一步发展，科学方法非常重视假设检验和严格的验证过程。因此，鉴于可用的证据，科学的真理越来越少了绝对的确定性，而更多地涉及最好的解释。这一观点是卡尔·波普（Karl Popper）的科学哲学表现的，该哲学认为科学真理是临时的，应始终对伪造持开放态度[2]。但是，如果将理论测试是正确的，则其后果也被视为科学真理（即使无法直接测试它们）。例如，由于已经测试了一般相对论是一种正确的自然理论，因此其所有后果（例如黑洞，黑洞中的物理等）也成为科学。现在，理论可以被伪造或与更正确的理论近似，在这种情况下，该理论的某些后果可能是不正确的。但是，如果我们确实有一个代表宇宙/多元宇宙的所有基本物理方面的脚趾（甚至引起了宇宙/多元宇宙），那么科学真理将是从这种理论中得出的后果。因此，在该框架内，脚趾内的真相应该在内部保持一致和独立。在这种情况下，科学真理将直接源自构成S脚趾的公理。这将暗示一种完整的形式，其中所有物理现象都可以在单个连贯的理论中解释。但是，这也意味着科学真理将在内部定义，而真理主张的有效性取决于其与S脚趾的一致性，而不是仅经验验证[3]。
3D图像分割的拓扑感知焦点损失
分割算法的疗效经常因拓扑错误，连接中断和空隙等拓扑错误而受到损害。为了解决这一问题，我们引入了一种新颖的损失函数，即拓扑 - 意识局灶性损失（TAFL），该功能将基于基于地面真实和预测段蒙版的持久性图表之间的拓扑结构术语与拓扑结构术语结合在一起。通过实施与地面真理相同的拓扑结构，拓扑的约束可以有效地解决拓扑结构，而焦点损失可以解决阶级失衡。我们首先是从地面真理和预测的分割掩模的过滤的立方复合物中构造持久图。随后，我们利用sindhorn-knopp算法来确定两个持久图之间的最佳运输计划。最终的运输计划最小化了将质量从一个分布到另一个分布的运输成本，并在两个持久图中的点之间提供了映射。然后，我们根据该旅行计划计算沃斯堡的距离，以测量地面真相和预测的面具之间的拓扑差异。我们通过训练3D U-NET与MICCAI脑肿瘤分割（BRATS）CHALLENE验证数据集来评估我们的方法，该数据需要准确地分割3D MRI扫描，从而整合各种方式，以精确鉴定和跟踪恶性脑肿瘤。然后，我们证明，通过添加拓扑约束作为惩罚项，通过将焦点损失正规化来提高分段性能的质量。
土地覆盖验证协议 - eftas
为了确保地球观测衍生产品的可信度，评估分类结果（即土地覆盖图）的准确性应被视为地理空间地图制作中的强制性步骤。在这方面，最合适且毫无疑问的方法是使用收集的地面真实数据来验证地图结果，这些数据被认为是正确的 1 ，并且需要完全独立于用于地图制作的数据集。此外，这些地面数据应尽可能在图像配准的同一时期收集，从中可以得出土地覆盖使用图。第 1.4 节将进一步讨论这种“时间一致性”。地图准确性的定量测量是地图上的类别与现场观察到的独立地面真实数据之间的一致性或对应性水平。地面真实数据可以通过不同的方式收集，例如地面调查或使用 VHR 图像解释，我们称之为“伪真实”数据。然而，需要考虑到从图像解释获得的数据可能包含错误，地面调查总是比遥感更可取。
读经计划 做个践行圣言的人
在十字路口教会，我们相信制定一个清晰而有目的的每日阅读圣经计划对于你作为基督徒的成长至关重要。上帝的话语是真理，我们知道，根据约翰福音 8:32，正是上帝的真理可以让你自由。此外，根据希伯来书 4:12：上帝的话语可以帮助塑造你的心灵和思想，并让你从上帝的角度看待你的生活。虽然每个圣经阅读计划都不同，但在十字路口教会，我们设计的计划侧重于三个核心组成部分：
美国空军的新参考系统 - TRUTHon the Range
美国空军 (USAF) 的下一代“真实”参考系统——超高精度参考系统 (UHARS)——目前正在由位于新墨西哥州霍洛曼空军基地的第 746 测试中队 (746 TS) 开发。746 TS 是中央惯性和 GPS 测试设施 (CIGTF)，负责为美国国防部提供制导、导航和导航战 (NAVWAR) 系统的测试和评估。UHARS 旨在满足未来导航和制导系统越来越精确的参考要求，提供比现有真实系统高出七倍的定位和速度精度。CIGTF 参考系统 (CRS) 目前作为 746 TS 测试活动的真实参考系统，并在过去十年中为大量高精度导航测试提供了支持。 CRS 无疑是目前飞行和地面测试中最精确的参考系统。然而，随着导航技术在不久的将来取得的进步，CRS 很快将不再足够精确
BATTLESPACE JOURNAL - alsa.mil
战斗追踪 COP 是 SEAD 行动的强大工具，同时也是一种危险工具。任何 COP 本质上都包含与数据呈现方式限制相关的错误。空中 COP 可能会产生真实数据的错觉，并不可避免地会导致用户的确认偏差。几乎所有 COP 都包含与数据并发相关的问题，包括误报、误报以及数据不准确或缺失。误报（显示不存在的威胁存在）会迫使资源分配并错误地提高友军的出兵风险。误报（不显示存在的威胁）会错误地降低出兵风险，并可能使敌人获得不对称优势。任何威胁 COP 在概率上都是正确的。有可能 COP 上显示的数据是正确的，也有可能现实世界发生了变化，COP 尚未更新，导致 COP 不正确。 COP（战斗追踪）真相与现实真相之间的接缝处是识别 SEAD 战斗追踪中许多战术挑战的根本原因的地方。
CellSeg3d：荧光显微镜的自我监督3D细胞分割
了解细胞的复杂三维结构在生物学的许多学科中至关重要，尤其是在神经科学中。在这里，我们介绍了一组模型，包括3D变压器（Swinuneter）和一种新颖的3D自我监督学习方法（WNET3D），旨在解决生成3D地面真相数据和量化3D卷的核的固有复杂性。我们开发了一个名为CellSeg3d的Python软件包，该软件包在Jupyter笔记本和Napari GUI插件中提供了对这些模型的访问。认识到高质量的3D地面真相数据的稀缺性，我们创建了一个完全被人类宣传的中膜数据集，以提高该领域的评估和基准测试。为了评估模型性能，我们在四个不同的数据集中进行了测试：新开发的MesoSpim数据集，一个3D Platynereis-ish-Nuclei共聚焦数据集，一个单独的3D Platynereis-Nuclei灯光数据集，以及一个具有挑战性且具有挑战性和密集包装的Mouse-Skull-Nucleii colderii coldasaset。我们证明，我们的自我监管模型WNET3D（未经任何地面真相标签训练）以最先进的监督方法来实现绩效，为在标签式生物学环境中更广泛的应用铺平了道路。
off n°2025-08539
dijkstra最弱的基本谓词变压器无疑是程序语义和验证领域中最有效的工具之一。在过去的十年中，这种结构已被推广到概率程序：在这种情况下，公式的真理本质上是定量的，例如，真实价值观会变成概率。虽然这种方法是为概率命令计划建立的[Kozen，1981; McIver和Morgan，2005年； Avanzini等。2023,2024]，其向高阶程序的扩展仍然没有被忽略。这是不幸的，例如基于游戏的加密证明固有地围绕着对高阶，概率程序的分析。
数据增强管道生成合成...
由于隐私问题和医学成像领域中公开可用的标记数据集的摘要，我们提出了图像生成管道，以合成具有相应地面真实标签的3D超声心动图图像，以减轻数据收集的需求，并需要对艰苦的和错误的人类标记，以实现深入学习（DL）的图像的艰苦和错误的人类标记。所提出的方法利用心脏的详细解剖分段作为地面真实标签来源。此初始数据集与由真实3D超声心动图图像组成的第二个数据集结合使用，以训练生成的对抗网络（GAN），以合成现实的3D心血管超声图像与地面真相标签配对。为了生成合成3D数据集，训练有素的GAN使用计算机断层扫描（CT）的高分辨率解剖模型作为输入。对合成图像的定性分析表明，心脏的主要结构被很好地描述，并紧随从解剖模型中获得的标记。为了评估这些合成图像在DL任务中的可用性，对分割算法进行了培训，可以描绘左心室，左心房和心肌。对由合成图像训练的模型给出的3D分割的定量分析