光子-电子融合设备将光学技术集成到曾经完全基于电子的设备中,这将使我们能够在计算层面上建立新的信息处理基础设施。具体来说,光子-电子融合设备与传统设备有何不同?它们将如何整合光和电?
几何声学 GA 建模技术假设表面相对于感兴趣的波长较大。对于给定场景,实践者通常会创建一个具有大而平坦表面的 3D 模型,该模型在很宽的频率范围内满足假设。这种几何近似会导致模拟声场的空间分布出现误差,因为影响反射和散射行为的几何细节被忽略了。为了补偿近似,建模者通常会估计表面的散射系数,以随机地解释反射方向性中实际的、与波长相关的变化。一种更具确定性的方法可以考虑一系列几何细节不断增加的模型,每个模型都在相应的频带上进行分析,以满足大表面尺寸的要求。因此,为了提高 GA 模拟的宽带空间精度,我们提出了一种多分辨率建模方法。使用波纹墙的比例模型测量、我们的方法与非 GA 技术的比较以及一些简单的听力测试,我们将展示
几何声学(GA)建模技术假设表面相对于感兴趣的波长较大。对于给定场景,从业者通常会创建一个具有大而平坦表面的 3D 模型,以满足很宽频率范围内的假设。这种几何近似会导致模拟声场的空间分布出现误差,因为会影响反射和散射行为的几何细节被忽略了。为了补偿近似值,建模者通常会估算表面的散射系数,以随机地解释反射方向性中实际的、与波长相关的变化。一种更具确定性的方法可以考虑一系列几何细节不断增加的模型,每个模型都在相应的频带上进行分析,以满足大表面尺寸的要求。因此,为了提高 GA 模拟的宽带空间精度,我们提出了一种多分辨率建模方法。使用波纹墙的比例模型测量、我们的方法与非 GA 技术的比较以及一些简单的听力测试,我们将展示
几何声学(GA)建模技术假设表面相对于感兴趣的波长较大。对于给定场景,从业者通常会创建一个具有大而平坦表面的 3D 模型,以满足很宽频率范围内的假设。这种几何近似会导致模拟声场的空间分布出现误差,因为会影响反射和散射行为的几何细节被忽略了。为了补偿近似值,建模者通常会估算表面的散射系数,以随机地解释反射方向性中实际的、与波长相关的变化。一种更具确定性的方法可以考虑一系列几何细节不断增加的模型,每个模型都在相应的频带上进行分析,以满足大表面尺寸的要求。因此,为了提高 GA 模拟的宽带空间精度,我们提出了一种多分辨率建模方法。使用波纹墙的比例模型测量、我们的方法与非 GA 技术的比较以及一些简单的听力测试,我们将展示
几何声学(GA)建模技术假设表面相对于感兴趣的波长较大。对于给定场景,从业者通常会创建一个具有大而平坦表面的 3D 模型,以满足很宽频率范围内的假设。这种几何近似会导致模拟声场的空间分布出现误差,因为会影响反射和散射行为的几何细节被忽略了。为了补偿近似值,建模者通常会估算表面的散射系数,以随机地解释反射方向性中实际的、与波长相关的变化。一种更具确定性的方法可以考虑一系列几何细节不断增加的模型,每个模型都在相应的频带上进行分析,以满足大表面尺寸的要求。因此,为了提高 GA 模拟的宽带空间精度,我们提出了一种多分辨率建模方法。使用波纹墙的比例模型测量、我们的方法与非 GA 技术的比较以及一些简单的听力测试,我们将展示
我们在5大洲的34个国家 /地区的687个地区的广泛部门组装并协调了一个新的时遇到的数据集,并在次国国内生产总值上进行了整合。一旦我们验证数据,我们就表明,在过去的三十年中,国家内部的增长在空间上已高度集中。特别是,我们记录了自1980年以来国家内部地区之间的收敛速度的急剧下降。到2010年,尽管存在空间不平等,但大多数国家的区域融合过程仍停滞不前。 第二,区域融合率的下降与经济发展有关,这特别是与对服务的结构转变有关。 第三,与制造业和农业相比,服务份额具有更高的区域集中度。 接下来,我们认为结构变化的新作用是通过具有地理迁移率和团聚的空间模型的镜头来进行空间发展的新作用。 从模型中的估计表明,随着经济转变为服务,经济活动变得空间集中,区域融合下降。 这又加速了全球经济不平等和对服务的结构转变。到2010年,尽管存在空间不平等,但大多数国家的区域融合过程仍停滞不前。第二,区域融合率的下降与经济发展有关,这特别是与对服务的结构转变有关。第三,与制造业和农业相比,服务份额具有更高的区域集中度。接下来,我们认为结构变化的新作用是通过具有地理迁移率和团聚的空间模型的镜头来进行空间发展的新作用。从模型中的估计表明,随着经济转变为服务,经济活动变得空间集中,区域融合下降。这又加速了全球经济不平等和对服务的结构转变。
几何声学 - GA - 建模技术假设表面相对于感兴趣的波长较大。对于给定场景,实践者通常会创建一个具有大而平坦表面的单个 3D 模型,该模型在很宽的频率范围内满足假设。这种几何近似会导致模拟声场的空间分布出现错误,因为影响反射和散射行为的几何细节被忽略了。为了补偿近似,建模者通常会估计表面的散射系数,以随机地解释反射方向性中实际的、波长相关的变化。一种更确定性的方法可以考虑一系列几何细节不断增加的模型,每个模型都在相应的频带上进行分析,以满足大表面尺寸的要求。因此,为了提高 GA 模拟的宽带空间精度,我们提出了一种多分辨率建模方法。使用波纹墙的比例模型测量、我们的方法与非 GA 技术的比较以及一些简单的听力测试,我们将展示
几何声学 - GA - 建模技术假设表面相对于感兴趣的波长较大。对于给定场景,实践者通常会创建一个具有大而平坦表面的单个 3D 模型,该模型在很宽的频率范围内满足假设。这种几何近似会导致模拟声场的空间分布出现错误,因为影响反射和散射行为的几何细节被忽略了。为了补偿近似,建模者通常会估计表面的散射系数,以随机地解释反射方向性中实际的、波长相关的变化。一种更确定性的方法可以考虑一系列几何细节不断增加的模型,每个模型都在相应的频带上进行分析,以满足大表面尺寸的要求。因此,为了提高 GA 模拟的宽带空间精度,我们提出了一种多分辨率建模方法。使用波纹墙的比例模型测量、我们的方法与非 GA 技术的比较以及一些简单的听力测试,我们将展示
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胶质瘤是最常见的原发性脑恶性肿瘤,具有不同的侵袭性、可变的预后和各种异质性组织学亚区域 [3,1,2]。脑肿瘤分割 (BraTS) 挑战赛的目标之一是确定用于在磁共振成像 (MRI) 扫描中分割脑肿瘤的最先进的机器学习方法 [19,4]。一个 MRI 数据样本包括原始 T1 加权扫描 (T1)、对比后 T1 加权扫描 (T1Gd)、原始 T2 加权扫描 (T2) 和 T2 液体衰减反转恢复 (T2-FLAIR) 扫描。然而,每个肿瘤感兴趣区域 (TRoI) 在一个脉冲中可见。具体而言,整个肿瘤在 T2-FLAIR 中可见,肿瘤核心在 T2 中可见,增强肿瘤在 T1Gd 中可见。准确的深度学习分割模型不仅可以节省神经放射科医生的时间,还可以为进一步的肿瘤分析提供可靠的结果。最近,深度学习方法一直超越传统的计算机视觉方法[6,11,22,24,27]。具体来说,卷积神经网络(CNN)