XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmagnetic
Brain-on-Cloud 通过 3D 结构磁共振全脑扫描自动诊断阿尔茨海默病
背景和目标：阿尔茨海默病约占痴呆症病例的 70%。从 T1 加权结构磁共振扫描中可以轻松发现阿尔茨海默病引起的皮质和海马萎缩。由于在综合征的初期及时进行治疗干预对患病对象的病情进展和生活质量都有积极影响，因此阿尔茨海默病的诊断至关重要。因此，本研究依赖于开发一个强大而轻量级的 3D 框架 Brain-on-Cloud，该框架致力于通过改进我们最近的基于卷积长短期记忆的框架，并集成一组数据处理技术，以及调整模型超参数并评估其在独立测试数据上的诊断性能，从 3D 结构磁共振全脑扫描中有效学习与阿尔茨海默病相关的特征。方法：为此，在可扩展的 GPU 云服务上进行了四次连续实验。对它们进行比较，并调整最佳实验的超参数，直到达到最佳性能配置。同时，设计了两个分支。在 Brain-on-Cloud 的第一个分支中，在 OASIS-3 上进行训练、验证和测试。在第二个分支中，使用来自 ADNI-2 的未增强数据作为独立测试集，并评估 Brain-on-Cloud 的诊断性能以证明其稳健性和泛化能力。计算每个受试者的预测分数，并根据年龄、性别和简易精神状态检查进行分层。结果：在最佳状态下，Brain-on-Cloud 能够分别在 OASIS-3 和独立 ADNI-2 测试数据上以 92% 和 76% 的准确率、94% 和 82% 的灵敏度以及 96% 和 92% 的曲线下面积辨别阿尔茨海默病。结论：Brain-on-Cloud 是一种可靠、轻量且易于复制的框架，可用于通过 3D 结构磁共振全脑扫描自动诊断阿尔茨海默病，无需将大脑分割成各个部分即可表现出色。在保留大脑解剖结构的情况下，其应用和诊断能力可以扩展到其他认知障碍。由于其云特性、计算轻量和执行速度快，它还可以应用于实时诊断场景，提供及时的临床决策支持。
火星磁层的稳定状态及其对行星际磁场旋转的快速响应
人们认为，诱导磁层的磁场以叠加场为主。理论上，这种叠加场的方向应该与行星际磁场的 yz 方向一致。然而，观测表明，诱导磁层的磁场方向与行星际磁场方向相反。利用天问一号和 MAVEN 的联合观测，我们获得了火星诱导磁层在精确 MSE 坐标系下的平均磁场图，并计算了其标准差。标准差证实了平均磁场分布与稳态假设一致。磁场图显示，平均磁场在 yz 平面上顺时针旋转，发生在火星诱导磁层的白天和夜间。根据磁感应方程，当磁层内等离子体流速存在差异时，就会发生磁场的这种顺时针旋转。值得注意的是，其他非磁化行星的感应磁层表现出与火星相似的定性特性，表明它们具有可比的磁场特征。
在空气 - 磁性液体界面上微型和毫米大小的颗粒的运动和捕获
了解颗粒在空气界面上的运动可能会影响广泛的科学领域和应用。diamagnetic颗粒在空气 - 磁流体界面上流动，是磁体的排斥运动。在这里，我们显示了一种运动机制，其中吸引了空气 - 磁流体界面上的磁磁颗粒，并最终被困在距磁铁偏低的距离处。还已经研究了磁性颗粒的行为，并在一个统一的框架中对运动机制进行了理论，表明颗粒在空气 - 磁磁性 - 液体界面上的运动不仅受磁能的控制，而且是由液体磁性磁性远程绘制的磁性构成的曲率相互作用，并且是液体磁性磁性的磁性磁性磁性的磁性磁性，且磁性磁性的磁性。有吸引力的运动机制已应用于定向的自组装和机器人粒子引导中。
铁磁超导性及其与...
摘要：铁磁性和超导性（FMS）的共存一直是冷凝物质物理学的迷人领域，可洞悉非常规超导配对，自旋三重相互作用以及拓扑保护的表面状态。本文综述了FMS研究中最新的理论和实验进步，重点是隧道光谱，自旋轨道耦合以及拓扑材料的作用。我们讨论了自旋极性电流，超导间隙和铁磁顺序之间的相互作用，以及在包括拓扑绝缘子和石墨烯在内的新型材料中识别和操纵这些现象的挑战。特定的重点是使用隧道光谱作为探测对称性的工具，以及外部磁场和自旋轨道耦合对这些系统的影响。
贫血对左心室功能的影响和基本高血压患者的变形：心脏磁共振研究
必需高血压（HTN）升级心脏，脑和肾脏事件的风险（1）。2010年，HTN的全球患病率约为14亿，预计到2025年将增加到16亿（2）。htn在全球医疗系统上造成了重大负担，并成为全球心血管疾病（CVD）和总体死亡率的主要修改风险因素（3,4）。贫血影响了全球人口的大约三分之一，导致神经系统发展受损，工作效率降低以及发病率和死亡率提高（5）。贫血减少组织氧递送，引起心血管反应，可能导致损伤，表现为心脏增大，左心室肥大（LVH）和动脉重塑（6）。贫血是HTN患者心血管不良结局的重要危险因素。慢性贫血增加了预紧力，减少后负载并提高心输出量，可能导致适应不良的LVH，这是不良后果和整体死亡率的已知危险因素（7,8）。随着老化的衰老，HTN的发病率上升，使老年患者更容易受到贫血的合并症。尽管这两种情况都可以独立损害心血管系统（6,9,10），但它们的组合可能会恶化心脏功能障碍（11）。尽管它是该人群中死亡率的独立预测指标的重要性（12），但贫血经常被忽视，从而低估了其对心脏健康的影响，尤其是HTN患者的心脏结构和功能。据我们所知，没有研究使用CMR功能跟踪（CMR-FT）技术来研究心脏磁共振（CMR）在心脏病学中对于其独特而错综复杂的成像技术至关重要，通过提供精确测量LV体积和功能，组织表征和疤痕定量，可以进行彻底的评估（13）。CMR对于检测与HTN相关的微妙变化特别有价值，包括使用心肌功能跟踪的早期心肌功能障碍，这可能会彻底改变HTN患者的LV风险评估（14）。多项已发表的研究表明，糖尿病患者，慢性肾脏疾病（CKD）或CVD患者的贫血与LV舒张功能障碍之间存在联系，但发现不一致（15）。
CRYSTALS-Kyber 的 FPGA 实现的相关电磁分析
摘要 — 后量子密码学代表了一类抵抗量子算法的密码系统。此类方案在 NIST 标准化过程中受到数学安全性的严格审查，但它们在算法级别上并不安全。这就是为什么研究界必须评估它们的侧信道漏洞。在本文中，我们针对标准密钥封装机制 CRYSTALS-Kyber 的 FPGA 实现进行了非分析相关电磁分析。攻击将多项式乘法执行的电磁辐射模型与捕获的轨迹相关联。通过 166,620 条轨迹，此攻击正确恢复了 100% 的子密钥。此外，还提出了一种对策，以确保目标实现免受所提出的攻击。
学习电磁超物理物理
大型语言模型（LLM），例如Chatgpt，Gemini，Llama和Claude接受了从互联网解析的文本数量的培训，并且表现出了出色的能力，可以以一种与人类无法区分的方式响应复杂提示的能力。对于由带有四个椭圆形谐振器的单位细胞组成的全dielectric寄生虫，我们在多达40,000个数据上呈现了一个llmfien，可以预测只有文本提示的吸收率谱，仅指定了元时间的几何形状。将结果与传统的机器学习方法进行比较，包括馈送前向神经网络，随机森林，线性回归和K-Nearest邻居（KNN）。值得注意的是，使用深度神经网络的大型数据集尺寸的细胞调整LLM（FT-LLM）的性能可比。我们还通过要求LLM预测实现所需光谱所需的几何形状来探索反问题。llms比Humans具有多个优势，这些优点可能使他们有益于研究，包括处理大量数据，数据中发现的隐藏模式并在高维空间中运行的能力。这表明他们可能能够利用对世界的一般知识比传统模型更快地学习，从而使他们的研究和分析工具有价值。
具有双V形磁铁结构的永久磁体同步电动机的动态等效磁网络模型和驱动系统
等效磁网络（EMN）方法似乎是电动机中磁场的一种更有效的分析方法，比等效磁路方法（EMC）[11]和比有限元方法（FEM）相比，相结合了更高的计算精度和更快的计算速度。W. Shi等。研究了具有V形磁铁结构的PMSM的EMN，该结构可以准确计算磁场分布并模拟电动机的抗磁力化能力[12]。J. Zhang等。 提出了双层磁铁结构永久磁铁同步不情愿电动机，并建立了其EMN模型，该模型可以准确计算电动机的气隙通量密度分布，并用于转子结构的设计和优化[13]。 尽管如此，[12]和[13]中的EMN模型不可用于计算绕道通量，电动力（EMF）和扭矩波形以及转子旋转。 然后，介绍了根据转子位置修改EMN在定子和转子之间的连接的动态EMN模型，以解决此问题。 H. Kwon等。 研究并建立了具有表面无磁体结构的PMSM的动态EMN模型，该模型可以获得与FEM相似的磁场计算结果[14]。 G. Liu等。 研究了具有单层V形磁体结构的PMSM的动态EMN模型。 其正确性通过FEM和实验验证[15]。 但是，在本文中对拟议的DVMPMSM的动态EMN模型没有相关的研究。J. Zhang等。提出了双层磁铁结构永久磁铁同步不情愿电动机，并建立了其EMN模型，该模型可以准确计算电动机的气隙通量密度分布，并用于转子结构的设计和优化[13]。尽管如此，[12]和[13]中的EMN模型不可用于计算绕道通量，电动力（EMF）和扭矩波形以及转子旋转。然后，介绍了根据转子位置修改EMN在定子和转子之间的连接的动态EMN模型，以解决此问题。H. Kwon等。研究并建立了具有表面无磁体结构的PMSM的动态EMN模型，该模型可以获得与FEM相似的磁场计算结果[14]。G. Liu等。研究了具有单层V形磁体结构的PMSM的动态EMN模型。其正确性通过FEM和实验验证[15]。但是，在本文中对拟议的DVMPMSM的动态EMN模型没有相关的研究。在[16]中，动态EMN模型用于表面安装的PMSM的多目标优化，这对电动机的快速设计有益。
使用机器学习方法对路面钉外套的电磁特性进行分类
使用机器学习方法对路面大头钉的电磁特性进行分类，grégoryandreoli*，cerema ouest / aan / entum amine ihamine，University Gustave Eiffel / lames / lames rakeeb jauber jaufer jaufer，cerema ouest oeema ouest / aan / aan / aan / aan aan / andum shreedhar savema lan earma aan erema erea a a david guilbert，david david guilbert，david Nguyen，大学古斯塔夫·埃菲尔（Gustave Eiffel当今最常用的是。高分辨率方法能够检测深度，裂纹或明显的脱束，但对于识别地下毫米界面（例如粘性涂层），它们仍然有限且不强大。在本文档中，我们建议将雷达方法与两级SVM监督学习相结合。第一次对古斯塔夫·埃菲尔大学（Gustave Eiffel University）（法国南特）疲劳旋转木马的试验使我们能够验证我们开发的数值方法。介绍21百万，这就是国际能源局（IEA）的数据，应添加多少公里的新道路基础设施，以确保全球运输直到2050年。为了防止交通密度不断增长引起的降解，我们必须能够提前评估基础设施中出现结构性或物质失败的可能性（khweir。和Fordyce，2003年）。为了最大程度地提高其耐用性，法国的路面结构使用接口钉涂层技术。这有助于完整的多层结构充当一个整体块，它可以最大程度地减少机械应变（剪切应力，单调扭曲等），从而最大程度地减少了道路结构的降解（Wang and Zhong，2019;Diakhaté等人。，2008）。多样化的技术有助于评估道路状态：破坏性的技术，通常必须钻出人行道的核心，并且必须在实验室和非破坏性的物理和化学特性中研究物理和化学特性，通常使用电磁波和机械波传播。在大多数情况下，粘性涂层是一种沥青乳液，机械地扩散，这使其连续且规则。仅在破裂阶段（乳液中存在的水的蒸发）才增加了磨损的过程，从而增加了层之间的粘附力。直到今天，我们唯一可以保证沥青乳液的同质应用是工作机器的性能。
高速车辆：盘式和电磁制动系统
制动系统是高速车辆的基本安全部件，在极端条件下的性能至关重要。本文比较了两种先进的制动系统：采用碳纳米管 (CNT) 增强复合材料的盘式制动器和采用铝-石墨烯纳米复合材料的电磁制动器。该研究利用 ANSYS 仿真软件和实验测试来评估这两个系统的热稳定性、耐磨性、应力、应变、变形和机械强度。我们的研究结果表明，与传统的碳陶瓷材料相比，CNT 增强复合材料在高制动温度下表现出优异的热稳定性和抗变形性。在电磁制动系统中，与 Al 6061 相比，铝-石墨烯纳米复合材料表现出显着改善的机械性能和减少的磨损。该分析表明，这些先进材料可显着改善制动性能，为提高高速车辆制动系统的安全性和效率提供了有希望的途径。