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从信号到噪声的非热声子缓解......
● 增加表面粗糙度 ● 使用非晶态材料作为声子路径上的悬浮结构。 ● 在表面涂覆低转变温度超导膜（图）或普通金属作为声子海绵（PRB 96, 220501(R) (2017)）。
噪声污染产生的电力
摘要：噪声污染，即所有类型的污染中最少的污染都被大多数人忽略了，这些人可以回收并变成电源。噪声就像阳光一样有效的电力来源。噪声（声音）能量可以转换为可行的电力来源。有多种声音来源没有被忽略，其中之一是行业产生的噪音。声波（噪声污染）转化为能量证明噪声可以作为替代能源。这项研究旨在设计和开发具有将噪声转换为电力并将其存储以进行紧急使用的设备。具体目标如下：确定根据硬件和软件开发基于噪声污染的电力库所需的组件；描述基于噪声污染的电力库电路和设计体系结构；确定要收获的噪音或分贝以创造力量；将噪声作为电源来处理噪声；并确定基于噪声污染的电力将产生电压，电流和电阻；在使用不同的移动小工具进行测试时，确定基于噪声污染的电力组的效率。
disgan：信息信息的歧视器将GAN引导到MRI超分辨率，并清洁噪声
MRI超级分辨率（SR）和Denoising任务是深度学习领域的挑战，传统上被视为具有分隔的配对培训数据的不同任务。在本文中，我们提出了一种创新的方法，该方法使用单个深度学习模型同时解决这两个任务，从而消除了在培训期间对明确配对嘈杂和干净的图像的需求。我们提出的模型主要是针对SR训练的，但在超级分辨图像中也表现出显着的噪声清洁功能。而不是将与频率相关操作引入常规过程的常规方法，我们的新方法涉及使用以频率信息歧视器为指导的GAN模型。为了实现这一目标，我们利用3D离散小波变换（DWT）操作的功率作为GAN框架内的频率结合，用于磁共振成像（MRI）数据的SR任务。特别是我们的分配包括：1）基于残差 - 残基连接块的3D发电机； 2）将3D DWT与1×1卷积的3D DWT集成到3D UNET内的DWT+CORV单元中； 3）训练有素的模型用于高质量的图像SR，并伴随着Intrinsic denoising过程。我们将模型“ deno诱导的超分辨率gan（disgan）”配音，原因是其对SR图像产生和同时降解的双重影响。与传统的培训SR和Deno Task作为单独模型的传统方法背道而驰，我们提出的disgan仅受到SR任务的培训，但在DeNoising方面也取得了出色的表现。我们的代码可用 -该模型经过了来自人类连接组项目（HCP）的数十个受试者的3D MRI数据的培训，并对先前看不见的MRI数据进行了进一步评估，这些MRI数据来自患有脑肿瘤和癫痫的受试者，以评估其denosis和SR性能。
建筑设计、施工的湿度控制指南...
简介 ................................................................................................................................................ 26 设计有效的湿度控制 ...................................................................................................................... 26 建筑调试 ...................................................................................................................................... 26 本章的读者对象 ...................................................................................................................... 27 场地排水 ...................................................................................................................................... 28 地基 ...................................................................................................................................... 32 墙壁 ...................................................................................................................................... 38 屋顶和天花板组件 ...................................................................................................................... 45 管道系统 ...................................................................................................................................... 54 HVAC 系统 ................................................................................................................................ 57
提高MRI图像的清晰度和降噪...
Mandeep Kaur 1，Rahul Thour博士2 1研究学者部计算机科学与应用，Desh Bhagat University，Mandi Gobindgarh 2助理教授计算机科学和应用，德什·巴加特大学，曼迪·戈宾德加（Mandi Gobindgarh）摘要：脑部疾病是严重的疾病，不得不忽略，因为大脑失败会对整体健康构成重大威胁。早期检测和干预对于管理各种与大脑相关的疾病至关重要。检测脑肿瘤和其他神经系统问题的主要诊断方法之一是MRI成像。MRI是一种首选技术，由于其效率，实时成像功能和缺乏辐射。然而，诸如Speckle噪声，高斯噪声和其他工件之类的挑战继续损害MRI图像的质量。因此，提高图像质量对于准确的脑部疾病诊断至关重要。为了克服这些挑战，采用了各种成像技术来进行预处理，降低降噪和图像增强。从嘈杂的MRI数据中获得高质量图像的关键方法是图像恢复和增强。鉴于MRI的高频特性，脑部扫描中通常存在噪声。预处理通过应用过滤器消除噪声来改善图像质量中起着至关重要的作用。诸如Mean，Mentian，Wiener和其他过滤器之类的技术通常用于解决诸如Speckle，Salt和Pepper和Gaussian噪声之类的问题。关键字：大脑MRI成像，斑点噪声，高斯噪声，预处理，图像增强。这项研究提供了各种MRI图像预处理和增强技术的全面概述，概述了它们的目标和有效性。
IDOA董事在伊利诺伊州大会主题听证会上关于联邦资金削减和关税的主题听证会，伊利诺伊州 - 伊利诺伊州部门
IDOA董事在伊利诺伊州大会上作证，主题是关于削减联邦资金的主题听证会，伊利诺伊州斯普林菲尔德 - 伊利诺伊州农业部（IDOA）董事杰里·科斯特洛二世（Jerry Costello II）董事杰里·科斯特洛二世（Jerry Costello II）以及代表农民，研究机构和食品银行的关键利益相关者以及对联邦委员会的范围和食品委员会进行了讨论，这些委员会在大会上的顾问委员会和习惯委员会的宗教委员会进行了讨论。农民。Costello在Springfield的证词集中在USDA和IDOA之间的几项协议上，包括当地的食品购买援助计划（LFPA）和弹性食品系统基础设施计划（RFSI）。伊利诺伊州是美国唯一优先考虑社会弱势农民的州。这些相同的农民将为他们目前正在筹集的农作物和牲畜的公平市场价值支付损失以上超过数千万美元的损失，以及投资于增长和可持续性的基础设施的能力。LFPA计划的目的是“维持和改善食品和农业供应链的弹性”。美国农业部与各州之间的合作协议允许各州“采购和分发健康，营养……并满足人口需求的地方和区域食品和饮料”。该计划旨在为“到达服务不足的社区的食品银行和组织”提供服务，并将帮助“为地方和服务不足的生产商建立和扩大经济机会”。 1该计划的目的是针对社会不利的农民。2“ LFPA旨在支持食物链的两端 - 农民及其饲养的人美国农业部最近宣布了资金终止。削减资金使农民挂在钩子上，他们认为他们会得到报销，并使我们最脆弱的食品无果会，没有肉类，新鲜农产品和其他营养捐赠。”“联邦政府违反了承诺，伊利诺伊州人民正在付出代价。” IDOA于2025年1月17日宣布，联邦政府为该计划授予了另外1470万美元的奖金。RFSI计划的目的是“在食品供应链的中间建立弹性，为小型农场和食品企业提供更多的市场RFSI计划要求农民对投入成本进行预先投资，并承诺将赠款偿还。没有这些联邦资金，该计划将无法运作。
包含的工程通过全面的噪声管理策略为北部提供支持
●生态保障：对敏感栖息地（包括受保护的蝙蝠栖息地）进行了评估，以优先考虑环境保护，并在社区考虑之外。●连续监视框架：该策略结合了长期监控解决方案，使北部能够随着时间的推移评估和重新降低噪声措施。●利益相关者的合作：通过与地方当局，环保团体和更广泛的社区互动，确保了与监管要求和公众期望保持一致的策略。
资源名称：伊利诺伊大学芝加哥研究信息学核心设施
描述：伊利诺伊州 - 芝加哥大学的研究信息学核心提供生物信息学服务，包括基因组学，转录组学，表观基因组学，宏基因组学，代谢组学和蛋白质组学分析，以及在统计分析，系统生物学和机器学习中的应用。
脱氧得分蒸馏：从嘈杂的扩散预处理到一步高质量一代
扩散模型在产生各种自然分布的高分辨率，逼真的图像方面取得了巨大的成功。但是，他们的性能在很大程度上依赖于高质量的培训数据，这使得从损坏的样本中学习有意义的分布变得具有挑战性。此限制限制了它们在稀缺或昂贵的科学领域中的适用性。在这项工作中，我们引入了DeNoising评分蒸馏（DSD），这是一种出奇的有效和新颖的方法，用于训练低质量数据的高质量生成模型。DSD首先预修了一个扩散模型，专门针对嘈杂，损坏的样品，然后将其提炼成能够生产精制，干净的输出的单步生成器。传统上将得分蒸馏视为加速扩散模型的一种方法，但我们表明它也可以显着提高样本质量，尤其是从退化的教师模型开始时。在不同的噪声水平和数据集中，DSD始终提高生成性能 - 我们在图中总结了我们的经验证据1。此外，我们提供了理论见解，表明在线性模型设置中，DSD识别了干净的数据分散协方差矩阵的特征空间，并隐含地正规化了生成器。此透视图将蒸馏片重新升级为效率的工具，而且是改善生成模型的机制，尤其是在低质量的数据设置中。
在嘈杂条件下，稀疏的非线性动力学稀少
摘要 - 本文提出了具有控制和外源输入的非线性动力学（SINDY）的稀疏识别，以高度准确，可靠的预测，并将所提出的方法应用于柴油发动机Airpath系统，这些方法被称为非线性复杂工业系统。尽管Sindy被称为识别非线性系统的强大方法，但仍然存在一些问题：由于嘈杂的数据和由于时间段嵌入等协调的扩展而导致的基础功能增加，因此无法保证在工业系统中应用和多步预测的示例。为了解决这些问题，我们提出了基于整体学习，精英收集和分类技术的改进的信明，同时保持凸计算。在拟议的方法中，进行了图书馆的行李，并且收集了R平方的精英大于90％。然后，在幸存的精英上执行聚类，因为并非总是可用的，并且获得的精英模型并不总是显示出相同的趋势。分类后，通过取出每个分类精英的平均值获得离散模型候选者。最后，选择了最佳模型。仿真结果表明，所提出的方法实现了气相系统的多步骤预测，该系统在嘈杂条件下被称为复杂的工业系统。