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印度学校Al Wadi al Kabir
方面？a）狭窄的ai b）强ai c）超级ai d）这两个都不是。以下哪项是AI的缺点？a）减少错误b）完成危险任务的能力c）没有盒子的思考d）这3.AI的哪个子集使机器可以从图像的像素中看到并提取含义？a）计算机视觉b）自然语言处理c）语音识别d）
非易失性光子应用的相变材料
实现这一目标的潜在技术。，使用可切换等离激元技术和波导37可能会在257上进行进一步的尺寸降低，如后面的一部分所述。258这两个领域的未来发展对于任何259个光子记忆元素或需要进行任何处理的未来芯片的可行使用都很重要。260 261薄膜应用：颜色像素，显示和智能玻璃262 263
一种基于量子行走和混沌的高安全图像加密方案
摘要：随着第四代（4G）和第五代（5G）等通信技术的革命性进步，过去几十年来多媒体数据共享的使用急剧增加。研究人员提出了许多基于经典随机游走和混沌理论的图像加密算法，以便以安全的方式共享图像。本文提出用量子游走代替经典随机游走来实现高图像安全性。经典随机游走由于状态间的随机转换而表现出随机性，而量子游走则更具随机性，并通过波函数的叠加和干涉实现随机性。使用相关系数、熵、直方图、时间复杂度、像素变化率和统一平均强度等广泛安全指标对所提出的图像加密方案进行了评估。所有实验结果均验证了所提出的方案，并得出结论：所提出的方案具有高度安全性、轻量级和计算效率。在所提出的方案中，相关系数、熵、均方误差（MSE）、像素数变化率（NPCR）、统一平均变化强度（UACI）和对比度的值分别为0.0069、7.9970、40.39、99.60%、33.47和10.4542。
在微型针形的CMOS背板上的Ultrabright OLED的高密度整合
有机发光二极管（OLEDS）的直接沉积基于硅的互补金属 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化芯片（CMOS）芯片已使具有高分辨率和纤维效应器的自我发射微观播放。OLED在增强和虚拟现实（AR/VR）显示器以及生物医学应用中的新兴应用，例如，作为光遗传学中细胞光递送的大脑植入物，需要在传统显示器中发现的光强度高度的宽度量。进一步的要求通常包括显微镜占地面积，特定形状和超强的钝化，例如确保基于OLED的植入物的生物相容性和最小的侵入性。在这项工作中，最多1024个Ultrabright，显微镜OLED直接沉积在针状CMOS芯片上。在CMOS芯片的Foundry提供的铝接触板上进行透射电子显微镜和能量X射线光谱，以指导触点的系统优化。等离子体处理和银层的实施导致欧姆接触条件，因此促进了橙色和蓝色发射OLED堆栈的直接真空沉积，从而导致芯片上的微米大小的像素。每个针中的电子设备允许每个像素单独切换。OLED像素产生的平均光电密度为0.25 mW mm-2，对应于> 40 000 cd m-2，远高于大脑中日光AR应用和光遗传单单元激活的要求。
高光谱成像用于人类脑癌体内/体外组织分析
在脑癌手术中准确识别肿瘤边界决定了患者的生活质量。目前，在切除肿瘤过程中采用了不同的术中引导工具，但这些工具存在一些局限性。高光谱成像 (HSI) 是一种无标记、非电离技术，可在手术过程中协助神经外科医生。本文使用 HSI 对体内和体外人脑肿瘤样本进行了分析，以评估两种样本之间的相关性。使用含氧血红蛋白和脱氧血红蛋白的光谱比来区分正常组织、肿瘤组织和血管。数据库由七张体内和十四张体外高光谱图像组成，这些图像来自七名不同的患者，这些患者被诊断为 IV 级胶质母细胞瘤、转移性继发性乳腺癌、I 级和 II 级脑膜瘤以及 II 级星形细胞瘤 (神经胶质瘤)。这项工作使用了 44,964 个标记像素。所提出的方法使用所提出的光谱比实现了不同组织类型的区分。对比体内和体外样本，体外样本的血红蛋白比例更高，并利用光谱比例生成血管增强图，旨在实现术中实时手术辅助。
引用SU，S.，Cornelsen，S.A.，Sluise，Sluise，Sluise，M。of Es，A。C. M. of，W。H. From，Dipel，D。J.，…Walsum，T。of。 （2021）。购物车
摘要 - 脑梗塞（TICI）评分中的溶栓是急性缺血性中风的再灌注疗法的重要指标。它通常用作血管内治疗后的技术结果指标（EVT）。现有的TICI得分根据视觉检查定义在粗序等级中定义，导致观察者间和观察者内变异。在这项工作中，我们提出了一种自动和定量的TICI评分方法。首先，使用多路径卷积神经网络（CNN），每个数字减法血管造影（DSA）的获得分为四个阶段（非对比度，艺术，实质和静脉相），可利用时空特征。网络还以状态转换矩阵的形式结合了序列级别的依赖性。接下来，使用运动校正的动脉和良好的框架进行最小强度图（小型）。在小型图像，容器，灌注和背景像素上进行了分段。最后，我们将自动Posici评分定量为EVT后的重复像素的比率。在常规获取的多中心数据集中，提出的自potici与扩展的TICI（ETECI）参考表现出与曲线平均面积（AUC）分数为0.81的良好相关性。相对于二分法ETETI，AUC得分为0.90。在临床结果方面 -
uctnet：室内RGB-D语义分割
摘要。在本文中，我们解决了RGB-D语义分段的问题。解决此问题的关键挑战在于1）如何从深度传感器数据中提取特征，以及2）如何有效地融合从两种模式中提取的特征。对于第一个Challenge，我们发现从传感器获得的深度信息并不总是可靠的（例如，具有反射性或深色表面的对象典型地读取不准确或无效的传感器读数），现有的使用Convnets提取深度特征的方法并未明确考虑不同像素位置的深度值的可靠性。为了应对这一挑战，我们提出了一种新颖的机制，即不确定的自我注意力，该机制明确控制了从无法可靠的深度像素到特征提取过程中的深度像素的信息。在第二个挑战中，我们基于交叉注意力提出了一个有效且可扩展的融合模块，该模块可以在RGB编码器和深度编码器之间自适应地融合和交换信息。我们提出的框架，即uctnet，是一个编码器 - 模型网络，natu-rally将这两个关键设计结合在一起，以实现鲁棒和准确的RGB-D分割。实验结果表明，UCTNET优于效果，并在两个RGB-D语义分割基准上实现最先进的性能。
诺瓦LCT
6.1 校准 ................................................................................................................................................................................ 30 6.1.1 设置在线校准参数 ................................................................................................................................................ 30 6.1.2 获取平均系数 ................................................................................................................................................ 31 6.1.3 管理校准系数 ................................................................................................................................................ 32 6.1.4 管理双重校准系数 ............................................................................................................................................. 35 6.2 调整亮度 ................................................................................................................................................................ 37 6.3 校正较亮像素 ............................................................................................................................................................. 42 6.4 设置高级色彩 ............................................................................................................................................................. 44 6.5 调整屏幕效果 ............................................................................................................................................................. 47 6.6 设置图像增强引擎 ............................................................................................................................................. 48 6.6.1 屏幕校准........................................................................................................................................... 48 6.6.2 快速设置 ................................................................................................................................................ 54
tenue - la腐蚀D'un acier inoxdable可超甲板25-07 Produit PAR制造添加剂
研究孔隙率的方法：用DED制造的体积的孔隙率的分析是通过削减的削减量，斐济软件上的sšppuant进行的：ů2D死于灰度水平显微镜（ągure 2（a））（ągure2（a）（ągure2（a）），每个pixel varying gray with 0（black）和255（白色）和255（白色）和255（白色）;;图像不再仅包含两个值，0和255。孔的形式为黑色像素，如ągure 2（b）； segmation and spied Analysis。此步骤是在矩阵（材料）中自动检测零件（毛孔），通过扫描所有相同的值像素，具有一定的精度，取决于阈值阶段（ągures 2（c）和（d））；