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定量光声断层扫描：建模和反问题
1.1光声成像，有一些密切相关但不同的成像方式在光声成像的标题下。所有人都利用光声效应，这是当充分短的光脉冲被弹性材料吸收并随后被热化时，吸收位点将充当声脉冲的来源。1 - 3中，在所有变体中，光脉冲都针对正在研究的软生物组织，并在组织表面测量所得的声脉冲。从声脉冲的测量值中，可以形成吸收光的图像。这是光声图像。光声显微镜与光声断层扫描的不同之类的方式不同，以收集数据并形成图像。在光学显微镜中，光束或声学探测器都被牢固地聚焦并横跨组织表面扫描。1，4由于焦点引起的定位，可以直接从测量的声学时间序列中形成图像。确实，正是聚焦的紧密性决定了图像的分辨率。（源或检测器通常是栅格扫描的事实不是使显微镜的原因；一系列集中的来源或检测器也可以使用。）是释放的 - 实际上，照明的布置使整个利益区域充满光 - 并且一系列未加注（或至少不是紧密的集中）探测器可用于记录产生的声学时间序列。1，2因为光声源可以分布在整个组织中，并且每个时间序列都可以包含来自任何地方的信号（因为检测器没有重点），因此与显微镜相比，数据和源之间的连接更为复杂，并且必须使用图像重建算法来形成图像。光声断层扫描，而不是显微镜，是本综述的主要关注点，尽管所述的组织光学功能将适用于浊度介质中的所有光声成像方法。
定量光声断层扫描：建模和反问题
1.1光声成像，有一些密切相关但不同的成像方式在光声成像的标题下。所有人都利用光声效应，这是当充分短的光脉冲被弹性材料吸收并随后被热化时，吸收位点将充当声脉冲的来源。1 - 3中，在所有变体中，光脉冲都针对正在研究的软生物组织，并在组织表面测量所得的声脉冲。从声脉冲的测量值中，可以形成吸收光的图像。这是光声图像。光声显微镜与光声断层扫描的不同之类的方式不同，以收集数据并形成图像。在光学显微镜中，光束或声学探测器都被牢固地聚焦并横跨组织表面扫描。1，4由于焦点引起的定位，可以直接从测量的声学时间序列中形成图像。确实，正是聚焦的紧密性决定了图像的分辨率。（源或检测器通常是栅格扫描的事实不是使显微镜的原因；一系列集中的来源或检测器也可以使用。）是释放的 - 实际上，照明的布置使整个利益区域充满光 - 并且一系列未加注（或至少不是紧密的集中）探测器可用于记录产生的声学时间序列。1，2因为光声源可以分布在整个组织中，并且每个时间序列都可以包含来自任何地方的信号（因为检测器没有重点），因此与显微镜相比，数据和源之间的连接更为复杂，并且必须使用图像重建算法来形成图像。光声断层扫描，而不是显微镜，是本综述的主要关注点，尽管所述的组织光学功能将适用于浊度介质中的所有光声成像方法。
对用于解决组合优化问题的 CIM 算法进行基准测试 姓名：○ Gneiting Clemens (1,2)、Khoyratee Farad (1) 和 Rinaldi Enrico
对用于解决组合优化问题的 CIM 算法进行基准测试 姓名：○ Gneiting Clemens (1,2)、Khoyratee Farad (1) 和 Rinaldi Enrico (1,2) 日本理化学研究所实验室：(1) 先驱研究集群、理论量子物理实验室
尼日利亚学术图书馆新兴技术的研究支持应用：趋势、问题和前景
摘要 现代学术图书馆经常被要求通过展示机构和整个社会如何从图书馆服务中受益来证明其在高等院校的存在。图书馆员经常提到的一个主要领域是学术机构成员的研究生产力。然而，研究表明，尼日利亚学者的研究生产力很低，这意味着学术图书馆必须更加创新地支持其领域的研究人员。新兴技术通过提供工具和资源来简化研究过程并确保学术图书馆客户的研究成果具有适当的可见性，从而为支持研究活动提供了创新的方式。本文基于对先前研究的回顾，探讨了尼日利亚学术图书馆可以应用新兴技术的各个领域、可能面临的挑战以及可以采取的策略，以确保新兴技术在学术图书馆中的可持续使用。研究发现，新兴技术可以增强现有的图书馆服务并创建新的服务，例如数据挖掘、数据管理和学术交流等。然而，尽管尼日利亚高等院校的学术图书馆员正在采取措施利用技术为研究人员提供所需的支持，但技术采用的速度仍然缓慢，而且与可用选项相比，采用的技术范围有限。这种状况归因于基础设施缺乏、图书馆员技能不足以及对变革的消极态度等挑战。该研究建议在尼日利亚学术图书馆中采用多维度方法来应用新兴技术
np-hard，但不再难以解决？使用量子计算来解决优化问题
在过去的十年中，公共和工业研究资金通过实验将量子计算从Shor算法的早期承诺转移到嘈杂的中间规模量子设备（NISQ）的时代，以解决现实世界中的问题。量子方法可能有效地解决了经典方法失败的某些（NP-）硬优化问题。从我们的角度来看，我们检查了量子优化的领域，即使用量子计算机解决优化问题。我们通过证明具有合适用例的进步和障碍，为每个主题，优化或量子计算的研究人员提供量子优化的切入点。我们概述了问题提出，可用算法和基准测试。尽管我们在经典方法和量子方法之间显示了概念验证，而不是完整的基准，但这赋予了量子计算机的当前质量和能力，以实现优化问题。所有观察结果都纳入了有关最近一些量子优化突破，当前状态和未来方向的讨论中。
利用人工智能解决业务问题的进步
高斯过程回归预测模型利用 GPR 通过灵活的核来表示复杂的非线性多元函数。GPR 的贝叶斯框架量化了预测的不确定性，有助于决策并指导主动学习过程。回归使用高斯过程 (GP) 量来找到一个特定的函数分布，以解释观察到的样本 [参考文献 7]。所用特定核的 GP 模型参数 θ 对 Matérn 5/2 核的长度尺度和方差以及白噪声核的噪声水平进行编码。对于每个 GP 模型，使用最大似然估计来调整参数 θ ，以最好地解释给定的数据集 D 。GPR 的计算复杂度是时间成本的立方缩放 O(n3)，样本大小 n 归因于 K-1（相当于 n×n 密集核矩阵的逆）。为了降低复杂性，使用了降维方法。
语言的神经网络模型甚至更深的问题
https://www.cambridge.org/journals/behavia-balam-lefs-lep.a8a8a8a8a.8a8a.8a8a8aa8a8a8a8a8c8https://www.cambridge.org/journals/behavia-balam-lefs-lep.a8a8a8a8a.8a8a.8a8a8aa8a8a8a8a8c8
缩回：使用机器学习算法使用多属性数据集解决数据分类问题
相关性是随机变量之间的统计关系，其中一个随机变量的变化会导致另一个变化的期望变化。重要的是，在识别模型中选择的特征与目标变量高度相关，以提高预测的准确性，并且还将有助于简化识别模型的训练并有助于提高预测效率。[13，14]来自Kaggle.com的数据集与房地产特征及其价格细分市场有关，以作为培训神经网络和方法的数据。数据集包括具有21613值的房价细分市场以及18个属性。基于属性，选择了价格类别的属性，该属性具有值0、1和2的属性，其中0是廉价段，1是中段，而2是昂贵的段。数据图如表1所示。
脑炎后的记忆问题管理
记忆不像受损的肌肉，通过适当的锻炼可以再次变得强壮。记忆力减退的原因是脑细胞、连接和系统受到了不可修复的损伤，反复练习或训练无法恢复记忆功能。另一种方法是尝试教会人们更有效地使用他们剩余的记忆能力的策略。有一些策略可以帮助人们更有效地记住一些信息，利用这样一个事实：人们在使用这些策略时比在没有策略的情况下简单地重复学习要快得多。因此，事实证明，人们可以通过使用特定的学习技巧来提高对文本的记忆，或者通过开发包括人名和突出面部特征的助记符来记住面孔。如上所述，有记忆问题和其他认知问题的人很难知道如何自发使用这些策略。因此，通常是家庭成员或治疗师通过这些策略或助记符来工作。