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使用3D周期符合的对抗网络对脑PET的基于MR的衰减校正
衰减校正（AC）对于正电子发射断层扫描（PET）的定量优点很重要。但是，衰减系数不能直接来自PET/MR系统的磁共振（MR）图像。在这项工作中，我们旨在从Dixon MR图像中得出连续的AC图，而无需MR和计算机断层扫描（CT）图像注册。为了实现这一目标，开发了一个具有歧视性和周期抗性损失（Cycle-GAN）的3D生成对抗网络。修改后的3D U-NET被用作生成网络的结构来生成伪CT/MR图像。基于3D贴片的判别网络用于区分生成的伪CT/MR图像与真实的CT/MR图像。为了评估其性能，实验中使用了来自32名患者的数据集。供应商提供的Dixon分割和ATLAS方法和
BS-Physics-Course-Outline.pdf-Lahore
在提供课程时，将向学生提供课程的课程概述。课程将根据拉合尔旁遮普大学通知的课程指南进行。CORE COURSES (Credits = 89) Phys 1101 ELEMENTARY MECHANICS (CR3) Prerequisite None Vector derivatives and operations, divergence theorem, Stokes' theorem, particle dynamics with emphasis on effect of frictional and drag forces on motion, non-inertial frames and pseudo forces, work-energy theorem, conservative and non-conservative forces, two particle and many-particle systems, centre of固体物体的质量，动量变化可变质量系统。质量参考框架中的碰撞，旋转动力学，重点是平行轴定理，各种形状的身体惯性矩，旋转和翻译运动的结合。角动量，旋转对象的角速度和稳定性，球形质量分布的重力效应，开普勒的行星运动定律。建议：
计算机体系结构基础：处理器、内存、输入和输出设备、应用软件和系统软件：编译器、解释器、高级
计算机体系结构基础：处理器、内存、输入和输出设备、应用软件和系统软件：编译器、解释器、高级和低级语言、结构化编程方法简介、流程图、算法、伪代码（冒泡排序、线性搜索 - 算法和伪代码）
SDI 最终评估表 1.1
- 在病例报告章节中，请改写以下句子以更好地反映症状发作的时间顺序：过去 1 个月内出现吞咽困难（固体食物吞咽困难随后呕吐（假性延髓麻痹），过去 3 个月出现吞咽困难（固体食物 >> 液体食物），并在最近 10 天内加重。体重下降，食欲不振 1 年。
插入手稿的标题
在本文档中，提出了一个新型的图像加密设计系统，该系统利用定点流密码混乱图。该系统由固定的混乱地图与生成的32位伪号（PN）组成，所有这些都使用字段可编程门阵列（FPGA）通过Xilinx System Generator（XSG）环境实现。这项工作涉及的最常见的基于混乱的密码是逻辑，Lozi和帐篷。每种类型的参数确定解密原始图像的原始像素所需的关键空间，Logistic Map具有一个参数R，Lozi具有两个参数α和β，帐篷有一个参数µ。主要想法是结合另一个参数伪数（PN）以增加关键空间，这是针对蛮力攻击的安全性能的主要衡量标准。创新的伪数量生成器（PRBG）称为这些混沌图被称为固定点级联混沌maps-prbg（fpccm-prbg），其中八个最不重要的位，32位伪数字生成器（PN）此方法被称为固定点casgoto cascaTo cascadoico casgotic maps-ppcm fpcm fpcm。使用国家标准技术研究所（NIST）测试评估生成的密钥的随机性，包括频率，频率（Mono BIT）和运行测试。通过直方图分析，相关系数分析，信息熵，像素更改速率和结构相似性评估的安全性能。Xilinx系统生成器是用于工作实施的MATLAB/SIMULINK环境中的有效工具。32 MB/秒。32 MB/秒。使用Zynq 7000 SOC ZC702评估套件上使用共模拟方法实施的系统，关键空间为2 288，吞吐量为269。
极端监督实例细分
本文介绍了一种新颖的方法，可以使用极端点，即每个对象的最上方，最左侧，最左侧，bottommost和最右点进行学习。这些要点在现代边界框注释过程中很容易获得，同时为预分段提供了强大的线索，因此可以使用盒子监督的方法以相同的注释成本来提高性能。我们的工作将极端点视为真实实例掩盖的一部分，并传播它们以识别潜在的前面和背景点，它们全部用于训练伪标签生成器。然后，发电机给出的伪标签又用于监督我们的最终模型。在三个公共基准测试中，我们的方法大大优于现有的盒子监督方法，以完全监督的对应物进一步缩小了差距。尤其是，当目标对象分为多个部分时，我们的模型会生成高质量的掩码，而以前的盒子监督方法通常会失败。
sos：带有对象priors的开放世界实例分割的段对象系统
摘要。我们为开放世界实例（OWIS）提出了一种方法，该任务旨在通过从训练过程中的一组有限的带注释的对象类中概括图像中的任意未知的观察。我们的细分对象系统（SOS）明确地解决了最先进系统的概括能力和低精度，这些系统通常会生成背景检测。为此，我们基于基础模型SAM [27]生成了高质量的伪注释。我们彻底研究了各种对象先验，以引起SAM的提示，并明确将基础模型集中在观察上。最强的物体先验是通过自我监督视觉变压器的自我发项图获得的，我们用来促使SAM。最后，SAM的后处理片段用作伪注释来训练标准实例分割系统。我们的方法在可可，LVI和ADE20K数据集上显示出强大的概括能力，并且与最先进的方法相比，精度提高了高达81.6％。源代码可用：https：//github.com/chwilms/sos