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使用多模态 MRI 扫描对多视图 CNN 模型进行集成学习以预测脑肿瘤患者的生存时间
本研究提出的方法的一个关键思想是将 3D MRI 扫描转换为轴向、冠状面和矢状面的 2D 堆叠切片。因此，对于每个患者，都会从第 2.1 节中定义的四种 MRI 模式生成 12 个 2D 堆叠 MRI 切片。此后，我们将这 12 个 2D 堆叠切片分别表示为 FLAIR MRI 模式的轴向、冠状面和矢状面投影的 FLAIR-轴向、FLAIR-冠状面和 FLAIR-矢状面。同样，T1、T1CE 和 T2 模式的轴向、冠状面和矢状面视图分别表示为 T1-轴向、T1-冠状面和 T1-矢状面、T1CE-轴向、T1CE-冠状面和 T1CE-矢状面以及 T2-轴向、T2-冠状面和 T2-矢状面。为避免处理背景和管理 GPU 内存限制，我们排除了每张 MRI 扫描中不包含任何脑组织的一些开始和结束切片。每张切片的强度像素也在 0 到 255 的范围内重新缩放，转换为 PNG 格式，并归一化为零均值和单位方差。MRI 扫描的 3D 到 2D 重建使每张 2D 轴向、冠状面和矢状面投影图像的形状大小分别为 240 × 240、155 × 240 和 155 × 240 像素。这些投影图像
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14 172 Object Detection in Computer Vision: A Comparative Analysis of Advanced Computer Vision Models 15 175 The Protxl Hybrid CNN-LSTM Ensemble Deep Predictor For Protein Structure Prediction 16 180 Introducing an Ensemble method to Phish Guard: A Robust Stacked Ensemble Defense System Against Web Spoofing 17 181 A Hybrid Model for Cold Start Article Recommendations Leveraging Community Detection and Topic Analysis 18 231 An AI Based Conversational System for Emotional Health Support使用BERT分类器和Palm LLM模型19 240根据症状使用机器学习与聊天机器人的症状进行预测疾病20 241研究瑜伽姿势姿势识别和使用机器学习技术进行识别和分类21 252低功率ALU使用基于FinFET的绝热逻辑设计基于FinFET Alu的设计22222222222222222222222222222222222222222222202年度推荐的疾病使用语言学的coptions
![arxiv：2409.10380v2 [cond-mat.mes-hall] 24年9月24日2024](/simg/g:\will\search\icon\source\6\669cc5e60579e0516e6a48d7c6b8bce3cd3d77e4.webp)
arxiv：2409.10380v2 [cond-mat.mes-hall] 24年9月24日2024
我们提出了一项有关通过任意极化光照射增强双层石墨烯（BLG）的热电（TE）性能的综合研究，重点是具有锯齿形边缘的AA和AB堆放的配置。利用紧密结合理论和密度功能理论（DFT）的结合，我们系统地分析了光照射对电子和语音传输特性的影响。光照射改变了电子跳跃参数，创造了不对称的传输函数，从而显着增加了Seebeck系数，从而增强了功绩（FOM）的整体形象。对于语音贡献，DFT计算表明，与AA相比，ABSTACKSTACKSTACKENSTACK STACKENS呈现较低的晶格导热率，这归因于增强的Anharmonic散射和声子组速度。组合分析表明，在两种堆叠类型中，FOM都超出了统一性，在辐射引起的间隙附近有了显着改善。此外，我们探讨了FOM对系统尺寸和温度的依赖性，这表明光辐射的BLG对有效的热电学转换和废热恢复具有很大的希望。我们的结果显示在广泛的辐照参数中的响应良好。这些发现提供了通过光引起的修改为高级TE应用优化BLG的关键见解。
使用深度学习和...
通常只保留倾向于协助分类任务的数据的基本方面。完全连接的自动编码器，尤其是在图像的情况下，会导致大量可训练的参数。卷积自动编码器（CAE）提供了更好的选择，因为由于稀疏连接和重量共享，参数数量较少[9]。CAE以层的方式训练，可以将无监督的层彼此堆叠以构建层次结构。每一层都是独立于其他层的训练，其中前一层的输出充当后续层的输入。最后，使用跨凝结目标函数对整体层进行了堆叠和微调。不介意的初始化倾向于避免局部最小值并提高网络性能稳定性。