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剥离量子决策图的身份
摘要 — 量子态和操作的经典表示形式是向量和矩阵，随着系统规模的扩大，内存和运行时需求呈指数增长，这给量子态和操作带来了困扰。基于它们在经典计算中的应用，人们提出了一种称为决策图 (DD) 的替代数据结构，在许多情况下，这种结构既能提供更紧凑的表示，又能提供更高效的计算。在经典领域，人们已经对 DD 进行了数十年的研究，并且存在许多针对特定应用而定制的变体。然而，用于量子计算的 DD 才刚刚起步，仍有空间使它们适应这项新技术。特别是，现有的 DD 表示需要通过表示单位矩阵的节点进行扩展，将量子电路中的所有操作扩展到整个系统大小。在这项工作中，我们通过从量子操作中剥离这些身份结构，为量子 DD 迈出了重要的一步。这大大减少了表示它们所需的节点数量，并减轻了其实现的关键构建块的压力。因此，我们获得了一种更适合量子计算的结构，并显著加快了计算速度——与最先进的技术相比，运行时间提高了 70 倍。索引术语——决策图、量子计算、量子电路模拟
锂镀层和剥离的电化学模型...
图1：a）石墨电极的草图，该石墨电极由几个颗粒（带有波浪形的椭圆形）组成。b）具有金属锂（灰色）的石墨表面的强度。电解质中的溶解锂，板条的锂和插入的锂可以沿着三个显示的路径（箭头）反应。锂镀金N PL/ST和化学插入N CH.Int。出现在覆盖的表面A PL（紫色）时，而插入室间则是通过石墨和电解质之间的界面（深绿色）进行的。c）绘制了电化学模拟的石墨电极的细分。在每个元素上跟踪镀锂，从而可以部分覆盖石墨颗粒。
对大脑MRI的头骨剥离技术的评论...
摘要。头骨剥离是从其他组织中的脑组织分割，例如皮肤，脂肪，肌肉，颈部，眼球等。在MRI中被视为kull剥离的非脑组织的存在是预处理大脑图像的关键步骤。为了调查和治疗脑损伤和疾病，新生儿MRI脑的分割非常重要。因此，MRI脑框架需要数学形态分析，称为颅骨剥离以使大脑与颅外或非脑结构分离。本文总结了可用于头骨剥离的方法以及有关现有颅骨剥离程序的最新文献。通过研究和分析大脑图像在采用新的，可靠和自动化的技术来剥离MRI头骨的领域中，仍然存在高度挑战的领域。
方波阳极剥离伏安法...- JNS
重金属（HM）被确定为关键的环境污染物，其特征在于其极端毒性，在生态系统中积累的能力以及缺乏降解性。汞以离子形式是最有毒的污染物之一，对免疫系统，神经系统和细胞结构构成了严重的风险。用于检测重金属的电化学方法由于能够产生准确的结果，更快地进行分析并达到更高灵敏度水平而引起了相当大的关注。这项研究的主要目标是开发一个基于碳的传感器，适合确定汞汞（II）。在这里，基于氧化石墨烯和金纳米颗粒的优势，我们开发了用-rgo@au修改的碳传感器。使用透射电子显微镜（TEM）和能量分散性X射线光谱（EDS）对所获得的纳米材料（RGO@au）完全表征。通过循环伏安法（CV）进行CPE/RGOAU传感器的电化学表征，方波阳极剥离伏安法（SWASV）用作确定Hg（II）的典型技术。Hg（II）的氧化峰电流与0.66-1.96 ppm的浓度成正比，检测极限为0.31 ppm。在追求实际应用时，传感器接受了其他测试，以测量水样中的Hg（II）浓度。
航空航天和精密剥线 - DMC Europe
V 型切口切割器 ................................................................................................................................................................................................................46 T ® -Cutter Lite ......................................................................................................................................................................................................47 T ® -Cutter ......................................................................................................................................................................................................47 Data T ® -Cutter ....................................................................................................................................................................................47 MiniLite-Strip ™ 光纤剥线器 .............................................................................................................................................................48 Reflex ™ Premium T ® -Stripper 电线剥线器 .............................................................................................................................................48 T ® -Stripper 电线剥线器 .............................................................................................................................................................................48 可调刀片剥线器 .............................................................................................................................................................................49 IDEAL Gripper ™ 废料清除器 .............................................................................................................................................................49
利用沉积和剥离化学技术开发水系锰基电池的机遇
和可扩展的储能技术。[5–10] 可充电电池[11–19] 被认为是最有效的储能技术，已广泛应用于便携式电子设备、电动汽车和电网规模的储能。尽管锂离子电池在目前的电动汽车和便携式电子设备市场上占据主导地位，[20–24] 但由于成本相对较高、使用寿命有限和安全问题，它们在电网规模储能中的应用才刚刚起步。[25–30] 其他现有的可充电电池如钠硫 (Na-S)、铅酸和氧化还原液流电池已逐渐应用于电网储能，但它们遇到了需要克服的不同障碍，如图 1 所示。例如，Na-S 电池由于在高温 (≈ 350°C) 下工作而存在潜在的严重安全问题。铅酸电池的循环稳定性较差（通常少于 1000 次循环）。氧化还原液流电池的能量密度相对较低，系统成本较高。相比之下，水系充电电池由于制造简单、运行速度快、安全性好，为电网储能提供了一种替代的储能技术。[31–37] 其中，水系锰 (Mn) 电池由于具有成本低等优势，吸引了大量研究和行业关注，[38,39]
锂金属剥离过程中张力诱发的空化现象 - 鞠力研究组
由于其高的理论容量（3860 mAh g-1）和低电化学电位，体心立方（BCC）相的锂金属（Li Metal）被视为高能量密度可充电锂电池的终极负极材料。[1] 然而，由于锂金属形态不稳定性（LMI）[2]在重复循环中出现，导致内部短路、库仑效率低、电解质消耗、容量衰减迅速和安全隐患，锂金属电池的实际部署长期以来受到阻碍。[3–9] 锂金属可充电电池存在两个基本问题：锂枝晶穿透引起的短路会带来重大安全隐患[10,11] 和低库仑效率限制循环寿命。 [12] 我们认为前者是由于电沉积过程中锂金属受到压缩引起的，而后者是由于剥离过程中的拉应力引起的，从而引起空化、电子逾渗损失和死锂金属，以及固体电解质 (SE) 侧的断裂和离子逾渗损失。尽管迄今为止在阐明沉积半循环中锂金属的生长机制方面取得了很大进展 [13,14]，但剥离半循环中锂金属的动力学仍然神秘莫测。在控制锂金属沉积/剥离的所有因素中，SE 界面相 (SEI)，即锂金属与液体或固体电解质之间形成的固体界面，被认为对锂金属的形貌和生长/剥离动力学具有关键影响。 [15] 由于有机液体电解质在低于 ≈ 1 V （相对于 Li + /Li）时具有电化学还原不稳定性[2]，SEI（实际上是一种临时的 SE 纳米膜）的形成被认为是液体电解质电池正常运行的必要条件。 [16–22] 或者，可以使用多孔混合离子电子导体 (MIEC) [11,23,24]（它可能对锂金属具有绝对的热力学稳定性）来引导其沉积和剥离并控制 LMI。 无论可充电电池使用液体还是固体电解质/MIEC，[11,23,24] 剥离过程中张力驱动的 LMI 问题非常普遍，需要小心处理。根据能斯特方程，如果 U = 0 V，电位参考（Li + /Li）是基于环境压力（P = 1 atm）BCC Li Metal 定义的，那么进一步加压的Li Metal 将使平衡电位移动 U eq = −∆ PV Li / e，其中 V Li = 21.6 Å3 是 BCC 相中锂原子的体积，e 是基本电荷，[25,26] 因为沉积的锂原子需要抵抗额外的压力才能加入
使用聚类和2D区域生长方法剥去MRI
我们开始特定的质心，并执行2D区域的生长过程，直到它触及另一个质心为止。然后将第二个质心用于进一步的区域生长。我们重复了这个2D区域的生长过程，该过程将所有质心连接起来，在大脑周围具有轮廓，边框厚度约为5像素宽度。然后，我们在轮廓周围形成滑动线。在每个像素上，位于水平线中的像素的平均值并具有质心的值±3的值，最接近平均值作为边界点固定。在每个像素的轮廓周围都重复这一点。连接在每个水平线上选择的点，从而为大脑提供了线边界。该边界被用作标记，并且封闭面罩内部的区域给出了大脑部分。
基于二维区域生长的头部 MRI 扫描颅骨剥离
2 pkalavathi.gri@gmail.com 摘要 — 颅骨剥离是从 MR 脑图像中分割脑部分的过程。它是许多神经图像研究中的重要图像处理步骤。在本文中，我们提出了一种基于 2D 区域增长的用于人体头部扫描磁共振图像 (MRI) 的新型颅骨剥离方法。这是一种从 T1、T2 和 PD 加权 MR 图像中分割脑部分的全自动方法。所提出的方法包括两个主要过程。首先，我们提取中间切片中的脑部分，然后提取剩余切片中的脑。在该方法中，首先处理脑图像的二进制形式以找到粗糙的脑部。然后通过使用 2D 区域增长方法检测粗糙脑部中的细小脑区。在粗糙脑部内部定义一个圆圈来选择区域增长的种子点。我们利用相邻切片的几何相似性来提取剩余切片中的脑部分。所提出的方法可在 T1、T2 和 PD 加权图像中准确提取脑部。实验结果表明，该方法比BET和BSE方法更准确地提取脑部部分。关键词——颅骨剥离，区域生长，磁共振图像（MRI），分割
使用FastAi
1 Mohn Medical Michical Imaging和可视化中心，部门Haukeland University Hospital，Bergen，Norway 2 Dept. 电脑科学，电气工程和数学科学，挪威应用科学大学，挪威卑尔根，挪威3部 ，北卑尔根大学，挪威4电子研究所，波兰洛兹技术大学 *所有作者都为准备本文的工作做出了同样的贡献。 因此，ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写。 可以在以下网址找到ADNI调查人员的完整列表：http：//adni.usc.edu/wp-content/uploads/how_to_to_to_papply/adni_acply/adni_acpnowledgement_list.pdf ***在此文章中使用的数据已从澳大利亚图像中获得了澳大利亚图像和生活（澳大利亚图像的生物）（澳大利亚Imagian Imagian Imagian Arkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarsers and agnbrosiphian Imagybrass and）由联邦科学和工业研究组织（CSIRO）资助，该组织在ADNI数据库中提供。 AIBL研究人员贡献了数据，但没有参与本报告的分析或撰写。 AIBL研究人员在www.aibl.csiro.au上列出。Haukeland University Hospital，Bergen，Norway 2 Dept.电脑科学，电气工程和数学科学，挪威应用科学大学，挪威卑尔根，挪威3部 ，北卑尔根大学，挪威4电子研究所，波兰洛兹技术大学 *所有作者都为准备本文的工作做出了同样的贡献。 因此，ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写。 可以在以下网址找到ADNI调查人员的完整列表：http：//adni.usc.edu/wp-content/uploads/how_to_to_to_papply/adni_acply/adni_acpnowledgement_list.pdf ***在此文章中使用的数据已从澳大利亚图像中获得了澳大利亚图像和生活（澳大利亚图像的生物）（澳大利亚Imagian Imagian Imagian Arkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarsers and agnbrosiphian Imagybrass and）由联邦科学和工业研究组织（CSIRO）资助，该组织在ADNI数据库中提供。 AIBL研究人员贡献了数据，但没有参与本报告的分析或撰写。 AIBL研究人员在www.aibl.csiro.au上列出。电脑科学，电气工程和数学科学，挪威应用科学大学，挪威卑尔根，挪威3部，北卑尔根大学，挪威4电子研究所，波兰洛兹技术大学 *所有作者都为准备本文的工作做出了同样的贡献。因此，ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写。可以在以下网址找到ADNI调查人员的完整列表：http：//adni.usc.edu/wp-content/uploads/how_to_to_to_papply/adni_acply/adni_acpnowledgement_list.pdf ***在此文章中使用的数据已从澳大利亚图像中获得了澳大利亚图像和生活（澳大利亚图像的生物）（澳大利亚Imagian Imagian Imagian Arkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarsers and agnbrosiphian Imagybrass and）由联邦科学和工业研究组织（CSIRO）资助，该组织在ADNI数据库中提供。AIBL研究人员贡献了数据，但没有参与本报告的分析或撰写。AIBL研究人员在www.aibl.csiro.au上列出。