XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtom
光谱计算机断层扫描：基本原理，技术...
摘要：光谱计算机断层扫描标志着医学成像的革命性进步，提供了组织表征和诊断准确性的显着改善。使用双能X射线技术，该方法根据其原子数和电子密度区分材料。频谱成像可从多个能级中获取数据，从而更详细地描绘组织结构，并增强对各种病理状况的识别和理解。与传统成像不同的是依赖于单个能级的传统成像，该方法产生的图像具有多样的对比度，从而可以区分标准扫描中可能看起来相似的组织。本评论探讨了有关光谱计算机断层扫描的发表研究和研究的各种集合，利用了同行评审的期刊和学术教科书，专门研究双能量成像系统，探测器创新和临床应用。获得了所获得的见解，以提供有关此成像技术的基本原理，技术进步和临床实用性的全面概述。强大的搜索策略和明确定义的纳入标准可确保选择高质量的相关资源，以支持本综述中得出的结论。本文旨在对光谱计算机断层扫描的基本原理，技术创新和临床应用进行全面概述。这种能力对于检测和分析各种病理问题（包括肿瘤，血管异常和退化性疾病）特别有价值。2。检测器技术的最新进步显着提高了光谱成像系统的灵敏度和分辨率。这些改进会导致更清晰，更精确的图像，并减少噪声。高级图像重建算法的结合具有进一步的图像质量，从而更好地可视化复杂的解剖学特征，对于准确的诊断和有效的治疗计划至关重要。此外，增强的软件功能现在可以详细介绍组织特性的定量分析，例如衰减系数，有助于评估组织组成并区分良性和恶性生长。光谱计算机断层扫描中的进步代表了医学成像中的关键演变，从而显着提高了诊断评估的准确性和细节。利用双能系统和创新技术，可以实现先进的组织表征，促进知情的临床决策。其广泛的临床应用突出了其在各种专业中的重要性，从而提高了有效诊断和管理各种疾病的能力。随着研究和技术的继续发展，它将在实现更好的健康成果中发挥越来越重要的作用。关键字：计算机断层扫描，光谱成像，组织表征，双能X射线系统1。引言自从五十年前作为一种非侵入性诊断方法首次亮相以来，计算机断层扫描（CT）经历了重大发展。现代CT研究的关键领域是光谱成像，它利用多色X射线的能量信息来增强组织表征。虽然Spectral CT源于早期CT技术，但由于技术的改进，其临床采用率在过去的十年中已大大增长，这使其实际上更可行（Krauss，B。，2015年）。ct数是由X射线的衰减确定的，X射线受材料的质量密度和有效原子数的影响。光谱CT使用数学技术分别计算质量密度和有效原子数，从而收集多个能级的数据。双能计算机断层扫描（DECT）的出现具有显着高级的CT技术，可以解决组织表征的先前局限性，而新的光子计数检测系统为多能成像的进一步改善提供了潜力（Gutjahr，R。，R。，2016年）。本文的目的是对光谱计算机断层扫描的核心原理，技术进步和临床应用进行深入探索。方法本综述研究了一系列关于光谱计算机断层扫描的已发表的研究和研究，这些研究来自同行评审的期刊和学术教科书，这些期刊和学术教科书着眼于双能CT系统，探测器技术，
太空中的冷原子：社区研讨会总结和拟议路线图
Ivan Alonso 1，Cristiano Alpigiani 2，Brett Altschul 3，HenriqueAraújo4，Gianluigi Arduini 5，Jan Arlt 6，Leonardo Bardurina 7，AntunardBalaž8，Satvika Bandarupally 9，10，Barry C. Barry C. Barry C. Barish C. Barish C. Barish 11，Michele Barone 13 E Battelier 17，Charles FA Baynham 4，Quentin Beaufils 18，Aleksandar Beli´c 8，JoelBergé19，Jose Bernabeu 20，21，Andrea Bertoldi 17，Robert Bingham 22，23迭戈·布拉斯 24 , 25 , 凯·邦斯 26† , 菲利普·布耶 17† , 卡拉·布赖滕贝格 27 , 克里斯蒂安·布兰德 28 , 克劳斯·布拉克斯迈尔 29 , 28 , 亚历山大·布列松 19 , 奥利弗·布赫穆勒 4 , 30† , 德米特里·布德克 31 , 32 , 路易斯·布加略 33 , 谢尔盖·伯丁 34 , 路易吉·卡恰普奥蒂 35† , 西蒙尼·卡莱加里 36 , 泽维尔·卡尔梅特 37 , 达维德·卡洛尼科 38 , 本杰明·卡努埃尔 17 , 劳伦蒂乌-伊万·卡拉梅特 39 , 奥利维尔·卡拉兹 40† , 多纳泰拉·卡塞塔里 41 , 普拉提克·查克拉博蒂 42 , 斯瓦潘·查托帕迪亚伊 43 , 44 , 32 , Upasna Chauhan 45 , Xuzong Chen 46 , Yu-Ao Chen 47 , 48 , 49 , Maria Luisa Chiofalo 50 , 51† , Jonathon Coleman 34 , Robin Corgier 18 , JP Cotter 4 , A. Michael Cruise 26† , Yanou Cui 52 , Gavin Davies 4 , Albert De Roeck 53 , 5† , Marcel Demarteau 54 , Andrei Derevianko 55 , Marco Di Clemente 56 , Goran S. Djordjevic 57 , Sandro Donadi 58 , Olivier Doré 59 , Peter Dornan 4 , Michael Doser 5† , Giannis Drougakis 60 , Jacob Dunningham 37 , Sajan Easo 22 , Joshua Eby 61 , Gedminas Elertas 34 , John Ellis 7 , 5† , David Evans 4 , Pandora Examilioti 60 , Pavel Fadeev 31 , Mattia Fanì 62 , Farida Fassi 63 , Marco Fattori 9 , Michael A. Fedderke 64 , Daniel Felea 39 , Chen-Hao Feng 17 , Jorge Ferreras 22 , Robert Flack 65 , Victor V. Flambaum 66 , René Forsberg 67† , Mark Fromhold 68 , Naceur Gaaloul 42† , Barry M. Garraway 37 , Maria Georgousi 60 , Andrew Geraci 69 , Kurt Gibble 70 , Valerie Gibson 71 , Patrick Gill 72 , Gian F. Giudice 5 ,乔恩·戈德温 26 、奥利弗·古尔德 68 、奥列格·格拉乔夫 73 、彼得·W·格雷厄姆 44 、达里奥·格拉索 51 、保罗·F·格里恩 23 、克里斯汀·格林 74 、穆斯塔法·京多安 75 、拉特内什·K·古普塔 76 、马丁·海内尔特 71 、埃基姆·T·汉纳梅利 77 、莱昂尼·霍金斯 34 、奥雷利安·希斯 18 、维多利亚·A·亨德森 75 、瓦尔德马尔·赫尔 78 、斯文·赫尔曼 77 、托马斯·赫德 30 、理查德·霍布森 4† 、文森特·霍克 77 、杰森·M·霍根 44 、博迪尔·霍尔斯特 79 、迈克尔·霍林斯基 26 、乌尔夫·以色列森 59 、彼得·耶格利茨 80 、菲利普·杰泽81 , Gediminas Juzeli¯unas 82 , Rainer Kaltenbaek 83 , Jernej F. Kamenik 83 , Alex Kehagias 84 , Teodora Kirova 85 , Marton Kiss-Toth 86 , Sebastian Koke 36† , Shimon Kolkowitz 87 , Georgy Kornakov 88 , Tim Kovachy 69 , Markus Krutzik 75 , Mukesh Kumar 89 , Pradeep Kumar 90 , Claus Lämmerzahl 77 , Greg Landsberg 91 , Christophe Le Poncin-Lafitte 18 , David R. Leibrandt 92 , Thomas Lévèque 93† , Marek Lewicki 94 , Rui Li 42 , Anna Lipniacka 79 , Christian Lisdat 36† 、米娅·刘 95 、JL 洛佩兹-冈萨雷斯 96 、西娜·洛里亚尼 97 、约尔马·卢科 68 、朱塞佩·加埃塔诺·卢西亚诺 98 、Nathan Lundblad 99，Steve Maddox 86，MA Mahmoud 100，Azadeh Maleknejad 5，John March-Russell 30，Didier Massonnet 93，Christopher McCabe 7，Matthias Meister 28，Tadejemister 80，Mical 80 1，Gavin W. Morley 104，JurgenMüller42，Eamonn Murphy 35†，ÖzgürE。Musteğlu，Daniel O'She She。165 L oi 23，Judith Olson 107，Debapriya Pal 108，Dimitris G. Papazoglou 109，Elizabeth pasebet pasembou 4 Ki 111，Emanuele Pelucchi 112，Franck Pereira 18和Santos，Peter Achivski 17 13，114，
讲座5-心脏解剖和功能压缩.pdf
从毛细血管开始，静脉系统开始，其中包括静脉，静脉和静脉腔。毛细血管在静脉中终止，它们是较小的血管（20 µs），其肌肉壁比小动脉的壁更薄。大量的血液持有静脉（称为电容血管），直径为5 mm。静脉形成上腔和下腔静脉，直径约为30毫米。静脉和静脉腔的壁由内皮，弹性组织，光滑的肌肉和外部结缔组织层组成。在静脉和静脉腔中，弹性组织较少，但是平滑肌纤维更多。
1标题：海洋沉积铀与钡比作为2更新世底部水氧浓度的潜在定量代理3 4 Autho
1标题：海洋沉积铀与钡比作为2更新世底部水氧浓度的潜在定量代理3 4作者：5 Kassandra M. Costa 1; Sune G. Nielsen 1,2; Yi Wang 1,2; Wanyi Lu 1; Sophia K. V. Hines 3; 6 Allison W. Jacobel 4,5; Delia W. Oppo 1 7 8隶属关系：9 1伍兹洞海洋学机构，伍兹孔海洋学机构，伍兹10洞，马萨诸塞州，美国，美国11 2 Nirvana Laboratories，Woods Hole Oceanographic Institution，伍德斯海洋学会，马萨诸塞州伍兹洞，美国马萨诸塞州12 3 3 3 3 3海洋化学和地球化学系美国VT，美国15 5地球，环境和行星科学系，布朗大学，美国RI 16号，美国16号，17 18联系人：19 Kassandra M. Costa； kassandra.costa@whoi.edu 20 21摘要22 23氧气对海洋生态系统至关重要，并且通过呼吸与深海中的碳储存24相关。过去重建氧气浓度受到25个缺乏定量而不是定性代理的限制，但是最近已经开发了几种新的（半）26个定量氧气代理。在这项研究中，我们通过将其标准化为28（BA）来探讨了将大量沉积铀（U）添加到此列表中的27种可能性。首先，在全球尺度上比较了u/ba和底部水氧浓度，使用核心顶部数据库，在大于200 m的水深度中，使用核心顶部数据库进行了比较。35 U/BA的氧气重建通常与先前36个发表的烯酮保存和底栖有孔虫的表面孔隙率记录的氧气相一致。然后，30在较小的空间31量表上，U/BA和底部水氧之间的关系进行了检查：在每个海洋盆地内，在赤道太平洋，32阿拉伯海和西方赤道大西洋的东部区域内。在此区域量表上，次要33对U和BA行为的影响可能在空间上更均匀，经验34分段线性校准得以开发，随后在Downcore Records上进行了测试。也已经确定了U/BA作为氧气代理的效用的几个局限性。代理38仅应在包含39硫酸盐的硫酸盐的最上层间隔中应用，以最大程度地减少稀释岩成岩的成岩作用，并且应监测磷含量的40个潜在影响磷灰石对铀含量的潜在影响。u/ba在平均冰川和冰川间期间与气候42转变期间记录41个氧气浓度更为成功，当时的时间和振幅可能对燃烧和43平滑。对校准的保守误差导致44个区域U/BA的最大效用，其氧气浓度相对较高（例如，> 50 µ mol/kg）和较大的氧45个变异性（±10s µ mol/kg）。即使使用这些注意事项，u/ba也是两个定量的46氧气代理之一，可能能够记录高于50 µ mol/kg的可变性，而另外47个研究在48个努力中对其在不同环境环境中的功能进行了研究，可以在过去的48个努力中重建过去的氧气浓度的整个氧气浓度。
自动化Abercrombie：机器学习商标...
商标法保护标记，以使公司能够向消费者发出产品的质量。为了获得保护，商标必须能够识别和区分货物。美国法院通常会在“独特性”（称为Abercrombie Spectrum）上找到标记，该标记将标记归类为幻想，任意或暗示性，因此将标记归类为“固有的独特性”，或者是描述性或通用性的，因此并非固有的。本文探讨了是否可以使用当前的自然语言处理技术在Abercrombie频谱上找到商标。在2012年至2019年之间使用约150万个美国商标注册以及220万相关的USPTO办公室操作，该论文提出了一种机器学习模型，该模型了解商标应用程序的语义特征，并预测商标是否本质上是独特的。我们的模型总体上可以预测具有86％精度的商标行动，并且可以确定商标应用程序的子集，在该子集对其独特性的预测中高度确定。我们进一步分析商标应用程序中的哪些功能推动了模型的预测。然后，我们探索方法的实际和规范性含义。在实际层面上，我们概述了一个决策支持系统，该系统可以作为“机器人商标书记员”，协助商标专家确定商标的独特性。这样的系统还可以帮助商标专家了解商标申请的哪些功能对商标的独特性有最大的作用。在理论上，我们讨论了Abercrombie频谱的规范限制，并建议超越Abercrombie，以换取其独特性不确定的商标。我们讨论了法律中的机器学习项目，不仅如何告知我们将来可能自动化的法律制度的各个方面，而且迫使我们解决可能是看不见的规范权衡。
冷原子量子技术探索基础物理学视野 ICTS 2022 年 11 月.pptx
“LIGO/Virgo 式”网络与合作，为英国领导层提供了一条道路。第一阶段目前由 QTFP 计划和其他来源资助了约 1000 万英镑，第二阶段可以放在 Boulby 或 Daresbury（英国）的国家设施，也可能放在 CERN（法国/瑞士）。
循环经济转型研究报告进展及对海关管理的影响
• 海关必须培养实用的循环经济知识，以确保国家循环经济政策的实施与对外部边界进行一致控制的可行性相一致。 • 由于各国在线性经济和循环经济之间的转型存在差异，海关在识别合法商品方面可能面临更多挑战。
新空间的未来趋势：自动提示和提示
与生产可靠的Geoint相关的挑战之一是地球特征，结构和特征签名的不断发展的本质。此挑战通常与基于活动的智能（ABI）相关联：一种分析方法，该方法可以整合来自多个来源的数据以发现相关模式并确定和表征变化。以变化的速度监视和提取有价值的见解通常需要持续且快速重新审视能力。具有有效捕获动态特征和目标的能力，未来的空间体系结构可以开始发现并建立跨感兴趣的区域领域的关键关联和相互依存关系。商业空间组织正在越来越多地使用大量较小的卫星系统，以提供在快速展开的事件和活动中维持步伐所需的收集频率。
分布式控制，用于连接和自动化车辆的无灯和无方向运动
Laneless和无方向运动是高速公路网络中连接和自动化车辆（CAVS）的轨迹行为的新型特征。应用此概念可以利用高速公路的最大潜在能力，尤其是在分布不均的方向需求下。尽管如此，消除了在车道和方向的分离域上的传统概念，因此可以增加混乱的驾驶行为和碰撞风险（从而损害安全性）。因此，本文的重点是在这种未来派环境中为骑士的轨迹规划，其双重目标是（i）提供和确保安全性，而（ii）提高了绩效性能。为此，我们提出了一种骑士的算法，以区分潜在的冲突车辆与自己的方向和/或反对的传播流（整个本文档中所谓的威胁）在早期（及时）阶段。之后，威胁工具被聚集为威胁群体。作为下一步，开发了一个分散的非线性模型预测控制（NLMPC）框架，以调节每个单个威胁集群中车辆的运动；从这个意义上讲，这是分别应用于每个群集中的分布式控制器。该控制方法的设计方式可以实现上述双重目标，结合了官能安全性和效率。最后，通过微观仿真研究对所提出的方法的性能进行了研究和评估。结果是有希望的，并确认了公路网络所提出的方法的效果。
纠缠超过33）km电信纤维
量子网络有望为许多破坏性应用提供基础架构，例如EOCIENT长距离量子通信和分布式量子计算1,2。这些网络的中心是使用光子通道之间在遥远节点之间分布纠缠的能力。最初开发用于量子传送3,4和Bell9s不平等的无漏洞测试5,6，最近也对电信FBR进行了纠缠分布，并回顾性7,8。然而，为了完全使用长距离量子网络链接的纠缠，必须知道它在纠缠状态衰变之前在节点上可用。在这里，我们证明了在FBRE链路上产生的两个独立捕获的单个rubidium原子之间的纠缠，长度高达33）km。为此，我们在建筑物400）中的两个节点中生成Atom3photon纠缠，并使用极化量子化的量子频率转换9。长FBR将光子引导到钟形测量设置，其中成功的光子投影测量预示了原子10的纠缠。我们的结果表明，纠缠分布在电信FBRE链接上的可行性有用，例如，对于独立于设备的量子键分布11313和量子中继器协议。提出的工作代表了实现大规模量子网络链接的重要步骤。