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颅内脑膜瘤的体积测量
虽然误差百分比与线性体积估计无关，但较小的肿瘤在平面测量中表现出较大的误差指数。这部分是由于手动勾勒肿瘤边缘时包括了周围的体素，使得小病变在比例上受到附近组织的包含的影响更大。这种影响在多参数分割中得到了校正。在 T1CE 图像中，由于 DICOM 查看器软件上的信号插值，肿瘤与周围结构之间的界面在肉眼下可能变得略宽。因此，信号强度在肿瘤-实质界面处减弱，使得难以精确定义界限。多参数 VBM 不是
正常地对岛的体积评估...
摘要：大脑结构的体积评估是神经科学研究和临床实践中的重要工具。正常运作的人脑的体积测量有助于检测某些区域与年龄相关的变化，这可以在不同程度上观察到。这项研究旨在估计性别，不同年龄组和侧面变化的正常功能人类大脑中正常功能的岛屿体积。使用磁共振成像（MRI）（MRI）和自动脑分割，对苏丹Al-Amal医院的42名成年苏丹参与者进行了一项横断面回顾性研究。大脑半球两侧的总岛量的统计差很小。男性的右侧岛屿体积较大，而左侧的性别均没有差异。发现男性和女性之间的统计学显着差异（p> 0.05），根据单向方差分析测试，不同年龄组的统计差异未发现（p> 0.05）。成年苏丹男性比女性显示出更大的岛状体积。MRI可用于形态学评估岛群体，以根据体积变化检测任何病理变异。
卫星变化检测的体积方法...
摘要 越来越高的分辨率卫星图像引起了人们对自动检测某个区域随时间推移的非常精细的变化的兴趣，这是一种分析人口密集城市地区活动特别有用的工具。然而，由于高架结构的运动视差，尝试以这种分辨率自动检测变化非常困难。本文提出了一种全面的解决方案，使用一种称为体积外观建模 (VAM) 的新框架来检测具有显著 3D 起伏的区域的变化。这种方法可以通过维护一个基于 3D 体素的模型来管理未知和变化的世界表面的复杂性，其中表面占用和图像外观的概率分布存储在每个体素中。这些分布会在使用自适应学习程序接收新图像时不断更新。事实证明，这种表示可以在卫星图像中存在可变照明和视点以及雾霾条件的情况下产生准确的变化检测结果。体积表示还支持自动传感器模型校正，以将传入图像与通用地理参考对齐。事实证明，这种配准方法可以实现与地面采样距离（GSD）相当或更好的地理定位精度。
提高 MoO3-x 自由基的体积电容……
本期刊文章的自存档后印本版本可在林雪平大学机构知识库 (DiVA) 上找到：http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-174378 注意：引用本作品时，请引用原始出版物。Zheng, W., Halim, J., Etman, A., El Ghazaly, A., Rosén, J., Barsoum, M., (2021), Boosting the volumetric capacities of MoO3-x free-standing films with Ti3C2 MXene, Electrochimica Acta , 370, 137665. https://doi.org/10.1016/j.electacta.2020.137665
指令 007：体积和基础设施要求
1 简介................................................................................................................................................ 2
加压体积太阳接收机的进步
摘要。 div>＆rquhqwudwhg vrodu srzhu＆63 kdv wkh srwhqwldo iru k \ eulgl] dwlrq zlwk zlwk jhrwkhupo hqhuj \ wr wr wr wr lpsuryh wkh wkh wkh wkh wkh wkh wkhupdo hilrflo hilrfllfllfllfllfllflhqf \ ri ri jhrwkhupdo sodqwv dqg khos fripdw folpdw fkdqjhh e \ xwlol] lqj uhqzdeoh hqhuj \ vrxufhv 7kh vrodu uhfhlyhu lv dq dq lpsruwdqw frpsrqhqw lq dq＆63 v \ vwhp 7kxv wkh ghvljq ri wkh uhfhlyhu pxvw eh frqvlghuhuhgg dqg rswlpl] hg wr pd [lpl] h wkh hiilflhqf \ ri wkh v \ vwhp 7klv sdshu uhylhzv suhvxul] hg yroxphwulf vrodu uhfhlyhuv wr sucylgh dq ryhuylhz ri wkh fxuhqw uhvhufufk lq $ 395 RQ WKH WKHRUHWLFDO DQDO \ vlv ri Uhfhlyhuv frpsduhg wr hh [shulphqwdo whvwlqj 5hfhlyhu surwrw \ shv zhuh whuh whuh whv zhuh whvwhvwhgwhvwhg xqghu vrodu vrodu vrodu udgldwlrq udgldgldwlrq ru vrodu vlpxdwru frqlwlrqv 7kh wkhupdo hiilflhqf \ ri 395 ydulhv iurp zkloh wkh wkh rxwohw dlu whpshudwxuh ydulhv iurp＆6rph vwxglhv dovr ydolgdwhg wkh wkhruhwlfo prghov xvlqj h [shulphqwdo gdwd wr wr ghuplqh wkh wkh dfxudf \ ri wkh uhvxowv 7kh lpsurwddhfh ri wkh uhylhz ilqlqjv lv lv wkdw wkh \ ghprqvwudwh wkdw wkh dgydqfhv lq qxphulfdo prghoolqj ri 395 du du du du du du du du du du du du d du d duh dufxudwh hqrxjk wr eh eh eh frpsDudeOh wr wkh uhvxowv rewdlqhg e \ h： lv uhfrpphqgg wr txdqwli \ wkh euhdnhyhq srlqw ri wkh frpsxwlqj frvw ri 395 prgholqj div div div>
视觉导航的体积环境表示
Vision语言导航（VLN）要求代理在基于视觉观察和自然语言说明的3D环境中导航。很明显，成功导航的关键因素在于全面的场景理解。以前的VLN代理使用单眼框架直接提取透视视图的2D特征。虽然很简单，但他们为捕获3D几何和语义而努力，导致部分不完整的环境代表。为了实现具有细粒细节的全面3D表示，我们引入了体积环境（VER），将物理世界脱氧于结构化的3D细胞中。对于每个单元格，通过2D-3D采样将多视图2D特征归纳到如此统一的3D空间中。通过对VER的粗略到纤维特征进行推断和多任务学习，我们的代理人可以共同预测3D占用率，3D房间布局和3D边界框。基于在线收集的vers，我们的代理构成了体积状态估计，并构建情节内存以预测下一步。实验结果表明，我们从多任务学习的环境表示导致了VLN的可观绩效提高。我们的模型在VLN基准（R2R，Reverie和R4R）之间实现了最新的性能。
复合材料的声学辅助体积 3D 打印
复合材料增材制造技术的进步已经改变了航空航天、医疗设备、组织工程和电子产品。增强 3D 打印物体性能的一个关键方面是通过在结构中嵌入和定向增强材料来微调材料。现有的定向这些增强材料的方法受到图案类型、排列和粒子特性的限制。声学提供了一种通用的方法来控制粒子，而不受其大小、几何形状和电荷的影响，从而实现复杂的图案形成。然而，将声学集成到 3D 打印中一直具有挑战性，因为声场在聚合层和未聚合树脂之间散射，从而产生不必要的图案。为了应对这一挑战，开发了一种创新的声学辅助体积 3D 打印机 SonoPrint，它可以同时对整个结构进行增强图案化和打印。SonoPrint 通过在制造的结构中嵌入增强颗粒（例如微观玻璃、金属和聚苯乙烯）来生成机械可调的复合几何形状。该打印机采用驻波场在感光树脂中直接创建目标粒子图案（包括平行线、径向线、圆形、菱形、六边形和多边形），只需几分钟即可完成打印。SonoPrint 增强了结构特性，有望推进体积打印，解锁组织工程、生物混合机器人和复合材料制造中的应用。
vrmm：容积可靠的可变形头模型
在本文中，我们介绍了体积可靠的形态模型（VRMM），这是3D面部建模的新型体积和参数面部的先验。虽然最近的实数模型提供了比传统方法（例如3D形态模型（3DMM））的改进，但它们在模型学习和个性化重建方面面临挑战。我们的VRMM通过采用一个新颖的训练框架来克服这些方法，该培训框架有效地将身份，表达和照明的潜在空间编码为低维表示。该框架是通过自学学习的学习设计的，可大大减少培训数据的限制，从而使其在实践中更可行。博学的VRMM提供了重新的功能，并涵盖了全面的表达方式。我们演示了多功能性和有效性