XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不相似
神经网络传感器数据融合方法 - Alianna J. Maren
aliannajmaren.com › 下载 PDF 作者：R Akita — 作者：R Akita 神经网络技术可用于执行船上多传感器相似和不相似数据的融合，以实现高置信度目标识别。8 页
通过风格增强和双重规范化实现通用的跨模态医学图像分割
对于医学图像分割，想象一下如果一个模型仅使用源域中的 MRI 图像进行训练，那么它在目标域中直接分割 CT 图像的性能如何？这种设置，即具有临床潜力的通用跨模态分割，比其他相关设置（例如域自适应）更具挑战性。为了实现这一目标，我们在本文中提出了一种新颖的双重规范化模型，该模型在通用分割过程中利用增强的源相似和源不相似图像。具体而言，给定一个源域，旨在模拟看不见的目标域中可能的外观变化，我们首先利用非线性变换来增强源相似和源不相似图像。然后，为了充分利用这两种类型的增强，我们提出的基于双重规范化的模型采用共享主干但独立的批量规范化层进行单独规范化。随后，我们提出了一种基于风格的选择方案，在测试阶段自动选择合适的路径。在三个公开数据集（即 BraTS、跨模态心脏和腹部多器官数据集）上进行的大量实验表明，我们的方法优于其他最先进的领域泛化方法。代码可在 https://github.com/zzzqzhou/Dual-Normalization 获得。
马扎诺的九大有效教学和学习的教学策略
将概念分解为相似和不相似特征的能力使学生能够通过更简单的方式分析复杂问题来理解（并解决）问题。教师可以直接展示相似点和不同点，并进行深入的讨论和探究，也可以简单地要求学生自己识别相似点和不同点。研究表明，虽然教师指导的活动侧重于识别特定项目，但学生指导的活动鼓励变化并拓宽理解。研究还指出，图形形式是表达相似点和不同点的好方法。
萨达特·哈桑·曼托短篇小说《Khol Do》研究
翻译对于发展知识和思想必不可少，但它也能让人们了解其他人或国家的语言和文化。然而，对等在翻译过程中至关重要，特别是当译者想要以最佳方式翻译习语表达时。因此，有必要在翻译过程中跟进一些策略。研究工作采用定性方法进行，以文本分析技术为重要手段。借助从收集的数据中得出的不同例子，探索了莫娜·贝克的习语表达模型。本研究的主要目的是找出译者在翻译过程中遵循了哪些类型的策略。研究发现，转述翻译、相似含义和相似形式的翻译、相似含义和不相似形式的翻译占主导地位，而省略翻译则较少见。
潜入加密货币的基本面作为数字支付的一种形式
加密密码学是银行应用程序的常见工具。在线凭据，移动密码和ATM引脚都被加密程序加密，然后将其存储在数据库中。当这些值加密时，该算法会创建一个哈希值 - 一串长的字母和数字，与原始数据不相似，并存储哈希而不是敏感数据。相同的数字总是会生成相同的哈希，但是两个不同的数字永远无法生成相同的哈希。要在ATM上对用户进行身份验证，该系统将使用用户的PIN输入，通过加密过程运行它，并将所得的哈希值与存储在其数据库中的哈希值进行比较。如果它们匹配，则系统知道用户输入了正确的PIN。
使用对比学习实现细胞外数据的稳健且可推广的表示
图 1：CEED 框架。在 CEED 中，我们假设波形已经从细胞外记录中提取出来。然后，每个波形都会通过我们的随机视图生成模块，通过应用变换获得不同的视图。这些变换会产生一组预定义的不变性（参见第 3.2.1 节）。使用这些视图，然后训练基于神经网络的编码器（可以采用多层感知器 (MLP) 或变压器的形式）以产生尊重所需不变性的表示。这是通过对比学习实现的，其中鼓励来自相同波形的视图的表示相似，鼓励来自不同波形的视图不相似。训练完成后，学习到的表示可用于一系列下游神经科学任务，例如尖峰分类或形态电细胞类型分类。
人工智能在车辆自动变速箱适配中的应用
专家工程师可以正确判断各种 AT 模型的换挡质量。如果 CSQ-SDL 创建的分类器可以像工程师一样正确判断其他未用于学习的 AT 模型的换挡质量，那么从实际角度来看，这将是很有趣的。为了回答这个问题，在第二项研究中，我们研究了 CSQ-SDL 为给定的 AT 模型 A 创建的分类器相对于其他模型的多功能性。其他模型是具有类似硬件的 AT 模型 B 和没有类似硬件的 AT 模型 C。事实证明，在 B 的情况下没有发现明显的恶化，而在 C 的情况下发现了明显的恶化。在第三项研究中，我们进行了另一项实验，使用自动编码器测量 AT 模型 A、B 和 C 的相似性，并表明如果有足够的数据，它会识别出 B 和 A 相似，而 C 和 A 不相似。
案例1：24-CV-07762文件1提交11/07/24页面...
1 e e术语“电子尼古丁传递系统”，通常被缩写为“端”，指的是各种称为“ Vapes”，“ Vaporizers”，“ Vape Pens”，“ Vape Pens”，“ Hookah Pens”，“ Hookah Pens”，“ Electronic Grugettes”，“ Electronic Grueettes”，“电子烟”，“电子烟”，“ e-e-garettes”，“ e-cigars”，“ e-cigars”和“ e-pipes，”的名称。可以制造末端，类似于传统的香烟，雪茄或管道，笔甚至USB灰烬驱动器，但（除了服务以提供尼古丁），最具目前市场的设备与燃烧烟草的传统香烟几乎没有或不相似。电子烟设备耗尽（例如钢笔）时，可能会重新填充，可以接受液体固定的墨盒或“豆荚”（例如圆珠笔），或者可能是不可降低的尼古丁溶液后被放弃的“ doposobles”。E设备在其包含的电子液体的体积上有所不同，并根据设备提供的大约“ PU效率”数量进行宣传和定价。
回应咨询文件（GSAAS）
a。全球地面站网络的必要性是从卫星围绕地球的轨道的性质中出现的，通常每个轨道约90分钟。卫星的地面路径（可见性）在每个轨道中也不相似。因此，如果要对某些活动进行任务（命令）和/或需要从卫星（有效载荷数据下行链路）下链接数据，则此类操作的延迟（可用性）由在其轨道上与地球相关的轨道路径的存在（可见性）确定。b。地面站的建立和维护成本很高，由于轨道上卫星（可用性）可见性的上述性质，通常会使用各个地面站。因此，如果多个卫星运营商可以利用一个站，从而增加了地面车站的潜在收入，那是经济的。c。最终将操作和维护地面细分市场的成本纳入数据生成和可用性成本（地球观察，AIS，科学等）最终客户可用。降低资本支出投资和运营成本最终将为国家和全球重要性的各种应用提供基于成本效益的太空解决方案。因此，GSAAS已成为全球迅速增长的市场，越来越多的卫星运营商依靠第三方地面站和GSAAS服务提供商来进行空间操作和有效载荷数据下行链接作为服务。gsaas在民主化和放松获得空间和空间数据的全球目标中起着至关重要的作用。
一种模拟脑肿瘤组织离体超声方法，用于研究应用和临床培训
简介：术中超声正成为神经外科的常用工具。然而，有效的模拟方法有限。目前，商业和自制的模型无法复制超声图像中大脑和肿瘤组织的解剖正确性和纹理复杂性。材料和方法：我们利用离体脑组织，而不是合成材料，来实现真实的回声复杂性和解剖正确性。将浓度为 10-20% 的琼脂注入脑组织以模拟肿瘤肿块。购买了市售的模型进行基准测试。结果：由经验丰富的专业人员进行定性分析，测量添加琼脂的影响并将其与商用模型进行比较。总体而言，与基于合成材料的模型相比，使用离体组织被认为更准确、更具代表性，因为它可以很好地显示真实的大脑解剖结构，并在组织内提供良好的对比度。琼脂肿瘤正确地产生了一个回声较高的区域，边缘有轻微扩散，预计与邻近解剖结构有相互作用。讨论：由于后勤和道德方面的挑战很大，使用人体样本进行训练受到限制。在线神经外科超声数据的稀疏性进一步加剧了这种情况。与体模相比，所提出的方法成功地模拟了脑组织中的肿瘤，体模存在表面纹理不相似、超声回声均匀性和缺乏解剖正确性的问题。结论：所提出的在脑组织中创建肿瘤模拟组织的方法