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World File Search System二维图
引用Taksande A，Jameel PA，Rao R，Taksande B，DamkeS。胎儿中心脏异常的患病率诊断为心脏内回声焦点：
ntracardiac回声焦点（ICEF）是由胎儿心脏内部的超声来进行的，其亮度与骨骼的亮度相当。它首先由Schechter等人描述。[1]在1987年，在胎儿心脏的左心室中，它们归因于弦的增厚。通常，焦点没有声阴影，位于乳头肌肉附近或内部。它与房室瓣膜同步移动。在执行基本的回声二维图时，可以在4个腔室视图中可视化它[2]。ICEF最常在左心室中可视化，在右侧或两种情况下较少见。虽然左心室中的一个ICEF是最常见的发现，但经常会看到多个焦点。这些焦点的大小变化，但通常小于6 mm [1，2]。回声局灶性焦点表明对弦和乳头状肌肉的微观量化。回声灶与心脏结构异常和染色体异常越来越多。
GraphiQ：光子图状态的量子电路设计
光子图态的生成主要有两种方法：概率法和确定性法。在概率法情况下，使用线性光学、探测器和后选择实现的融合门 [12、13]，从小的纠缠态构建图态。然而，考虑到融合的概率性质，所需资源会随着图态大小呈指数增长 [14]。另一方面，确定性方法利用发射体（如量子点、捕获离子或金刚石中的氮空位中心 [15]）之间的纠缠操作，直接生成图态，而无需概率融合。最近使用此类架构进行的实验演示 [ 16 ] 已达到令人印象深刻的里程碑，例如，生成 10 量子比特线性簇状态 [ 17 , 18 ] 和 14 量子比特 Greenberger–Horne–Zeilinger (GHZ) 状态 [ 19 ]。还有各种基于量子发射器的方法的理论提案，用于生成二维图状态 [ 15 , 20 – 22 ]。由于量子发射器相干时间的限制及其耦合方面的挑战，通过此类方法生成的图状态仍然太小，无法用于许多实际应用。
使用...
摘要。在此项目中，通过考虑硬件和软件体系结构以及电子通信协议，同时提出了采用机器人操作系统的同时本地化和映射机器人的设计和实现。机器人的目的是创建一个未探索的未知室内环境的二维图，以自主浏览并定位对象。问题非常具有挑战性，尤其是当全球定位系统停止在室内地区工作时。为了解决该问题，使用了室内映射和定位技术。它结合了全球定位系统的功能和精确的映射。此技术提供了实时映射和位置信息跟踪的能力。它们是实现它的几种方法，其中包括一些传统方法磁性定位，无线电波和射频标记。我们提出的机器人模型使用同时定位和映射技术来有效地图和本地化。系统组成了理想的机器人车，可以帮助减少映射任何环境并定位对象所需的时间，这是通过算法后的地标提取，路径计划和路径来完成的。通过使用此技术获得的地图将授予处理地图数据的路径规划，并给出最佳的最短路径距离，在该路径计划中，机器人可以自动导航并定位对象。
人工智能在侵袭性霉菌感染诊断中的应用：开发自动组织学鉴定系统以区分曲霉菌和毛霉菌
背景：通常需要进行组织病理学鉴定，因为真菌培养的敏感性不足以进行准确诊断。另一方面，病理诊断，尤其是霉菌的病理诊断，即使由经验丰富的病理学家进行，也常常不准确。在区分毛霉菌病和曲霉病时尤其如此，这两种病有不同的药物选择和医疗管理。根据潜在疾病的严重程度或诱发因素，疾病很容易在短时间内变得严重。因此，正确的诊断极其重要，应委托给病理学家。目的：开发一种基于人工智能 (AI) 的霉菌感染自动组织学诊断系统，以支持一般病理学家的诊断，特别是区分曲霉菌和毛霉菌。方法：我们使用两个指标作为诊断系统；即独立菌丝的角度和每个菌丝的曲折度。结果和结论：我们分别从曲霉病和毛霉菌病的标准病例中收集了 147 个和 67 个图像样本。所有图像均通过自动识别两种指标成功分析。数据二维图生成的阈值曲线划分的独立区域清楚地包括了从曲霉菌和毛霉目病例中获得的测试数据。本研究证明了我们新开发的基于人工智能的诊断系统的实用性。其实际应用还需要进一步研究。关键词：人工智能方法、曲霉菌、侵袭性霉菌感染、毛霉目、Python
通过二元碰撞近似代码评估 keV 离子的轨迹相关电子能量损失
高能离子的非弹性能量沉积是许多工业规模应用（如溅射和离子注入）的决定性量，但其由动态多粒子过程控制的底层物理通常仅被定性地理解。最近，对单晶靶材进行的透射实验（Phys. Rev. Lett. 124, 096601 和 Phys. Rev. A 102, 062803）揭示了沿不同轨迹的低能离子（比质子重）的非弹性能量损失的复杂能量缩放。我们使用类似蒙特卡洛的二元碰撞近似代码，并配备与撞击参数相关的非弹性能量损失模型，以评估这些情况下局部贡献对电子激发的作用。我们将计算出的轨迹的角强度分布与实验结果进行了比较，其中 50 keV 4 He 和 100 keV 29 Si 离子在飞行时间装置中传输通过单晶硅 (001) 箔（标称厚度分别为 200 和 50 nm）。在这些计算中，我们采用了不同的电子能量损失模型，即轻弹丸和重弹丸的局部和非局部形式。我们发现，无论晶体相对于入射光束的排列如何，绝大多数弹丸最终都会沿着它们的轨迹被引导。然而，只有当考虑局部电子能量损失时，模拟的二维图和能量分布才会与实验结果高度一致，其中引导会显著减少停止，特别是对于较重的弹丸。我们通过评估离子范围与随机表面层厚度的非线性和非单调缩放来证明这些影响与离子注入的相关性。
生态多样性方法改善了在STEM中短暂构造反应中学生语言的定量检查
我们在新颖地应用了既定的生态方法，以量化和比较简短的学生文本语料库中的语言多样性。构造的响应（CRS）是一种常见的评估形式，但由于文本长度限制而引起的传统词汇多样性方法很难评估。在本文中，我们检查了生态多样性度量和秩序技术的实用性，以通过与传统文本分析方法并行应用这些方法来量化短文中的差异，以列为先前研究的大学生CRS的语料库。CR是在两个时间点（定时），三种类型的高级机构（类型）以及三个级别的学生理解（思维）中收集的。使用以前的工作，我们能够预测，我们将根据思维观察到最大的差异，然后是时间安排，并且没有指望基于类型的差异，从而使我们能够测试这些方法对语料库进行分类检查的实用性。我们发现，将CRS相互比较的生态多样性指标（Whittaker的Beta，物种离职率和Bray -Curtis差异）是有益的，并且与我们在类别和其他文本分析方法中的差异和其他文本分析方法的差异非常相关。其他生态措施，包括香农和辛普森的多样性，衡量单个CR中语言的多样性。另外，通过将复杂的单词频率矩阵减少到二维图，定制提供了语料库的有意义的视觉表示。使用顺序图，我们能够观察CR语料库中的模式，以进一步支持我们对数据集的预测。这项工作为衡量短文中语言多样性的新方法建立了可用于检查学生语言差异以及可能与分类数据的关联的差异。
尼日利亚鸡肉和TIGA的案例研究
抽象的河流蓄水通常伴随着水文系统改变和生态系统生物多样性组成的变化的后果。这项研究调查了建立对鸡肉酱（即鸡肉酱乔治 - 达姆）和卡诺（即Tiga dam）对水库的鱼类生物多样性和两条河流以下部分的鱼类生物多样性的影响。鱼类采样是使用河流和河流以下各阶层的站点的长线，马里陷阱，铸造和g网进行的。从水库中确定了十种鱼类和属于九个家庭和四个秩序的鸡肉河河以下部分。水库的鱼类群落和卡诺河河以下部分由28种属于12个家庭和7个订单的物种组成。香农多样性指数（𝑯！）的结果表明，这两个储层的鱼类物种多样性度量（即鸡蛋白= 1.948＆kano = 2.294）比其各自的河流的dam零件（即challawa = 1.833＆kano = 2.247）要高。非金属多维缩放（NMDS）分析产生了二维图，应力值为0.0554和0.0537，这表明该模型在降低维空间中提供了原始数据的良好表示。戒指图表示扣押和贫民窟以下部分的鱼类群落之间的差异很大。此外，对相似性的单向分析表明，在Challawa River和Kano River中，鱼类群落和卡诺河（P = 0.001，r = 0.929）之间的鱼类群落之间存在显着差异（p = 0.0001）和高差异（r = 0.643）。对相似性百分比的分析表明，这两个部分的鱼类群落之间的差异的74.45％是由鸡肉鸡肉河中的四个物种贡献的，在卡诺河中，有72.18％的差异为72.18％。这两个部分之间的鱼类丰度和丰富度的明显差异归因于增强的生态细胞生产率通常与毛茸茸的河流淹没部分有关。建议应该鼓励更多的水流作为缓解措施，以提高水下河以下部分河流的盆地尺寸。关键词：多样性，水坝，蓄水池，水库，社区，淡水和鱼