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25 优化基于 3D U-Net 的脑肿瘤分割...
虽然神经胶质瘤已成为最常见的癌性脑肿瘤，但通过 3D MRI 进行手动诊断非常耗时，且不同的放射治疗师进行的诊断可能不一致，因此迫切需要自动分割脑肿瘤。最先进的方法采用 FCN 来自动分割 MRI 扫描。特别是 3D U-Net 已经取得了显著的表现，并激发了一系列后续研究。然而，它们巨大的规模和繁重的计算阻碍了它们的实际部署。尽管存在大量关于使用低精度表示压缩 CNN 的文献，但它们要么注重减少存储而没有计算改进，要么导致严重的性能下降。在本文中，我们提出了一种 CNN 训练算法，该算法使用非负整数以及训练过的仿射映射函数来近似权重和激活。此外，我们的方法允许以整数算术方式执行点积运算，并将浮点解码和编码阶段推迟到层的末尾。 BraTS 2018 上的实验结果表明，我们训练过的仿射映射方法在 8 位权重和激活的情况下实现了接近全精度的骰子精度。此外，在使用 4 位和 2 位精度时，我们分别实现了与全精度骰子精度相差 0.005 和 0.01 以内的骰子精度。
量子态的几何
我们的目标是理解自然界中可能出现的量子系统的所有可能状态的集合的几何形状。这是一个非常普遍的问题；特别是因为我们并不试图非常精确地定义“状态”或“系统”。事实上，我们甚至不会讨论状态是事物的属性，还是事物准备的属性，还是对事物的信念。然而，我们可以问，如果集合首先要用作状态空间，那么需要对集合施加什么样的限制？在量子力学和经典统计学中都自然出现了一个限制：集合必须是凸集。这个想法是，凸集是一个集合，人们可以形成集合中任何一对点的“混合”。正如我们将看到的，这就是概率的由来（尽管我们也没有试图定义“概率”）。从几何角度来看，两种状态的混合可以定义为表示我们想要混合的状态的两个点之间的直线段上的一个点。我们坚持认为，给定两个属于状态集的点，它们之间的直线段也必须属于该集合。这当然不适用于任何集合。但在我们了解这个想法如何限制状态集之前，我们必须有一个“直线”的定义。一种方法是将凸集视为平坦欧几里得空间 E n 的一种特殊子集。实际上，我们可以用更少的方法来实现。将凸集视为仿射空间的子集就足够了。仿射空间就像向量空间，只是没有假设特殊的原点选择。通过两个点 x 1 和 x 2 的直线定义为点集
国防部标准 NDS Y 7107B 轻武器弹药致动时间测试...
5.1 发射范围··············································· ···· 1
从无人机影像生成真正射影像
关键词：自动化、匹配、真正射影像、无人机 摘要：本文介绍了一种利用无人机平台获取的图像生成真正射影像的摄影测量方法。该方法是一种自动化的多步骤工作流程，由三个主要部分组成：(i) 通过基于特征的匹配和共线方程/束块调整进行图像定向，(ii) 使用能够管理多幅图像的相关技术进行密集匹配，以及用于 3D 模型纹理化的真正射影像映射。它允许对稀疏的收敛图像块进行自动数据处理，以获得最终的真正射影像，其中考虑了诸如自遮挡、鬼影效应和多重纹理分配等问题。本文通过一个关于无人机飞越意大利拉奎拉圣玛丽亚教堂的真实案例研究，阐述和讨论了不同的算法。最终结果是一张严格的真正射影像，用于检查大教堂的屋顶，该教堂在 2009 年的地震中遭到严重损坏。
表征量子对象之间的转换，'...
量子力学中的许多基本和关键对象是特定仿射/线性空间之间的线性映射。该结构包括基本的量子元素，例如状态，测量，通道，工具，非签名通道和带有内存的通道，以及高阶操作，例如超级信道，量子梳子，n时间过程，测试人员和过程矩阵，这些矩阵可能尚未确定可因子序。根据线性和半限制约束来推导和表征其结构属性，不仅具有基本相关性，而且在启用对量子对象集的数值优化方面起着重要作用，并允许在不同概念和对象之间进行更简单的连接。在这里，我们提供了一个通用框架，以直接且易于使用的方式推导这些属性。主要以实用的量子机械考虑为指导，但我们还将分析扩展到一般线性/仿射空间之间的映射并得出其性能，为分析集合的可能性开放，而这些集合并未被量子理论明确掩盖，但仍未得到太多探索。一起，这些结果可为所有需要线性转换特征，量子力学及其他任务的特征提供多功能且容易适用的工具。作为我们方法的应用，我们讨论了不确定因果关系的存在如何自然出现在高阶量子转换中，并为映射的特征提供了一个简单的策略，这些特征必须以“完全”的意义保存属性，即仅在不详尽的部分进行输入空间的各个部分。
阿达木单抗生物仿制药追踪
Humira 和生物仿制药 WAC 来源于 Micromedex Redbook *低成本生物仿制药 WAC 平均值包括无品牌的 Hyrimoz、Yusimry 和 Hadlima；高成本是 Amjevita 5% 和 50% WAC 折扣 NDC 的加权平均值 **估计净成本考虑了 340B 的潜在折扣、患者援助和 SP 费用，来源于 IQVIA NSP 销售数据和制造商财务报表 来源：美国市场准入战略咨询分析；
快速热量仪仿真的生成模型
模拟在粒子和核物理学中起重要作用。它被广泛用于DECOTER设计和实验数据和理论模型之间的比较。在特定上，模拟依赖于蒙特卡洛方法，需要显着的计算资源。尤其是，这种方法不能扩展以满足高光度大型强子对撞机（HL-LHC）运行期间预期的大量数据所产生的增长需求。使用众所周知的仿真软件Geant4捕获的粒子碰撞和相互作用的详细模拟需要数十亿个CPU小时，构成了LHC实验的一半以上的计算源[1，2]。更具体地说，对热量表中粒子阵雨的详细模拟是计算最高的步骤。已经开发了利用重复使用先前计算或测量物理量的思想的模拟方法，以减少计算时间[3，4]。这些方法从专门进行到单独的实验中，尽管它们比完整的模拟更快，但它们的速度不够快或缺乏准确性。因此，粒子物理社区需要使用新的更快的模拟方法来建模实验。模拟热量计响应的可能方法之一是使用深度学习技术。，特别是最近的工作[5]提供了证据，表明可以使用生成性副本网络来效果模拟粒子阵雨。虽然实现了超过100 000倍的速度，但设置非常简单，因为输入粒子为