摘要 - 基于分数的扩散模型具有显着的生成深度学习,用于图像处理。调查条件模型也已应用于CT重建等反问题。但是,常规方法(最终以白噪声)需要大量的反向过程更新步骤和分数功能评估。为了解决这一局限性,我们提出了一个基于分数扩散模型的替代前进过程,该过程与低剂量CT重建的噪声特性一致,而不是收敛到白噪声。这种方法大大减少了所需的得分功能评估的数量,提高效率并维持放射科医生熟悉的噪声纹理,我们的方法不仅可以加速生成过程,而且还保留了CT噪声相关性,这是临床医生经常批评的深度学习重建的关键方面。在这项工作中,我们严格地为此目的定义了基质控制的随机过程,并通过计算实验对其进行验证。使用来自癌症基因组肝肝肝癌(TCGA-LIHC)的数据集,我们模拟了低剂量CT测量结果并训练我们的模型,将其与基线标量扩散过程和条件扩散模型进行了比较。我们的结果证明了我们的伪内扩散模型的优越性,并在质地上产生高质量重建的能力,这些重建在质地上熟悉的医学专业人员的得分函数评估较少。这一进步为医学成像中更有效和临床上的扩散模型铺平了道路,在需要快速重建或较低辐射暴露的情况下尤其有益。
摘要。本文给出了WIEN桥振荡器(JJSWBO)刺激的Josephson结数(PRNG)的推导及其微控制器验证。通过JJSWBO的数值研究,构成系统参数的不同坐标空间中的百科全书动态图明确阐述了呈现最大Lyapunov指数(GLE)的系统的全局行为。混乱的行为被捕获,以大于零的GLE,而GLE的周期性行为小于零。此外,分叉特征暴露了可周期性的振荡和可周期性的周期性振荡,可周期性的兼诊途径,可与可混乱的混乱途径,可行的常规行为的拦截以及可混乱的表现,共存的吸引者,单稳定的混乱动力学和内在的现象现象。提出了JJSWBO的微控制器验证(MCV),以验证数值仿真结果。从描述JJSWBO的混沌方程式,设计了一个线性反馈移位寄存器(LFSR)作为后处理单元的PRNG。通过使用NIST 800-22测试套件成功测试了来自建议的基于JJSWBO的PRNG的生成二进制数据的随机性。此结果有助于确认JJSWBO对加密方案和其他基于混乱的应用程序的适用性。
Ladics,G.S。,Selgrade,M.K.,2009。Identifying Food Proteins with Allergenic Potential: Evolution of Approaches to Safety Assessment and Research to Provide Additional Tools.调节毒理学和药理学54,S2 – S6。https://doi.org/10.1016/j.yrtph.2008.10.010
我们通过称为同时间隔号的图形宽度参数提出了一种概括间隔图等级的新方法。此参数与间隔图的同时表示问题有关,并定义为标签的最小数字D,使得该图允许d-相对的间隔表示,即间隔和标签集的分配到顶点的分配,以便在相应的间隔相对间隔内仅相邻两个角度,以及它们的实验室集合,以及它们的实验室集合。我们表明,此参数是NP -HARD来计算并给出参数的几个边界,特别表明它夹在路径宽和线性中的MIM宽度之间。对于具有有界参数值的图类类别,假设该图配备了带有恒定标签数量的同时间隔表示,我们为集团,独立集和主导集合问题提供了FPT算法,以及独立支配集合和着色问题的硬度结果。独立集和统治集的FPT结果是同时间隔数和解决方案大小。相比之下,已知两个问题都是线性含量宽度加上溶液尺寸的hard。
Liu He , a Zhihao Lan , b, * Bin Yang, c Jianquan Yao, a Qun Ren, d,e Jian Wei You, e Wei E. I. Sha , f Yuting Yang, c, * and Liang Wu a, * a Tianjin University, Ministry of Education, School of Precision Instruments and Opto-Electronics Engineering, Key Laboratory of Opto-Electronics Information Technology Tianjin, China b University College London, Department of Electronic and Electrical Engineering, London, United Kingdom c University of Mining and Technology, School of Materials Science and Physics, Xuzhou, China d Tianjin University, School of Electrical and Information Engineering, Tianjin, China e Southeast University, School of Information Science and Engineering, State Key Laboratory of Millimeter Waves, Nanjing, China f Zhejiang University, College of Information Science and Electronic工程,中国杭州省微型电子设备和智能系统的主要实验室
在经济的基本状态变量似乎没有任何相应冲击的情况下,总需求发生的巨大变化如何解释?我们表明,宏观经济波动可能源于主体之间信念的分散。这些分散引发了投机性资产的赌注和其他交易。此类交易产生了伪财富,即个人根据对这些赌博回报的预期而认为自己拥有的财富。总体而言,当有足够的交易机会和足够大的信念分散时,这种感知财富可能会与市场财富或经济的实际财富脱节,这是危险的。鉴于前所未有的冲击自然会导致信念分散加剧,伪财富理论为意外波动的起源及其幅度提供了新的理解,与基于个人共同知识和信念的流行理论截然不同。本文探讨了伪财富的经验和理论基础,将这一概念与观察到的宏观经济波动联系起来,并提出了一项研究议程,可能有助于我们更好地理解伪财富的作用及其显现的环境。