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World File Search System伪词
多尺度特征交互的伪标签无监督域自适应行人重识别
刘仲民，杨富君，胡文瑾 .多尺度特征交互的伪标签无监督域自适应行人重识别 [J].光电工程， 2025 ， 52 (1): 240238 Liu Z M, Yang F J, Hu W J. Multi-scale feature interaction pseudo-label unsupervised domain adaptation for person re- identification[J].Opto-Electron Eng , 2025, 52 (1): 240238
基于伪...
计算机网络的进步将数字图像在多媒体网络上的额外效率检索引向。加密用于确保在网络上传输的敏感信息。广泛的混乱行为很难预测，这些行为显然是随机且无法预测的。混乱理论定义了混乱复杂系统中存在的随机性行为，可以通过使用数学模型来规定它。混沌模型被广泛用于保护数据，因为其所需的属性，包括千古，不可预测性和对初始条件的敏感依赖性，错误的初始条件将导致非差异行为。这些特性，尤其是在科学和工程学科中，引起了广泛的关注，设计了新的加密算法和密码分析。混沌系统的动力学表现出引人入胜的非线性效应，从而导致数据加密的完整安全性和关键空间。混乱在设计强大的加密系统中起着至关重要的作用，例如S-boxes的构建，图像加密算法，随机数发生器等[1-7]。基于量子混乱的加密图像将在未来的量子计算机时代中作为特定和关键的量子信息类型发挥重要作用。为各种目的开发了几种用于量子图像的表示方案或模型。随着时间的到来，人们担心如果经典混沌系统进行量化。受试者已成为量子混乱。这项研究基于经典混沌系统的量子版本。基于混乱的量子系统基于地图，可以深入了解量子混乱的性质[8]。经典混沌图的量化版本具有更好的属性。基于规范变换的量子等效物，可以认为经典映射的量化版本（量子图）。但是，有
适用于食品词
分析仪器的不断演变决定了数据生产的指数增加，这反过来促进了新的尖端分析挑战，需要将人工智能（AI）算法逐步整合到仪器数据处理软件中。机器学习，深度学习和计算机视觉是利用高级分析化学指标的信息潜力所采用的最常见技术。在本文中，我们的主要重点是阐明利用AI工具用于全面的二维气体色谱数据（PRE）处理的显着优势。我们说明了AI技术如何有效地探索从多维平台中得出的复杂数据集，这些数据集结合了综合的二维分离与质谱的质量光谱法，在充满挑战的食品摩托学应用领域中。基于图像处理，计算机视觉和AI气味的模式识别是通过介绍操作原理，审查可用工具和软件解决方案的原理，并通过选定的应用程序来说明其潜力和局限性。
伪内扩散模型
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。
修改欧洲的太空词
1惠康 - 英国剑桥大学血液学系MRC MRC剑桥干细胞研究所2哈勒大学，哈雷大学（萨尔），德国3中心，3中心biológicas“玛格丽塔·萨拉斯”（Margarita Salas）（CSIC）（CSIC）（CSIC），马德里，马德里，E28040，E28040，Spain 4 Institute, University of Exeter, Stocker Road, Exeter, EX4 4QD, UK 6 University of Tuebingen, Tuebingen, Germany 7 Institut Systématique, Evolution, Biodiversité (ISYEB), Museum National d'Histoire Naturelle, CNRS, Sorbonne Université, Paris, France 8 Queen's University Belfast, Faculty of Medicine, Health and Life Sciences, School of Biological科学，全球粮食安全研究所（IGFS），贝尔法斯特，北爱尔兰，英国9 MRC与关节炎肌肉骨骼衰老研究中心，诺丁汉大学Nihr Nottingham BRC，医学院，诺丁汉BRC。皇家德比医院中心。德比，英国10 Scilifelab/KTH皇家研究所技术，斯德哥尔摩，瑞典。 11人类与应用生理科学中心（CHAPS）生命科学与医学学院，伦敦国王学院，牧羊人之家，盖伊校园，伦敦，英国，德比，英国10 Scilifelab/KTH皇家研究所技术，斯德哥尔摩，瑞典。11人类与应用生理科学中心（CHAPS）生命科学与医学学院，伦敦国王学院，牧羊人之家，盖伊校园，伦敦，英国，
修改欧洲的太空词
Pedro Madrigal, 1 Alexander Gabel, 2 Alicia Villacampa, 3 Ara´ nzazu Manzano, 3 Colleen S. Deane, 4 , 5 Daniela Bezdan, 6 Euge´ nie Carnero-Diaz, 7 F. Javier Medina, 3 Gary Hardiman, 8 Ivo Grosse, 2 Nathaniel Szewczyk, 9 Silvio Weging, 2 Stefania Giacomello，Stephen D.R. 10哈里奇，11泰莎·莫里斯·帕特森（Tessa Morris -Paterson），托马斯·卡希尔（Thomas Cahill）11，8岁的威利安·戴·西尔维拉（Willian A. da Silveira），8岁，劳氏（Rau'l Herranz）和劳恩·赫兰兹（Rau´l Herranz）3， * 1惠康 - MRC剑桥干细胞研究所，剑桥大学，英国剑桥大学，英国2号哈勒大学，哈雷（Saale），哈勒（Saale），德国3 Centro decers''''''''' （CSIC），马德里E28040，西班牙4体育与健康科学系，生活与环境科学学院，埃克塞特大学生活与环境科学学院，埃克塞特大学，英国埃克塞特5号5生活系统研究所，埃克塞特大学，埃克塞特大学，埃克塞特大学4QD，UK 6 TUEBINGEN，TUEBINGEN，TUEBINGEN，TUEBINGEN，TUEBINGEN，TUEBINGEN，TUEBINGEN 7 ISSTE SOSTE SOSTEICERICE，MUSERICE，MUSERICE，EDODIVES，EDODIVER，EDODIVER，EDODIVER，EDODODIVES，EDODIVES（EXODIVE），Exodive” Naturelle, CNRS, Sorbonne Universite´ , Paris, France 8 Queen's University Belfast, Faculty of Medicine, Health and Life Sciences, School of Biological Sciences, Institute for Global Food Security (IGFS), Belfast, Northern Ireland, UK 9 MRC Versus Arthritis Centre for Musculoskeletal Ageing Research, NIHR Nottingham BRC, University of Nottingham, School of Medicine.英国德比皇家德比医院中心10 Scilifelab/kth皇家学院技术，斯德哥尔摩，瑞典11人类与应用生理科学中心（CHAPS）生命科学与医学学院伦敦国王学院，伦敦国王学院https://doi.org/10.1016/j.cels.2020.10.006
外词在树状分类及其...
1图理论预序1 1.1树分解和树宽。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.1.1定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.1.2子图和未成年人。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.1.3连接性和分离属性。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.2最多k的树宽图。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7 1.1.2k cloque和。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 1.2.2.2 chrortal图。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 1.6.2.3部分K -Trees。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 12 1.2,4淘汰订单。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>9 1.6.2.3部分K -Trees。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 1.2,4淘汰订单。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13 1.2.5荆棘。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 1.3图形理论。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 div>
