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World File Search System分层
森林和植被分层模块 4
版权所有 © 2017 高碳储量方法指导小组 本作品根据 Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 国际许可证获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。本报告的全部或部分内容均可使用、转载或分发，但需注明来源。本出版物不得用于转售或其他商业目的。参考书目：Rosoman, G.、Sheun, S.S.、Opal, C.、Anderson, P. 和 Trapshah, R. 编辑。(2017) HCS 方法工具包。新加坡：HCS 方法指导小组。作者：Zakaria Adriani、Patrick Anderson、Sahat Aritonang、Uwe Ballhorn、Bill Barclay、Sophie Chao、Marcus Colchester、Jules Crawshaw、Gabriel Eickhoff、Robert Ewers、Jaboury Ghazoul、David Hoyle、George Kuru、Paul Lemaistre、Pi Li Lim、Jennifer Lucey、Rob McWilliam、Peter Navratil、Jana Nejedlá、 Ginny Ng、Annette Olsson、Charlotte Opal、Meri Persch-Orth、Sebastian Persch、Michael Pescott、Sapta Ananda Proklamasi、Ihwan Rafina、Grant Rosoman、Mike Senior、Matthew Struebig、Tri A. Sugiyanto、Achmad Saleh Suhada、Alex Thorp、Sander van den Ende、Paulina Villalpando 和 Michal Zrust。文字编辑：Sean Merrigan (Merrigan Communications) 制作和设计管理：Helikonia 设计：Peter Duifhuizen (Sneldruk & Ontwerp) 图表设计：• Open Air Design • Proforest
分层超导体的Doniach模型
最近，在发现高温超导体后，人们对建模超导体的性质引起了极大的兴趣。在理论上是由微观BCS理论的平均[2]从理论上推导的一种流行的宏观模型[1]，Ginzburg和Landau [3]在其现象学方法中首先引入了接近过渡温度的现象学方法。与时间相关的Ginzburg – Landau（TDGL）模型是由Gor'kov和Eliashberg [4]推导出的，从微观BCS理论中，后来由许多作者研究了该模型。有关超导性的显微镜和宏观理论的更多物理背景，我们指的是最近的调查文章[5，6]及其参考文献。超导层分层化合物是材料，其中过渡金属二核苷的金属单层固有地堆叠（固有层化合物），或者在上述金属层之间将有机分子插入（相互量化的层化合物）。此类金属层的一些示例是TAS＃，Tase＃，NBS＃，NBSE＃等等。在本文中，我们将考虑劳伦斯– donioch（LD）模型[7]，其中约瑟夫森隧道与相邻层中的金兹堡 - 陆订单参数相结合。有关LD模型的更多信息，我们还参考了参考文献[8-10]及其中的参考。在本文中，我们首先描述了§2中的固定LD模型，并证明了存在结果。然后，在第3节中，我们介绍了时间依赖的劳伦斯– Donioch（TDLD）模型，并显示了TDLD模型强解决方案的存在和独特性。在§4中，我们显示了本文的主要结果，即TDGL模型是TDLD模型的极限
IQL-TD-MPC：分层模型预测控制
摘要 - 基于模型的增强学习（RL）由于其样本效率而表现出了巨大的希望，但仍在与长马稀疏的任务中挣扎，尤其是在代理商从固定数据集中学习的离线设置中。我们假设由于缺乏长期计划功能，基于模型的RL代理在这些环境中挣扎，并且在环境的时间抽象模型中进行的计划可以减轻此问题。在本文中，我们做出了两个关键的贡献：1）我们引入了基于离线模型的RL算法IQL-TD-MPC，该算法扩展了模型预测性控制（TD-MPC）的状态时间差异学习（TD-MPC），并使用隐式Q-Gearning（IQL）； 2）我们建议将IQL-TD-MPC用作层次设置的经理，并以任何离线离线RL算法作为工人。更具体地说，我们预先训练了一种时间抽象的IQL-TD-MPC管理器，以预测“意图嵌入”，该嵌入方式大致与子目标通过计划。我们表明，通过IQL-TD-MPC经理产生的意图嵌入的增强状态表示，可以显着改善离线脱机RL代理在某些最具挑战性的D4RL基准测试任务上的性能。例如，脱机RL算法AWAC，TD3-BC，DT和CQL均在中和大型抗蚁列任务上获得零或接近零的归一化评估得分，而我们的修改给出了40的平均得分。
ZScaler的分层防御能力| peerspot
通过用云托管的RAM内存执行此操作，就其术语而言，该过程变为“超级快速”。他补充说：“他们可以在很短的时间内扫描大量流量。那部分是许多其他供应商没有做的事情。它们是按顺序扫描，而不是并行。”该功能代表了ZScaler的架构分化的独特点作为一个在全球150个数据中心运行的云本地平台，Zscaler分析了边缘的流量，靠近用户。ZScaler的单扫描多动作（SSMA）体系结构也意味着每个数据包仅一次扫描一次，但随后通过几个不同的系统进行了分析。其他解决方案通常是雏菊链的系统。结果，Zscaler速度要快得多。
使用连续葡萄糖监测的个人分层没有事先诊断糖尿病的分层
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。永久性。预印本（未经Peer Review的认证）是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以在2025年2月26日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.02.25.25322890 doi：medrxiv preprint
果蝇连接组的分层模块结构
图 2. 网络扰动的影响。A. 半脑中的每个突触都有一个置信度分数，表明自动识别它们的机器学习算法的置信度。我们通过排除置信度分数低于某个阈值的突触来扰动网络。扰动网络中每条边的权重都是其原始权重的一小部分；这里显示的是这些权重比的分布。这种扰动导致整体边缘变弱，更高的阈值也会切断更多边缘（在 0.0 的箱中计数）。B. 扰动网络中发现的社区数量与原始网络中的数量相比。灰线表示相等。在更高的分辨率尺度下，随着扰动图变得弱连接，相对于原始网络发现了更多的簇。
分层多尺度脑肿瘤分割网络
摘要：准确、高效的自动脑肿瘤分割算法对临床实践具有重要意义。近年来，人们对使用卷积神经网络的自动分割算法产生了浓厚的兴趣。在本文中，我们提出了一种新型的分层多尺度分割网络 (HMNet)，它包含一个高分辨率分支和并行的多分辨率分支。高分辨率分支可以跟踪脑肿瘤的空间细节，而多分辨率特征交换和融合使网络的感受野能够适应不同形状和大小的脑肿瘤。具体而言，为了克服昂贵的 3D 卷积造成的大量计算开销，我们提出了一个轻量级的条件通道加权块来减少 GPU 内存并提高 HMNet 的效率。我们还提出了一个轻量级的多分辨率特征融合 (LMRF) 模块，以进一步降低模型复杂度并减少特征图的冗余。我们在 BraTS 2020 数据集上运行测试，以确定所提出的网络的效果如何。 HMNet 对 ET、WT 和 TC 的骰子相似度系数分别为 0.781、0.901 和 0.823。在 BraTS 2020 数据集和其他两个数据集上进行的大量对比实验表明，我们提出的 HMNet 与 SOTA 方法相比取得了令人满意的性能。