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World File Search System加权和
基于深度学习的脑肿瘤检测：MRI 分割方法
摘要。从磁共振成像 (MRI) 扫描中检测和分割脑肿瘤对于诊断、计划治疗和监测神经系统疾病患者至关重要。本摘要全面概述了基于深度学习的脑肿瘤检测方法，重点介绍了 MRI 图像分割技术。深度学习模型，尤其是卷积神经网络 (CNN)，通过直接从图像数据中学习独特特征，在准确分割脑肿瘤方面取得了令人印象深刻的效果。各种 CNN 架构，例如 U-Net、DeepMedic 和 3D 卷积网络，都是专门为解决脑肿瘤分割的挑战而设计的，包括肿瘤异质性、不规则形状和不同大小。此外，多模态 MRI 数据（例如 T1 加权、T2 加权和 FLAIR 图像）的集成增强了用于脑肿瘤检测的深度学习模型的稳健性和准确性。本摘要讨论了基于深度学习的脑肿瘤检测的重要进展、挑战和未来方向，强调了 MRI 分割技术在支持临床医生对脑肿瘤患者进行早期诊断和个性化治疗计划方面的潜力。
揭开复杂性
T2加权高强度代表磁共振成像（MRI）扫描中信号强度增强的区域，在神经影像中具有至关重要的重要性。这项全面的综述探讨了T2加权高压强度，提供了有关其定义，特征，临床相关性和基本原因的见解。它突出了这些高强度作为神经系统疾病的敏感标记的重要性，包括多发性硬化症，血管性痴呆和脑肿瘤。评论还研究了高级神经影像学技术，例如易感性加权和扩散张量成像，以及人工智能和机器学习在超强度分析中的应用。此外，它概述了与评估相关的挑战和陷阱，并强调了标准化协议的重要性和多学科方法。审查讨论了研究和临床实践的未来方向，包括生物标志物，个性化医学和增强成像技术的开发。最终，该评论强调了T2加权高压强度在塑造神经系统诊断，预后和治疗的景观方面的深刻影响，从而有助于更深入地了解复杂的神经系统疾病并指导更有效和有效的患者护理。
SOA-REAM辅助突触受体，用于加权 -
摘要 - 非形态光子学是一个有前途的研究领域，因为它有可能应对von-Neumann计算体系结构的瓶颈产生的局限性。受到生物大脑的特征和行为的启发，光子神经网络被吹捧为解决需要在低潜伏期和低功耗下运行的复杂问题的解决方案。这种神经网络的基本构建块是低复杂性多重积累操作，为此寻求光学域中的有效功能实现。向这个方向迈出了一个突触受体，该突触受体可以在功能上整合加权和信号检测。通过单片集成的半导体光学放大器和反射性电吸收调制器来完成此光学多重积累操作，该操作将充当无色频率解调器和频率编码信号的检测器。此外，我们表明可以同时处理两个尖峰列车，并以交替的符号处理并将其视为加权总和。通过低位误差比的信号速率低于10 GB/s，提出的突触受体的性能得到了进一步验证。索引项 - 光学信号检测，神经网络硬件，神经形态光子学，突触受体
广义量子资源理论第一定律
我们将量子资源理论的工具扩展到存在多个量（或资源）的场景，它们的相互作用决定了物理系统的演化。我们推导出这些资源相互转化的条件，这些条件概括了热力学第一定律。我们研究了多资源理论的可逆性条件，发现与理论不变集的相对熵距离在资源的量化中起着根本性的作用。一般多资源理论的第一定律是一个单一关系，它将状态转换过程中系统属性的变化与交换资源的加权和联系起来。事实上，这个定律可以被看作是将不同状态集的相对熵的变化联系起来。与典型的单一资源理论相比，自由状态和不变状态集的概念在多重约束的情况下变得截然不同。此外，亥姆霍兹自由能、绝热和等温变换的推广也应运而生。因此，我们有了一套通用量子资源理论定律，这些定律概括了热力学定律。我们首先在具有多个守恒定律的热力学上测试这种方法，然后将其应用于能量限制下的局部操作理论。
广义量子资源理论第一定律
我们将量子资源理论的工具扩展到存在多个量（或资源）的场景，它们的相互作用决定了物理系统的演化。我们推导出这些资源相互转化的条件，这些条件概括了热力学第一定律。我们研究了多资源理论的可逆性条件，发现与理论不变集的相对熵距离在资源的量化中起着根本性的作用。一般多资源理论的第一定律是一个单一关系，它将状态转换过程中系统属性的变化与交换资源的加权和联系起来。事实上，这个定律可以被看作是将不同状态集的相对熵的变化联系起来。与典型的单一资源理论相比，自由状态和不变状态集的概念在多重约束的情况下变得截然不同。此外，亥姆霍兹自由能、绝热和等温变换的推广也应运而生。因此，我们有了一套通用量子资源理论定律，这些定律概括了热力学定律。我们首先在具有多个守恒定律的热力学上测试这种方法，然后将其应用于能量限制下的局部操作理论。
研究论文使用决策树、朴素贝叶斯和支持向量对肺癌预测中的分类模型性能的比较分析
本研究旨在利用“肺癌预测”数据集，分析三种分类模型（决策树分类器、支持向量机和朴素贝叶斯分类器）在预测肺癌方面的表现。所采用的性能评估指标包括准确率、精确率加权、召回率加权和 F1 加权。作为初步步骤，进行了探索性数据分析 (EDA) 和数据集预处理，包括特征选择、数据清理和数据转换。测试数据结果显示，决策树分类器和朴素贝叶斯分类器具有相似的性能，准确率、精确率、召回率和 F1 值都很高。同时，支持向量机也表现出了竞争力，尽管其精确率加权值略低。此外，使用箱线图进行了异常值分析，结果显示决策树分类器有 2 个异常值，而支持向量机有 4 个异常值，朴素贝叶斯没有异常值。总而言之，这三种分类模型在肺癌预测中都表现出良好的潜力。然而，选择最佳模型需要考虑应用的相关评估指标，并考虑到每个模型的局限性。需要进一步评估和深入分析，以确保模型在更准确和一致地预测肺癌病例方面的可靠性。
儿童大脑磁共振指纹识别
随着磁共振成像技术的不断进步，定量成像方法在临床和研究应用中都获得了巨大的发展。例如，弥散加权成像、灌注加权成像、功能性磁共振成像和磁共振已被广泛用于深入了解儿童的正常大脑发育和各种神经系统疾病。1-4 当系统相关偏差得到控制时，定量成像方法可以得出客观且可能更具可重复性的发现。尽管具有这些潜在优势，但定性 T1 加权和 T2 加权图像仍然是临床实践中使用最广泛的磁共振图像，临床解释/诊断很大程度上依赖于定性或半定量的视觉评估。T1 和 T2 弛豫时间是基本的磁共振成像特定属性，受内在组织成分、微环境、温度和磁场强度控制。与传统磁共振成像相比，直接测量 T1 和 T2 弛豫时间可以提供更定量和客观的组织特征和病理过程评估。 5,6 然而，技术限制（特别是较长的采集时间）使得这些方法更容易受到运动的影响，并且容易出现系统相关的不稳定性，从而阻碍了它们在临床上的广泛应用。
3D多尺度移动边界方法
摘要：与大脑相关的实验受自然的限制，因此生物学见解通常受到限制或不存在。这在脑癌的背景下尤其有问题，这些脑癌的存活率较差。为了生成和检验新的生物学假设，研究人员开始使用可以模拟肿瘤进化的数学模型。但是，这些模型中的大多数都集中在单尺度的2D细胞动力学上，并且无法捕获3D大脑中复杂的多尺度肿瘤侵袭模式。在这些入侵模式中的特殊作用可能是通过微纤维的分布来发挥的。为了明确研究脑微纤维在3D入侵肿瘤中的作用，在这项研究中，我们扩展了先前引入的2D多尺度移动边界框架，以考虑3D多尺度肿瘤动力学。T1加权和DTI扫描用作我们模型的初始条件，并参数扩散张量。数值结果表明，包括各向异性扩散项在某些情况下（对于特定的微生物分布）可能导致肿瘤形态的显着变化，而在其他情况下则没有影响。这可能是由潜在的大脑结构及其显微镜表示引起的，它似乎通过基本的细胞粘附过程影响了癌症的侵袭模式，从而使扩散过程黯然失色。
集成压缩空气和电转气储能技术的多载波微电网生态排放分析
摘要：人们对全球温室气体排放的日益关注促使电力系统利用清洁高效的资源。与此同时，可再生能源在全球能源前景中发挥着至关重要的作用。然而，这些资源的随机性增加了对储能系统的需求。另一方面，由于多能源系统比单一能源系统效率更高，因此开发基于不同类型能源载体的此类系统对公用事业公司来说更具吸引力。因此，本文对多载体微电网 (MCMG) 在存在高效技术（包括压缩空气储能 (CAES) 和电转气 (P2G) 系统）的情况下的运行进行了多目标评估。该模型的目标是最大限度地降低运营成本和环境污染。除了充电和放电模式外，CAES 还具有简单循环模式操作，从而为系统提供更大的灵活性。此外，该模型还采用了需求响应程序来缓解峰值。所提出的系统参与电力和天然气市场以满足能源需求。采用加权和方法和基于模糊的决策来折中冲突目标函数的最优解。在样本系统上检验了多目标模型，并讨论了不同情况下的结果。结果表明，耦合 CAES 和 P2G 系统可减轻风电弃风，并将成本和污染分别降至 14.2% 和 9.6%。
间隔在高峰需求管理下基于氢存储的电动汽车的智能停车场的多目标优化
不确定性，对电力系统运营商的一个熟悉的概念已成为电力系统行业的重要主题之一。这种情况主要是由于某些参数（例如价格）的不确定行为引起的。由于预测技术通常无法保证此类参数的固定和准确值，因此不确定性建模变得必不可少。这项工作已应用基于间隔的选择模型，用于在需求响应计划（DRP）严重不确定性中的智能停车场（IPL）（IPL）的最佳性能（IPL）。实际上，DRP用于使IPL通过将负载需求的某些部分从高峰时间间隔转移到p -peak -peak时间间隔来降低其日常运行成本。应该提到的是，间隔方法不能解决单个目标问题，而不是它产生了多目标优化问题，在该问题中，将平均值和偏差成本最小化为双目标模型。为此，使用加权和模糊的方法来解决双向目标。通过上述技术的不确定性研究了一个包含IPL，局部可调节生成（LDG）单元，不可再生和可再生生成系统的样本系统，并研究了所采用技术的效率的结果，以进行比较。根据比较结果，在DRP下，IPL的平均成本降低了4.37％，而代表不确定性影响的偏差成本也降低了10.93％。