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基于匹配博弈的资源分配策略
摘要 ：随着卫星通信技术的发展，传统的资源分配策略难以满足资源利用效率的要求，为解决多用户场景下多层卫星网络的资源分配优化问题，提出一种基于多对多匹配博弈的资源分配方案。
脉冲电感耦合等离子体的功率匹配
在等离子体处理中，功率输送与非线性负载的匹配是一项持续的挑战。微电子制造中使用的等离子体反应器越来越多地采用多频率和/或脉冲方式，从而产生非线性且在许多情况下非稳态的电气终端，这可能会使功率与等离子体的有效耦合变得复杂。对于脉冲电感耦合等离子体尤其如此，其中等离子体的阻抗在启动瞬态期间可能会发生显著变化，并经历 E – H（电容到电感）转换。在本文中，我们讨论了使用固定组件阻抗匹配网络对脉冲电感耦合等离子体（Ar/Cl 2 混合物，压力为数十毫托）进行功率匹配的动态计算研究的结果及其对等离子体特性的影响。在本次研究中，我们使用了设定点匹配，其中匹配网络的组件在脉冲周期的选定时间提供最佳阻抗匹配（相对于电源的特性阻抗）。在脉冲早期匹配阻抗使功率能够为 E 模式供电，从而强调电容耦合和等离子体电位的大偏移。这种早期功率耦合使等离子体密度能够更快地上升，而在脉冲后期的 H 模式中不匹配。早期匹配还会产生更多能量离子轰击表面。在脉冲后期匹配会降低 E 模式中耗散的功率，但代价是降低等离子体密度的增加速度。
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动机：磁共振波谱 (MRS) 为人体生物化学提供了独特的视角，为各种疾病提供了传统成像技术无法揭示的见解。目标：阐明 MRS 的临床应用，强调其在诊断和监测疾病中的作用。方法：通过案例研究和最新研究探索 MRS 技术，研究其与 MRI 的整合，并讨论其在各种病理学中的具体应用。结果：MRS 在精确诊断和治疗监测方面的有效性，揭示了其在从癌症到代谢紊乱的临床场景中的潜力。影响：MRS 的功能得到强调，促使进一步研究其诊断精度。这使临床医生能够改变他们照顾患者的方式。
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荷兰乌得勒支大学医学中心放射治疗系、荷兰乌得勒支大学医学中心 MR 治疗和诊断计算成像组、意大利都灵国立计量研究所 (INRiM)、英国伦敦大学学院医学物理与生物医学工程系、美国纽约州纽约市纽约大学格罗斯曼医学院放射学系伯纳德和艾琳施瓦茨生物医学成像中心、土耳其安卡拉巴斯肯特大学生物医学工程系、韩国首尔延世大学电气与电子工程系、德国汉堡飞利浦研究中心、美国纽约州纽约市纽约大学格罗斯曼医学院放射学系高级成像创新与研究中心 (CAI2R)、
最佳匹配 - Naatal Mbay - USAID
本案例研究是一系列重点介绍数字技术融入农业计划的案例研究的一部分。在过去十年中，尤其是过去五年中，移动电话和基于互联网的数字工具在农业活动中的使用量激增。这在很大程度上是由于发展中国家和新兴市场广泛采用移动电话，再加上 3G 和 4G 连接的普及。出现了一系列广泛的基于数字的应用程序，这些应用程序推动了更大的金融包容性、更精准的农业、更好的数据收集和分析以及更有效的信息传播。农业组织和计划越来越多地采用这些工具来推进其目标。本系列中的每个案例研究都着眼于不同的采用方法以及这些工具如何影响组织文化、运营和编程。
实时语义立体声匹配-IRIS
摘要 - 场景的理解在机器人技术，自动化，增强现实和许多其他领域至关重要。为了完全完成此任务，一个自主代理必须推断感应场景的3D结构（要知道它的位置）及其内容（了解它看到的内容）。为了解决这两个任务，经过训练的深度神经网络，从立体声图像中推断出语义细分和深度通常是首选的选择。特别是，可以独立训练这两个任务的独立模型或端到端的端到端体系结构来解决语义立体声匹配。到目前为止，这两种解决方案都是不具备的，因为在前一种情况下需要两个正向通行证，或者由于后者中单个网络的复杂性，尽管共同解决这两种任务通常在准确性方面是有益的。在本文中，我们为实时语义立体声匹配提供了一个紧凑而轻巧的体系结构。我们的框架以多阶段的方式依赖于粗到实体的估计，允许：i）即使在嵌入式设备上也非常快速推断，并且与最先进的网络相比，准确性下降的准确性下降，ii）根据特定的应用程序要求，速度的贸易准确性。与独立任务相比，在高端GPU以及嵌入式Jetson TX2上确保语义立体声匹配的优越性，并突出了我们框架在任何硬件和任何应用程序上的多功能性。
跨域通过双匹配转换
跨域少数射击语义分割（CD-FSS）旨在训练可以从不同域中分割具有一些标记图像的域类别的广义模型。以前的作品证明了特征转化在顾问CD-FSS中的有效性。但是，他们完全依靠支持图像进行特征转换，并且反复使用每个班级的一些支持图像很容易导致过度拟合并忽略了类内部外观差异。在本文中，我们提出了一个双重匹配的基于转换的网络（DMTNET）来解决上述问题。我们建议自我匹配转换（SMT），而不是完全依靠支持图像，以基于查询图像本身本身构建特定于特定的转换矩阵，以将特定于域特异性的查询特征转换为域。计算特定特定的转换矩阵可以防止过度拟合，尤其是对于元测试阶段，仅将一个或几个图像用作支撑图像来分割数百或数千个图像。获得了域 - 不足的特征后，我们利用了双关联构建（DHC）模块，以与Support图像的前景和背景之间的查询相关之间的超相关性，基于前景和背景图的前景和背景预测映射的产生和超级映射，并具有分为分段，以增强其分段。此外，我们提出了测试时间自我填充（TSF）策略，以更准确地自我调整看不见的域中的查询预测。代码可在https://github.com/chenjiayi68/dmtnet上找到。在四个流行数据集上进行的实验实验表明，DMTNET比最新方法实现了卓越的性能。
花旗匹配参考指南 - 亚太地区
（a）可以将路由到我们算法的订单重定向到花旗匹配，无论是流动订单还是休息订单（b）订单（b）订单可以直接路由到花旗匹配时（C）确定Citi匹配中流动订单的订单大小资格，包括各种因素，包括PTS场地流动性的可用性*。（d）花旗比赛订单将始终以优于或等于TSE的可用报价价格的价格匹配。（请参阅：（1）确定匹配价格）（e）在花旗比赛中不匹配的订单将以花旗比赛的“休息订单”持有，或者以“流订单”的方式重定向。（f）流订单可以直接送到场地，也可以送到我们的智能订单路由器（“ SOR”），该路由器将订单与TSE和PTS场地（Japannext，cboe）
电力线走廊测绘-地理匹配
2003 年 8 月的停电事件使美国中西部和东北部以及安大略省南部和魁北克省陷入瘫痪。在美国历史上最严重的停电事件发生后，北美电力可靠性公司 (NERC) 发布了全行业警报，要求电力供应商提交计划，以确定他们用于监控基础设施的方法。除了确定其现场状态监控外，公用事业公司还必须披露他们将如何纠正在现场条件和“按设计”的工程文档之间发现的差异。