XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System半自动
STHT77616 半自动旋转激光器
• 激光信息 • 用户安全 • 电池安全 • 安装电池 • 使用附件 • 打开激光 • 执行精度检查 • 更改旋转速度 • 调整垂直倾斜度 • 使用探测器 • 维护和保养 • 规格
通过半自动MEP和LC-MS/MS
博洛多诺大学的药房和生物技术系（PTA实验室），药房和生物技术系（Fabit），母校垫，通过Belmeloro 6，40126 Bolmeloro 6，40126 Bologna，意大利B细胞神经生物生物学实验室，药学和生物学（Fabit），Alma Materim，Selma Materim，Sillma Materim，Sciess，Sciess，Sciess，Sillive of Sely of Selioragy Laboloby b细胞神经生物学实验室。意大利C Bologna，Bari Aldo Moro生物科学，生物技术与环境系Bologna，Corso d'Augusto 237，47921意大利RIMINI F国家研究委员会（CNR）生物膜研究所，生物能和分子生物技术（IBIOM），通过Giovanni Amendola 122，70126 Bari，意大利，博洛多诺大学的药房和生物技术系（PTA实验室），药房和生物技术系（Fabit），母校垫，通过Belmeloro 6，40126 Bolmeloro 6，40126 Bologna，意大利B细胞神经生物生物学实验室，药学和生物学（Fabit），Alma Materim，Selma Materim，Sillma Materim，Sciess，Sciess，Sciess，Sillive of Sely of Selioragy Laboloby b细胞神经生物学实验室。意大利C Bologna，Bari Aldo Moro生物科学，生物技术与环境系Bologna，Corso d'Augusto 237，47921意大利RIMINI F国家研究委员会（CNR）生物膜研究所，生物能和分子生物技术（IBIOM），通过Giovanni Amendola 122，70126 Bari，意大利，
通过半自动微分实现量子最优控制
我们开发了一个“半自动微分”框架，将现有的基于梯度的量子最优控制方法与自动微分相结合。该方法几乎可以优化任何可计算函数，并在两个开源 Julia 包 GRAPE.jl 和 Krotov.jl 中实现，它们是 QuantumControl.jl 框架的一部分。我们的方法基于根据传播状态、与目标状态的重叠或量子门正式重写优化函数。然后，链式法则的分析应用允许在计算梯度时分离时间传播和函数的评估。前者可以通过修改的葡萄方案非常高效地进行评估。后者通过自动微分来评估，但与时间传播相比，其复杂性大大降低。因此，我们的方法消除了通常与自动微分相关的高昂内存和运行时开销，并通过直接优化量子信息和量子计量的非解析函数，促进了量子控制的进一步发展，尤其是在开放量子系统中。我们说明并测试了半自动微分在通过共享传输线耦合的超导量子比特上完美纠缠量子门的优化中的应用。这包括对非解析门并发的首次直接优化。
Banner半自动精密机械设备方案
CRH：学分 L：讲座 P：实践 T：辅导 CTH：接触时间 W.H., ：学分 C.H., ：讲座, ：实践/研讨会, ：练习 C.H., ：每周接触时间
耐力运动员的半自动训练负荷确定
1个运动科学系，比利时鲁文鲁文库文； 2澳大利亚墨尔本贝克心脏和糖尿病研究所心脏病学系； 3剑桥贝克系统基因组学计划，澳大利亚墨尔本贝克心脏和糖尿病研究所； 4比利时鲁文卢文库文库文氏科学系4； 5比利时鲁汶大学医院心脏病学系； 6运动与营养研究计划，澳大利亚墨尔本ACU玛丽·麦基洛普健康研究所； 7 Hartcentrum心脏病学系，杰萨·齐肯胡斯（Jessa Ziekenhuis），哈塞尔特（Hasselt），比利时； 8比利时Diepenbeek Hasselt University的Reval/Biomed； 9比利时安特卫普大学的心血管科学系； 10比利时安特卫普大学医院安特卫普心脏病学系； 11比利时鲁汶鲁文库文康复科学系
数字人文学科中的半自动注释缩放
在当今的数字时代，大量数据无处不在，包括自然语言的话语，例如新闻文章，社交媒体帖子或论坛主题。数字人文学科旨在定性和定量分析此类数据。对于解释性研究，很难从大数据中受益。一个例子是扎根的理论，一种解释性方法，可以通过注释或编码来处理较大的数据集。但是，这种方法太耗时了，无法弥合从定性到定量分析的差距。在这项工作中，我们提出辅助方法，以半自动地将少量的手动注释扩展到大型语料库。我们的方法使用带注释数据的上下文化床位来发现类似的发生。通过交互式提供从用户交互中自动学习的建议，我们的方法提供了一种方便，快速的方式，以减少努力来注释大型语料库。该方法最终产生一个能够注释整个数据集的clas-sifier。我们对多个任务和数据集进行了实验，以评估我们的方法证明了强劲的性能。此外，我们为希望扩展基于注释的研究的研究人员设计了一个软件，将差距从定性到定量结果弥合了差距。
英吉利海峡和凯尔特海岩石的半自动测绘
摘要 本报告介绍了采用半自动化方法绘制海底基岩露头的结果。该方法由两个要素组成，即 1) 使用随机森林集成模型自动空间预测海底岩石的存在与否，以及 2) 根据辅助地质数据和专家知识手动编辑模型输出。该方法适用于 Charting Progress 2 区域 3（东海峡）和 4（西海峡和凯尔特海），但预计也适用于其他区域海域。自动预测是基于对岩石存在与否（响应变量）的观察以及各种预测变量，包括水深、水深的几种导数（坡度、粗糙度、水深位置指数等）、模拟流体动力学（深度平均潮流速度和峰值波轨道速度）和地质信息，例如基于基岩年龄和岩性的相对抗侵蚀性、沉积物流动性指标以及海床或海床附近硬质基质的存在。根据一组独立的测试数据评估了模型输出的准确性，准确性统计数据表明结果令人满意（总体准确性：83%）。目视检查确实发现某些地方存在错误分类，并相应地调整了模型输出。根据测深数据的类型（质量）、随机森林集合的模型一致性以及空间明确方式下的预测与观测之间的一致性，对已开发岩层的置信度进行了评估。在以系统方式进行手动编辑的情况下，对置信度分数进行了修改。最终输出显著改善了对英吉利海峡和凯尔特海海底基岩存在的表示。
在体外神经元发育形态的半自动定量评估
成熟的神经元表现出其轴突和树突（统称为神经突）的广泛树皮化，以与相邻细胞形成功能连接并接收感觉信号。独特的神经元结构被认为会引起神经元的计算能力（Cuntz，Borst，＆Segev，2007; Ferrante，Migliore和Ascoli，＆Ascoli，2013; Kanari等人。，2018年； Van Elburg＆van Ooyen，2010年； Zomorrodi，Ferecsk´o，Kov´acs，Kréoger和Timofeev，2010年）。In addition, morphological differences between neuronal cell types are thought to result in their functional differences ( Khalil, Farhat, & Dl otko , 2021 ; Krichmar, Nasuto, Scorcioni, Washington, & Ascoli , 2002 ; Mainen & Sejnowski , 1996 ; Schaefer, Larkum, Sakmann, & Roth , 2003 ; Vetter, Roth, & h ausser，2001年）。在体外原发性神经元中这种关键结构的发展过程中，几种形态学变化已被归类为不同的阶段，这些阶段可以定性地描述（Dotti，Sullivan，＆Banker，1988； Powell，Rivas，Rodriguez-Boulan，＆Hatten，＆Hatten，＆Hatten，1997; Tahirovic＆Bradke＆Bradke，2009年）。
半自动导航的规定时间控制障碍函数
本文提出了对控制屏障功能（CBF）的新颖使用，以在半自动导航方案中执行规定的时间安全，其中航空车辆通过一系列航路点导航。特别是，我们使用规定的时间控制障碍功能（PT-CBF）来确保车辆接近航路点附近并通过航路点本身之间的最小遍历时间。激励申请是需要在板载人员进行视觉确认路点可用性的应用程序。PT-CBF可以确保达到规定的最小航向遍历时间，并且如通过仿真所示，它们还允许更快地完成任务，该任务完成了，该任务比在指定持续时间内激活传统CBF的简单策略。
从磁共振成像中对胎儿大脑进行半自动分割
1. Wu Y、Lu YC、Jacobs M、Pradhan S、Kapse K、Zhao L 等人。产前母亲心理困扰与胎儿大脑生长、代谢和皮质成熟的关系。JAMA Netw open。2020；3：e1919940–e1919940。doi：10.1001/jamanetworkopen.2019.19940 2. Ebner M、Wang G、Li W、Aertsen M、Patel PA、Aughwane R 等人。胎儿脑部 MRI 定位、分割和超分辨率重建的自动化框架。神经影像。2020；206。 doi:10.1016/j.neuroimage.2019.116324 3. Goldberg E、McKenzie CA、de Vrijer B、Eagleson R、de Ribaupierre S。胎儿对母亲内部听觉刺激的反应。J Magn Reson Imaging。2020 年；1-7。doi:10.1002/jmri.27033 4. Ebner M、Wang G、Li W、Aertsen M、Patel PA、Aughwane R 等人。胎儿脑 MRI 的自动定位、分割和重建框架。医学图像计算和计算机辅助干预。Cham；2018 年，第 313-320 页。5. Avants B、Tustison N、Johnson H。高级规范化工具 (ANTS)。Insight J。2009 年； 1–35。6. Avants BB、Epstein CL、Grossman M、Gee JC。具有互相关的对称微分同胚图像配准：评估老年人和神经退行性脑部的自动标记。Med Image Anal。2008；12：26–41。doi：https://doi.org/10.1016/j.media.2007.06.004 7. Jenkinson M、Smith S。一种用于脑部图像稳健仿射配准的全局优化方法。Med Image Anal。2001；5：143–156。 doi:https://doi.org/10.1016/S1361- 8415(01)00036-6 8. Jenkinson M、Bannister P、Brady M、Smith S。改进的优化方法，以实现脑图像的稳健和精确线性配准和运动校正。神经影像。2002；17：825-841。doi:https://doi.org/10.1006/nimg.2002.1132 9. Klein A、Andersson J、Ardekani BA、Ashburner J、Avants B、Chiang MC 等人。评估 14 种非线性变形算法在人脑 MRI 配准中的应用。神经影像。2009；46：786-802。 doi:10.1016/j.neuroimage.2008.12.037 10. Nosarti C、Murray RM、Hack M 编辑。早产的神经发育结果。剑桥：剑桥大学出版社；2010 年。doi:10.1017/CBO9780511712166 11. Blencowe H、Lee ACC、Cousens S、Bahalim A、Narwal R、Zhong N 等。2010 年区域和全球范围内早产相关神经发育障碍估计值。儿科研究。2013；74：17–34。doi:10.1038/pr.2013.204