摘要。肿瘤学的治疗进步已基于特定的基因组畸变过渡到靶向治疗。这种转变需要在临床试验中进行创新的统计方法,尤其是在总体协议研究的新兴范式中。篮子试验是一种总体方案,评估了共享共同基因组畸变但在肿瘤组织学上不同的同类群体中的单一治疗方法。在具有运营优势的同时,对篮子试验的分析引入了有关统计推断的挑战。篮子试验可用于确定目标治疗的肿瘤组织学有望足以搬迁以确定临床评估,并可以采用贝叶斯设计来支持这一决策。除了决策之外,对队列特异性响应率的估计对于为后续试验的设计提供了高度相关。这项研究通过仿真研究评估了具有二元结果的七种贝叶斯估计方法,与(频繁的)样本比例估计值形成鲜明对比。目的是提出特定于响应率,重点是平均偏差,平均平方误差和信息借贷程度。探索了各种场景,涵盖了整个队列中的均匀,异类和聚类的响应率。评估方法的性能显示出偏见和精确度的相当大的交易,强调了基于试验特征的方法选择的重要性。Berry的方法在异质性有限的情况下表现出色。在更一般的情况下没有明确的获胜者出现,方法性能受到了对整体平均值,偏见以及先验和调整参数的选择的收缩量所影响。挑战包括方法的计算复杂性,需要仔细调整参数和先前的分布规范以及对其选择的明确指导。研究人员应在设计和分析篮子试验时考虑这些因素。
摘要:当前的图像生成模型已经实现了非常现实的图像质量,提供了许多学术和工业应用。但是,为了确保这些模型用于良性目的,必须开发最终检测图像是否已合成生成的工具。因此,已经开发了几个在计算机视觉应用中表现出色的检测器。但是,这些检测器不能直接应用,因为它们是多光谱卫星图像,因此需要对新模型进行训练。虽然两类分类器通常达到高检测精度,但它们努力将图像域和与训练过程中遇到的形象不同的生成体系结构推广。在本文中,我们提出了一个基于量化量化的变异自动编码器2(VQ-VAE 2)功能的单级分类器,以克服两类分类器的局限性。我们首先要突出二进制分类器所面临的概括问题。通过在多个多光谱数据集中训练和测试有效网络架构来证明这一点。然后,我们说明,基于VQ-VAE 2的分类器,该分类器仅在原始图像上进行了培训,可以检测来自不同领域的图像,并由训练过程中未遇到的体系结构生成。最后,我们在同一生成的数据集上的两个分类器之间进行了面对面的比较,强调了基于VQ-VAE 2的检测器的出色概括能力,在使用vQ-ve-vae 2的探测器时,我们在使用蓝色和红色通道的0.05误报率为1时以1.05的误报率进行了检测。
级联的单阶段分布放大器(CSSDA)由于其显着的增益带宽产品而有助于微波应用实现超宽带扩增。但是,它们的功能通常会因内部噪声而损害,这会对响应的线性产生有害。通过引入准差分分布式放大器(QDDA)提出了对这个普遍问题的创新解决方案。实施0.18μm互补的金属氧化物半导体(CMOS)技术,设计,制造和测试了具有单级四级级联配置的QDDA。经验结果表明,高增益为20dB,并且具有30GHz的带宽。此外,观察到噪声图为4.809,紧凑的芯片尺寸为0.74mm²。使用高级设计系统(ADS)RF模拟器完成了此设计和结果发现。随后使用Cadence工具生成电路布局和规格。这项研究证明了QDDA显着提高CSSDA的性能的潜力,这有助于进步超宽带微波炉应用。
摘要 本研究提出了一种新型的探空火箭设计域,该设计域更直观、更简单,更有利于单级探空火箭的研制过程。在各种操作参数中,本研究确定了几个有效变量,这些变量也是探空火箭设计过程中最实用的变量之一。在为峰值高度优化考虑的众多设计变量中,确定了可以说对塑造整个系统最有效、在探空火箭设计过程中最具实用性的三个变量。进行了一项基于模拟的研究,以确定:所选参数对飞行性能的影响,以及单级探空火箭在峰值高度方面的最佳设计条件。将模拟结果与随机选择的实验测试飞行数据进行比较并进行验证。由于性能曲线随变量而变化,因此考虑的设计输入的组合是有效的。所提出的新型设计领域和设计程序有望为目标高度优化的单级探空火箭的研制过程提供有益的参考和实际的利益。
光伏系统主要应用于独立光伏系统和并网光伏系统,过去,由于生产率较低,光伏组件成本较高,但现在随着生产率的提高,成本开始下降。因此,与独立系统相比,并网光伏系统受到广泛青睐[4]。在并网光伏系统中,逆变器用于连接光伏系统和电网。逆变器从光伏系统的直流输入产生所需的交流输出电压,而传统逆变器产生两级输出电压,在转换过程中存在一些问题,例如更高的谐波失真、开关频率、dv/dt应力和滤波器要求在输出侧更为重要,因此成本增加[5]-[6]。多级逆变器 (MLI) 在可再生能源应用中起着至关重要的作用,可产生所需的输出交流电压,从而提高效率、减少谐波并降低损耗。然而,在基本的 MLI 中,所需的组件和开关数量更多
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