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深卷卷神经网络基于脑肿瘤的自动检测
摘要 - 深度卷积神经网络（DCNN）已被广泛研究以在生物医学图像处理领域进行不同类型的检测和分类。其中许多产生的结果与放射科医生和神经病学家相比，与之相当甚至更好。但是，从此类DCNN中获得良好结果的挑战是大型数据集的要求。在本研究中，本研究介绍了一种独特的基于单模型的方法，用于对小数据集进行分类。使用了一个称为regnety-3.2g的修改后的DCNN，与正则化掉落和下降块集成在一起，以防止过度拟合。此外，一种改进的增强技术称为randaugment来减轻小数据集的问题。最后，MWNL（多加权的新损失）方法和端到端CLS（累积学习策略）用于解决样本规模不平等的问题，分类中的复杂性以及降低样本对培训的影响。索引术语 - 脑部肿瘤，深度学习，机器学习，数据增强，卷积神经网络，MRI
新闻通讯第 2 卷
量子计算机已开始从纯学术研究稳步过渡到工业应用。此类系统对材料设计、药物研发、物流、金融、安全、计量等领域具有潜在影响。我们已经进入了一个新时代，尽管量子比特阵列规模很小（1000 个），但量子计算机在解决特定问题方面已经远远优于传统计算机。全球努力的方向是提高量子计算机的可扩展性，同时保持其准确性。执行量子计算的主要平台之一是离子阱系统。该系统拥有最佳的单量子比特和双量子比特门保真度和较大的相干时间，因此使其成为多家国际行业参与者的物理量子比特实现选择，例如 Alpine quantum technologies (AQT)、ionq、Quantinuum（霍尼韦尔分拆公司）、量子工厂、oxford ionics、eleqtron。霍尼韦尔和 AQT 演示了一些东西。
卷。的，不。 1 - V0115.，NO。 4
这是 Cryptologrc Qwrterly 文章的第二个累积索引。它按标题、作者和关键字三种方式排序。它的目的有两个：让读者对 Cryptologrc Qwrterly 中出现的主题范围有一个总体了解 - 从而对文章进行汇总 - 并为我们的读者提供一种方法来查找他们可能想要用作工作中的一般信息或作为操作项目的研究工具的文章。我们每年出版补充材料
卷-8，问题-1
脑齿状Xanthamatosis（CTX）是一种罕见的常染色体隐性隐性疾病，是由CYP27A1基因突变引起的，导致胆固醇的代谢受损，胆固醇的代谢以及胆固醇和胆固醇在各种组织中的胆固醇和胆固醇的积累，例如大脑，眼睛，Lungs和Bones和Bones and Bone and Bone and Cheno caneoxt casa-de casa-de sa casa-de sa casa-decy nos of casa-de sa casa-de sa no sa no sa no sa no sa no n os of casa-de。临床表现是多种多样的，从新生儿初期开始，直到成年，除非早期治疗。一种常见的神经系统表现是一种spino脑性共济失调，然后进行痉挛性瘫痪。肌腱黄素瘤是一个经典发现，通常有助于抑制诊断，但在所有情况下都可能不存在。脑MRI还揭示了齿状核中小脑萎缩和高强度的特征异常，并在T1Weight的图像上周围的小脑白质。这是年轻人可治疗共济失调的罕见原因。治疗是由CDCA或URSO-脱氧胆酸（UDCA）替换。补充他汀类药物，这些人还患有早产性动脉粥样硬化，导致因动脉粥样硬化冠状动脉疾病而导致死亡。这里据报道，用UDCA治疗的Spino-Cerebellar共济失调综合征据报道了一种罕见的有症状异源CYP27A1突变。
卷对卷纳米压印的综合方法......
摘要 在本文中，我们提出了一种新颖的数学模型，该模型在一定程度上复制了一般卷对卷纳米压印光刻 (R2RNIL) 制造工艺的工作方式。我们首先确定制造商在提高生产率和控制制造过程方面面临的一些当前挑战和问题。接下来，我们描述和分析构成典型 R2RNIL 工艺的主要物理现象以及用作涂层的聚合物的典型材料特性，并制定符合物理定律的数学模型。然后，我们提出一些数值模拟，这些模拟定性地再现了实验中发现的几个特征，这些特征是在使模型适合数值计算的线性化假设下发现的。此外，我们确定了影响 R2RNIL 的一些关键工艺参数和材料特性，以及它们如何用于材料设计和工艺控制。最后，我们将讨论未来的工作和一些可以在一般框架范围内研究的应用。 关键词：多相多尺度建模、粘弹性材料、光化学键合、混合物力学
增材制造的数字孪生：最新综述
摘要：随着工业4.0的发展，增材制造将被广泛应用于生产定制化部件。然而，通过反复试验的方法利用增材制造技术生产出结构合理、机械性能良好的部件相当耗时且成本高昂。为了获得最佳工艺条件，需要进行大量实验来优化给定机器和工艺中的工艺变量。数字孪生（DT）被定义为生产系统或服务的数字化表示，或者仅仅是具有某些属性或条件的活跃独特产品。它们是帮助克服增材制造中许多问题的潜在解决方案，以提高零件质量并缩短产品合格时间。DT系统对于理解、分析和改进产品、服务系统或生产非常有帮助。然而，由于对DT概念、框架和开发方法缺乏透彻理解等诸多因素，真正的DT发展仍然受到阻碍。此外，现有棕地系统与其数据之间的链接正在开发中。本文旨在总结增材制造DT的现状和问题，以便为后续DT系统研究提供更多参考。
使用深度学习方法接近实时人群数
在当前的数字时代，在许多地方人群计数机制仍然依赖于老式的方法，例如维护登记册，利用人们在入口处进行基于柜台和传感器的计数。这些方法在人们的运动是完全随机的，高度可变和动态的地方失败。这些方法是耗时且乏味的。拟议的系统是针对需要紧急撤离的情况，例如火灾爆发，灾难性事件等。并根据食物，水，检测拥塞等人数做出明智的决定。基于深度卷积神经网络（DCNN）系统可用于接近实时人群计数。系统使用NVIDIA GPU处理器利用并行计算框架来实现通过相机采用的视频提要的快速而敏捷的处理。这项工作有助于构建一个模型来检测CCTV摄像机捕获的头部。通过提供多种场景，例如重叠的头部，头部的部分可见性等，对模型进行了广泛的训练。该系统在估计密集人群的头部数量相当小的时间内提供了很高的准确性。
用供应链分析解锁数十亿美元
提供端到端的高级分析来支持产品架构设计和供应链规划，需要一个框架（1）易于使用，（2）灵活以支持不断变化的需求，以及（3）表现且可扩展的，以满足公司不断增长的高级分析需求。英特尔的分析框架支持广泛的产品架构设计和供应链规划功能。该框架通过结合许多高级技术来解决整体问题的各个方面，例如产品组成，晶圆启动优化，网络容量对准和优化的路由来支持迭代方法（见图1）。该框架是作为可组合企业系统构建的，具有移动优先的云可视化，机器人过程自动化和大数据管理。它还始终具有高可用性和故障转移聚类。使用HOT（内存），温暖（在磁盘上）和Cold（Hadoop分布式文件系统）存储使用Hot（内存），使用HOT（内存）和自动存储层，将Lambda架构与内存速度层，基于磁盘的批处理层以及自动存储层一起使用。微服务包裹数据层并将数据暴露于消费客户端以获取可行的见解和可视化，并在负载平衡的服务器上托管。框架的设计有助于确保高吞吐量和低潜伏期响应时间。