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World File Search System叠加
光子混合状态纠缠使用猫状态叠加
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空间音景叠加，第二部分：信号与系统
摘要：我们提出了一个分析框架，用于对涉及空间声景叠加的计算表示的信号进行认知组织，在此定义为“程序叠加”，该框架基于随附文章第一部分，我们在该部分讨论了虚拟听觉显示中声景表示的物理（声学）和感知（主观和心理）框架。利用多模式感觉和情境和环境的心理模型、惯例和习语可以加强听众对听觉场景的理解，使用隐喻和对声音真实感的放松期望来丰富交流。除了物理和心理的结合，程序（逻辑和认知）叠加还考虑音频源和虚拟位置之间的隐喻映射，包括视觉和听觉视角的分离、方向和距离的分离、参数化的双耳和空间效应，包括方向性、范围压缩和无差异性、声景分层； “音频窗口”（类似于图形用户界面窗口）、窄播和多重存在作为管理隐私的策略；以及旋转作为革命。这些听觉显示策略利用虚拟放松声现实主义来实现增强的音景表现。
使用数字文件叠加与直接临床测量评估牙龈厚度
摘要 目的 本研究旨在评估使用数字化和直接临床评估方法量化牙龈厚度的相关性和可重复性。 材料与方法 需要拔牙的患者根据牙龈厚度测量方法分为两组，使用根管扩张器（拔牙前）或弹簧卡尺（拔牙后），测量面中部（FGT）和舌中部（LGT）。获取感兴趣牙弓的拔牙前数字成像与医学通信 (DICOM) 和立体光刻 (STL) 文件，并合并以进行相应的数字测量。使用类间相关系数 (ICC) 分析数字化和直接评估方法之间的评分者间信度。 结果 所有参数均表现出良好的评分者间信度一致性。根管扩张器与数字方法之间的比较显示出极好的一致性，FGT 的 ICC 为 0.79（95% CI 0.55,0.91），LGT 的 ICC 为 0.87（95% CI 0.69,0.94），FGT 和 LGT 的平均差异分别为 0.08（-0.04 至 0.55）和 0.25（-0.30 至 0.81）mm。同时，卡尺法与数字化测量法的比较显示出较差的一致性，FGT 的 ICC 为 0.38（95% CI - 0.06, 0.70），LGT 的 ICC 为 0.45（95% CI - 0.02, 0.74），FGT 和 LGT 的平均差异分别为 0.65（0.14 至 1.16）和 0.64（0.12 至 1.17）mm。结论数字化测量
来自光子门的多个时间顺序的量子叠加中的计算优势
1DeFísica研究所，里约热内卢联邦大学，P。O. Box 68528, Rio de Janeiro 21941-972, Brazil 2 ICFO-Institut de Ciencies Photoniques, The Barcelona Institute of Science and Technology, Castelldefels, Barcelona 08860, Spain 3 Departament de Física, Universidad de Concepción, Concepción 160-C, Chile 4, Chile 4 Anid-Millennium Science Iniative Program Millennium Opitics研究所，DeConcepción大学，Concepción，Concepción160-C，智利5 Depranciment deIngenieríaEléctric，Catulica de la laSantísimaConcepción，Alonso de ribera de Ribera 2850，concepcioun，Chilepción日内瓦大学应用物理学，日内瓦大学1211，瑞士7大学。 Grenoble Alpes，Inria，Grenoble 3800，法国8量子光学和量子信息研究所（IQOQI），奥地利科学学院，Boltzmanngasse 3，维也纳1090，奥地利，奥地利9 Univ Grenoble Alpes，CNRS，Grenoble INP，InstitutNél，Grenoble 38000，法国10量子研究中心，技术创新研究所，阿布扎比，阿拉伯联合酋长国，阿拉伯联合酋长国1DeFísica研究所，里约热内卢联邦大学，P。O.Box 68528, Rio de Janeiro 21941-972, Brazil 2 ICFO-Institut de Ciencies Photoniques, The Barcelona Institute of Science and Technology, Castelldefels, Barcelona 08860, Spain 3 Departament de Física, Universidad de Concepción, Concepción 160-C, Chile 4, Chile 4 Anid-Millennium Science Iniative Program Millennium Opitics研究所，DeConcepción大学，Concepción，Concepción160-C，智利5 Depranciment deIngenieríaEléctric，Catulica de la laSantísimaConcepción，Alonso de ribera de Ribera 2850，concepcioun，Chilepción日内瓦大学应用物理学，日内瓦大学1211，瑞士7大学。 Grenoble Alpes，Inria，Grenoble 3800，法国8量子光学和量子信息研究所（IQOQI），奥地利科学学院，Boltzmanngasse 3，维也纳1090，奥地利，奥地利9 Univ Grenoble Alpes，CNRS，Grenoble INP，InstitutNél，Grenoble 38000，法国10量子研究中心，技术创新研究所，阿布扎比，阿拉伯联合酋长国，阿拉伯联合酋长国Box 68528, Rio de Janeiro 21941-972, Brazil 2 ICFO-Institut de Ciencies Photoniques, The Barcelona Institute of Science and Technology, Castelldefels, Barcelona 08860, Spain 3 Departament de Física, Universidad de Concepción, Concepción 160-C, Chile 4, Chile 4 Anid-Millennium Science Iniative Program Millennium Opitics研究所，DeConcepción大学，Concepción，Concepción160-C，智利5 Depranciment deIngenieríaEléctric，Catulica de la laSantísimaConcepción，Alonso de ribera de Ribera 2850，concepcioun，Chilepción日内瓦大学应用物理学，日内瓦大学1211，瑞士7大学。Grenoble Alpes，Inria，Grenoble 3800，法国8量子光学和量子信息研究所（IQOQI），奥地利科学学院，Boltzmanngasse 3，维也纳1090，奥地利，奥地利9 UnivGrenoble Alpes，CNRS，Grenoble INP，InstitutNél，Grenoble 38000，法国10量子研究中心，技术创新研究所，阿布扎比，阿拉伯联合酋长国，阿拉伯联合酋长国
开放系统中随时间演化的量子叠加和相干图的丰富内容
我们讨论了与耗散环境耦合的多态系统随时间演化的约化密度矩阵 (RDM) 的一般特征。我们表明，通过相干图，即系统站点方格上 RDM 实部和虚部的快照，可以有效且透明地可视化动态的许多重要方面。特别是，相干图的扩展、符号和形状共同表征了系统的状态、动态的性质以及平衡状态。系统的拓扑结构很容易反映在其相干图中。行和列显示量子叠加的组成，它们的填充表示幸存相干的程度。虚 RDM 元素的线性组合指定瞬时群体导数。主对角线包含动力学的非相干分量，而上/下三角区域产生相干贡献，从而增加 RDM 的纯度。在开放系统中，相干图演变为围绕主对角线的带，其宽度随温度和耗散强度的增加而减小。我们用具有 Frenkel 激子耦合的 10 位模型分子聚集体的例子来说明这些行为，其中每个单体的电子态都耦合到谐波振动浴中。
因果秩序的叠加可以在非常嘈杂的通道下传送中的量子优势
未知量子状态的传送[1-3]是量子信息科学的基石。但是，标准传送协议的完美实现[1]需要高度脆弱的单元。因此，在实际情况下，必须考虑不完美的单线[4，5]，其中资源状态偏离完美单元的程度，控制着传送的实现中的退化。最终，如果不完美的增长超出了一定阈值，则可以通过经典手段满足或超过所产生的限制，这表明标准传送协议不再提供任何量子优势。在这封信中，我们表明，即使资源状态与完美的单元显着不同，如果发送者和接收器可以访问量子开关[6-14]，则可以保留如此量子优势。实际上，我们表明，实际上，更高的缺陷可能对量子传送更有帮助。量子开关是具有因果秩序叠加的过程的一个示例[7，8，15]。最近已利用此类过程来改善查询复杂性任务[16]，增强了量子通道的经典能力[6，9，11]，并改善了稳态量子量子温度计[17]。目前的工作将其拟合到该范式中，这是另一个明确的例子，其中因果秩序的叠加产生了有限的操作优势。
头颅测量区域叠加——数字与模拟的准确度和精度：2. 下颌骨
4.3.数字牙齿模板 ...................................................................................................... 53 4.4.操作员错误 ...................................................................................................... 54 4.5.临床意义 ...................................................................................................... 55 4.6.局限性 ............................................................................................................. 56 4.7.结论 ............................................................................................................. 57 资金 ............................................................................................................................. 59 参考书目 ............................................................................................................................. 60
头颅测量区域叠加——数字与模拟的准确度和精密度：2. 下颌骨
4.3. 数字牙齿模板 ................................................................................................ 53 4.4. 操作员错误 .............................................................................................................. 54 4.5. 临床意义 .............................................................................................................. 55 4.6. 局限性 ...................................................................................................................... 56 4.7. 结论 ...................................................................................................................... 57 资金 ................................................................................................................................ 59 参考书目 ............................................................................................................................. 60
特刊人工智能用于眼底照相机和扫描激光检眼镜图像的自动叠加
眼底视网膜成像和荧光血管造影数据，利用视网膜图像中视网膜血管树的存在。6 Mahapatra 等人应用生成对抗网络在注册文件的监督下注册多模态图像，这些注册文件由其他传统方法获得。7 然而，在这两项研究中，叠加方法仅限于用相同相机和相同视野拍摄的视网膜图像，只是波长不同（用标准相机拍摄的荧光血管造影和彩色眼底图像）。此外，人工智能已用于分析单模态图像分析以对疾病进行分类或检测，10-12 但目前还没有方法可以共定位和分析多个成像和功能数据。因此，作为应用人工智能分析多仪器成像和功能研究的初步步骤，我们尝试将来自扫描激光平台的图像叠加到眼底照相机平台上。这些成像平台利用不同的光学路径和不同类型的照明（扫描激光与泛光照明）。我们选择使用红外扫描激光检眼镜 (IR SLO) 图像作为原型 SLO 图像来叠加到彩色眼底 (CF) 上。照片是用眼底照相机拍摄的，因为所有接受光学相干断层扫描 (OCT) 扫描的患者都会进行此类成像，而且红外图像的光学和纵横比预计与用 SLO 拍摄的自发荧光 (AF) 或多色 (MC) 图像相似并因此适用于这些图像，所以这些结果可能适用于许多类型的图像。我们注意到 SLO 图像是使用与 CF 图像不同的光学和仪器拍摄的，因此这似乎是确定 AI 代理是否可以通过检查血管位置来完成这种叠加的良好开端。这项研究的创新之处在于，我们对一种新型 AI 算法在多模态视网膜图像配准方面的表现进行了严格的、隐蔽的研究。我们的算法能够执行图像配准，而无需大量手动注释的真实图像集。
通过在超维空间中叠加将特定主体的脑机接口模型压缩为一个模型
9 名受试者 每名受试者 2 个环节：训练和测试集 每环节和受试者 288 次试验 由视觉提示发起的 4 种不同的 MI 任务