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使用深度卷积神经网络和全局平均池化对脑 MRI 图像中的肿瘤进行分类
摘要：如果检测不准确，脑肿瘤会引起严重的健康并发症并导致死亡。因此，早期检测脑肿瘤并准确分类脑肿瘤类型在诊断中起着重要作用。最近，基于深度卷积神经网络 (DCNN) 的方法使用脑磁共振成像 (MRI) 图像在检测和分类任务中表现出色。然而，DCNN 架构的准确性取决于数据样本的训练，因为它需要更精确的数据才能获得更好的输出。因此，我们提出了一种基于迁移学习的 DCNN 框架来对脑肿瘤进行分类，例如脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤。我们使用预先训练的 DCNN 架构 VGGNet，该架构之前已在大型数据集上进行训练，并用于将其学习参数迁移到目标数据集。此外，我们还采用了迁移学习方面，例如微调卷积网络并冻结卷积网络的各层以获得更好的性能。此外，此方法在输出端使用全局平均池化 (GAP) 层来避免过度拟合问题和梯度消失问题。在 Figshare 数据集上对所提出的架构进行了评估，并与基于深度学习的竞争性脑肿瘤分类方法进行了比较。我们提出的方法产生了 98.93% 的测试准确率，并且优于当代基于学习的方法。
![arxiv：2502.13725v1 [CS.CL] 2025年2月19日](/simg/a\ac78bb51ac94f00dbbeea71de33e16860122107c.webp)
arxiv：2502.13725v1 [CS.CL] 2025年2月19日
时间序列建模在许多现实世界应用中都具有重要的重要性，并且已经进行了经常研究。虽然预先训练的基础模型在自然语言处理（NLP）和compoter Vision（CV）领域取得了令人印象深刻的进步，但它们的时间范围内的发展受到数据传播的限制。一系列最近的研究表明，大型语言模型（LLMS）在复杂的代币序列上具有稳定的模式识别能力和推理能力。然而，熟悉的文献尚未在（a）有效地对齐时间序列和自然语言方式之间和（b）保持推理效率之间的高质量。要解决上述问题，我们现在提出了时间段框架。Time-lalama首先通过线性代币机制将时间序列输入转换为令牌嵌入。第二，时间序列令牌的床位与文本提示保持一致。第三，为了进一步适应LLM主链进行时间序列建模，我们开发了一种动态的低级适应技术（D-Lora）。d-lora动态性地选择了每个时间序列输入的变压器主链各层的最合适的洛拉模块，从而增强了模型的预测能力。我们对具有挑战性的现实时间序列任务的广泛收集的实验结果证实，我们提出的方法实现了最新的（SOTA）性能。1
烟雾探测器与基于安全关键型飞机的连接...
直到第 7 层的各层都必须由应用程序的附加服务进行管理。各种标准化的更高层协议（如 CANopen）都已发布并广泛应用于工业应用中。为了便于遵守 RTCA/DO-178 [3] 指南，没有选择通用的高层协议，而是开发了一种特定类型的应用层协议，并记录在系统接口文档 [2] 中。对通信需求的分析产生了以下协议要求：• 网络上的每个烟雾探测器都必须具有唯一性• 烟雾探测器生成的消息必须包含有关其身份的信息• 支持主从通信模型 CAN 标识符使用 29 位扩展标识符，并分成如图 3 所示的子字段。消息类型消息类型的目的在于根据消息的总体相对优先级对其进行分类，并指示模块 ID 是包含发送器地址还是接收器地址。两类消息类型、过程数据对象 (PDO) 和服务数据对象 (SDO) 被实例化为发送或接收对象；分别为 T_PDO 和 R_PDO 以及 T_SDO 和 R_SDO。发送数据对象 (T_xDO) 表示模块 ID 包含发送器的网络地址，而接收数据对象 (R_xDO) 则在模块 ID 字段中包含目标接收器的网络地址。
局部磁场中铁磁物体的检测... - Sciendo
在地质研究中，人们采用多种方法来发现自然资源。在大面积研究中，人们使用飞机、直升机和无人机 (Un nm Anned V ehicle)。重力、电磁和磁力方法都用于研究。在重力方法中，可以测量地球重力的极小变化 [1]。现代重力仪的灵敏度小于 1 mGal (1 Gal = 10 −2 m/s 2 )。重力仪可以测量接近 10 −6 g 水平的地球重力变化。 莫斯科的 Gravimetric Technologies Ltd. 公司是少数几家领先的超灵敏重力仪生产商之一 [2]。图 1 [3] 显示了安装在 Cessna 404 飞机上的 GT-1A 重力仪。应用电磁法也可以发现自然资源矿藏。第一个电磁系统出现并于 20 世纪 20 年代在斯堪的纳维亚半岛、美国和加拿大开发。电磁法用于测量土壤的电导率。电磁系统安装在飞机或直升机上。大线圈由直升机牵引或由飞机携带。线圈中的电流脉冲产生强磁场（初级场），该磁场穿透地球各层（图2）。时变场在土壤中产生涡流。线圈电流切断后，只剩下产生磁场的涡流（二次
烟雾探测器与基于安全关键型飞机的连接...
直到第 7 层的各层都必须由应用程序的附加服务进行管理。各种标准化的更高层协议（如 CANopen）都已发布并广泛应用于工业应用中。为了便于遵守 RTCA/DO-178 [3] 指南，没有选择通用的高层协议，而是开发了一种特定类型的应用层协议，并记录在系统接口文档 [2] 中。对通信需求的分析产生了以下协议要求：• 网络上的每个烟雾探测器都必须具有唯一性• 烟雾探测器生成的消息必须包含有关其身份的信息• 支持主从通信模型 CAN 标识符使用 29 位扩展标识符，并分成如图 3 所示的子字段。消息类型消息类型的目的在于根据消息的总体相对优先级对其进行分类，并指示模块 ID 是包含发送器地址还是接收器地址。两类消息类型、过程数据对象 (PDO) 和服务数据对象 (SDO) 被实例化为发送或接收对象；分别为 T_PDO 和 R_PDO 以及 T_SDO 和 R_SDO。发送数据对象 (T_xDO) 表示模块 ID 包含发送器的网络地址，而接收数据对象 (R_xDO) 则在模块 ID 字段中包含目标接收器的网络地址。
烟雾探测器与基于安全关键型飞机的连接...
直到第 7 层的各层都必须由应用程序的附加服务进行管理。各种标准化的更高层协议（如 CANopen）都已发布并广泛应用于工业应用中。为了便于遵守 RTCA/DO-178 [3] 指南，没有选择通用的高层协议，而是开发了一种特定类型的应用层协议，并记录在系统接口文档 [2] 中。对通信需求的分析产生了以下协议要求：• 网络上的每个烟雾探测器都必须具有唯一性• 烟雾探测器生成的消息必须包含有关其身份的信息• 支持主从通信模型 CAN 标识符使用 29 位扩展标识符，并分成如图 3 所示的子字段。消息类型消息类型的目的在于根据消息的总体相对优先级对其进行分类，并指示模块 ID 是包含发送器地址还是接收器地址。两类消息类型、过程数据对象 (PDO) 和服务数据对象 (SDO) 被实例化为发送或接收对象；分别为 T_PDO 和 R_PDO 以及 T_SDO 和 R_SDO。发送数据对象 (T_xDO) 表示模块 ID 包含发送器的网络地址，而接收数据对象 (R_xDO) 则在模块 ID 字段中包含目标接收器的网络地址。
采用玻璃微加工技术研制的 W 波段共馈空心波导缝隙阵列天线
吴亚祥 1,2 ，余田 3 ，张淼 1,2 ，余大全 3 ，广川二郎 4 ，刘庆火 5 1 厦门大学深圳研究院，深圳 518057，中国，miao@xmu.edu.cn* 2 厦门大学电磁学与声学研究所，厦门 361005，中国，miao@xmu.edu.cn* 3 微电子与集成电路系，厦门，中国。 4 东京工业大学电气电子工程系，日本东京。 5 杜克大学电气与计算机工程系，美国达勒姆。 摘要 - 本文提出了一种采用玻璃微加工技术设计的 W 波段 16×16 单元共馈空气填充波导缝隙阵列天线。该天线由五层玻璃晶片层压而成。创新性地采用玻璃通孔（TGV）技术制作各层，该技术通过激光诱导深刻蚀工艺实现，并已初步应用于先进封装领域。根据湿法刻蚀工艺，在玻璃晶圆设计时考虑了10°的锥角。除了对天线进行电磁分析外，还对其力学和热学特性进行了仿真分析，以确保玻璃晶圆键合成功。实验结果表明，在中心频率94 GHz处天线增益为30.3 dBi，在W波段，当天线增益高于30 dBi时，带宽为13.3%。
2019 年综合竞选中的分析和人工智能
综合运动需要整个美国政府 (USG) 制定和执行美国外交政策。这种连贯的政策制定和实施需要一个共同的视角来分析情况，以便 (1) 准确描述作战环境，(2) 在最低限度的协调下支持整个 USG 的协同行动。国防部和联合情报准备作战环境 (JIPOE) 目前的分析方法有着坚实的基础，但可以改进，以更好地满足这些要求并更有效地支持综合运动。从 JIPOE 的系统基础出发，USG 必须采用一种视角，将外国实体的行为视为相互依赖的各层群体适应和竞争的结果。虽然这种描述可能违背直觉，但更新的 JIPOE 框架（和一些示例）将有助于培养对复杂自适应系统动态的直觉。由于这些系统的复杂性，计算工具与其分析密不可分，并且具有能够编码知识以实现更有效协调的额外好处。改进的分析框架结合对现有和新兴人工智能 (AI) 的理解以及计算工具子集，可以评估计算如何融入联合情报流程和联合规划流程以支持综合战役。这种理解的转变对联合参谋部的所有理事会，特别是 J2、J3 和 J5 产生了深远的影响，并有可能彻底改变外交政策的实施。
实现脑电信号自动编码器压缩的机械可解释性
脑电图 (EEG) 是一种非侵入性工具，通过将电极放置在人体头皮上来测量大脑活动，从而检测神经元放电电压。虽然 EEG 技术存在信噪比差和仅捕获表面大脑活动等局限性，但它仍然是诊断癫痫和睡眠障碍等疾病的可靠方法 [ 1 ]。自动编码器 [ 2 ] 是一类特殊的神经网络，用作编码器-解码器对。编码器通过逐步减少各层的神经元数量，最终达到瓶颈层，将输入数据压缩为压缩表示，称为潜在空间。相反，解码器通过逐渐增加后续层中的神经元数量从这种压缩形式重建输入数据。这种压缩和重建过程使网络能够有效地捕获输入数据的显着特征。卷积变分自动编码器 (CVAE) [ 3 , 4 ] 通过合并卷积层扩展了此框架，使其特别适合处理图像数据。与标准自动编码器不同，CVAE 生成概率潜在空间。这种概率方法有助于学习稳健的特征，并增强模型生成类似于训练数据的新数据实例的能力。利用卷积层，CVAE 可以利用数据中的空间层次结构，从而增强其分析和重建图像数据中固有的复杂模式和纹理的能力。因此，CVAE 在要求详细
多层人体头部 EMF 天线暴露模拟阿尔茨海默病治疗
在本文中，我们跟进了初步的生物学研究，这些研究表明，重复电磁场刺激 (REMF) 降低了有毒的淀粉样蛋白-β (A β ) 水平，而淀粉样蛋白-β (A β ) 水平被认为是阿尔茨海默病 (AD) 的病因。这些暴露的 REMFS 参数为频率 64 MHz 和原代人类神经元培养物中 0.4 至 0.9 W/Kg 的特定吸收率 (SAR)。在这项工作中，使用高频仿真系统 (HFSS/EMPro) 软件模拟了电磁场 (EMF) 模型。我们的目标是在模拟人头中实现降低生物学研究中有毒 A β 水平所需的 EM 参数 (EMF 频率和 SAR)。此处执行的模拟将有可能导致成功开发一种用于治疗阿尔茨海默病患者的暴露系统。研究中考虑了一种流行的 VFH（甚高频）贴片微带天线系统。选择基于简单易用的构造和对 VHF 应用的适用性。评估了头部各层（包括皮肤、脂肪、硬脑膜、脑脊液 (CSF)、灰质、脑组织）的 SAR 和温度分布，以确定模拟人头的有效性 SAR 和安全温度升高。基于馈入天线馈线的 1 A 峰值电流脉冲，可实现 0.6 W/Kg 的最大 SAR。在模拟人头的各个层上观察到 0.4 到 0.6 SAR 的范围。天线的初始设计表明天线尺寸在长度和宽度上约为 1 米，这表明 AD 治疗是一种固定的实用模型。未来将发展可穿戴天线和曝光系统，以实现高效率和患者舒适度。