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World File Search System多头
用于医学图像超分辨率的多模态多头卷积注意
超分辨率医学图像可帮助医生提供更准确的诊断。在许多情况下，计算机断层扫描 (CT) 或磁共振成像 (MRI) 技术在一次检查期间会捕获多个扫描 (模式)，这些扫描 (模式) 可以联合使用 (以多模态方式) 来进一步提高超分辨率结果的质量。为此，我们提出了一种新颖的多模态多头卷积注意模块来超分辨率 CT 和 MRI 扫描。我们的注意模块使用卷积运算对多个连接的输入张量执行联合空间通道注意，其中核 (感受野) 大小控制空间注意的减少率，卷积滤波器的数量控制通道注意的减少率。我们引入了多个注意头，每个头具有不同的感受野大小，对应于空间注意的特定减少率。我们将多模态多头卷积注意力 (MMHCA) 集成到两个深度神经架构中以实现超分辨率，并对三个数据集进行了实验。我们的实证结果表明，我们的注意力模块优于超分辨率中使用的最先进的注意力机制。此外，我们进行了一项消融研究，以评估注意力模块中涉及的组件的影响，例如输入的数量或头部的数量。我们的代码可在 https://github.com/lilygeorgescu/MHCA 免费获取。
代理可再生多头空头能源通讯 2024 年 12 月 欧元 A
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多头疫苗接种到风险区域的指南 div>
从过去3年中全球肺小鼠爆发的情况下，仍然发现了爆发。来自天然脊髓灰质炎病毒（WPV）物种1的患者以及寻找脊髓灰质炎患者的趋势。从循环疫苗衍生的脊髓灰质炎病毒（CVDPV）中，许多国家有所增加。其中包括泰国附近的国家，包括印度尼西亚还发现了第二种繁殖疫苗（CVDPV2）的脊髓灰质炎病毒爆发和爆发的报道。因此，感染的风险很高脊髓灰质炎病毒在泰国传播。尤其是覆盖低疫苗的脊髓灰质炎流行病地区的附近地区可能会增加未来寻找脊髓灰质炎的风险
deepCac：基于多头自我注意和连接卷积神经网络的DNA转录因子分类的深度学习方法
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
杠杆份额 3x 多头人工智能 (AI) ETP
招股说明书 爱尔兰中央银行已根据 (EU) 2017/1129 条例批准了一份基本招股说明书，该条例涉及在爱尔兰和下列某些其他欧盟司法管辖区发售和上市 ETP（“欧盟招股说明书”）。 英国金融行为监管局已根据 2017 年 6 月 14 日欧洲议会和理事会第 2017/1129 号条例（关于在向公众发售证券或在受监管市场交易时发布的招股说明书，以及废除 2003/71/EC 指令）的英国版条例批准了一份基本招股说明书，根据 2018 年《欧盟（退出）法案》，该指令属于英国法律的一部分，涉及在英国发售和上市 ETP（“英国招股说明书”）。 “相关招股说明书”指欧盟招股说明书或英国招股说明书（视情况而定）。爱尔兰中央银行已向下列监管机构提交了批准证书，证明欧盟招股说明书是根据 2017/1129 号条例 (EU) 第 25 条制定的。发行人的欧盟招股说明书（及其任何补充内容）已从爱尔兰通行至意大利（Commissione Nazionale per la Societá e la Borsa）、德国（Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht）、法国（Autorité des Marchés Financiers）、西班牙（Comisión Nacional del Mercado de Valores）、荷兰（Autoriteit Financiële Markten）、波兰（Komisja Nadzoru Finansowego）和比利时（比利时金融服务和市场管理局）。投资者在投资前应阅读发行人的相关招股说明书，并应参阅相关招股说明书中题为“风险因素”的部分，以获取有关投资该产品所涉及的风险的更多详情。
使用Yolo模型通过多头注意机制增强的Yolo模型的Apple检测，深度估计和跟踪的无缝深度学习方法
摘要：考虑到精确的农业，最新的技术发展引发了几种新工具的出现，这些工具可以帮助自动化农业过程。例如，在果园中准确检测和计数苹果对于最大程度地提高收获和确保有效的资源管理至关重要。但是，传统的技术在果园中识别和计算苹果存在一些内在困难。为了识别，识别和检测苹果，Apple目标检测算法（例如Yolov7）表现出很大的反射和准确性。但遮挡，电线，分支和重叠构成严重的问题，以精确检测苹果。因此，为了克服这些问题并准确识别苹果并在复杂的背景下从基于无人机的视频中找到苹果的深度，我们提出的模型将多头注意系统与Yolov7对象识别框架结合在一起。此外，我们还提供了实时计数的字节式方法，这可以保证对苹果的有效监控。为了验证我们建议的模型的功效，对当前的几种Apple检测和计数技术进行了彻底的比较评估。结果充分证明了我们的策略的有效性，该方法不断超过竞争方法，以相对于精度，回忆和F1分别获得0.92、0.96和0.95的非凡精确度，而低MAPE的低MAPE为0.027。
标题 – 网络化多头 AC 耦合器比较...
“摩擦电”效应是指不同材料接触时电荷的转移，传统上是通过摩擦实现的。通过这种机制，所有移动粒子都会从与管道、阻尼器、过滤元件、其他粒子甚至空气的碰撞中获得少量电荷。当粒子与交流摩擦电发射监测器的探头碰撞或靠近探头时，探头中会通过以下机制之一感应出少量电流：感应（带电粒子产生变化的电磁场，从而在探头中感应出电流），或静电转移（带电粒子接触时转移到探头），或摩擦电生成（来自与探头碰撞的所有粒子）。这些效应与流动是湍流还是层流无关。然而，湍流的增加会导致探头处的有效速度更高，甚至导致粒子在探头外再循环，因此为了获得最佳精度，探头应安装在距离任何弯曲或其他不连续处至少 5 个直径的位置。
标题 – 网络化多头 AC 耦合器比较...
“摩擦电”效应是指不同材料接触时电荷的转移，传统上是通过摩擦实现的。通过这种机制，所有移动粒子都会从与管道、阻尼器、过滤元件、其他粒子甚至空气的碰撞中获得少量电荷。当粒子与交流摩擦电发射监测器的探头碰撞或靠近探头时，探头中会通过以下机制之一感应出少量电流：感应（带电粒子产生变化的电磁场，从而在探头中感应出电流），或静电转移（带电粒子接触时转移到探头），或摩擦电生成（来自与探头碰撞的所有粒子）。这些效应与流动是湍流还是层流无关。然而，湍流的增加会导致探头处的有效速度更高，甚至导致粒子在探头外再循环，因此为了获得最佳精度，探头应安装在距离任何弯曲或其他不连续处至少 5 个直径的位置。