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基于深度学习的产科超声平面姿态回归
摘要 目的在产科超声 (US) 扫描中，学习者根据二维 (2D) US 图像在脑海中构建胎儿的三维 (3D) 地图的能力代表了技能习得中的重大挑战。我们的目标是构建一个 US 平面定位系统，用于 3D 可视化、训练和引导，而无需集成额外的传感器。方法我们提出了一个回归卷积神经网络 (CNN)，使用图像特征来估计任意方向的 US 平面相对于胎儿大脑中心的六维姿势。该网络在从幻影 3D US 体积获取的合成图像上进行训练，并在真实扫描上进行微调。训练数据是通过将 US 体积在 Unity 中以随机坐标切成成像平面并在标准经脑室 (TV) 平面周围更密集地切片来生成的。结果使用幻影数据，随机平面和靠近 TV 平面的平面的中位误差分别为 0.90 mm/1.17 ◦ 和 0.44 mm/1.21 ◦。对于真实数据，使用具有相同胎龄 (GA) 的不同胎儿，这些误差为 11.84 mm/25.17 ◦。平均推理时间为每平面 2.97 毫秒。结论所提出的网络可靠地定位了幻影数据中胎儿大脑内的超声平面，并成功地从与训练中类似的 GA 中推广了看不见的胎儿大脑的姿势回归。未来的发展将扩大预测范围，以预测整个胎儿的体积，并评估其在获取标准胎儿平面时基于视觉的徒手超声辅助导航的潜力。
重离子碰撞中的流平面去相关性......
不同（伪）快度（η）下局部流平面之间的方位角关联可以揭示重离子碰撞中初始核物质密度分布的重要细节。对因子分解比（r2）及其导数（F2）的大量实验测量表明存在纵向流平面去相关。然而，非流动效应也会影响该观测量并阻碍对该现象的定量理解。在本文中，为了区分去相关和非流动效应，我们提出了一个新的累积量可观测量T2，它在很大程度上抑制了非流动。用一个简单的蒙特卡洛模型测试了该技术对不同初态场景和非流动效应的敏感性，最后将该方法应用于多相传输模型（AMPT）模拟的√Au+Au 碰撞事件
平面外有序的耐硼化物及其2D Ti- ...
作者：Azizi Shalbaf，Elnaz； Mian，Nabira Ashfaq； Sohaib，Muhammad Numair辅导员：Kirsi-Mari Kallio审查员：Helena Forslund术语：VT21主题：业务流程控制和供应CHANAGAMENT级别：Master's Level Code代码：5FE04E 5FE0
平面随机增长模型中的波动下限
即使经过多年对随机增长模型（如首次和最后一次渗透和定向聚合物）的研究，许多问题在技术上仍然是神秘的或遥不可及的。例如，除了保证通过时间/自由能的线性增长率的基本形状定理之外，还存在亚线性波动，其渐近性尚未建立。即使在平面设置中，对于该设置，推测图景很清晰，但一般工具远不能使其严格。这与可积模型形成鲜明对比，可积模型的波动指数只是已证明的一小部分。在本文中，我们考虑了三个广泛研究的随机增长模型：首次渗透（FPP）、最后一次渗透（LPP）和随机环境中的定向聚合物。虽然这些模型在衡量增长的方式上有所不同，但它们都拥有一个大数定律，即增长率是渐近线性的。然而，更神秘的是亚线性波动。在二维版本中，这些模型被认为属于 Kardar–Parisi–Zhang 普适性类 [30]，尤其是增长涨落的阶数为 n 1 / 3。除了 LPP 和定向聚合物具有精确可溶性的特殊情况外，严格的结果与这一目标相去甚远，在某些情况下甚至不存在。本文的目标有两个。首先，我们描述一种通用策略，用于证明随机变量序列（在定义 2.1 中明确定义）涨落阶的下界。该方法改编自第二作者最近在 [23] 中开发的技术。它很通用，因为它可以用于由独立同分布随机变量组成的各种问题，其中不对这些变量的共同分布做出任何假设。其次，我们应用该方法研究平面 FPP、LPP 和定向聚合物的生长涨落。在这三种情况下，我们都能证明 √ log n 阶波动的下限。此外，对于 FPP，我们扩展了形状
用于研究 Fluxonium 量子比特 1 的平面结构
近十年来，许多国家都在积极研究超导量子电路的基本量子特性 [1–3]。该领域的进展得益于新型量子比特的出现 [4, 5]、制造方法的改进 [6– 10]、系统尺寸的增加 [2–11] 以及量子比特的相干性 [2, 12]。超导量子比特的主要优势是制造工艺相对简单，采用半导体电子产品生产中广泛使用的标准电子束沉积和纳米光刻方法。超导量子比特的运行基于约瑟夫森效应。[12, 13] 的作者简要介绍了超导量子比特的主要类型，特别是相干时间达到数十和数百微秒的 transmons 和 fluxoniums。
绝对地面平面限制了3D激光雷达大满贯
准确的映射和本地化（Dill＆Uijt de Haag，2016年）对于自动驾驶汽车等自主系统（Advs; Huang等，2019）和室内移动机器人技术（Hess等，2016）都是重要的。付出了巨大的努力，致力于使用3D光检测和范围（Lidar; Hess等，2016）传感器的稳健性与基于视觉的SLAM方法相比，使用3D光检测和范围（Lidar; Hess等，2016）传感器实现了准确的同时定位和映射（SLAM）（SLAM）（Qin等，2018，2018）。基于视觉的大满贯基于被动传感器（例如相机）可能对照明和观点变化敏感。相反，像3D激光雷达这样的主动传感器可以为周围环境提供距离测量，而环境不变。出色的鲁棒性和精确度使3D LiDAR成为用于大规模映射和本地化的必不可少的传感器。
人工智能创作的艺术会取代平面设计师的角色吗？
2.文献综述 文献综述简介 争议的开始 13 支持人工智能的立场 14 反对人工智能的论点 16 人工智能与平面设计师的关系 20 基于人工智能的平面设计工具 23 对艺术家整体的风险 24 未经授权使用创作者的图像 24 对版权的困惑 25 模仿艺术家作品的道德问题 27 工作替代 30 积极的前进道路 31 艺术家的反击 31 负责任的人工智能和猖獗的人工智能的风险 32 质疑人工智能 37 情况继续发展 39
基于垂直排列碳纳米管的高精度室温平面绝对辐射计
辐射热计通过吸收介质的热升高来测量光功率。第一台辐射热计由兰利 [ 1 ] 于 1881 年为恒星辐射测量而发明，此后技术不断发展。20 世纪 60 年代，第一批激光器 [ 2 ] 开始商用，美国国家标准与技术研究所 (NIST，West 等 [ 3 , 4 ]) 引入了激光量热法来满足激光功率计校准的需要。辐射测量领域的一个重要里程碑是 1985 年发明的低温辐射计 [ 5 ]，它至今仍是该领域最精确的主要标准 [ 6 – 10 ]，其 (k = 2) 不确定度低于 0.05%。虽然低温辐射计的不确定度低于室温辐射计，但它们价格昂贵、体积庞大且不方便用户使用。为了实现高精度，低温恒温器中的辐射热计不能加热到超出其线性工作范围，这为可测量的激光功率设定了上限。 这意味着这些仪器的动态范围是有限的，如果测量更高的激光功率，必须使用可追溯到低温辐射计或其他绝对探测器的传递标准探测器。 维持较长的校准链需要时间和人力，并且测量不确定性会在这些链中累积。 为了缩短校准链并使绝对辐射计价格合理且更易于使用，可预测量子效率探测器 (PQED) 于 2013 年开发，它可以在低温 [ 11，12 ] 或室温 [ 13 ] 下工作。 然而，量子探测器在 1 mW 时饱和，因此其测量范围与大多数低温辐射计的测量范围相似。 2010 年进行的 EUROMET 高功率激光器辐射功率国际比对 [ 14 ] 表明，各国计量机构之间 1 W – 10 W 激光功率测量结果的一致性仅为 ∼ 1% 水平。因此，仍然需要
Gian课程2025稀疏图：树宽，平面，...
结构该课程应在完全离线模式下进行，讲座24小时和24小时的教程。更多详细信息可以在网站上找到：https：//sites.google.com/view/giansparsegraph/home重要日期的最后日期注册的最后日期：2025年1月31日（优先级给予较早注册的人）接受： （星期日）2025）参与▪主要目标参与者是博士学位。来自数学或计算机科学的学生或研究兴趣的相关部门在于图理论和图形算法。本课程可能会导致研究项目和合作。▪高级大师（M.Sc./m.tech。或同等的）学生也鼓励具有特殊兴趣和背景的学生和算法参与。▪来自知名的学术机构和技术机构的感兴趣的教职员工也被视为潜在参与者。
DNA 在原子级平面二维材料表面的扩散
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2023 年 11 月 2 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.11.01.565159 doi：bioRxiv preprint