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在准现实的场景中解码心理努力
摘要：人类的表现因精神资源而有所不同，这些精神资源可成功地追求一项任务。为了监视用户在自然主义方案中的当前认知资源，不仅要衡量任务本身引起的需求，而且要考虑情况和环境影响。我们对18名参与者进行了多模式研究（9名女性，M = 25.9，SD = 3.8岁）。在这项研究中，我们使用功能性近红外光谱（FNIRS）记录了呼吸道，眼部，心脏和大脑活动，而参与者则以同时的情感语音分散注意力进行了军舰指挥官任务的适应性版本。我们测试了通过多模式的机器学习体系结构解码经验丰富的精神努力的可行性。该体系结构包括特征工程，模型优化和模型选择，以结合跨主题分类中的多模式测量。我们的方法减少了对锻炼的可能性，并可靠地区分了两种不同级别的心理努力。这些发现有助于预测不同的心理努力状态，并为在现实应用中跨个体跨个体监测铺平了道路。
大规模 Schwinger 模型中的准碎裂函数
部分子分布和碎裂函数是分析大多数高能数据的核心 [1,2]。在光前沿，由于时间膨胀和渐近自由，强子由冻结的部分子组成 [3 – 5]。因此，量子色动力学 (QCD) 中的硬过程可以分解为可微扰计算的硬块乘以非微扰矩阵元素，例如部分子分布函数 (PDF) 和碎裂函数 (FF)。PDF 在光前沿被估值，并且本质上是非微扰的，这使得它们无法用标准欧几里得格子公式来计算，除了几个最低矩之外。这个缺点可以通过使用准分布 [6] 及其变体 [7,8] 来避免。这些提议现在已被许多 QCD 格子合作所采用 [9 – 14]。我们最近展示了如何将这些概念扩展到量子计算 [15] 。夸克碎裂的概念起源于菲尔德和费曼的原创工作，他们提出了夸克喷流模型来描述半包容过程中介子的产生 [16] 。该模型本质上是一个独立的部分子级联模型，其中硬部分子通过发射连续的
实现Skyrmion动力学的定量准粒子建模
图1：测定实验中电流诱导的力。（a）KERR显微镜图像显示了一个限制在40μm×7μm的带有漏斗类的丝线中的单个Skyrmion（深色斑点）。左侧和右侧的金触点允许沿线施加电流。（b-d）我们的方法的逐步应用为2.14∙106 A/m 2的电流密度。（b）用于施加在左侧（蓝色）和右（红色）的电流的偏置的天空分布。（c）产生的偏置PMF。（d）推断的纯固定能量景观（蓝色）和推断的纯力偏置（红色）。力偏置的中央区域的线性拟合（虚线黑线）的斜率等于天空上的力。（e）电流诱导的力对施加电流密度的强度图。通过将天空轨迹分为三个部分，并使用力偏差斜率的平均值和标准误差来估计数据点的误差。测量已在名义上的两个不同的设备上进行了与数据点颜色所示的同一样品上相同几何形状进行的。这些点进行调整以纠正Skyrmion尺寸的偏差；原始点以灰色给出。交叉表示模拟结果。
四旋翼飞行器精确准悬停控制的风速估计
本文重点研究了无风传感器的四旋翼飞行器的控制，这些飞行器需要在存在中等但未知的阵风的情况下准确跟踪低速轨迹。通过将风扰动建模为外源输入，并假设可以通过准静态飞行器运动补偿其影响，本文提出了一种创新的估计和控制方案，该方案包括一个线性动态滤波器，用于估计此类未知输入，并且只需要位置和姿态信息。该滤波器建立在未知输入观察器理论的结果之上，允许在不测量风本身的情况下估计风和飞行器状态。可以使用简单的反馈控制律来补偿由扰动引起的偏移位置误差。只要有相应的应用转子速度，所提出的滤波器就与用于消除跟踪误差的恢复控制方案无关。首先使用机器人操作系统中间件和 Gazebo 模拟器在模拟环境中检查该解决方案，然后使用四旋翼飞行器系统在真实风源下飞行进行实验验证。
机载多光谱图像序列的自动配准和镶嵌
摘要 机载遥感由于系统部署的灵活性而在农业监测中具有重要的应用。实际应用中的主要障碍是其高成本。为了降低成本，可以使用小型空中平台（例如微型无人机（mini-UAV））上的单个相机来组装多光谱系统。在这种情况下，即使经过仔细调整，相机仍可能存在移位和旋转错位。平台飞行时会捕获连续的帧。因此，在生成任何商业产品以支持实际决策之前，必须进行单帧内的多波段配准和帧间镶嵌以获得整个监测区域的联合配准多光谱图像。在本文中，我们提出了实现此目标的自动算法。这些算法对于没有明显特征的图像场景特别有用。自动和手动评估均证实了所开发的算法在整体平坦地形无明显特征的多传感器数据融合中的有效性。
氨基酸定向形成准零维钙钛矿
使用时间相关单光子计数 (TCSPC) 装置获取时间分辨的 PL 衰减。PL 衰减曲线使用指数方程拟合：I (t)= A exp(-t/τ)，其中 A 是指数项的振幅，τ 是 PL 寿命。I 代表归一化 PL 强度，t 是时间。PLQY 定义为辐射复合速率常数 (Kr) 与辐射和非辐射复合速率常数 (Knr) 之和的比率，由公式给出
基于单精度浮点非迭代粗到精配准...
摘要。可变形图像配准是医学图像分析中的关键步骤，用于找到一对固定图像和运动图像之间的非线性空间变换。基于卷积神经网络 (CNN) 的深度配准方法已被广泛使用，因为它们可以快速、端到端地执行图像配准。然而，这些方法通常对具有较大变形的图像对性能有限。最近，迭代深度配准方法已被用来缓解这一限制，其中变换以由粗到细的方式迭代学习。然而，迭代方法不可避免地延长了配准运行时间，并且倾向于在每次迭代中学习单独的图像特征，这阻碍了利用这些特征来促进以后的迭代配准。在本研究中，我们提出了一种用于可变形图像配准的非迭代由粗到细配准网络 (NICE-Net)。在 NICE-Net 中，我们提出了：(i) 单次深度累积学习 (SDCL) 解码器，可以在网络的单次（迭代）中累积学习从粗到细的转换；(ii) 选择性传播特征学习 (SFL) 编码器，可以学习整个从粗到细配准过程的常见图像特征并根据需要选择性传播这些特征。在 3D 脑磁共振成像 (MRI) 的六个公共数据集上进行的大量实验表明，我们提出的 NICE-Net 可以胜过最先进的迭代深度配准方法，而只需要与非迭代方法类似的运行时间。
了解由准固定状态电池启用的电池安全性改进
锂离子电池（LIB）的快速开发面临其安全瓶颈的挑战，呼吁进行设计和化学创新。在拟议的策略中，固态电池（SSB）的开发似乎是最有前途的解决方案，但迄今为止，没有实用的SSB大规模应用。SSB的实际安全性能也受到挑战。在本文中，对LIB安全问题进行了简要审查，并强调了安全简短的LIBS。提出了准SSB化学中的系统安全设计，以征服LIB的内在安全性弱点，并根据现有研究访问效果。据信，SSB化学设计中的系统和有针对性的解决方案可以有效地提高电池安全性，从而促进LIBS的更大规模应用。
患者概览前列腺癌的设置和初步结果。纵向配准
摘要 简介：新药已被证明可以延长转移性前列腺癌 (PCa) 和去势抵抗性前列腺癌 (CRPC) 男性的寿命。患者概览前列腺癌 (PPC) 的目的是登记和报告这些治疗及其效果。材料和方法：在 PPC 中，瑞典国家前列腺癌登记册的一个新部分从开始激素治疗开始就登记了治疗开始和停止、影像学、前列腺特异性抗原、临床进展评估和患者报告结果测量 (PROM) 的数据。数据以图表形式显示，以告知个别患者的临床决策。为了进行研究，PPC 中的数据与 PCBaSe 相链接，其中包含来自 NPCR 和一些医疗保健登记册的信息。结果：截至 2019 年 12 月，已有 7,882 名男性在 PPC 中登记，其中 3,912 名已达到 CRPC 状态。从开始 ADT 到开始使用雄激素受体靶向药物 (ART) 的中位时间为：接受原发性 ADT 的男性 4 年（四分位距 IQR 6），接受继发性 ADT 的男性 9 年（IQR 6）。在 2016-2017 年所有有 ART 处方的 PCBaSe 男性中，PPC 占 1 480/4 055（36%）。在 PPC 中注册/未注册的男性在癌症特征、主要治疗、合并症和开始 ART 前使用 ADT 的时间方面存在细微差异。结论：在 PPC 中，在现实环境中评估了晚期 Pca 新疗法的使用和效果。PPC 数据可用作决策辅助、质量保证和研究用药。