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World File Search System挤压
dsnet：用于实时焊接接缝图像分割的动态挤压网络
焊接过程产生的图像噪声（例如弧光，飞溅和烟雾）给基于激光视觉传感器的焊接机器人带来了巨大的挑战，可以定位焊接接缝并准确地进行自动焊接。当前，基于深度学习的方法超过了灵活性和鲁棒性的传统方法。但是，它们的重大计算成本导致与自动焊接的实时要求不匹配。在本文中，我们对卷积神经网络（CNN）和变压器的有效混合体系结构（称为动态挤压网络（DSNET））进行实时焊接接缝分段。更准确地说，开发了一个轻巧的分割框架，以充分利用变压器结构的优势，而无需显着增加计算开销。在这方面，旨在提高其功能多样性的高效编码器已被设计并导致了编码性能的大幅改进。此外，我们提出了一个插件轻巧的注意模块，该模块通过利用焊接接缝数据的统计信息并引入线性先验来产生更有效的注意力权重。使用NVIDIA GTX 1050TI对焊缝图像进行广泛的实验表明，与基线方法Transunet相比，我们的方法将参数的数量减少了54倍，将计算复杂性降低了34倍，并将推理速度提高33倍。dsnet可实现较高的准确性（78.01％IOU，87.64％骰子）和速度性能（100 fps），其模型复杂性和计算负担较低。该代码可在https://github.com/hackerschen/dsnet上找到。
量子通过光子晶体纤维中的自我诱导的透明度挤压
1。国际大脑，音乐和声音研究实验室（BRAMS），加拿大蒙特利尔2。部门心理学，蒙特利尔大学，蒙特利尔，加拿大蒙特利尔3。 大脑，语言和音乐研究中心（CRBLM），加拿大蒙特利尔4。 欧洲群岛，蒙彼利埃大学，蒙彼利埃，法国5。 部门 心理学，魁北克大学的Trois-Rivières，Trois-Rivières，Canada 6。 部门 荷兰马斯特里赫特市马斯特里奇大学神经心理学与心理药理学7。 部门 神经心理学，麦克斯·普朗克人类认知与脑科学研究所，德国莱比锡心理学，蒙特利尔大学，蒙特利尔，加拿大蒙特利尔3。大脑，语言和音乐研究中心（CRBLM），加拿大蒙特利尔4。欧洲群岛，蒙彼利埃大学，蒙彼利埃，法国5。 部门 心理学，魁北克大学的Trois-Rivières，Trois-Rivières，Canada 6。 部门 荷兰马斯特里赫特市马斯特里奇大学神经心理学与心理药理学7。 部门 神经心理学，麦克斯·普朗克人类认知与脑科学研究所，德国莱比锡欧洲群岛，蒙彼利埃大学，蒙彼利埃，法国5。部门心理学，魁北克大学的Trois-Rivières，Trois-Rivières，Canada 6。部门荷兰马斯特里赫特市马斯特里奇大学神经心理学与心理药理学7。部门神经心理学，麦克斯·普朗克人类认知与脑科学研究所，德国莱比锡
MR图像超级分辨率与挤压和激发推理注意力网络
高质量的高分辨率（HR）磁共振（MR）图像提供了更详细的信息，可用于可靠的诊断和定量图像分析。深度综合神经网络（CNN）显示出低分辨率（LR）MR图像的MR图像超分辨率（SR）的有希望的Abil。LR MR图像通常具有一些vi-Sual特征：重复模式，相对简单的结构和信息较少的背景。大多数以前的基于CNN的SR方法同样处理空间像素（包括背景）。他们也无法感知输入的整个空间，这对于高质量的MR IMPIMSR至关重要。为了解决这些问题，我们提出了挤压和激发推理注意网络（SERAN），以获得MR Image SR。我们建议从输入的全球空间信息中挤出注意力，并获得全球描述符。这样的全球描述符增强了网络专注于MR图像中更具信息区域和结构的能力。我们在这些全球描述符之间进一步建立了关系，并提出了引起关注的原始关系。全球描述符将以学习的关注进一步确定。为了充分利用汇总信息，我们通过学习的自适应注意向量自适应地重新校准了特征响应。这些注意向量选择一个全局描述符的子集，以补充每个空间位置以进行准确的细节和纹理重新分解。我们通过残留的缩放提出挤压和激发注意力，这不仅可以稳定训练，而且还使其对其他基本网络的灵感变得非常灵活。广泛的例证显示了我们提出的Seran的有效性，该塞伦在定量和视觉上清楚地超过了基准标记的最新方法。
通过一个轴扭曲的轴线挤压非线性自旋可观察物：分析研究
摘要。在两级原子的合奏中，可以用集体自旋描述，可以使用纠缠状态来增强干涉精度测量的灵敏度。非高斯旋转状态可以产生比自旋方形高斯状态更大的量子增强，但它们的使用需要测量可观察到的旋转三个成分的非线性函数。在本文中，我们制定了使用非线性单轴扭曲的哈密顿量产生的非高斯状态实现最佳量子增强的策略，并表明测量后交互作用技术在量子参数估计方案中扩大输出信号已知，在量子参数估计方案中扩大了效果，在量子估计方案中具有效率。包括来自原子实验的相关退积过程的存在，我们可以通过分析确定非高斯过度斑点状态的量子增强，这是任意原子数的噪声参数的函数。
在挤压热浴中的两种骨气模式的几何量子不一致
量子信息可以视为一个相当新的领域，它代表使用量子力学对信息处理任务的研究。我们可以将其视为经典信息理论与量子力学之间的综合，这是一种可行的方式，因为，经典信息理论使用一种语言，可以帮助您掌握量子力学中仍未解决的问题。此外，我们还可以看到，即使使用经典系统不可能，量子机械系统也可以执行经典信息处理任务。在量子信息理论的核心上，有量子相关性代表了量子信息处理任务的描述和绩效的必不可少的物理资源[1，2]。最著名和最使用的资源之一是纠缠，但是它并没有描述所有现有的量子相关性，因为存在可分离的混合状态，这些状态无法通过经典概率分布来模拟[3，4]。在这种思维方式中，Zurek [3，5]提出了一个量化两分系统中量子相关总量的定量，称为量子不一致，该量子可能具有可分离状态的非零值。在过去几年中，已深入研究了连续变量的开放系统中量子相关性的变色和动力学[6-15]。最近我们
连续流动机械化学：反应性挤压作为有机合成中的促成技术
反应成分并防止流动管的降水，堵塞或结垢。7溶剂的教条使用 - 并且通常是不希望的有毒溶剂（例如DCM和DMF），已经建立了一种现状，其中合成化学家是合成的事实，其分子输入的大部分是对反应瓶（溶剂）的大部分输入（溶剂），最终是直接或间接地 - 直接或间接地 - 对原子质造成的含量。8可持续性指标的重要性越来越重要，例如原子经济，电子因素，过程质量强度以及工业路线设计和开发中的时空产量，9使研究人员能够详细研究“所需的输出”/““废物”二分法，因为在散装溶解中的使用在这些后两者中都具有重要的作用。因此，从反应培养基中完全消除它们的机会 - 从可持续化学的角度来看，将它们完全从反应培养基中删除的机会是非常相关的。10
基于灰狼优化的隧道工程围岩挤压分类改进概率神经网络算法
围岩挤压变形是隧道工程中常见且突出的病害，常在TBM掘进过程中诱发盾构卡洞灾害。本文基于139组历史挤压变形案例，建立了混合PCA-IWGO-PNN挤压分类模型。根据挤压变形的影响因素及特点，选取强度应力比、隧道埋深、隧道等效直径、岩体质量指数、支护刚度等建立挤压程度预测指标体系。由于概率神经网络（PNN）要求输入变量独立，因此采用主成分分析（PCA）对原始数据进行预处理，消除预测指标间的相关性并实现降维。扩展系数是PNN中关键的超参数，采用改进的灰狼优化（IGWO）算法实现其高效的自动寻优。然后，将PNN模型应用于工程实际，20个试验样本中仅有1个误判，预测精度达到95%。最后，与人工神经网络（ANN）模型、支持向量机（SVM）模型、随机森林（RF）模型进行对比分析，其中PNN模型的预测精度最高，其次是人工神经网络（85%）、RF（85%）、SVM（80%）。此外，PNN模型的运行速度最快，仅耗时5.6350 s，而ANN、SVM、RF的运行时间分别为8.8340、6.2290、6.9260 s。本研究提出的混合PCA-IWGO-PNN模型为围岩挤压分类提供了一种有效的方法，在预测精度和运行速度方面均具有优势。
用挤压真空储层的光学机械腔中的两种模式光
我们考虑了由非等级三级激光器产生的两种模式光，在光力学腔中，与两种模式挤压真空储存库中的参数振荡器一起产生。使用稳态状态下的腔模式变量的期望值分析了泵模式，光学耦合强度和挤压真空储层对腔模式挤压和纠缠特性的影响。结果表明，所考虑的系统产生的两模式光显示出正交挤压和纠缠。在空腔中存在参数振荡器，并挤压真空储层可以增强腔模式灯的挤压，纠缠和平均光子数的程度。光力学腔对腔模式的平均光子数和纠缠没有影响，但增加了正交挤压的程度。
药店福利管理人员：强大的中间人抬高药品成本并挤压主街药店
PBM 是复杂的药品分销链的核心，负责将各种药品从制造商运送到患者手中。PBM 充当中间人，为数亿美国人协商处方药的条款和条件。经过数十年的并购，三家最大的 PBM 现在管理着美国近 80% 的处方药。它们也是垂直整合的，充当健康计划和药剂师，并在药品供应链中扮演其他角色。因此，它们对患者获取药品和支付价格拥有巨大的权力和影响力。这可能给美国人带来可怕的后果，近三成接受调查的美国人表示，由于成本高昂，他们会定量服用处方药，甚至不服用。1