XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System放卷机
深卷卷神经网络基于脑肿瘤的自动检测
摘要 - 深度卷积神经网络（DCNN）已被广泛研究以在生物医学图像处理领域进行不同类型的检测和分类。其中许多产生的结果与放射科医生和神经病学家相比，与之相当甚至更好。但是，从此类DCNN中获得良好结果的挑战是大型数据集的要求。在本研究中，本研究介绍了一种独特的基于单模型的方法，用于对小数据集进行分类。使用了一个称为regnety-3.2g的修改后的DCNN，与正则化掉落和下降块集成在一起，以防止过度拟合。此外，一种改进的增强技术称为randaugment来减轻小数据集的问题。最后，MWNL（多加权的新损失）方法和端到端CLS（累积学习策略）用于解决样本规模不平等的问题，分类中的复杂性以及降低样本对培训的影响。索引术语 - 脑部肿瘤，深度学习，机器学习，数据增强，卷积神经网络，MRI
新闻通讯第 2 卷
量子计算机已开始从纯学术研究稳步过渡到工业应用。此类系统对材料设计、药物研发、物流、金融、安全、计量等领域具有潜在影响。我们已经进入了一个新时代，尽管量子比特阵列规模很小（1000 个），但量子计算机在解决特定问题方面已经远远优于传统计算机。全球努力的方向是提高量子计算机的可扩展性，同时保持其准确性。执行量子计算的主要平台之一是离子阱系统。该系统拥有最佳的单量子比特和双量子比特门保真度和较大的相干时间，因此使其成为多家国际行业参与者的物理量子比特实现选择，例如 Alpine quantum technologies (AQT)、ionq、Quantinuum（霍尼韦尔分拆公司）、量子工厂、oxford ionics、eleqtron。霍尼韦尔和 AQT 演示了一些东西。
卷。的，不。 1 - V0115.，NO。 4
这是 Cryptologrc Qwrterly 文章的第二个累积索引。它按标题、作者和关键字三种方式排序。它的目的有两个：让读者对 Cryptologrc Qwrterly 中出现的主题范围有一个总体了解 - 从而对文章进行汇总 - 并为我们的读者提供一种方法来查找他们可能想要用作工作中的一般信息或作为操作项目的研究工具的文章。我们每年出版补充材料
