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放大后诊断：模仿医生阅读习惯的多标签分类模型来诊断脑部疾病
图 1：有些疾病很容易误诊，这需要观察和考虑相邻的图像。在这张 CT 扫描中，我们需要观察相邻的图像来区分出血点或钙化。如果不放大图像，很容易忽略硬膜下出血。
开放大脑同意：告知研究参与者并获得同意分享大脑图像数据
Abramian, D., & Eklund, A. (2019)。Refacing：使用 GAN 重建匿名面部特征。2019 年 IEEE 第 16 届国际生物医学成像研讨会 (ISBI 2019) 上发表的论文，1104 – 1108。https://doi.org/10.1109/ISBI.2019.8759515 Bishop, DVM (2016)。开放式研究实践：意想不到的后果以及避免这些后果的建议。（对同行评审开放倡议的评论）。 Royal Society Open Science，3 (4)，160109。https://doi.org/10.1098/rsos.160109 de Sitter, A., Visser, M., Brouwer, I., Cover, KS, van Schijndel, RA, Eijgelaar, RS … Vrenken, H. (2020)。神经影像中的隐私问题：删除面部特征会降低图像分析方法的性能。欧洲放射学，30 (2)，1062 – 1074。https://doi.org/10. 1007/s00330-019-06459-3 Duan, D., Xia, S., Rekik, I., Wu, Z., Wang, L., Lin, W., … Li, G. (2020)。基于皮质的个体识别和个体变异分析
负载调制功率放大器的线性和效率
在现代通信标准中，功率放大器（PA）必须在越来越大的动态范围和带宽上实现高效率，同时保持严格的线性要求。效率提高可以通过负载调制体系结构（例如Doherty功率放大器）来实现。但是，基于此概念的放大器通常与线性降解有关。在4G网络中，数字预性用于减轻负载调节的放大器的非线性。但是，5G NR系统的更大带宽和复杂性限制了DPD的适用性。本论文旨在解决高效率功率扩增器的固有线性，以便无需有限的预期，可以充分地进行效率。它专注于负载模块的平衡放大器（LMBA）。LMBA是最近的建筑，作为经典Doherty PA的替代品。这里提出了对LMBA的新数学分析，重点是负载调制轨迹。这种基于阻抗的分析导致开发了一种新方法，用于从主晶体管的载荷测量值中设计线性/有效的功率放大器。将此方法应用于10W gan Hemt，我们表明，在单端配置中具有相似性能的三个不同的放大器在LMBA档案中使用时的性能非常不同。根据我们的理论，LMBA的幅度（AM-AM）和相（AM-PM）畸变取决于负载轨迹。然后，在GAAS技术中使用相同的方法在1W频段1W MMIC放大器上应用。选择它以使相失真最小化，然后可以选择第二个谐波终止以最大化效率。j级第二谐波终止被确定为最佳情况，导致-40.5dBC ACLR（相邻的通道泄漏比），当用10 MHz刺激10 MHz时，在2.4GHz的耗尽效率为40.5％，为8.6db Papr（峰值平均电力比）LTE信号。但是，在这些频率下，第二个谐波终止对功率放大器的效率的影响很小。缺乏这种额外的自由度，不能为缓解AM-PM选择载荷轨迹，并且效率/线性权衡会降低。最后，提出了阻抗不匹配在功率放大器中的起源和影响。研究了输出阻抗不匹配下负载调制平衡放大器的性能。我们观察到，如果未在输出处显示最佳阻抗，则会取消LMBA的效率提高。然后提出了一种新型的双重平衡LMBA，以实现高效率功率放大器中的不匹配弹性。
7放大业务成果的关键功能
示例：制造商将工厂生产数据集成到其计划过程中。使用SAP，BAAN或PLM系统或MES系统或OT系统或SCADA软件或Oracle的不同系统的单个工厂的数据被策划为源对准产品。然后将它们转换为中间数据产品，从而具有360度的生产订单视图。最后，面向消费者的见解，例如360度工厂生产计划，是通过API集成提供的。这种方法降低了库存成本并改善了生产计划。这将在下面说明。
残留应力人字形前加载放大器，用于大...
研究描述：到2050年，当二氧化碳排放量应达到零以限制气候变化时，城市将占全球人口的68％。因此，城市是需要通过适应和缓解措施来保护人类免受气候变化的关键地方。科学文献记录了技术，政治，基础设施或基于自然的气候解决方案。然而，关于气候变化的科学文献的快速增长散布在许多科学学科，例如城市地理，社会科学和工程学，这使得难以获得在哪些条件下以及为什么在哪些条件下起作用的结构化概述。
放大在线照明
计划符合条件的程序资格，设备必须是新的，并且必须安装在非住宅设施中。必须有资格获得电动激励措施，申请人必须是Ameren Illinois的非住宅电力客户，电动递送服务率DS1，DS2，DS3，DS3，DS4，DS4，DS5或DS6，以及对与电力项目相对应的服务点的Ameren Electric账单上的能源效率计划。DS5帐户应在开始之前与伊利诺伊州的Ameren代表讨论。通过伊利诺伊州伊利诺伊州能源效率业务计划提供的激励措施旨在支持需要安装新的，优质效率或高性能设备的能源效率项目。所有设备必须符合申请表上列出的最低绩效标准，以便有资格获得激励措施。当前的设备（如果存在）必须是运营的，并且（至少）是标准工作日。
放大替代收获ETF
该指数从2025年2月24日开始，将其总重量的50％分配给全球大麻公司，这些公司是大麻行业增长的“主要”受益人。A Cannabis Company is considered a “Primary” beneficiary if it (A) discloses in its most recent annual or quarterly reports filed with the SEC or other financial regulatory authority to which the company is subject, that (x) it derives at least 50% of its revenues from the businesses described in categories (i) or (ii), above, or (y) it describes in its business overview or business description of its public filings that it is engaged in any combination of the上述类别（i）或（ii）中描述的企业；或（b）它向指数委员会（或其代表）确认，其收入的至少50％来自上面（i）或（ii）类别所述的活动。该基金还可以投资于Real Estates Investment Trusts（“ REITS”）的证券。
I2DCLASS：重新定义放大技术I2DCLASS：重新定义放大技术
5。与DCLASS功率阶段的无缝兼容性I2DClass毫不费力地集成到Blustream的放大器设计中，从而消除了需要进行额外的转换阶段或调整。使用I2DCLASS技术，Blustream的新放大器将重新定义紧凑的音频系统中的可能性。放大器将以精确，效率和可靠性提供卓越的音频性能，为较小的形式的声音质量设定新的基准测试。无论是用于专业应用还是高端消费者设置，I2DCLASS都可以确保BlustReam放大器能够以提供纯净，动态，动态和畸变的自由声音的高级功能脱颖而出。
单管色环介导的等温放大，以快速检测SARS-COV-2 RNA
1泰国清迈50200的清迈大学健康科学研究所； sayamon.ho@cmu.ac.th 2 Lucent International合作，合作医学科学学院，Chiang Mai University，Chiang Mai 50200，泰国； nangkhamkjing_nang@cmu.ac.th（N.K.-K。）; nuttadap@uw.edu（n.p。）; nicole.ngo-giang-huong2@ird.fr（N.N.-G.-H。）3医学技术系，泰国清迈50200的恰格·梅大学相关医学科学系； piyagorn.m@gmail.com（p.m.）; wannaporn.d@cmu.ac.th（W.D.）; nuntita.nan@gmail.com（n.k。）; jaiyapan@gmail.com（N.J。）4泰国Phayao 56000 Phayao大学医学科学学院； nongaon00366@gmail.com 5美国华盛顿州西雅图市华盛顿大学生物工程系98195； klinee@uw.edu 6 Department of Global Health, University of Washington, Seattle, WA 98195, USA 7 Maladies Infectieuses et Vecteurs: É cologie, G é n é tique, É volution et Contr ô le (MIVEGEC), Agropolis University Montpellier, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche Pour le développement（IRD），34394蒙彼利埃，法国8国际联合实验室Presto，Chiang Mai 50200，泰国 *通信：woottichai.k@cmu.ac.ac.th
量子和量子启发算法中的差分隐私放大
差异隐私 (DP) [1,2] 是一个严格的数学框架，用于在分析和处理数据集的同时保留每个个体的信息。直观地说，差异隐私算法可以学习由 n 个用户组成的数据集的统计属性，但几乎不会泄露每个用户的任何信息。在处理医院数据、银行、社交媒体等敏感数据时，此类机制具有重要意义。除了隐私保护数据分析外，差异隐私还在计算机科学的其他领域找到了多种应用，如机器学习 [3、4、5、6]、统计学习理论 [7、8、9、10]、机制设计 [11]。自其推出以来，已开发出多种用于隐私数据分析设计的分析工具 [12、13、14、15]。最常见的是，这些机制利用诸如在最终输出中添加噪声或将输入随机化之类的技术。可以使用简单的工具（例如基本组合规则和后处理的鲁棒性）对由这些块构建的复杂机制进行松散的分析。然而，实际应用中隐私和实用性之间的固有权衡引发了更细化规则的发展，从而带来了更严格的隐私界限。这个方向的趋势是表明多种随机性来源放大了标准 DP 机制的保证。特别是，已经证明了子采样、迭代、混合和改组等 DP 放大结果 [16，17，18，19]。鉴于过去几十年量子计算和量子信息对计算机科学不同领域产生了重大影响，一个有趣的问题是量子和量子启发算法是否可以增强差异隐私。随着如今噪声中型量子设备 (NISQ) 的出现，这个问题变得更加重要 [20]。一方面，这些设备的噪声特性（之前也被 [21] 所利用），另一方面，量子算法的潜在能力，使得这种量子或混合量子经典机制成为差异隐私角度的一个有趣研究课题。此外，机器学习和差异隐私之间的联系表明，回答这个问题可以带来对量子机器学习能力的有趣见解。