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World File Search System散射的
使用基于小波散射的特征对酒精性脑电图进行分类
在研究问题和相关数据集之后，特征提取是机器学习和数据科学管道的最重要组成部分。小波散射变换（WST）是最近开发的基于知识的特征提取技术，在结构上像卷积神经网络（CNN）一样。它保存在高频中，对信号变形不敏感，并产生分类任务中通常需要的实价信号的较低差异。借助来自公共可用UCI数据库的数据，我们研究了从多通道脑电图（EEG）信号中提取的基于WST的功能的能力，以区分20名酗酒和20个男性健康的男性的男性受试者的1.0-S EEG记录。使用记录的10倍交叉验证，我们发现输入到支持向量机（SVM）分类器的基于WST的特征能够正确对所有酒精和正常EEG记录进行正确分类。使用1D CNN实现了类似的性能。相比之下，最高的独立主题平均值10倍跨验证性能是通过馈送到线性判别（LDA）分类器的基于WST的特征实现的。使用两种10倍的交叉验证方法获得的结果表明，WST与CON CON CONTAILAL分类器一起是CNN的替代品，用于对酒精和正常脑电图分类。在区分酒精和正常的脑电图记录方面，枕骨和顶部区域的基于WST的特征是最有用的。
基于电动力学的具有玻恩散射的量子门优化
本文提出利用电子散射来实现由三个量子比特控制的幺正量子门。利用费曼规则，我们找到了外部电磁源散射跃迁振幅的表达式。在此背景下，散射振幅被建模为一个状态可调节的幺正门。实现门所需的矢量势的最优值是通过最小化设计门和目标门之间的差异来获得的，以总消耗能量为约束。设计算法是通过将得到的积分方程离散化为矢量方程而得到的。该设计算法可应用于量子计算、通信和传感等各个领域。它为开发用于量子信息处理的高效和精确的门提供了一种有前途的方法。此外，这种方法还可以扩展到设计多量子比特系统的门，这对于大规模量子计算至关重要。该算法的使用可以大大促进实用量子技术的发展。
使用 DALLAS 探测器阵列进行激光角散射的表面粗糙度研究
已开发出一种通过测量散射光的角度分布来研究表面粗糙度的仪器。在我们的仪器中，氦氖激光器发出的光束以可能变化的入射角照射表面。散射光分布由位于半圆形轭架中的 87 个光纤传感器阵列检测，该半圆形轭架可绕其轴旋转，以便可以在整个半球上采样散射辐射。检测器阵列的输出在实验室计算机中数字化、存储和分析。最初的实验集中在高度二维的不锈钢表面测量上，其产生的散射分布位于入射平面内。通过将角度散射数据与由触针式仪器测量的数字化粗糙度轮廓计算出的理论角度散射分布进行比较来分析结果。理论分布是通过将粗糙度分布代入 Beckmann 和 Spizzichino 开发的电磁散射积分方程的运算数来计算的。这种方法直接测试了基本光学理论的准确性。
补充材料“通过连续体系统中的布里鲁因散射的光声纠缠”
其中A P，A S和B AC分别对应于泵场，Stokes场和载波频率ωp，ωs，ωac的信封操作员。∂Opt（γ）和υAC（γ）表示光学和声学的群体速度（耗散速率）。g 0在单个量子水平上量化这三个领域之间的耦合强度。在以下讨论中，我们在不失去普遍性的情况下进行了真实和积极的[3]。ξp，ξs和ξAC代表这三个领域的langevin噪声，遵守以下统计属性
5d 过渡金属铝合金中来自外部散射的巨自旋霍尔效应和自旋轨道扭矩
磁性赛道存储器。[7,8] 自旋流可通过自旋霍尔效应 (SHE) 由电荷电流产生。人们对某些类别的高质量晶体化合物产生了浓厚的兴趣，这些化合物可产生源自此类材料本征电子能带结构的较大自旋霍尔效应：[9,10] 此类材料包括拓扑绝缘体 [11–13] 以及狄拉克和外尔半金属 [14–16]。然而，在这里，我们展示了非常大的自旋霍尔效应，它是由室温下由 5 d 元素和铝形成的高阻合金中的外部散射产生的，在实际应用中非常有用。自旋轨道相互作用 (SOI) 在自旋霍尔效应中起着核心作用，通常原子序数 Z 越大，自旋霍尔效应越大。此外，化合物或合金中组成元素的 Z 值差异越大，外部散射就越大，因此 SHE 也越大。[17,18] 在这方面，将铝等轻金属与 5 d 过渡金属合金化预计会产生较大的外部 SHE。[19] 在本文中，我们表明 M x Al 100 − x（M = Ta、W、Re、Os、Ir 和 Pt）合金不仅电阻率 ρ 发生剧烈变化，而且自旋霍尔角 (SHA) θ SH 和自旋霍尔 (SHC) σ SH 也随其成分 x 而变化。我们发现，在许多情况下，在临界成分下，会从高度无序的近非晶相转变为高度结晶相。此外，我们发现电阻率和 SHA 在外部散射最大化的非晶-结晶边界附近表现出最大值。为了支持这一猜想，我们发现最大电阻率的大小和相应的 SHA 随 Z 系统地变化。这表明 5 d 壳层的填充起着至关重要的作用，因为电阻率和 SHA 与 M 的 5 d 壳层中未配对电子的数量有关，因此当 M = Re 或 Os 时，ρ 表现出最大值（根据洪特规则，未配对 d 电子的数量分别为 5、6）。我们发现电阻率与 SHA 大致成线性比例，因此与 θ SH 成反比的功耗（ / SH 2 ρ θ ≈ ）在最大 SHA 时最小。[20] 因此，我们发现 M x Al 100 − x 是功率较小的优良自旋轨道扭矩 (SOT) 源
肿瘤淋巴瘤激酶重排 - 阳性肺腺癌，具有散射的双侧乳房转移：病例报告
肺癌通常转移到淋巴结，大脑，肝脏，骨骼和肺部。肺癌的乳腺转移并不常见。 在先前关于肺癌引起的乳腺转移的报道中，与原发性乳腺癌的分化或其他器官的转移具有挑战性[6-8]。 在恶性乳腺肿瘤中，转移性乳腺肿瘤的发生率很低。 同样，乳外恶性肿瘤的乳房转移很少见，乳腺癌的主要转移部位被认为是恶性黑色素瘤（29.8％），肺癌（16.4％），妇科癌（12.7％）（12.7％）或肠道肿瘤（9.9％）[9.9％] [9] [9]。 以前关于肺癌乳腺转移的大多数报道都是关于单侧发生的孤立转移性肿瘤[10]；因此，散落的双侧乳腺转移酶的情况很少见。肺癌的乳腺转移并不常见。在先前关于肺癌引起的乳腺转移的报道中，与原发性乳腺癌的分化或其他器官的转移具有挑战性[6-8]。在恶性乳腺肿瘤中，转移性乳腺肿瘤的发生率很低。同样，乳外恶性肿瘤的乳房转移很少见，乳腺癌的主要转移部位被认为是恶性黑色素瘤（29.8％），肺癌（16.4％），妇科癌（12.7％）（12.7％）或肠道肿瘤（9.9％）[9.9％] [9] [9]。以前关于肺癌乳腺转移的大多数报道都是关于单侧发生的孤立转移性肿瘤[10]；因此，散落的双侧乳腺转移酶的情况很少见。
沿海弹性和拉曼激光雷达测深
本文概述了空气中的海洋激光雷达性能和带有多个散射的激光雷达回报的基本半分析理论的准实时计算机模拟软件AOLS（机载海洋激光雷达模拟器）。该模型在带有极化设备以及拉曼和荧光通道的弹性激光雷达中提供了信号。模型数据与Hycode 2001现场测试所提供的实验数据非常好地比较。提出的模型不仅是预测和优化海洋机载激光雷达的性能，而且是开发和验证检索技术的强大工具。显示了具有多个散射的LiDAR方程的分析反转，并且显示了具有多个散射的LiDAR剖面反转的第一个进步。
日期：2024年9月26日主题：当前的天气状况...
在接下来的3天内，东北方邦东北方邦，在随后的4天内隔离到剩余区域的散射光到中度降雨；在接下来的2天内，在她的喜马al尔邦，在查mu-kashmir-ladakh-gilgit-baltistan-muzaffarabad上散布到相当广泛的降雨量，在查mu-kashmir-ladakh-gilgit-baltistan-baltistan-baltistan-muzaffarabad上，并隔离到随后的5天中孤立至散射的光到中度降雨；在一周中，在其余区域隔离到散射的光到中度降雨。✓孤立的大降雨非常可能在26 th＆27 th的北阿坎德邦；东北方
cvpr'00：恶劣天气中的视觉框架
常规视觉系统旨在在晴朗的天气中执行。但是，任何室外视觉系统都是完整的，没有任何机制可以保证在较差的天气条件下表现令人满意的性能。众所周知，大气可以显着改变到达观察者的光能。因此，必须使用大气散射模型在恶劣的天气下使视觉系统健壮。在本文中，我们开发了一个几何框架，用于分析大气散射的色彩效应。首先，我们研究了一个简单的颜色模型，用于大气散射，并验证雾和雾度的颜色模型。然后，基于散射的物理学，我们在场景颜色变化上得出了几种几何形状，这是由于变化的大气状况而引起的。最后，使用这些约束，我们可以从不同但未知的天气条件下拍摄的两个或多个图像中恢复“真实”场景颜色来计算雾或雾化，深度分割，提取三维结构并恢复“真实”场景颜色。