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World File Search System断层
基于虚拟计算机断层扫描系统
摘要。本文介绍了一种估算从重建的CT图像本身的诊断能量范围内计算机断层扫描（CT）的X射线能谱的方法。为此，开发了一个虚拟CT系统，并生成了由相应能量光谱标记的γ幻影的CT图像。使用这些数据集，对人工神经网络（ANN）模型进行了训练，从而从伽马克式插入物中的CT值重现了能量谱。在实际应用中，在虚拟CT系统中使用了基于铝的弓形滤波器，并且还开发了带有弓箭滤波器的ANN模型。没有/带有弓形滤波器的ANN模型都可以估计协议中的X射线频谱，该X射线频谱被定义为减去绝对误差，平均超过80％。 协议随着管电压的增加而增加。 当CT图像上的噪声量相当大时，估计偶尔会不准确。 的图像质量具有超过10的信号噪声比，对于γ幻影的基本材料，需要准确预测光谱。 基于从Acivion16（日本佳能医疗系统）获得的实验数据，带有弓形滤波器的ANN模型通过同时优化弓箭滤网的形状，从而产生了合理的能量谱。没有/带有弓形滤波器的ANN模型都可以估计协议中的X射线频谱，该X射线频谱被定义为减去绝对误差，平均超过80％。协议随着管电压的增加而增加。当CT图像上的噪声量相当大时，估计偶尔会不准确。的图像质量具有超过10的信号噪声比，对于γ幻影的基本材料，需要准确预测光谱。基于从Acivion16（日本佳能医疗系统）获得的实验数据，带有弓形滤波器的ANN模型通过同时优化弓箭滤网的形状，从而产生了合理的能量谱。目前的方法仅需要用于伽马克式幻影的CT图像，并且没有特殊的设置，因此预计它将很容易应用于临床应用中，例如梁硬化减少，CT剂量管理和材料分解，所有这些都需要有关X射线能量频谱的精确信息。
计算早期断层的基态性质
在应用量子计算中，大量研究致力于分子和材料基态能量估计问题。然而，对于许多具有实际价值的应用，必须估计基态的其他属性。这些包括用于计算材料中电子传输的格林函数和用于计算分子电偶极子的单粒子约化密度矩阵。在本文中，我们提出了一种量子-经典混合算法，使用低深度量子电路以高精度高效地估计此类基态特性。我们对各种成本（电路重复、最大演化时间和预期总运行时间）进行了分析，这些成本与目标精度、光谱间隙和初始基态重叠有关。该算法提出了一种使用早期容错量子计算机进行行业相关分子和材料计算的具体方法。
新墨西哥州第四纪断层和褶皱的地图和数据
页码简介 1 地图和数据库策略 2 新墨西哥州第四纪断层和褶皱概要 4 第四纪断层和褶皱概述 4 讨论 6 总结 7 致谢 7 贡献者名单 8 数据库术语定义 9 断层和褶皱数据库 11 900，东富兰克林山断层 12 901，Hueco 断层带 15 2001，Gallina 断层 17 2002，Nacimiento 断层 19 2002a，北部区域 20 2002b，南部区域 21 2003，Cañones 断层 23 2004，Lobato Mesa 断层带 25 2005，La Cañada del Amagre 断层带 27 2006，Black Mesa 断层带 30 2007，Embudo 断层 31 2007a， Pilar断层32 2007b，Hernandez断层34 2008，Pajarito断层38 2009，Puye断层41 2010，Pojoaque断层43 2011，阿尔玛东部无名断层46 2012，Mogollon断层47 2013，Mockingbird Hill断层49 2014， Gila 50 南部无名断层 2015 年、Mesita 断层 52 2016 年、Sunshine Valley 断层 54 2017 年、Southern Sangre de Cristo 断层 56 2017a、San Pedro Mesa 断层 57 2017b、Urraca 断层 58 2017c、Questa 断层 60 2017d、Hondo 断层 61 2017e，卡农第 62 节2018 年，Valle Vidal 断层 65 2019 年，红河断层带 67 2020 年，Las Tablas 断层 70 2021 年，Stong 断层 71 2022 年，Los Cordovas 断层 73 2023 年，Picuris-Pecos 断层 75 2024 年，Nambe 断层 77 2025 年，Lang Canyon 断层 80 2026 年，Rendija Canyon 断层 81 2027 年，Guaje Mountain 断层 85 2028 年，Sawyer Canyon 断层 88 2029 年，Jemez-San Ysidro 断层 90
量子重叠断层扫描的实验演示
近年来，随着人们对量子信息处理研究的兴趣和努力[1,2]，在构建和控制大规模量子系统方面取得了令人瞩目的进展，一系列物理系统包括但不限于超导电路[3-5]、线性光学[6,7]、离子阱[8,9]和超冷原子[10]。虽然创建和操作一个拥有大约 100 个甚至 1000 个量子比特的大规模系统已经现实[11,12]，但如何测量这样的多体态并证明系统中任意两部分之间的相关性仍然是一个问题。由于量子比特的量子特性，量子比特所携带的信息不能通过一次测量读出[13]。相反，需要对一个量子态用多组基进行多次测量，才能重建表示该状态的密度矩阵[14]。随着系统中量子比特数量的增加，所需测量的数量呈指数增长 [15]，导致不可接受的时间复杂度，这可能会破坏即使是中等规模的系统稳定性。事实上，对于只有 10 个量子比特的系统，全状态断层扫描 (FST) 已经相当困难 [16]。在这一挑战的推动下，人们提出了各种协议来降低时间复杂度。一些协议为具有特殊结构的某些量子态提供了优势 [17]。一些协议可以更高效地估计未知状态，但它们需要量子非破坏性测量，而这在当今的实验中仍然无法实现 [18]。一个更现实的想法是通过重建简化的密度矩阵来检索有限但关键的信息
Genius AI™ 乳房断层合成检测
作为第一家将乳腺断层合成技术商业化的供应商，Hologic 一直走在改善乳腺癌早期检测的前沿。断层合成正在成为许多地区的护理标准，取代传统的二维 (2D) 乳房 X 线摄影，因为它能够同时提高癌症检测率并减少错误召回。1,2 尽管断层合成的使用使癌症检测总体上有所改善，但各个放射科医生的表现仍存在很大差异 3 ，即使使用最先进的成像技术，也可能会漏掉癌症。4 此外，与 2D 乳房 X 线摄影中的四个标准视图相比，断层合成检查的审查需要滚动浏览数百张图像，这增加了放射科医生疲劳的可能性。
主题：计算机断层造影术（CTA）心脏
esketamine（spravato）鼻喷雾首先在2019年3月获得食品药品监督管理局（FDA）和口服抗抑郁药的结合，用于治疗成人治疗耐药性抑郁症（TRD）。在2020年7月，FDA批准了与口服抗抑郁药结合使用的额外指示，即具有急性自杀念头或行为的大抑郁症（MDD）的抑郁症状的治疗。在获得FDA批准之前，2013年11月将Esketamine鼻喷雾剂授予TRD的突破性治疗指定，并在2016年8月具有自杀风险的MDD。esketamine是氯胺酮的活性异构体，N-甲基-D-天冬氨酸（NMDA）受体拮抗剂。对TRD缺乏共识的定义，但通常被定义为那些至少两种标准抗抑郁药治疗的人。然而，许多TRD患者失败了许多抗抑郁药，并且可能还对增强疗法进行了试验。治疗失败可能是缺乏初始反应，或者在初始反应后无法实现缓解。反应通常定义为在明显的抑郁量表上得分降低了50％，并且在明显的抑郁量表上，缓解量保持在一定得分以下，患者遭受抑郁症的症状很少（如果有的话）。在批准Esketamine鼻喷雾剂之前，唯一由FDA专门用于TRD批准的其他药物是Olanzapine和Fluoxetine的组合胶囊（品牌Symbyax）。，埃斯氨胺鼻喷雾是第一个获得FDA批准重大抑郁症的NMDA拮抗剂。Esketamine鼻喷雾剂也是批准管理急性自杀念头或行为的唯一批准的治疗方法。
对远处达纳基尔抑郁裂隙中断层的定量分析：在岩浆富含岩浆的最终阶段断层的重要性
大陆裂谷是威尔逊构造周期中的一个关键过程，特别是影响海底扩散的发展（例如，Ebinger，2005； Whitmarsh等，2001）。Rift settings host valuable resources (hydro- carbons, mineral deposits) (e.g., Kyser, 2007 ; Levell et al., 2011 ; Zou et al., 2015 ), inform past climatic records (e.g., Haq et al., 1987 ; Kirschner et al., 2010 ), in addition to their associated natural hazards (earthquakes and volcanoes) (e.g., Brune, 2016 ).在全球范围内，最常见的裂缝风格是在最终成员的框架中（例如Franke，2013; Tugend等，2018），其中岩浆裂谷显示扩展扩展，主要是通过机械扩展（例如，断层伸展）（E.G.，Lavier＆Manatschal，lavier＆Manatschal，peron-peron-pinvicevicevicevicevicevice， Manatschal，2009年； Reston，2009年），而岩浆裂谷主要通过岩浆插入式（Buck，2006; Hayward＆Ebinger，1996）。尽管这些最终成员模型具有优雅和简单性，但实际上，大多数裂痕都介于这些最终成员之间，并且/或有时在裂纹方面表现出强烈的延伸风格（例如，Bastow等，2018; Keir等，2015; Shillington et al。，2009）。在更具体地说，在岩浆丰富的裂痕中，断层和岩浆入侵的相对重要性以及它们在时空中的演变仍然不足以理解。
量子态和 SPAM 噪声同时断层扫描的通用框架
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表征深神经网络中子诱导的断层模型
摘要 - 在图形处理单元（GPU）上执行的深神经网络（DNN）的可靠性评估是一个具有挑战性的问题，因为硬件体系结构非常复杂，软件框架由许多抽象层组成。虽然软件级故障注入是评估复杂应用程序可靠性的一种常见且快速的方法，但它可能会产生不切实际的结果，因为它对硬件资源的访问有限，并且采用的故障模型可能太幼稚（即单位和双位翻转）。相反，用中子光束注射物理断层提供了现实的错误率，但缺乏故障传播可见性。本文提出了DNN故障模型的表征，该模型在软件级别结合了中子束实验和故障注入。我们将运行一般矩阵乘法（GEMM）和DNN的GPU暴露于梁中子，以测量其错误率。在DNNS上，我们观察到关键错误的百分比可能高达61％，并表明ECC在减少关键错误方面无效。然后，我们使用RTL模拟得出的故障模型进行了互补的软件级故障注入。我们的结果表明，通过注射复杂的断层模型，Yolov3的误导率被验证为非常接近通过光束实验测得的速率，该速率比仅使用单位倒换的断层注射测量的频率高8.66倍。
