XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System断层扫描
通过可编程量子模拟器上的经典阴影断层扫描量化信息扰乱
我们开发了探测量子信息动态的技术，并在 IBM 超导量子处理器上进行了实验。我们的协议采用阴影层析成像来研究时间演化通道而不是量子态，并且仅依赖于单量子比特操作和测量。我们确定了量子信息扰乱的两个明确特征，这两个特征都无法通过耗散过程模仿，并将它们与多体隐形传态联系起来。通过在实验中实现量子混沌动力学，我们测量了这两个特征，并通过量子系统的数值模拟支持我们的结果。我们还研究了这种动力学下的算子增长，并观察了量子混沌的行为特征。由于我们的方法一次只需要一个量子态，因此可以很容易地将它们应用于各种量子模拟器。
通过成本敏感的机器学习在计算机断层扫描中检测脑出血
一位训练有素的放射科医生确认了这些图像的真实性，并没有发现任何标记错误的图像。因此，没有丢弃任何图像。为了在现实临床场景中最准确地反映模型的性能，图像没有以任何方式增强。随后创建了两个数据集：一个包含 160 幅图像的训练数据集和一个包含 40 幅图像的测试数据集。两个数据集中的出血性和非出血性 CT 扫描数量相等。值得注意的是，该数据集包含从万维网上搜索中获取的图像，因此由于源机器、患者状况、扫描时间、辐射剂量等的差异而引入了高度的异质性。这个问题因数据集较小而变得更加严重，因此这里获得的结果可能只是对所采用技术的实际潜力的保守估计 [17,18]。
通过机器学习的基准测试量子断层扫描完整性和保真度
摘要我们训练卷积神经网络，以预测一组测量值是否在信息上完成，以唯一地重建任何给定的量子状态，而没有先前的信息。此外，我们基于此测量集进行了实力基准测试，而无需明确执行州断层扫描。网络经过训练，以认识到内容的实现和可靠的信息完整性措施。通过逐渐积累的测量和数据，这些受过训练的卷积网络可以通过加速运行时计算并大大降低实验中的系统漂移来有效地建立一个压缩量子状态表征方案。我们通过为大小的空间模式和多光子系统提供实验结果来确保这种机器学习方法的潜力。当网络接受来自实际实验数据的其他自举训练集训练时，这些预测将进一步改善。使用Hermite – Gaussian来源的逼真的梁透明位移误差模型，我们进一步证明，通过训练有素的网络，通过训练有素的网络使用培训时间降低了认证时间的降低顺序，从而大大提高了使用这些来源的大规模量子处理器的计算产率，然后才能确定这些来源。
蔡司 CT 解决方案 计算机断层扫描用于质量保证和过程检查
组件的生命周期越来越短，因此开发时间也越来越短，这是当今工业界的趋势。除此之外，组件的表面形状越来越复杂，结构也越来越复杂，必须进行适当的制造和测试。工业计算机断层扫描技术通过在最短的时间内提供最多的信息来应对这一挑战。
心脏计算机断层扫描后经过跨多个主动脉瓣更换
国王县医院心理学实习培训计划感谢您对APA认可的金斯县医院心理学实习计划的兴趣。医院是纽约市卫生 +医院的成员，位于布鲁克林中部，是纽约市的第一批也是最大的公立医院之一。卫生服务心理学实习计划在统一的计划伞下提供了两个独立的培训轨道，即成人曲目和儿童和青少年曲目。这两种轨道都提供住院，门诊和选修旋转以及研讨会。此手册包含医院，心理学系，培训计划和每个曲目要求的详细描述。虽然统一，但每个曲目都有自己的培训主管。请向您申请的培训轨道主任致辞。申请截止日期是2024年11月15日。如果您对成人曲目有任何疑问，请给Kaluk博士发送电子邮件（jean.kaluk@nychhc.org）。如果您对儿童和青少年曲目有任何疑问，请给Erickson博士发送电子邮件（stephanie.erickson@nychhc.org）。再次感谢您对我们的计划的兴趣。真诚的，斯蒂芬妮·埃里克森（Stephanie Erickson）博士实习培训和青少年田径主任让·卡鲁克（Jean Kaluk）博士实习培训主任曲目
高能双能计算机断层扫描，用于表征大而厚的物体
通常的计算机断层扫描（CT）系统提供有关组成对象的材料的布局和性质的信息。但是，此信息仅限于材料的明显线性衰减µ。要以有效的原子数z eff和电子密度ρe的形式达到更精确和准确的描述，可以使用双能量成像。常规的双能计算机计算机（DECT）技术是：（a）进行预处理的双能数据集并执行常规CT重建[1]，（b）重建双能量数据集并分析获得的线性衰减数据集的比例，并在A上进行了一定的材料[2，3]和（C）[2，3]，3]和（C） [4-6]。第二种技术相对方便地设置，但并非完全独立于能量。第三种技术已被证明相当有效；但是，它提出了一个用于分解的材料基础选择的问题。检查由大量不同材料组成的复杂物体时，此选择可能至关重要。因此，这项工作着重于将第一个技术扩展到高能，因为它不需要对材料进行任何假设，并通过系统频谱响应考虑了光束硬化效应。DEV源通常是X射线管，将诊断能范围限制在几百kV中。对于大而厚的物体，必须具有等效的X射线衰减，高达1 m的混凝土，高能（> 6 mV）的扫描仪是强制性的。[1]和Azevedo等。[7]需要扩展。在这样的能量下，E + E - 对生产优先于光电效果，而Alvarez等人启动了双能分解的工作。由于E + E - 对生产横截面𝜎 𝜎没有分析公式，该模型以第二阶多项式𝑔𝑔（）的形式将贡献与原子数Z分开，并从能量E分开，并提出了第三阶多项式𝑔𝑃𝑃（）和第三阶多项式1𝑓（and）。
人工智能和光学相干断层扫描自动表征人类动脉粥样硬化斑块
1. 上海交通大学生物医学工程学院，上海，中国；2. 哈尔滨医科大学附属第二医院心脏病科，哈尔滨，中国；3. 西班牙阿尔赫西拉斯，直布罗陀坎波健康信托基金会心脏病科；4. 美国纽约州纽约，长老会医院和哥伦比亚大学心脏病科介入血管治疗中心；5. 美国纽约州纽约，心血管研究基金会；6. 福建医科大学协和医院心脏病科，福建，福州；7. 日本和歌山医科大学心血管医学系；8. 中国医学科学院阜外医院，国家心血管病中心，北京；9. 爱尔兰国立戈尔韦大学兰姆转化医学研究所和 CURAM，爱尔兰，戈尔韦；10. 丹麦奥胡斯大学医院心脏病科
基于生成对抗网络的中风电容耦合电阻抗断层扫描图像重建
摘要：本研究探讨了基于机器学习的中风图像重建在电容耦合电阻抗断层扫描中的潜力。研究了使用对抗神经网络 (cGAN) 重建的脑图像的质量。使用二维数值模拟生成监督网络训练所需的大数据。无撞击损伤和有撞击损伤的头部轴向横截面模型平均为 3 厘米厚的层，与传感电极的高度相对应。使用具有特征电参数的区域对中风进行建模，这些区域是灌注减少的组织。头部模型包括皮肤、颅骨、白质、灰质和脑脊液。在 16 电极电容式传感器模型中考虑了耦合电容。使用专用的 Matlab ECTsim 工具包来解决正向问题并模拟测量。使用数字生成的数据集训练条件生成对抗网络 (cGAN)，该数据集包含健康患者和出血性或缺血性中风患者的样本。验证表明，使用监督学习和 cGAN 获得的图像质量令人满意。当图像对应于中风患者时，可以从视觉上区分，出血性中风引起的变化最为明显。继续进行图像重建以测量物理幻影是合理的。
近期量子设备上的维格纳态和过程断层扫描
摘要 我们提出了一种用于近期量子设备的基于扫描的实验断层扫描方法。该方法的基础方法之前已在基于集合的 NMR 设置中引入。在这里，我们提供了教程式的解释以及合适的软件工具，以指导实验人员将其适应近期的纯态量子设备。该方法基于量子态和算子的 Wigner 型表示。这些表示使用由球谐函数的线性组合组装而成的形状提供了量子算子的丰富可视化。这些形状（以下称为液滴）可以通过测量旋转轴张量算子的期望值进行实验断层扫描。我们提出了一个用于实现基于扫描的断层扫描技术的实验框架，用于基于电路的量子计算机，并展示了 IBM 量子经验的结果。我们还提出了一种从实验断层扫描的 Wigner 函数（液滴）估计密度和过程矩阵的方法。可以使用基于 Python 的软件包 DROPStomo 直接实现此断层扫描方法。
propicker：在低温电子断层扫描中采摘粒子的迅速分割
我们正在举办一项机器学习竞赛，以吸引专注于开发用于识别Cero-Electon层析成像（Cryoet）获得的粒子位置的研究人员。冰冻是一种可视蛋白质组学的强大技术，可以在分子水平上详细探索生物系统。然而，它在大规模实验中的应用受到低吞吐量的约束，特别是在识别蛋白质的3D坐标或断层图内的大分子复合物的3D坐标 - 对于实现近特征图平均的接近原子分辨率至关重要。这一识别粒子位置的步骤称为粒子拾取，这是鉴定和标记断层图中各个颗粒的过程。我们的竞争重点是支持模型开发和评估冷冻数据中的粒子采摘，重点是识别实验数据中多种粒子类型的不同粒子。