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World File Search System残桩
基于混合注意力机制的残差 UNet 用于脑肿瘤语义分割
摘要：由于脑肿瘤形状不规则且弥散，因此在磁共振成像 (MRI) 体积中对其进行分割非常困难。最近，由于标记数据集的可用性，二维和三维深度神经网络已成为医学图像分割的热门选择。然而，三维网络的计算成本很高，需要大量的训练资源。这项研究提出了一种用于脑肿瘤分割的三维深度学习模型，该模型使用轻量级特征提取模块来提高性能，而不会影响上下文信息或准确性。所提出的模型称为基于混合注意的残差 Unet (HA-RUnet)，它基于 Unet 架构，利用残差块从 MRI 体积中提取低级和高级特征。注意和挤压激励 (SE) 模块也被集成在不同级别，以在局部和全局感受野内自适应地学习注意感知特征。所提出的模型在 BraTS-2020 数据集上进行了训练，在测试数据集上，Dice 得分分别为 0.867、0.813 和 0.787，对整体肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤的灵敏度分别为 0.93、0.88 和 0.83。实验结果表明，所提出的 HA-RUnet 模型优于 ResUnet 和 AResUnet 基础模型，同时参数数量少于其他最先进的模型。总体而言，所提出的 HA-RUnet 模型可以提高脑肿瘤分割准确率，并有助于医生进行适当的诊断和治疗计划。
用于脑肿瘤检测和分割的多任务上下文空洞残差网络
摘要 —近年来，深度神经网络在医学成像中的各种识别和分割任务中取得了最佳性能，包括脑肿瘤分割。我们发现，分割脑肿瘤面临着数据不平衡的问题，即属于背景类（非肿瘤像素）的像素数量远大于属于前景类（肿瘤像素）的像素数量。为了解决这个问题，我们提出了一个级联结构的多任务网络。我们的模型包含两个目标，即（i）有效区分脑肿瘤区域和（ii）估计脑肿瘤掩模。第一个目标由我们提出的上下文脑肿瘤检测网络执行，该网络起到注意力门的作用，只关注脑肿瘤周围的区域，而忽略与肿瘤相关性较小的远邻背景。与处理每个像素的其他现有物体检测网络不同，我们的上下文脑肿瘤检测网络只处理真实实例周围的上下文区域，这种策略旨在产生有意义的区域提议。第二个目标建立在 3D 空洞残差网络和编码解码网络之下，以便有效地分割大物体和小物体（脑肿瘤）。我们的 3D 空洞残差网络采用跳跃连接设计，使深层的梯度能够直接传播到浅层，从而保留不同深度的特征并用于相互细化。为了从体积 MRI 数据中整合更大的上下文信息，我们的网络利用具有各种内核大小的 3D 空洞卷积，从而扩大了滤波器的感受野。我们提出的网络已经在包括 BRATS2015、BRATS2017 和 BRATS2018 数据集在内的各种数据集上进行了评估，包括验证集和测试集。我们的性能已通过基于区域的指标和基于表面的指标进行了基准测试。我们还与最先进的方法进行了比较。1
纯电动卡车部件转售凸显残值上涨空间
CALSTART 开发了一个财务模型，使用行业合作伙伴提供的合理衰减率逐个评估 BET 组件的 RV。根据该模型，当考虑组件转售价值时，BET 的 RV 预期值会很高，尤其是在卡车使用寿命的后期，但在典型融资期的早期也是如此。具体而言，到第 5 年，建模的 BET 组件合计可保留卡车初始价值的 15-25%——这比贷方在其当前承保流程中使用的前景要好。这种 RV 保留率与柴油卡车的 RV 保留率接近，约为 30%，并且随着 BET 继续变得更具成本效益并受到法规的青睐，未来可能会下降。此外，由于电池在二次使用期间具有持续价值，因此在第 8 年后，BET 保留的 RV 比柴油卡车更高。这个基于 BET 组件转售的 RV 基准得到了众多电池二次生命公司的创新市场活动的支持，例如 Zenobē 和 Connected Energy，他们正在利用到 2030 年二手电动汽车电池供应所带来的 20 至 25 亿美元的机会。
通过SEGMEN培训
摘要：除了提供结构支持外，地热能桩基础可以提取和存储地热能作为用于加热和冷却建筑物的可再生，可持续和负担得起的解决方案。大多数能量桩都是现场混凝土桩，需要钻探昂贵且耗时的钻孔。另一种竞争性选择是由预制混凝土段制成的驱动能量桩，这些能量桩是大量且高质量的混凝土工厂铸造的，然后使用本文介绍的创新钢接头在建筑工地上运输和安装。除了提供结构完整性外，这些钢接头还可以为侧壁通道内部的流体循环管提供防泄漏的耦合，该循环循环管有使用铆接到接头的钢盖板屏蔽。预制驱动的桩基础可以用高强度的混凝土二次段，其宽度为27厘米或35厘米，通过钢接头组装。在350毫米桩中可以有270毫米桩或两个U环中有一个U环。钢销连接接头，易于耦合迅速连接管道。本文提出的钢接头提供了利用分段预制混凝土桩基础作为能量堆的机会。进行现场尺度的冲击测试和实验室弯曲测试，以确保由于新接头掺入而不会受到安装和服务动态力的影响。发现，分段驱动的能量桩很容易进行至少1000次打击而没有结构或泄漏故障，并且还表现出令人满意的弯曲刚度。
项目551.04000010 - 处理过的木桩
1分。木材桩的尖端应被锯成正方形，以便切断时，末端垂直于桩的纵轴或直径不少于4英寸的点。2个屁股。木材桩的屁股应被锯为正方形。3个接头。木材桩不得剪接。B.驾驶方法。桩的驾驶应使用空气/蒸汽，柴油或液压锤进行。驾驶顺序将由工程师确定。用于驾驶木材桩的设备应符合第551-3.01.D节的要求，除非将用于驾驶的锤子使用的最低额定功率应为7006 ft-lbf（9.5 kJ），每次打击，最大额定功率的惊人能量应为13,497 ft-lbft-ft-lbfft（18.33 kj）（18.3 kj）。
PDA 8G和PDA-S软件第8代堆...
PDA使用封闭形式的解决方案的基本理论和19世纪各种数学家开发的封闭式解决方案的基本理论来计算桩顶力和速度测量的特定量。这些封闭式解决方案已应用于案例（案例西部储备大学）和桩动力学方法测量。开发的公式和方程的收集是为了计算土壤阻力，桩应力，锤子性能参数，桩完整性因子和其他数量都是案例方法的一部分，这是1960年代后期和1970年代后期设定的。
电压表 - 数字 MV35
暂降：0%残压 / 1 个周期 (标准 B)，40%残压 / 10 个周期 50Hz / 12 个周期 60Hz (标准 C)，70%残压 / 25 个周期 50Hz / 30 个周期 60Hz (标准 C) 断电：0%残压 / 250 个周期 50Hz / 300 个周期 60Hz (标准 C)
主题演讲：桩基动态检测技术 - Fondytest
在过去 12 年中，桩基动态测试的技术方面发展迅速，尽管速度不如解释和建模方面那么快。这反映了在桩基动态测试领域创造实践突破而非理论突破的更高挑战。据观察，理论发展源于创新的测试和测量方法。在此关头，预计更高质量的测量将成为未来十年测试实践发展的关键方面之一。本文试图总结桩基动态测试的当前最新技术方面。在讨论了桩基动态测试的一些基本原理之后，回顾了以下内容：测试方法、加载设备和测量，包括其获取和解释。桩动态测试可以定义为使用动态效应（即通过质量和加速度的干预在桩内、桩外或桩边界产生力或应力）的桩测试。桩与加速（或减速）质量之间最常见的动态相互作用发生在打桩过程中，这促使应力波理论应用于桩。根据这种冲击过程中发生的现象的一维公式，向下传播的波（q）和向上传播的波（t）可以表示桩的行为（De St. Venant，1867 年；Isaac，1931 年）。这些波以速度 c 传播，由表达式 c = ,/FJp 给出，其中 E 和 p 是杨氏
主题演讲：桩基动力检测技术-Fondytest
在过去 12 年中，桩基动态测试的技术方面发展迅速，尽管速度不如解释和建模方面那么快。这反映了在桩基动态测试领域创造实践突破而非理论突破的更高挑战。据观察，理论发展源于创新的测试和测量方法。在此关头，预计更高质量的测量将成为未来十年测试实践发展的关键方面之一。本文试图总结桩基动态测试的当前最新技术方面。在讨论了桩基动态测试的一些基本原理之后，回顾了以下内容：测试方法、加载设备和测量，包括其获取和解释。桩动态测试可以定义为使用动态效应（即通过质量和加速度的干预在桩内、桩外或桩边界产生力或应力）的桩测试。桩与加速（或减速）质量之间最常见的动态相互作用发生在打桩过程中，这促使应力波理论应用于桩。根据这种冲击过程中发生的现象的一维公式，向下传播的波（q）和向上传播的波（t）可以表示桩的行为（De St. Venant，1867 年；Isaac，1931 年）。这些波以速度 c 传播，由表达式 c = ,/FJp 给出，其中 E 和 p 是杨氏