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使用带有卷积神经网络的量子电路进行肺炎检测⋆
摘要。图像分类已成为机器学习方法中最重要的领域之一。人脸识别、物体检测、无人驾驶汽车或机器人以及疾病识别都是已经产生影响的领域。将卷积神经网络 (CNN) 层引入图像分类和物体检测也带来了实质性的改进。使用低维滑动核，CNN 能够毫不费力地从图像中提取特征。当将量子电路（量子计算的基本元素）添加到此内核时，它会变得非常复杂，经典上难以处理的内核。量子电路和 CNN 的这种混合组合可用于早期检测肺炎，这是在疾病损害感染者肺部之前治愈疾病的重要步骤。在本文中，我们提出了一种混合 CNN 模型，该模型基于 CNN 模型架构，并在胸部 X 光片图像上实施量子电路以诊断肺炎疾病。我们使用来自公共存储库的数据，其中包含超过 5K 张图像，在分类环境中应用了经典和量子算法。我们的结果表明，将量子电路与经典 CNN 结合使用后，其性能显著提高，准确率更高。该模型在检测肺炎方面的表现表明，所提出的基于量子卷积神经网络的模型在实践中可以有效地对规则和不规则的 X 射线图像进行分类。
获得Nerdy LLC遗传学答案
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Mahindra 推出“THE” SUV：Thar ROXX
o 豪华空间：提供同级最佳的客舱宽敞度，轴距 2850 毫米，行李箱空间大且用途广泛，达 644 升。o 宽阔的全景天窗™：提供宽阔的露天视野，增强每次驾驶的空间感。o 不间断的刺激：带有 QuantumLogic 的 Harman Kardon 9 扬声器系统、双高清屏幕：26.03 厘米信息娱乐系统和 26.03 厘米全数字仪表盘以及一流的 80 多种功能，配备 Adrenox、通风和电动座椅、带盲视监控的 360 度环视系统 Kochi，2024 年 8 月 15 日：印度领先的 SUV 制造商 Mahindra & Mahindra Ltd. 自豪地推出了 Thar ROXX – “THE” SUV，这是一款打破常规并重新定义该国 SUV 格局的类别颠覆者。Thar ROXX 起价为 ₹ 12.99 万，体现了 Mahindra 的大胆和非传统精神。Thar ROXX 的设计和制造旨在吸引人们的目光，提供精致的驾驶体验和强大而安全的性能，它能够征服所有地形，同时提供一系列豪华功能。Thar ROXX 基于 Mahindra 的全新 M_GLYDE 平台打造，可提供异常平稳的驾驶体验、清晰的操控性和一流的动态性能。它毫不费力地将 Thar 的户外 DNA 与现代精致融为一体，提供优质的 SUV 体验，满足那些在生活的各个方面都追求最好的人的需求。
手动感知中的偏见是由体感计算驱动的，而不是扭曲的手模型Peviani，V.C。； L.E.C. Miller； Medendorp，W.P。 2024，ar
为了感知环境中的对象并互动，我们毫不费力地在所需的位置配置了我们的figertips。因此，可以合理地假设潜在的控制机制依赖于有关我们的手和纤维的结构和空间维度的准确知识。然而，这种直觉受到了多年的研究挑战，表明纤维几何学的感知中存在巨大的偏见。1–5这种感知偏见被视为证据表明大脑对人体的内部表示被扭曲，6导致了关于我们行为熟练的明显悖论。7在这里，我们对手工感知的偏见提出了另一种解释，这是噪音的贝叶斯整体的结果，但是关于纤维几何和姿势的无偏见，无偏的体感信号。为了解决这一假设，我们将贝叶斯反向工程与索引填充剂的关节和填充定位进行的行为实验相结合。，我们以感觉或在空间坐标中对贝叶斯的整合进行了建模，表明后一种模型变体导致了纤维感知的偏见，尽管有准确表示纤维长度。关节和纤维化定位响应的行为度量显示出相似的偏见，这些偏见是由空间基的，但不是基于感觉的模型变体所填充的。空间模型变体还优于具有内置几何偏差的失真手模型。总的来说，我们的结果表明，纤维几何形状的感知失真不会反映扭曲的手模型，而是源自几乎最佳的贝叶斯对体感信号的推断。
LaSNN：分层 ANN 到 SNN 提炼，用于深度脉冲神经网络的有效和高效训练
摘要 —脉冲神经网络 (SNN) 具有生物现实性，且由于其事件驱动机制而在低功耗计算方面具有实际应用前景。通常，SNN 的训练会在各种任务上遭受准确度损失，其性能不如 ANN。提出了一种转换方案，通过将训练好的 ANN 参数映射到具有相同结构的 SNN 来获得具有竞争力的准确度。然而，这些转换后的 SNN 需要大量的时间步骤，从而失去了节能优势。利用 ANN 的准确度优势和 SNN 的计算效率，提出了一种新颖的 SNN 训练框架，即逐层 ANN 到 SNN 知识提炼 (LaSNN)。为了实现具有竞争力的准确度和减少推理延迟，LaSNN 通过提炼知识而不是转换 ANN 的参数将学习从训练有素的 ANN 转移到小型 SNN。通过引入注意力机制，我们弥合了异构 ANN 和 SNN 之间的信息鸿沟，利用我们的分层蒸馏范式有效地压缩了 ANN 中的知识，然后有效地传输这些知识。我们进行了详细的实验，以证明 LaSNN 在三个基准数据集（CIFAR-10、CIFAR-100 和 Tiny ImageNet）上的有效性、功效和可扩展性。与 ANN 相比，我们实现了具有竞争力的 top-1 准确率，并且推理速度比具有类似性能的转换后的 SNN 快 20 倍。更重要的是，LaSNN 灵活且可扩展，可以毫不费力地为具有不同架构/深度和输入编码方法的 SNN 开发，从而促进其潜在发展。
无痕基因组编辑技术及其在作物改良中的应用
十年前，人们证明了利用 CRISPR/Cas9 在真核生物中进行基因组编辑 (Cho 等人 2013 年，Cong 等人 2013 年，Feng 等人 2013 年，Jinek 等人 2013 年，Mali 等人 2013 年)，现在该技术已经深入科学界，正在进行大量研究 (Wang 和 Doudna 2023)。在植物科学领域，基因组编辑技术不仅用于植物病理生理学研究，还用于实际育种 (Nerkar 等人 2022)，一些基因组编辑作物已经商业化并被人类消费 (Waltz 2022)。因此，基因组编辑不再是一项仅由研究人员处理的实验性和不常见的技术，而是一项已进入公众实施阶段的技术。相比之下，这种包括自由改写基因组序列的细微差别的基因组编辑技术真正可以毫不费力地做到的是破坏基因。事实上，大多数使用基因组编辑的研究成果（Matres 等人，2021 年）和正在开发的基因组编辑作物（Nagamine 和 Ezura，2022 年，Xu 等人，2020 年）都是基因破坏的结果。由于可以通过专门破坏对品种特征有不利影响的基因来开发有用的品种，因此基因组编辑技术是一项革命性的技术，可以高效、快速地实现这一目标。另一方面，全基因组关联研究（GWAS）表明，决定数量性状或与遗传变异相关的大多数遗传变异都与基因破坏有关。
Shay Dvoretzky
Dvoretzky先生在2024年被福布斯（Forbes）评为美国前200名律师之一。他也经常在美国钱伯斯（Chambers USA）认可，在美国，客户称他为“出色的法律思想”，“能够处理最复杂的上诉事务”，以及“巨大的战略家”，“挥舞着巨大的战略家”，“引起了认真的和有说服力的论点，吸引了大法师的注意力并引起了他们的尊重。”钱伯斯的客户还赞扬了他的能力“毫不费力地减少思维方式复杂的法律问题，以直接且易于遵循的主张。”客户告诉《法律500》，该法律是“领先的律师”德沃雷茨基先生的排名，他是“出色的简短作家”，他“以优雅而轻松地处理口头辩论”，并且“始终为所有潜在的质疑做好准备。”他被Law360反复认可为上诉MVP，被《国家法律杂志的上诉热名单》命名，被选为Lawdragon在美国的500名领先诉讼者之一，并在美国最佳律师中列出。此外，他还被NLJ荣幸地担任诉讼开拓者，并在彭博·劳（Bloomberg Law）的就职版《 Pro Bono Innovators》中进行了介绍。根据最近五年对最高法院从业人员的最新研究，Dvoretzky先生在法院面前的论点数量中排名最高的倡导者梯队，并且具有这些精英从业者中任何一项的证书赠款率最高。
无痕基因组编辑技术及其在作物改良中的应用
十年前，人们证明了利用 CRISPR/Cas9 在真核生物中进行基因组编辑 (Cho 等人 2013 年，Cong 等人 2013 年，Feng 等人 2013 年，Jinek 等人 2013 年，Mali 等人 2013 年)，现在该技术已经深入科学界，正在进行大量研究 (Wang 和 Doudna 2023 年)。在植物科学领域，基因组编辑技术不仅用于植物病理生理学研究，还用于实际育种 (Nerkar 等人 2022 年)，一些基因组编辑作物已经商业化并被人类消费 (Waltz 2022 年)。因此，基因组编辑不再是一项仅由研究人员处理的实验性和不常见的技术，而是一项已进入公众实施阶段的技术。相比之下，这种包括自由改写基因组序列的细微差别的基因组编辑技术真正可以毫不费力地做到的是破坏基因。事实上，大多数使用基因组编辑的研究成果（Matres 等人，2021 年）和正在开发的基因组编辑作物（Nagamine 和 Ezura，2022 年，Xu 等人，2020 年）都是基因破坏的结果。由于可以通过专门破坏对品种特征有不利影响的基因来开发有用的品种，因此基因组编辑技术是一项革命性的技术，可以高效、快速地实现这一目标。另一方面，全基因组关联研究（GWAS）表明，决定数量性状或与遗传变异相关的大多数遗传变异都与基因破坏有关。
奥林匹亚人的强度量表2024 V01英语
感知的劳累（RPE）非常轻/光。I-1中的训练也应该轻松/轻松舒适，即使在大多数运动方式中进行更长的时间。Borg（6 - 20）：<11 CR10（0 - 10）：1-2％的AV HR MAKS 〜55–72％，但请注意，HR将取决于几个因素，包括运动方式，训练状态，精神压力水平环境状况和高度。vo 2max 〜45–55％的百分比，但请注意，vo 2max的百分比在某种程度上取决于几个因素，包括运动方式和训练状态。乳酸〜0.5–1.0 mmol/l。这是个人和特定于运动的。使用血液乳酸作为强度的有效度量需要足够的经验。通风/呼吸速率每分钟的呼吸数通常<30，使一个人毫不费力地散布了长时间的句子。精疲力尽的时间因运动方式和健身水平而异。例如，精英骑自行车的人将能够以这种强度维持几个小时。总持续时间取决于运动，目标和健身水平。在跑步时，可以合适45分钟或更长时间。对于骑自行车，通常需要明显更长的会话。在大多数运动中的间隔持续时间，I-1的持续训练既常见又有益。但是，在培训课程中合并短暂休息也可能是合适的。这些休息时间有助于保持良好的技术并保持重点，尤其是在技术要求的耐力运动中。休息时间不适用。评论I-1是指有氧训练，通常将其作为连续工作。为了确保持续时间足够长并防止过度恢复时间，在持续90-120分钟的训练课程中补充液体和营养很重要。
使用AI
信息科学与工程，Visvesvaraya Technological University摘要：此项目使用计算机视觉和机器学习来创建虚拟试用室和推荐系统，以改善电子商务时尚体验。cnns用于预测身体形式以获得更精确的建议，并且建议引擎使用基于协作和内容的过滤来根据用户偏好，过去的购买和样式提供时尚项目。为了根据每个用户的口味，样式和车身类型提供服装建议，建议引擎将使用协作过滤和基于内容的过滤算法。同时，一个由计算机视觉驱动的虚拟试用室让客户可以通过将合奏叠加在用户提供的图像或头像上并根据车身测量来修改尺寸，以创建逼真的拟合模拟。通过分析用户提供的图片，我们可以增强身体形式检测，提高拟合精度和建议精度。，由于响应迅速的Web界面，用户将能够上传照片，查看建议并几乎可以实时尝试服装。数据处理将由烧瓶或Django-Built Backend处理，该后端还将毫不费力地与PostgreSQL或MySQL数据库进行交互以存储用户和建议数据。该系统是为了高性能和可扩展性而构建的，并托管在云基础架构上。通过提供个性化的建议并以精确的拟合可视化降低回报，该集成系统旨在提高用户幸福感。本网站允许用户以数字方式尝试服装并进行购买，这最终改善了消费者的幸福感并降低回报率。