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ftx Trading Ltd。等人，1个债务人。第11章案例
a。 PWP专业投资。PWP搜索了PWP专业人员在PWP的咨询实践中持有的目前直接投资的数据库，以违反利益的潜在政党名单，以确定此类PWP专业人员在任何潜在利益方面的任何已知投资。PWP搜索此类PWP专业人员持有的直接投资，表明对以下潜在方面的利益和/或其分支机构的投资：NASDAQ；罗宾市场； SOFI技术； SVB金融集团； BlackRock Inc.； Ethe：灰度以太坊信托（ETF）；第一共和国银行；灰比特币信托（BTC）; Jefferies Financial Group Inc.
生物启发的多模式学习，具有有机神经形态电子，用于行为条件
图S6。其他硬件电路以调理传感器信号。用于调节传感器信号的其他硬件电路的电路图。可以在信号强度（电压）和极性（ - /+）中定义每个传感器信号（灰度，超声波，压力和温度），并且可以在每个传感器输出均无信号（0 V）下确定阈值（ - /+）。（a）颜色传感器。（b）用于压力传感器。（C）用于接近传感器。（d）温度传感器。（e）电路通过Arduino Uno 5V模拟输出提供不同级别和极性电压的水平和极性。（f）印刷电路板的照片，没有连接的信号和电缆。
使用MRI放射线特征和机器学习算法冠状动脉旁路后的心肌功能预测
摘要本研究的主要目的是预测使用放射线和机器学习算法的冠状动脉搭桥术后患者心脏MR（LGE-CMR）图像的心肌功能改善。总共选择了43例可见疤痕的患者在短轴LGE-CMR图像上，并且是CABG手术的候选者，并参与了这项研究。MR成像是使用1.5-T MRI扫描仪术前进行的。所有图像均由两位专家放射科医生（共识）进行了分割。在提取放射线特征之前，将所有MR图像重新采样至各向同性体素大小为1.8×1.8×1.8 mm 3。随后，将强度定量为64个离散的灰度，总共提取了93个特征。应用的算法包括平滑剪辑的绝对偏差（SCAD） - 载体支持向量机（SVM）和递归分区（RP）算法，作为该高维和非Sparse数据中二进制分类的可靠分类器。所有模型均通过重复的五倍交叉验证和10,000个自举重新示例验证。为CABG响应者/非响应者分类，选择了使用SCAD-拟合SVM和RP算法的十个功能和七个功能。考虑单变量分析，GLSZM灰度非均匀性 - 标准化功能具有最佳性能（AUC：0.62，95％CI：0.53-0.76），具有SCAD-PAD-PENALALALIZED SVM。关于多变量建模，SCAD-PENALIZIZED SVM的AUC为0.784（95％CI：0.64–0.92），而RP算法的AUC为0.654（95％CI：0.50-0.82）。总而言之，使用机器学习算法在多变量分析中单独或合并不同的放射线纹理特征，可提供有关CABG后患者心肌功能的预后信息。
有关光电设备进步的特刊的社论
光电设备是基于光电转换效应制造的，该效应是现代光电技术和微电子技术技术的开发研究领域[1]。在21世纪，全球光电设备制造业已取得了快速发展，而光电设备的市场逐年增长。光电设备被广泛用于各种场，例如光学显示，有机太阳能电池，激光和波导。它们是信息技术的重要组成部分[2，3]。为了扩大应用程序方案并提高光电设备的性能，许多学者已经在相关领域进行了研究。本期包括12篇论文，这些论文涉及光电设备算法，材料和结构中的各种挑战和机遇。例如，在光学显示的字段中，可以通过优化算法来改善电子纸的响应时间和亮度[4]。在太阳能电池和波导的场中，可以通过设计新的光电材料和设备结构来改善太阳能电池和波导传输距离的转换率[5，6]。本期特刊的最新研究进展如下。电子纸是通过反射显示图像显示的新设备，这是光电设备的重要分支[7]。最广泛使用的电子纸是电泳显示（EPD）。修饰的蓝色颗粒具有较高的Zeta电位和电泳迁移率。他等人。目前，将离子液体用作电泳颗粒修饰的电荷控制剂，并将高电离1-丁基1-丁基-1-甲基磷脂单离子液体液体移植到杯赛上。然后，成功制备了蓝色的电泳颗粒[8]。制备过程很简单，并且生产成本很低，这有助于实现丰富的EPD颜色显示。此外，算法的优化也可以用于提高EPDS的性能。根据直流电流（DC）平衡的原理设计了驱动波形[9]。研究了统一参考灰度相的亮度曲线，并获得了其驱动时间；同时，根据原始灰度对擦除阶段的持续时间进行了重新设计。结果表明响应时间可以有效缩短。此外，可以通过将红色颗粒添加到EPD [10]来制备三色EPD。为了解决红色幽灵图像的问题，Wang等人。分析了灰度转化中红色颗粒的空间位置分布[11]。研究了红色幽灵图像产生的关键因素，并根据擦除和激活阶段的优化提出了驱动波形。在微胶囊顶部的残留红色颗粒在红色擦除阶段消除，并使用高频电压激活颗粒。红色幽灵图像有效地被抑制了。同样，一些学者发现黑色和红色颗粒可以通过阻尼振荡电压序列分离。红色颗粒被纯化，像素的红色饱和度增加[12]。但是，EPD具有低刷新
脑肿瘤检测和特征提取和
人体的中央控制单位是大脑。肿瘤未在早期诊断出来，然后会影响大脑意味着它会导致患者的死亡。磁共振图像（MRI）不会产生任何有害的辐射，并且是基于肿瘤等级的区域计算和分类的更好方法。如今，没有自动系统来检测和识别肿瘤的等级。 本文提出了脑肿瘤分类，该分类分为四个阶段，作为预处理，分割，降低和提取，分类。 分割脑肿瘤是肿瘤检测和分类的基本步骤之一。 中位过滤器用于消除k含量簇的噪声和组合，而大小的二进化用于分割脑肿瘤。 dwt（离散小波变换）和GLCM（灰度级别共发生矩阵）用于变换和空间特征提取和PCA（主要成分分析）可降低特征向量以维持脑MRI图像的分类准确性。 为了进行MRIS分类的性能，重要的功能已提交给KSVM（内核支持向量机）。拟议的系统将减少处理时间并可以实现更好的准确性。 所提出的方法已在Brats 2015数据集上进行了验证。如今，没有自动系统来检测和识别肿瘤的等级。本文提出了脑肿瘤分类，该分类分为四个阶段，作为预处理，分割，降低和提取，分类。分割脑肿瘤是肿瘤检测和分类的基本步骤之一。 中位过滤器用于消除k含量簇的噪声和组合，而大小的二进化用于分割脑肿瘤。 dwt（离散小波变换）和GLCM（灰度级别共发生矩阵）用于变换和空间特征提取和PCA（主要成分分析）可降低特征向量以维持脑MRI图像的分类准确性。 为了进行MRIS分类的性能，重要的功能已提交给KSVM（内核支持向量机）。拟议的系统将减少处理时间并可以实现更好的准确性。 所提出的方法已在Brats 2015数据集上进行了验证。分割脑肿瘤是肿瘤检测和分类的基本步骤之一。中位过滤器用于消除k含量簇的噪声和组合，而大小的二进化用于分割脑肿瘤。dwt（离散小波变换）和GLCM（灰度级别共发生矩阵）用于变换和空间特征提取和PCA（主要成分分析）可降低特征向量以维持脑MRI图像的分类准确性。为了进行MRIS分类的性能，重要的功能已提交给KSVM（内核支持向量机）。拟议的系统将减少处理时间并可以实现更好的准确性。所提出的方法已在Brats 2015数据集上进行了验证。
计算机视觉和图像处理
1实施各种灰度转换以增强图像。2实施直方图均衡技术。3编写一个程序，以在输入图像上应用卷积过程以进行图像平滑。4实现定向梯度（HOG）的直方图进行特征提取。5编写一个程序，以在输入图像上应用比例不变特征变换。6实施视频中背景减法的框架差异技术。7实施主成分分析以计算特征向量以降低维度。8实施对象检测算法yolo。9实现R-CNN算法进行对象检测。10使用光流技术实施运动估计。11实现对象识别。12实现面部表达识别。
使用人工智能分析非人类绘画
简单总结：理解绘画特征是一项复杂的任务，特别是对于非人类灵长类动物而言，其相关特征可能与人类不同。在这里，我们提出了一种客观分析绘画的方法。为此，我们使用深度学习（允许自动特征选择和提取）根据雌性猩猩的绘画创作季节对其进行分类。根据提取的特征，我们发现她的绘画行为存在季节性变化的证据，我们的结果支持先前的发现，即与颜色相关的特征可以部分解释季节性变化。使用灰度图像，我们证明不仅颜色包含相关信息，还包含绘画的形状。此外，这项研究表明，绘画的风格和内容都可以部分解释季节性变化。
可视化元数据：专题地图的设计原则
数据可用性。在一系列按卫生服务区域划分的疾病特定死亡率的分级统计图中，他们通过双阴影线表示“稀疏数据”。这包括“平行的白色和黑色阴影线，[这]允许在浅色和深色上看到阴影线。” 分级统计图颜色足够清晰，阴影线足够窄，以至于人们可以轻松感知两个层（数据和元数据）。在选择阴影技术之前，在制作此地图集时考虑了许多方法，包括灰度、纹理、点和点符号（如星号）（MacEachren 和 Brewer，1995 年）。阴影线可以有效地指示存在质量问题（例如稀疏数据），但对于更复杂的问题来说不太实用，因为使用多种宽度或颜色的阴影会使主地图混乱。
使用优化阈值差异算法和粗糙集从磁共振图像中分割脑肿瘤
摘要 - 本研究提出了一种使用所提出的优化阈值差异 (OTD) 和粗糙集理论 (RST) 自动分割脑肿瘤的有效方法。使用所提出的两级分割算法确定肿瘤区域。第一级，即创建叠加图像，它是初始阶段分割的脑区所有像素的强度平均值。然后是第二级，其中根据指定的阈值在脑区和叠加图像之间应用阈值差异处理。使用灰度共生矩阵 (GLCM) 从分割图像中提取特征。为了提高性能，对提取的特征采用了 RST。使用 Figshare 开放数据集验证了完全自动化的方法。