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World File Search System物理的
基于物理的脑部 MRI 分割
摘要。磁共振成像 (MRI) 是最灵活、最强大的医学成像方式之一。然而，这种灵活性是有代价的；在不同位置和使用不同参数获取的 MRI 图像在对比度和组织外观方面表现出显著差异，导致在量化脑解剖结构或病理存在时出现下游问题。在这项工作中，我们建议将基于多参数 MRI 的静态方程序列模拟与分割卷积神经网络 (CNN) 相结合，以使这些网络对采集参数的变化具有鲁棒性。结果表明，当给定图像及其相关的物理采集参数时，CNN 可以产生对采集变化具有鲁棒性的分割。我们还表明，所提出的物理信息方法可用于桥接多中心和纵向成像研究，其中成像采集在站点或时间上有所不同。
M2的专业：物理的基本概念
超导磁性和超导性中量子磁杂质的动力学可能是物质的两个竞争阶段。但是，它们的相互作用可能导致物质的新外来阶段，例如拓扑超导性，一种能够藏有主要粒子的物质状态，这是他们自己的反粒子。作为拓扑超导性在本质上似乎并不那么频繁，一种策略是基于在超导底物上建立磁杂质（Fe，Co，Mn，Mn，…）的工程[1]。单个杂质与超导体之间的相互作用导致差距内局部和几乎极化的结合状态[2]。控制和功能化这些量子结合状态是拓扑超导性的途径，但也要实现Qubits [3]。磁杂质的大多数理论描述都依赖于经典的自旋模型，该模型简单地描述了激发光谱，但是人为地打破了时间反转对称性，并且无法正确重现基态退化。尽管许多实验性和理论作品已致力于磁性和超导性之间的相互作用，但几乎没有研究这些结合状态的动力学。由于外部驾驶对于实验探测动力学以及操纵系统拓扑阶段的工具很重要，因此非平衡理论将非常有价值。该提案是我们与实验者在研究原子规模旋转动力学的萨克莱高原上合作的一部分。17，384（2022）。Zhu，修订版在实习中，我们建议研究量子自旋杂质的简单模型的动力学，该模型与零波段极限中的超导底物相互作用[4]并受到时间相关的磁场。[1] L. Schneider等人，自然物理学17，943（2021）;同上大自然纳米。[2] A. V. Balatsky，I。Vekhter和J.-X.mod。物理。78，373（2006）。[3] A. Mishra，P。Simon，T。Hyart和M. Trif，Yu-Shiba-Rusinov Qubit，Phys。修订版x Quantum 2，040347（2021）。[4] K. Franke和F. von Oppen，Phys。修订版b 103，205424（2021）。请，指出哪种专业（ies）似乎更适合于该主题：凝结物理物理学：是软物质和生物物理学：否量子物理学：是的理论物理学：是YES
七年级学生物理的基于脑的学习
农业与技术摘要本研究旨在利用基于大脑的学习开发物理课程，确定学习者沿着大脑优势的学习风格，并确定使用基于大脑的学习开发的课程对学生的概念理解、批判性思维技能、创造性思维技能、对物理的兴趣以及学习者沿着大脑优势的学习风格的影响。该研究对 2020-2021 学年的马斯巴特渔业学校 20 名 7 年级学生采用了预实验单组前测后测设计。使用研究人员制作的概念理解测试、批判性思维技能测试和创造性思维技能测试以及采用的 Davis (1994) 的大脑优势评估、Chislett MSc 和 A Chapman (2005) 的 VAK 学习风格清单和 Samaupan (2018) 的兴趣清单收集数据。研究结果显示：（1）研究前，学习者的学习风格为：左脑听觉型、左脑视觉型、右脑动觉型、全脑动觉型。研究后，学习者的学习风格为：左脑视觉型、左脑听觉型、右脑听觉型、右脑动觉型、全脑视觉型。（2）七年级物理课程中，运动、波和声音等主题的六节课采用基于脑的学习法，具有以下特点：探究学习、创造性活动整合、基于脑的学习应用和灵活学习设计。（3）实施基于脑的学习课程后，学生的概念理解、批判性思维能力、创造性思维能力和对物理的兴趣均有显著提高。然而，学生的学习风格在左右脑优势方面没有显著变化。尽管如此，大脑左半球和右半球的利用率都有所提高。因此，本研究的结果为教育工作者和课程开发者提供了将基于大脑的学习纳入教学实践的基础，以提高学生的物理教育学习成果。关键词：基于大脑的学习；大脑优势；概念理解；创造性思维能力；批判性思维能力；对物理的兴趣简介提高菲律宾基础教育的质量至关重要。这是必要的。认识到它的重要性可以促进经济进步。Ramos 和 Mourelle (2019) 建立了西班牙中学和高等教育与经济增长之间的正相关关系。这些数据表明了一个国家的经济地位与其教育质量之间的相关性。
基于MOSFET物理的紧凑型模型量产
摘要：随着纳米级半导体器件尺寸的不断缩小，从复杂的物理方程中获取表面势的解析解变得越来越困难，而这正是 MOSFET 紧凑模型的根本目的。在本文中，我们提出了一个通用框架，利用深度神经网络的通用近似能力，自动推导 MOSFET 表面势的解析解。我们的框架结合了物理关系神经网络 (PRNN)，可以从通用数值模拟器并行学习处理复杂的数学物理方程，然后将模拟数据中的“知识”灌输到神经网络，从而生成器件参数和表面势之间的精确闭式映射。本质上，表面势能够反映二维 (2D) 泊松方程的数值解，超越了传统一维泊松方程解的限制，从而更好地说明缩放器件的物理特性。我们在推导 MOSFET 的解析表面电位以及将导出的电位函数应用于 130 nm MOSFET 紧凑模型的构建和电路模拟方面取得了令人鼓舞的结果。这种高效框架能够准确预测器件性能，展现了其在器件优化和电路设计方面的潜力。
基于物理的野火融合的生成算法...
摘要：野生活动的增加以及产生的影响促使人们开发了高分辨率的野生行为模型，以预测蔓延。使用卫星检测火灾位置的最新进展进一步提供了使用测量结果来改善通过数据同化来改善数值模型的差异预测的机会。这项工作开发了一种具有物理信息的方法，可以从卫星测量中推断野生燃料的历史，从而提供必要的信息，以初始化耦合的气氛 - 从测得的野生野生状态的野生模型。到达时间是到达给定的空间位置的时间，它是野生火灾历史的简洁表示。在这项工作中，经过WRF - SFIRE模拟训练的有条件的Wasserstein生成对抗网络（CWGAN）用于从卫星主动数据中推断出到达的时间。CWGAN用于从给定卫星主动检测的到达时间的条件分布中产生可能到达时间的样本。由CWGAN产生的样品进一步用于评估预测的不确定性。在2020年至2022年之间，对四个加利福尼亚野生火力进行了测试，并将预测与高分辨率机载红外措施进行比较。此外，将预测的点火时间与报告的点火时间进行了比较。平均Sørensen的系数为0.81，用于固定器的周围和32分钟的平均点火时间差表明该方法非常准确。
超出标准模型物理的符号回归
，我们建议符号回归是对标准模型以外的物理模型的数值研究的强大工具。在本文中，我们证明了该方法在基准模型上的功效，即受约束的最小超对称标准模型，该模型具有四维参数空间。我们提供了一组分析表达式，这些表达式在理论的参数方面重现了三个低能的观察结果：希格斯质量，对穆恩的异常磁矩的贡献以及冷暗物质依赖密度。为了证明该方法的功能，我们在全局拟合分析中采用了符号表达式来得出参数的后验概率密度，而这些概率密度比使用常规方法更快地获得了两个数量级。
3D生成模型的基于物理的照明
最近的工作表明，可以通过合成神经辐射场渲染的特征来训练生成的对抗网络（GAN）从2D图像集合中生成3D内容。但是，大多数这样的解决方案都会产生光彩，并与材料纠缠在一起。这会导致不切实际的外观，因为照明无法更改，并且依赖视图（例如反射）的效果无法正确移动。此外，许多方法对于完整的360°旋转都很难，因为它们通常是专为面孔诸如面孔的主要场景而设计的。我们引入了一个新的3D GAN框架，该框架解决了这些缺点，允许多视图相干360◦查看，同时重新查看具有闪亮反射的对象，我们使用CAR数据集进行了体现。我们解决方案的成功源于三个主要贡献。首先，我们估算了最初的摄像头为汽车图像数据集，然后在训练GAN时学会完善相机参数的分布。第二，我们提出了一个有效的基于图像的照明模型，我们在3D GAN中使用该模型来产生分离的反射率，而不是在以前的大多数工作中合成的辐射。该材料用于使用环境图的数据集进行基于物理的渲染。第三，我们与以前的工作相比，我们改善了3D GAN体系结构，并设计了允许有效分解的仔细培训策略。我们的模型是第一个生成各种3D汽车一致的3D车，并且可以与任何环境图进行交互式保存。
基于物理的非均匀热电子模型...
图。2反极图（IPF），显示了使用最近的邻居算法将晶粒方向分组为八个方向组之一。颜色指示分配给每个方向组的工作函数值，这是W表面的功能值，其最稳定的化学计量学BA-O通过密度功能理论（DFT）计算得出。
基于物理的几何、网格和归因建模...
什么需要（我和e效？•几何修复/清洁 - •de-decoring（对物理学的几何形状不适合物理b）•缺乏自动射击（在网状网络中且稳健性（全 - hex，复杂的边界层）•auribu•auribu（on，mul（mul）（pemmota progena（ -