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World File Search System矢量化
产品描述 - 视觉矢量化
VV Enroute ™ 是一款独立的 PC 版空中交通管制员培训程序。具体来说，它教授航路/区域环境中的基本雷达管制技能，达到高水平的表现。它假设学生在开始时没有任何空中交通管制经验或知识，因此它非常适合初级学生，但同样适合从其他 ATC 流转到监视环境的管制员。获得通用航空资格的学生也可以使用 VV Enroute ™ 来深入了解实际的 ATC 技术。
无需分割的自动化血管矢量化
双光子荧光显微镜 (2PM) 的最新进展使得活体小鼠的血管网络大规模成像和分析成为可能。然而，提取密集毛细血管床的网络图和矢量表示仍然是许多应用中的瓶颈。血管矢量化在算法上很困难，因为血管具有多种形状和大小，样本通常光照不均匀，并且需要较大的图像体积才能获得良好的统计能力。最先进的三维血管矢量化方法通常需要分割（二值）图像，依赖于手动或监督机器注释。因此，逐体素图像分割会受到人类注释者或训练者的偏见。此外，分割图像通常需要在骨架化或矢量化之前进行补救形态学过滤。为了解决这些限制，我们提出了一种矢量化方法，可从未分割图像中直接提取血管对象，而无需机器学习或训练。 MATLAB 中的无分割自动化血管矢量化 (SLAVV) 源代码已在 GitHub 上公开提供。这种新方法使用简单的血管解剖模型、高效的线性滤波和矢量提取算法来消除图像分割要求，用手动或自动矢量分类取而代之。半自动化 SLAVV 在小鼠皮层微血管网络（毛细血管、小动脉和小静脉）的三个体内 2PM 图像体积上进行了演示。矢量化性能已被证明对于血浆或内皮标记对比度的选择具有稳健性，并且处理成本与输入图像体积成比例。全自动 SLAVV 性能在不同质量的模拟 2PM 图像上进行评估，所有图像均基于大（1.4 × 0.9 × 0.6 mm 3 和 1.6 × 10 8 体素）输入图像。从自动矢量化图像计算出的感兴趣的血管统计数据（例如体积分数、表面积密度）比从强度阈值图像计算出的统计数据具有更高的图像质量稳定性。
金纳米粒子用于癌症治疗的核酸矢量化
摘要：癌症仍然是一个复杂的医学挑战，也是全球主要的死亡原因之一。纳米药物已被提议作为应对这些复杂疾病的创新平台，其中几种治疗策略的结合可能会提高治疗成功率。在这些纳米药物中，纳米粒子介导的核酸递送已被提出作为调节基因表达的关键工具，无论是靶向基因沉默、干扰 RNA 机制还是基因编辑。这些新型递送系统强烈依赖于纳米粒子，特别是金纳米粒子 (AuNPs) 为有效的递送系统铺平了道路，因为可以微调它们的尺寸、形状和表面特性，再加上易于用不同的生物分子进行功能化。在此，我们将讨论调节致癌基因和肿瘤抑制基因表达的不同分子工具，并讨论 AuNP 功能化在体外和体内模型中用于核酸递送的最新进展。此外，我们将重点介绍这些基于球形 AuNP 的结合物在基因传递方面的临床应用、当前的挑战以及纳米医学的未来前景。
Judy Heflin 的《人工智能生成的文学作品和矢量化词汇》
机构：如果没有 Nick Montfort 和 Lillian-Yvonne Bertram 的指导，这篇论文就不可能完成。我非常感谢他们的指导，并不断受到他们创造性和学术工作的启发。感谢 Nick 指导这篇论文，并聘请我担任研究和教学助理，我身边的人已经开始称之为计算文学的“上蜡，下蜡”。在过去的两年里，我学到的东西比我想象的要多，也比我所知道的要多。Trope Tank 的亮点包括：学习在 ZX Spectrum 上编写 BASIC 程序并将其保存到磁带上，学习如何正确使用录音机，我有幸见证的一些最书呆子的说唱比赛，以及精彩的计算机生成的印刷书籍集合。我非常感谢 Allison Parrish、Ross Goodwin 和 David Jhave Johnston 回答了我所有的问题，允许我发表我们的对话，并以多种方式激励我。
使用格子修剪，正向上下文适应和矢量化
摘要 - 依赖性量化（DQ）是多功能视频编码（VVC）标准中的关键编码工具之一。dq采用两个标量量化器，每个标量量化器的选择受奇偶元驱动的四州状态机的控制。由于设计是规范上执行的，因此DQ的使用需要汇率优化的量化（RDOQ），并具有每个系数决策和状态更新，例如基于网格的量化，最初针对VVC参考软件（VTM）提出。由于其固有的依赖性（包括基于先前编码的系数值的VVCS上下文选择）以及相当广泛的搜索范围，因此Trellis量化在计算上是高度复杂的。降低该算法的复杂性对于实用的VVC编码器至关重要。在本文中，我们提出了一个快速依赖的量化格子搜索，通过以下方式改进了初始设计：不可能的分支的格子修剪，正向自适应上下文传播，最后是矢量化的实现。在开放和优化的VVEND编码器中提出的建议方法将量化运行时减少了37％，允许在中等预设中总体15％的编码器加速，而在全intra编码条件下对压缩性能没有影响。在随机访问条件下，实现了9％的整体编码器加速。索引项 - VVC，VVEN，量化，格子，矢量。
捕获离子和传输子 QPU 上的量子并行矢量化数据编码和计算
紧凑的量子数据表示对于数据分析的量子算法这一新兴领域至关重要。我们引入了两种新的数据编码方案 QCrank 和 QBArt，它们通过均匀控制的旋转门具有高度的量子并行性。QCrank 将一系列实值数据编码为数据量子位的旋转，从而实现高存储密度。QBArt 直接将数据的二进制表示嵌入计算基础中，需要更少的量子测量，并有助于对二进制数据进行易于理解的算术运算。我们介绍了针对不同类型数据的几种拟议编码应用。我们展示了用于 DNA 模式匹配、汉明重量计算、复值共轭和检索 O（400）位图像的量子算法，所有算法都在 Quantinuum QPU 上执行。最后，我们使用各种可云访问的 QPU（包括 IBMQ 和 IonQ）来执行其他基准测试实验。
在脑部计算机界面任务期间皮质树突中的矢量化指导性信号
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2023年11月5日。 https://doi.org/10.1101/2023.11.03.565534 doi：Biorxiv Preprint
Java的Mosek Fusion API-文档
6圆锥建模15 6.1模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 6.2变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 6.3表达式和线性操作员。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 6.4的约束和客观。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 6.5矩阵。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 6.6参数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 6.7堆叠和视图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 6.8矢量化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 6.9重新优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21
对基于晶格的密码系统的多项式乘法的调查
尤其是，我们调查了针对基于晶格的密码系统中多项式乘法的实施工程，其中具有指令套件的架构架构/扩展ARMV7-M，ARMV7E-M，ARMV7E-M，ARMV8-A和AVX2。本文有三个重点：（i）模块化算术，（ii）同态和（iii）矢量化。对于模块化算术，我们调查了蒙哥马利，巴雷特和panthard乘法。对于同构，我们调查（a）各种同态，例如cooley-tukey FFT，良好 - 托马斯FFT，Bruun的FFT，Rader's FFT，Rader's FFT，Karat-suba和Toom – Cook； （b）与系数环相邻的各种代数技术，包括定位，Schönhage的FFT，Nussbaumer的FFT和系数环开关； （c）与多项式模量相关的各种代数技术，包括扭曲，组成的乘法，∞评估，截断，不完全转化，步骤和toeplitz矩阵矢量 - uct。为矢量化，我们调查了同态和矢量算术之间的关系。然后，我们进行了几个案例研究：我们比较了二锂和kyber中使用的模块化乘法的实现，解释了如何在Saber中利用矩阵对矢量结构，并回顾了NTRU和NTRU Prime与矢量化的转换设计选择。最后，我们概述了几个有趣的实施项目。
一种提高两光子血管成像速度的深度学习方法
摘要：在临床前模型中跟踪神经血管疾病进展的潜在方法是多光子荧光显微镜（MPM），它可以用毛细血管级别的分辨率对脑脉管系统进行成像。但是，获得具有传统点扫描MPM的高质量的三维图像是耗时的，并且限制了用于慢性研究的样本量。在这里，我们提出了一种基于卷积神经网络（PSSR RES-U-NET结构）算法，用于快速对低分辨率或稀疏采样图像进行快速升级，并将其与无分段的无分段矢量化过程相结合，用于3D重建和血管网络结构的统计分析。这样做，我们还证明了半合成训练数据的使用可以取代获得低分辨率和高分辨率训练对而不损害矢量化结果的昂贵且艰巨的过程，从而为收集培训数据的其他MPM任务带来了这些方法的可能性。我们将方法应用于来自小鼠模型的大量视野的图像，并表明我们的方法在成像深度，疾病状态和神经血管内的其他差异中概括了。我们验证的模型和轻量级体系结构可用于将MPM成像时间最多减少四倍，而无需对基础硬件进行任何更改，从而可以在各种设置中可部署性。