XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System硬粒
融合粒子群优化和统计算法的混合模型拟合方法∗
软件可靠性增长模型 [1] 适用于与测试期间经历的故障相关的时间序列数据，以预测达到所需故障强度或故障间隔时间等指标。从历史上看，人们采用了牛顿法等数值算法，这些算法需要良好的初始参数估计，因此应用 SRGM 需要高水平的专业知识。最近克服传统数值方法不稳定性的方法包括群体智能 [2] 等技术，它表现出强大的全局搜索能力。然而，这些技术可能需要大量的计算资源和时间来收敛到精确的最优值，这对 SRGM 很重要，因为一些模型参数对其他参数的精确估计非常敏感。此外，过去大多数应用群体智能的研究
量子空间的波粒二象性和量子波门
普渡大学化学系、物理系和普渡量子科学与工程研究所，美国印第安纳州西拉斐特 47907 *电子邮件：kais@purdue.edu 摘要：我们提出三个核心思想：1. 量子空间的波粒二象性；2. 通过有序的量子泛函对对所有基本量子门进行分类；3. 一种称为“量子波门”的新型量子门。我们首先研究量子泛函，其与量子态的关系类似于基础量子物理中动量和位置波函数之间的关系：可以在对偶表示之间定义傅里叶变换和熵不确定性原理。量子泛函不仅仅是数学结构，而且具有明确的物理意义和量子电路实现。将量子泛函的分区解释与量子门的效应联系起来，我们通过有序的量子泛函对将所有基本量子门进行分类。通过将量子泛函推广到量子泛函，发现了新型的“量子波门”，作为传统量子门的量子版本。
癌症干细胞中的线粒体：阿喀琉斯脚跟或硬装甲
先前的研究表明，线粒体不仅在癌细胞（CSC）代谢中起核心作用，而且在CSC干性维持和分化的调节中起着核心作用，这是癌症进展和治疗性抗性的关键调节剂。因此，预计CSC中线虫的调节机制的深入研究有望为癌症治疗提供新的靶标。本文主要介绍线粒体及其相关机制在CSC Stemness维持，代谢转化和化学上的作用。讨论主要关注以下方面：线粒体形态结构，亚细胞定位，线粒体DNA，线粒体代谢和线粒体。手稿还描述了针对线粒体靶向药物的最新临床研究进展，并讨论了其目标策略的基本原理。的确，了解线粒体在CSC规范中的应用将促进新型CSC靶向策略的发展，从而显着提高癌症患者的长期存活率。
使用机器学习算法自动检测和分析硬膜下血肿
目的机器学习算法在神经影像学领域已显示出突破性成果。本文，作者评估了一种新开发的卷积神经网络 (CNN) 的性能，用于检测和量化非造影头部 CT (NCHCT) 中硬膜下血肿 (SDH) 的厚度、体积和中线移位 (MLS)。方法回顾性地确定了 2018 年 7 月至 2021 年 4 月期间在单个机构进行的用于评估连续患者头部创伤的 NCHCT 研究。根据神经放射学报告确定了 SDH、厚度和 MLS 的真实值。主要结果是 CNN 在外部验证集中检测 SDH 的性能，使用受试者工作特征曲线下面积分析来衡量。次要结果包括厚度、体积和 MLS 的准确性。结果 在符合研究标准的 263 例有效 NCHCT 病例中，135 例患者（51%）为男性，平均（± 标准差）年龄为 61 ± 23 岁，70 例患者经神经放射科医生评估诊断为 SDH。SDH 厚度中位数为 11 毫米（IQR 6 毫米），16 例患者的 MLS 中位数为 5 毫米（IQR 2.25 毫米）。在独立数据集中，CNN 表现良好，敏感度为 91.4%（95% CI 82.3%–96.8%），特异度为 96.4%（95% CI 92.7%–98.5%），准确度为 95.1%（95% CI 91.7%–97.3%）；对于 SDH 厚度超过 10 毫米的亚组，敏感度为 100%。最大厚度平均绝对误差为 2.75 毫米（95% CI 2.14–3.37 毫米），而 MLS 平均绝对误差为 0.93 毫米（95% CI 0.55–1.31 毫米）。计算用于确定自动和手动分割测量之间一致性的 Pearson 相关系数为 0.97（95% CI 0.96–0.98）。结论所述 Viz.ai SDH CNN 在独立验证成像数据集中识别和量化 SDH 的关键特征方面表现非常出色。
一种新颖的硬掩模到基板图案转移方法
结构（参见图 2 (1)-(9)），尽管很快意识到可以轻松进行进一步简化，以减少这些结构所需的处理步骤数。例如，SiO 2 层中的最终台阶高度可以完全用烘烤的光聚合物代替，从而减少一轮（光刻 + SiO 2 蚀刻）。虽然
与硬碳阳极兼容的无卤阻燃钠电解质
可持续，材料必须丰富、廉价且无毒。然而，毒性并不是唯一的安全隐患。媒体经常报道因锂离子电池易燃而发生的事故。这些设备的易燃性通常与非水电解质有关。电解质也导致了毒性和高成本，部分原因是使用了氟化盐。[2–5] 解决这些缺陷对于钠离子电池尤为重要，因为可持续性和安全性至关重要。幸运的是，人们正在努力解决电池中使用的电解质的易燃性。减轻可燃性的一种常用策略是使用有机磷化合物作为电解质溶剂。[6–12] 有机磷化合物是一类常见的阻燃剂，用于各种应用。[13] 然而，其中一些化合物对环境和健康有负面影响。[14,15]
电子顺磁共振作为确定硬碳钠电荷存储机理
硬碳是一种有希望的负电极材料，用于可充电钠离子电池，因为它们的前体准备就绪且可逆的电荷存储。驱动硬碳和随后的电化学性能的反应机制严格与这些材料电压填充中观察到的特征坡度和高原区域有关。这项工作表明，电子顺磁共振（EPR）光谱是一种强大而快速的诊断工具，可预测硬碳材料中gal-VanoStatic测试期间在坡度和高原区域中存储的电荷程度。EPR线形模拟和温度依赖性测量有助于分离在不同温度下合成的机械化学修饰的硬碳材料中旋转的性质。这证明了结构模构和电化学曲线中的电化学特征之间的关系，以获取有关其钠储存机制的信息。此外，通过现场EPR研究，我们研究了这些EPR信号在不同电荷状态下的演变，以进一步阐明这些碳中的存储机制。最后，我们讨论了研究的硬碳样本的EPR光谱数据与它们相应的充电存储机制之间的相互关系。
气候模型降尺度的多变量硬物理约束
全球气候模型（GCM）是模拟气候演变并评估气候变化影响的主要工具。但是，它们通常以粗糙的空间分解运行，从而限制了它们在繁殖局部规模现象方面的准确性。利用深度学习的统计缩减方法通过近似粗略变量的局部尺度气候场来解决此问题，从而实现了区域GCM的投影。通常，感兴趣的不同变量的气候场是独立缩小的，从而违反了互连变量之间的基本物理特性。本研究研究了此问题的范围，并通过温度的应用为引入多变量硬约束的框架奠定了基础，该框架可以保证与降低气候变量的群体之间的身体关系。
低分辨率面部表达识别的硬样品感知一致性
面部表达识别（FER）在计算机视觉应用中起着关键作用，包括视频不存在和人类计算机的相互作用。尽管FER的进展没有局部进步，但在处理在现实世界情景和数据集中遇到的低分辨率面部图像时，性能仍然会摇摆不定。一致性约束技术引起了人们的关注，以产生强大的卷积神经网络模型，从而通过增强来适应变化，但它们的功效在低分辨率FER的领域中得到了影响。这种性能下降可以归因于网络难以提取表达特征的增强样本。在本文中，我们确定了在考虑各种程度的分辨率时引起过度拟合问题的硬样品，并提出了新颖的硬样品感知一致性（HSAC）损失函数，其中包括组合注意力同意和标签分布学习。通过结合高分辨率和翻转低分辨率图像的激活图，将注意力图与适当的目标注意图与适当的目标注意图与适当的目标注意力图相结合的注意图与适当的目标注意力图的注意力图对齐。我们通过结合原始目标和高分辨率输入的预测来测量低分辨率面部图像的分类难度，并适应标签分布学习。我们的HSAC通过有效管理硬样品来赋予网络能够实现概括。各种FER数据集上的广泛实验证明了我们提出的方法比现有方法的多尺度低分辨率图像的优越性。此外，我们在原始RAF-DB数据集中达到了90.97％的最新性能。
- 高级改装套件解决方案硬总线逆转AEG ...
空气断路器多年前投入使用可能无法提供当今要求的可靠性和安全保证。确保人，装备和过程得到适当保护是一个越来越多的关注。由于缺乏材料或零部件过量时，维护不足以使工作套件是最好的解决方案。ABB低压服务提供了一种独特的方法，可以通过更改磨损或过时的零件，同时维护原始的工厂和设备配置，从而将安装的硬件和软件提高到下一代。该套件在ABB SACE DI Vision Lab中进行了测试，该实验室得到了Accredia的认可，并由重要的国际认证机构（例如Acae/Lovag，Ance，Ance，ASTA，ETL Semko，ul，ul，CSA，CSA和海军注册）所承认。