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面向学生和专业人士的基础 ZX 微积分
ZX 演算 [7, 8, 9] 早在 2007 年就已经出现，但只是在过去几年才开始广泛应用，尤其是随着量子产业的兴起，这带来了新的科学和技术挑战 [12]。它在编译 [17, 27]、电路优化 [20, 28]、纠错 [18, 22]、量子自然语言处理 [6]、QML [35, 34]，以及围绕光子量子计算的诸多问题 [19, 29]。它最近声名鹊起的另一个原因是有了《量子过程图解》[14] 一书，该书在介绍 ZX 演算时没有参考范畴论，而范畴论以前对很多人来说是个障碍。更重要的是，最近还有一本书《量子图解》[11]，它不需要任何数学前提条件。因此，本书还将 ZX-calculus 确立为一种教育工具，它可以为使量子更具包容性做出重要贡献，同时提供一个全新的视角。
在分类问题中应用D-XCHOQUET积分
摘要 - 基于模糊规则的分类系统（FRBCS）的模糊推理方法（FRM）已应用Choquet积分的几个概括，以提高其性能。为了实现这一目标，研究人员通过限制在其结构中使用的功能的要求并放松积分的单调性，从而搜索了新的方法，以提供更大的概括性。这种情况是CT综合，CC综合，CF综合，CF1F2综合和DCF综合性，在分类算法中获得了良好的性能，更具体地说，是在基于Fuzzy关联的高维问题（FARC-HD）的基于Fuzzy Cosisize的分类方法（FARC-HD）。此后，随着Choquet积分基于限制差异函数（RDF）的引入，代替标准差异，可以做出新的概括：D-XCHOQUET（D-XC）积分，这些积分是有序的方向增强功能，并且根据采用的RDF，也可能是一种预处理的功能。这些积分被应用于多标准决策问题以及电动机脑脑电脑接口框架中。在本文中，我们基于D-XC积分家族引入了一个新的FRM，并通过将其应用于文献中的33个不同数据集来分析其性能。索引术语 - D-XCHOQUET积分，预处理功能，OD增强功能，基于模糊规则的分类系统
DTI 通知：230216-04 主题：积分管理和...
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3D‐MASNet：针对 6 个月大婴儿脑部 MRI 图像的 3D 混合尺度非对称卷积分割网络
图 4 3D-MASNet 框架中五种候选 CNN 架构的分割性能改进箱线图。第一列显示 DICE 的测量值，以表示每种组织类型的分割准确度。第二列显示 MHD 的结果。在每个子图中，我们使用两个相邻箱线图来表示候选模型（第一条）及其对应的 3D-MASNet（第二条）。通过两重交叉验证评估模型比较的重要性。“ * ”表示 .01 ≤ p < .05，“ ** ”表示 .001 ≤ p < .01，“ *** ”表示 p < .001。
超高体积分数增强铝基复合材料的原位反应打印
增材制造 (AM) 可以制造出传统制造方法无法实现或不经济的复杂结构。其独特的功能推动了多种打印技术的出现，并引发了对材料采用的广泛研究，特别是铁基、钛基和镍基合金。同时，铝作为一种轻质结构材料，其凝固范围大、反射率高，大大降低了铝与 AM 的兼容性。不兼容性的根源在于铝在 AM 的快速循环热条件下的不稳定行为及其与激光的相互作用较差。这阻碍了基于激光的铝 AM 的发展，并加剧了目前中温范围内轻质结构材料的缺乏。铝基复合材料 (AMC) 具有作为热稳定轻质结构材料的巨大潜力，结合了铝基体的轻质特性和增强相的强度。然而，AMC 的制造主要采用传统方法，仅实现中等体积分数的增强，同时与 AM 相比零件复杂性有限。为了应对这些挑战，原位反应打印 (IRP) 作为一种新型 AM 方法被采用，利用不同元素粉末混合物的反应产物来制造具有超高体积分数金属间增强体的 AMC。在本研究中，系统地研究了钛添加到元素铝原料粉末中对材料加工性、微观结构特征和力学性能等不同方面的影响。结果表明，与现有的 AM 铝合金和其他 AMC 相比，IRP 可以克服 AM 与铝之间的不兼容性，并生产出具有特殊体积分数增强体和出色刚度增强的 AMC。
脑电图的动态概率积分...
脑机接口 (BCI) 分析个体与设备或外部环境直接交互的意图 (Wolpaw 等，2000)。个体的意图可以通过脑电图 (EEG) 来解码，脑电图由于其高时间分辨率、可靠性、可负担性和便携性而成为一种成熟的非侵入式技术。目前，由于机器学习和深度学习方法的发展，BCI 已经在辅助和临床领域得到应用。快速串行视觉呈现 (RSVP) 是在同一空间位置以每秒多张图像的高呈现速率顺序显示图像的过程。基于 RSVP 的脑机接口 (BCI) 是一种特殊类型的 BCI 系统 (Marathe 等，2016；Wu 等，2018)。它被证明是一种增强人机共生和人类潜能的可实现方法 (Manor 等，2016)。基于RSVP的BCI是基于人类视觉进行目标检测最常用的技术，其中使用的事件相关电位（ERP）是P300和N200（Wei等，2022）。人类视觉系统是一种非常复杂的信息处理机器。人类具有很强的学习、认知能力和敏感性，可以一眼就识别物体（Sajda等，2010）。因此，基于RSVP的BCI可以利用人类视觉的灵活性获得对环境的快速感知。当前的研究主要集中在提出适用于基于RSVP的BCI的更可靠、更有效的特征提取算法。由于其非平稳性和低信噪比（SNR），在RSVP任务中很难区分目标和非目标刺激。Sajda等人。 （2010 年）开发了一种分层判别成分分析（HDCA）算法，该算法采用 Fisher 线性判别（FLD）来计算空间域中的权重
重离子诱导单核细胞增生的电荷沉积分析...
尽管成本高昂且耗时，但仍可在地面设施中评估功率 MOSFET (金属氧化物半导体场效应晶体管) 中重离子诱导的单粒子烧毁 (SEB) 风险。因此，很少有实验研究专门研究与描述离子诱导 SEB 现象相关的相关参数。在本文中，使用几种离子能量组合研究了低压功率 VDMOSFET (垂直双扩散 MOSFET) 中的重离子诱导 SEB。进行了自洽统计分析，以阐明电荷沉积与 SEB 触发之间的关系。将实验数据与文献中的功率 MOSFET 中 SEE (单粒子效应) 最坏情况预测模型进行了比较，首次支持其与 SEB 机制中最坏情况预测的相关性。
应力水平和纤维体积分数对玻璃纤维增强聚酯复合材料疲劳性能的影响
摘要：纤维增强聚合物复合材料由于其高刚度，正在成为传统金属材料修复和替代中的重要且方便的材料。复合材料在其使用寿命期间会承受不同类型的疲劳载荷。增强纤维增强聚合物复合材料在疲劳应力下的设计方法和预测模型的动力依赖于更精确和可靠的疲劳寿命评估技术。在拉伸-拉伸疲劳场景中研究了纤维体积分数和应力水平对玻璃纤维增强聚酯 (GFRP) 复合材料疲劳性能的影响。本研究的纤维体积分数设置为：20%、35% 和 50%。使用万能试验机对样品进行拉伸试验，并使用四种不同的预测模型验证杨氏模量。为了确定复合材料的失效模式和疲劳寿命，对聚酯基 GFRP 样品在五个应力水平下进行了评估，这五个应力水平分别为最大拉伸应力的 75%、65%、50%、40% 和 25%，直到发生断裂或达到五百万次疲劳循环。实验结果表明，玻璃纤维增强聚酯样品在高施加应力水平下发生纯拉伸失效，而在低应力水平下，失效模式受应力水平控制。最后，利用不同体积分数的 GFRP 复合材料样品的实验结果进行模型验证和比较，结果表明，所提出的框架在拉伸-拉伸疲劳状态下预测疲劳寿命与实验疲劳寿命具有可接受的相关性。
应力水平和纤维体积分数对玻璃纤维增强聚酯复合材料疲劳性能的影响
摘要：纤维增强聚合物复合材料由于其高刚度，正在成为传统金属材料修复和替代中的重要且方便的材料。复合材料在其使用寿命期间会承受不同类型的疲劳载荷。增强纤维增强聚合物复合材料在疲劳应力下的设计方法和预测模型的动力依赖于更精确和可靠的疲劳寿命评估技术。在拉伸-拉伸疲劳场景中研究了纤维体积分数和应力水平对玻璃纤维增强聚酯 (GFRP) 复合材料疲劳性能的影响。本研究的纤维体积分数设置为：20%、35% 和 50%。使用万能试验机对样品进行拉伸试验，并使用四种不同的预测模型验证杨氏模量。为了确定复合材料的失效模式和疲劳寿命，对聚酯基 GFRP 样品在五个应力水平下进行了评估，这五个应力水平分别为最大拉伸应力的 75%、65%、50%、40% 和 25%，直到发生断裂或达到五百万次疲劳循环。实验结果表明，玻璃纤维增强聚酯样品在高施加应力水平下发生纯拉伸失效，而在低应力水平下，失效模式受应力水平控制。最后，利用不同体积分数的 GFRP 复合材料样品的实验结果进行模型验证和比较，结果表明，所提出的框架在拉伸-拉伸疲劳状态下预测疲劳寿命与实验疲劳寿命具有可接受的相关性。