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World File Search System筛分
深度筛分卷积神经网络，用于从3D超声图像中进行总脑体积估计
早产儿是一个高度脆弱的人群。这些婴儿的总脑体积（TBV）可以通过脑超声（US）成像来准确估算，从而可以对新生儿重症监护（NICU）入院期间对早期大脑生长进行纵向研究。对3D图像的TBV自动估算可提高诊断速度，并逃避专家手动分段3D图像的必要性，这是一项精致且耗时的任务。我们开发了一种深入学习方法来从3D超声图像中估算TBV。它从深度卷积神经网络（CNN）带来了延伸的残留连接和额外的层，灵感来自模糊C均值（FCM），以进一步将特征分离为不同的区域，即筛分层。因此，我们称此方法为深卷积神经网络（DSCNN）。使用从两个不同的超声设备中获取的两个数据集进行了TBV估计，以包括Alexnet-3D，Resnet-3D和VGG-3D在内的三种最新方法进行验证。结果突出显示了预测与观察到的TBV值之间的密切相关性。回归激活图用于解释DSCNN，从解剖学的角度探索那些更一致和合理的像素来允许TBV估计。因此，它可用于从3D图像中直接估算TBV，而无需进一步的图像分割。
有限深度的量子格子枚举
1 [1] Albrecht 等人“估计格子筛的量子加速” [5] Chailloux 等人“通过量子随机游动进行格子筛分” 2 [3] Bai 等人“量子格枚举的具体分析” 3 [2] Aono 等人“量子格枚举和调整离散剪枝”
2024 AAP公司概述（4）
跨国酒店连锁店 - 客户分析：以营销分析为中心的项目要求学生审查数百万客户记录并分析过去的客人决策，以便将客户群集中和微筛分。使用选择建模技术，团队为客户提供了可行的见解，以期每年额外住一个晚上。
平铺目录2024 v2.cdr
RLA Safe20是一部分，液体液液，水分固化的非危害SMP水膜膜。治愈形成适用于筛分和其他非暴露和地面应用的坚固，耐用和弹性膜。唯一的SMP技术可以在水平表面上具有单层应用，其干纤维厚度不少于1200微米（用于级别的不合规性）。
通过控制动态运动和主客体相互作用在超微孔 VOFFIVE-1-Ni 中实现从 CH4 分子筛分 CO2 （通过 Pillar Su）
摘要：设计金属有机材料中的构建块是调整其动力学性质的有效策略，并且可以影响其对外部客体分子的响应。定制分子在这些结构中的相互作用和扩散非常重要，特别是对于与气体分离相关的应用。在此，我们报告了一种钒基混合超微孔材料 VOFFIVE-1-Ni，它具有依赖于温度的动力学性质和强大的亲和力，可以有效捕获和分离二氧化碳 (CO 2 ) 和甲烷 (CH 4 )。VOFFIVE-1-Ni 的 CO 2 吸收率为 12.08 wt % (2.75 mmol g − 1 )，在 293 K (0.5 bar) 下 CH 4 吸收量可忽略不计，CO 2 与 CH 4 的吸收比极好，为 2280，远远超过同类材料。该材料还表现出低于 −50 kJ mol −1 的良好 CO2 吸附焓，以及快速的 CO2 吸附速率（20 秒内达到 90% 的吸收率），这使水解稳定的 VOFFIVE-1-Ni 成为沼气升级等应用的有前途的吸附剂。关键词：混合超微孔材料、金属-有机骨架、碳捕获、吸附、分离
Shannon-limit接近量子密钥分布的信息对帐
抽象信息对帐（IR）纠正了筛分键中的错误，并确保量子密钥分布（QKD）系统的控制性。基于极地代码的IR计划可以实现高对帐效率；但是，偶然的高帧错误率降低了QKD系统的安全关键率。在本文中，我们提出了一个接近（SLA）IR方案的香农限制，该方案主要包含两个阶段：正向对帐阶段和确认对帐阶段。在正向对帐阶段，筛分的键被分为子块，并通过改进的块检查的连续取消列表解码器进行了进行。后期，只有故障校正子块执行额外的确认对帐阶段，从而降低了SLA IR方案的帧错误率。实验结果表明，SLA IR方案的总体故障概率降低到10 - 8，效率提高到1.091，IR块长度为128MB。此外，当量子位错误率为0时，提出的SLA IR方案的效率为1.055，达到了香农限制。02和1 GB的输入量表，比最先进的基于极地代码的IR方案大百倍。
减少碳减少计划2023
供水0.1 0.0％0.1 0.1 0.0％-19％类似于天然气和电力，目前仅适用于吉尔福德办公室的水数据，其他办公室的数据根据每个位置的员工百分比估算。与其他排放因素相比，用水量最少。我们能够在海洋实验室筛分设施中追踪泄漏并减少用水量，以反映用水量减少和相关排放。这些数字被四舍五入，减少仅反映在％变化数字中。
计算机视觉类XII教学大纲
SL。 编号 实用（建议的实验室实验清单）类别1图像处理基础知识12实用：使用Python任务的图像处理技术简介：使用Python加载和显示图像。 实施基本图像操作，例如调整，裁剪和旋转图像。 应用图像增强技术，例如直方图均衡和对比度拉伸。 实施过滤技术，例如模糊，锐化和边缘检测。 2特征提取12实用：实施特征提取技术。 任务：实现Harris角检测算法。 使用OpenCV函数提取筛分，冲浪和ORB功能。 提取定向梯度（HOG）特征的直方图以进行对象检测。 可视化提取的功能和描述符。SL。编号实用（建议的实验室实验清单）类别1图像处理基础知识12实用：使用Python任务的图像处理技术简介：使用Python加载和显示图像。实施基本图像操作，例如调整，裁剪和旋转图像。应用图像增强技术，例如直方图均衡和对比度拉伸。实施过滤技术，例如模糊，锐化和边缘检测。2特征提取12实用：实施特征提取技术。任务：实现Harris角检测算法。使用OpenCV函数提取筛分，冲浪和ORB功能。提取定向梯度（HOG）特征的直方图以进行对象检测。可视化提取的功能和描述符。
使用在西AFR中的数据筛分的热带流域中使用分布式水文建模来预测全球变化对流量动态的影响
目前，全球水周期正在经历激进的转变，相关的全球水危机需要利益相关者的快速行动来减轻对人类和生态系统的不利影响。这种行动的紧迫性是由气候变化和土地使用土地覆盖变化（LULCC）的综合作用以及确保清洁水源的相关挑战所驱动的。气候变化所产生的全球变化正在使水的稀缺性变得更加严重，在水上压力的地方，导致更多的竞争，甚至在水资源上发生冲突。解决全球水危机的问题在全球南部的数据砂区域尤其具有挑战性，在该地区，水文过程的状况和水的可用性受到限制。在这里，通过强大的水文模型在水文预测中的进展仍在研究议程之上。全球南部，尤其是西非的一般是对热带集水区的有限的水文过程，随着土地覆盖的加速变化。该研究的重点旨在解决以下研究问题：•气候变化如何改变热带流域的水文过程，并且这是否改变了嵌套集水区的水流方案？•除了给定的西非地区的气候变化所驱动的变化外，LULCC在嵌套集水区的空间变化中的贡献和贡献是什么？为了解决上述问题，我们将依靠西非PRA河流域的数据。在本研究中，我们采用了Google Earth Engine（GEE）和随机森林分类器（RFC）来评估2007年至2023年期间PRA河流域的时空时空土地使用/覆盖变化和变化检测。专注于五（5）个LULCC分类对于该地区不管制的大型和小规模的采矿活动至关重要。使用归一化差异指数（NDWI）和改良的NDWI（MNDWI）有效地提取水表面区域，以进行PRA河流盆地的变化和压力，并处理