黑色素瘤是一种最可怕的皮肤癌,死亡率很高,最初是通过临床筛查、皮肤镜分析、活检和组织病理学检查进行目视诊断的。如果诊断和早期治疗延误,就会变得很危险。图像处理技术的最新发展有助于有效地检测黑色素瘤,因为由于病变的细粒度变化,检测黑色素瘤是一项艰巨的工作。本文研究了一种使用粒子群优化人工神经网络分析病变不规则性的新分类程序。在本研究论文中,提取病变的颜色特征并使用 PSO-ANN 分类器进行分类。通过标记假阳性率和真阳性率获得的接收者操作特性在分析计算机辅助诊断系统的诊断潜力方面起着至关重要的作用。应用于 ISIC 数据库的分类技术表明曲线下面积为 0.96853,特异性为 90.0%,灵敏度为 94.07%,准确率为 93.04%。
开发了使用粒子滤波器(递归蒙特卡罗方法)解决定位、导航和跟踪问题的框架。提出了一种粒子维度简约的通用算法。汽车和航空应用从数字上说明了与基于卡尔曼滤波器的传统算法相比的优势。这里使用非线性模型和非高斯噪声是准确度提高的主要原因。更具体地说,我们描述了如何使用地图匹配技术将飞机的海拔剖面图与数字海拔地图进行匹配,将汽车的水平行驶路径与街道地图进行匹配。在这两种情况下,都可以实时实现,测试表明,其准确度可与卫星导航(如 GPS)相媲美,但完整性更高。基于模拟,我们还讨论了粒子滤波器如何用于基于手机测量的定位、飞机的综合导航以及飞机和汽车的目标跟踪。最后,粒子滤波器为导航和跟踪的组合任务提供了一个有希望的解决方案,这在空中搜寻和汽车防撞上都有所体现。
在这项工作中,我们提出了一种新的方法,用于使用AutoCododer(AE)(AE)(一种未加权的机器学习技术,具有最少的先验知识)来识别一维量子多体系统中的量子相变。AES的训练是通过在整个驱动参数的整个范围内通过精确的对角线化(ED)获得的减少密度矩阵(RDM)数据进行的,因此不需要对相图的事先了解。使用这种方法,我们通过跟踪AE的重建损失的变化,成功地检测了具有多种类型的多种相变的广泛模型中的相变。AE的学习表示表示,以表征不同量子相的物理现象。我们的方法论展示了一种新的方法,可以使用最少的知识,少量所需数据研究量子相变,并产生量子状态的压缩代表。
相互作用的费米式系统的自发对称破坏是多体理论的主要挑战,这是由于新独立散射channels的扩散曾经在对称阶段不存在或退化。一个例子是由哈伯德模型的铁 /抗磁性破碎对称相(BSP)给出的,其中旋转横向和自旋宽量义通道中的顶点与计算能力的随之增加,以增加计算的计算能力。我们将非扰动的两粒子一致的方法(TPSC)传达出Hubbard模型中的磁相(2)磁相,提供了一种有效的方法,具有牢固的相关性。我们表明,在BSP中,易感性的总规则执行必须伴随着修改的间隙方程,从而导致订单参数,顶点校正和保留金色模式的间隙特征的恢复。然后,我们将理论应用于半填充的立方晶格中哈伯德模型的抗铁磁相。我们将双重占用和交错磁化的结果与使用图表的蒙特卡洛获得的结果进行了比较。我们证明了verx校正在降低希格斯在自旋长态敏感性中的准粒子激发差距方面的核心作用,从而产生了可见的希格斯模式。
摘要。存在许多具有对称性的系统的示例,并且可以通过具有对称性的控件进行监视。由于沿进化保留了对称性,因此不可能完全可控,并且必须将可控性视为具有相同对称性的状态的内部。我们证明,具有对称性的通用系统在这个意义上是可以控制的。该结果具有多种应用,例如:(i)当粒子之间相互作用的内核扮演均值场控制的作用时,粒子系统的一般可控性; (ii)在具有边界的歧管上对向量场的家庭的一般可控性; (iii)具有“通用”自发型层的神经网络体系结构的通用介绍 - 在最近的神经网络体系结构中,例如在变形金刚体系结构中的一种无处不在的层。我们开发的工具可以帮助解决模棱两可系统控制的其他各种问题。
超过80%的研究区域减少了思考发生的灰质。这平均约占大脑的4%,与青春期中发生的减少几乎相同。研究人员说,虽然听起来较少的灰质听起来可能不好。它可能反映了称为“神经回路”的互连神经细胞网络的微调,以准备新的生活阶段。
沿海地区在这项研究中表现出更强的非洲混合物,而北部也门也门地区的北部地区表明与阿拉伯和黎凡特有更紧密的遗传关系。在也门漫长而持续的内战中,这项研究发现,沿海和内陆分裂的历史基因组起源不同,这与当前冲突的划分线相处。
MACEDA解释了该技术对研究的重要性:“我们仅使用四个量子位,一个用于每个可能的领域状态。但是,由于我们的电路涉及大量量子门,因此在整个执行过程中累积了错误。为了获得可靠的结果,我们应用了缓解错误技术,这有助于提高计算的保真度。”
