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高级临床见解的创新自动糖尿病性视网膜病变严重程度分级
[2]电子和电气工程可爱的专业大学，旁遮普省，印度摘要：糖尿病性视网膜病（DR）是一种影响视网膜的危险眼疾，可能导致视力丧失和失明，尤其是在糖尿病患者中。早期识别对于良好的结果至关重要，但是只能通过耗时和劳动密集的彩色眼镜图片来诊断糖尿病性视网膜病。为了克服这一挑战，这项研究提出了一种基于深度学习的策略，该策略通过增强的神经网络（IDR-ENN）使用糖尿病性视网膜病变分级，将视网膜图片分类为糖尿病性视网膜病的不同阶段。在一个数据集中对所提出的方法进行了培训，该数据集包括测试集中的2200张照片和训练集中的11000个彩色视网膜图像。模拟结果表明，基于IDR的算法可以达到极好的准确性，灵敏度和特异性。在这项研究中，我们提出了一种方法来显着减少糖尿病性视网膜病变检测的计算时间。一种NovelIdr-enn方法可在糖尿病性视网膜病变检测的训练计算时间中显着减少85％。本文的总体结论强调了深度学习的潜力，以改善糖尿病性视网膜病的诊断和分级，这可能会对预防由这种疾病引起的失明产生重大影响。关键字：深度学习，糖尿病性视网膜病，盲型跨跨神经网络+，诊断，分级，预防1。简介
HM-and-Hall-symbol-issue-for-cif2cell.pdf
仅当您通过 FINDSYM 向 cif 文件添加了对称信息时才会出现此错误（正是这一步骤在 cif 文件中引入了 _symmetry_space_group_name_H-M 关键字）。如果您使用的 DFT 代码不大量使用对称性（如 Quantum Espresso），则直接在 P1 cif 上使用 cif2cell 是无害的。这将产生正确的输入文件。但请注意，通过这种方式您可能无法检测到 P1 cif 文件中的原子数量超过严格需要的情况——您最终可能会在 DFT 代码上花费太多的计算时间。
异步神经通信的计算成本
为了解决这种设置下的计算挑战，我们首先考虑单个 NOT 门的实现。这个简单的函数已经捕获了异步设置中的基本困难。我们的关键技术结果是 NOT 函数的空间和时间上限和下限，我们的时间界限非常严格。本着分布式同步器 [Awerbuch and Peleg，FOCS'90] 的精神并遵循 [Hitron and Parter，ESA'19]，我们提供了一种通用的同步器机制。我们的构造非常模块化，它基于阈值门的有效电路实现。我们方案的复杂性通过神经元数量的开销和计算时间来衡量，两者都显示为原始网络的最大延迟值和最大传入度 ∆ 的多项式。
附件 A. LUT 能源系统转换模型
能源系统的优化模型基于在一组应用约束条件下对系统参数进行线性优化，并假设对可再生能源发电和能源需求有完美的预见。多节点方法可以描述任何所需的子区域和电力传输互连配置。优化的主要约束是应用年份每小时的总发电量和总能源需求值相匹配，优化标准是系统年度总成本最小。模型的小时分辨率显著增加了计算时间。但是，它保证了一年中每个小时子区域内的总供应量都能满足当地需求，并能够更精确地描述系统，包括不同系统组件的协同效应。
使用电池操作的触发器对反某人地雷
板载电池的尺寸可用于确定其武装时间，一旦电池电量耗尽了电荷，板载电子扳机就无法正常工作，并且地雷无法由压力板触发地雷。。发动战时，一旦地雷的武装状态的计算时间可以安全地删除，充电并在服务中诱导，从而确保可重复使用性，从而减少了成本和后勤挑战。在战后场景中，电池操作的触发机制几乎没有通过压力触发而爆炸的威胁，并且可以安全地删除并适当地处理。使用电池操作的触发因素还可以通过不污染战后肥沃的土地来帮助环境。
使用参数模型降阶对电力电子模块热机械分析中的温度相关特性进行参数化
摘要 — 本文使用 ANSYS-FEM（有限元方法）对电力电子模块 (PEM) 进行直接耦合热机械分析，并结合参数模型降阶 (pMOR) 技术。与目前大多数通过顺序耦合热机械模型进行耦合热机械分析的模型降阶研究不同，本研究中采用的直接耦合热机械方法同时解决了热和结构模型。通常，pMOR 主要侧重于参数化模型参数（例如材料属性、负载），这些参数是常数。在本研究中，在电子模块可靠性评估的背景下，展示了一种使用 pMOR 参数化温度相关属性的新方法，例如 PEM 结构中材料的热膨胀系数 (CTE)。开发了 PEM 的二维有限元模型，并用于研究铝 (Al) 合金的温度相关 CTE 对热负荷下系统热机械响应的影响。基于 Krylov 子空间的技术 PRIMA 已用于模型降阶，并采用矩阵插值的线性方法进行 pMOR 中的参数化。全阶状态空间模型具有 30,612 个自由度 (DOF)，而通过 pMOR 实现的简化模型只有 8 个自由度。模拟运行表明，对于此问题，使用这种方法可以大大减少计算时间，全阶模型和简化模型之间的计算时间减少了 81%。在建模预测中，基于 pMOR 的解决方案保留了结果的准确性。在这种情况下，与 ANSYS-FEM 模型 (FOM) 解决方案相比，应力结果的平均差异仅为 0.43%。
测量和模拟量子比特的 T1 和 T2
量子计算机利用量子力学进行计算，使我们能够准备和操纵没有经典等价物的状态。特别是，叠加和纠缠等现象可能使量子计算机在某些应用方面胜过经典计算机。事实上，事实已经证明，随着整数的增加，寻找整数素因数所需的步骤数呈指数增加 [1]。然而，Shor 的因式分解算法可以在多项式时间内对素数进行因式分解。事实上，D-Wave 2000Q 计算机已经取得了令人鼓舞的结果，因为它能够使用 94 个逻辑量子比特门对数字 376289 进行因式分解 [2]。因此，开发新的加密协议至关重要，因为在线交易的安全性假定不可能使用经典算法在合理的时间内对大数进行因式分解。此外，量子计算机有望有效模拟大型原子系统以了解其特性。使用经典计算机，随着原子数量的增长，计算时间呈指数级增长，而在量子计算机上，计算时间呈多项式增长 [3]。实现这些有用的量子算法取决于构建不受噪声影响的精确量子硬件。环境噪声会降低量子比特的相干时间，这意味着量子比特无法长时间保持在所需状态以执行复杂的计算。目前，量子比特的相干时间在 10 微秒的数量级，这不足以解决有趣的问题。因此，减轻噪声和设计耐噪声的量子计算机是必要的。为此，要充分利用量子计算机的功能，就必须表征和了解噪声源以及它们如何影响特定的量子系统。通常，T 1 和 T 2 用于量化噪声。在
从 T1 加权到 T2 加权的迁移学习……
摘要 磁共振 (MR) 成像是一种广泛使用的医学成像技术，可生成人体的详细解剖图像。MR 图像的分割在医学图像分析中起着至关重要的作用，因为它可以对各种疾病和状况进行准确的诊断、治疗计划和监测。由于缺乏足够的医学图像，实现精确的分割具有挑战性，尤其是在应用深度学习网络的情况下。这项工作的目的是研究从 T1 加权 (T1-w) 到 T2 加权 (T2-w) MR 序列的迁移学习，以最少的计算资源增强骨骼分割。利用基于激励的卷积神经网络，提出了四种迁移学习机制：无微调的迁移学习、开放微调、保守微调和混合迁移学习。此外，提出了一种使用 T2-w MR 作为基于强度的增强技术的多参数分割模型。这项研究的创新之处在于混合迁移学习方法，该方法克服了过度拟合问题，并以最少的计算时间和资源保留了两种模态的特征。使用 14 张临床 3D 脑 MR 和 CT 图像评估分割结果。结果表明，混合迁移学习在骨分割方面在性能和计算时间方面更胜一筹，DSC 为 0.5393 0.0007。虽然基于 T2-w 的增强对 T1-w MR 分割的性能没有显著影响，但它有助于改进 T2-w MR 分割并开发多序列分割模型。
数值建模方法 34 𝑚𝑥̈ + 𝑐𝑥̇ + 𝑘𝑥
采用特征模态分析法分析大坝结构响应，以捕捉无静水压力和流体动力的自由振动效应。然后，将使用模态响应分析纳入水库的影响。必须考虑激励频率和最小振动周期来选择积分的时间步长。根据美国陆军军团的描述，引入地震荷载时可以使用 0.01 秒的时间步长，这可以充分数字化加速度时间历史荷载。通常，可以使用振动模式的周期确定时间步长，使用 t≤T p /10，这将提供可靠的结果。这里使用 0.02 秒的时间步长来减少计算时间。