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基于金茨堡 - 兰道和埃利亚斯贝格方程的超导率...
发表的论文，演讲结果：（国际会议的论文）•Kouki Otuka，Shingo Haruna，Yasumasa hasegawa，Hirono Kaneeyasu，“自旋敏感性和野外诱导的非独立超级负责性手性稳定性”，JPS。proc。：第29届低温物理国际会议论文集（LT29）38（1）011058-1-6（2023）。（由国内研究协会等发表的论文等）•iWamoto mutsuo，Isai Kouki，Haruna Shingo，Haruna Shingo，Kaneyasu Hirono，“连接系统中不均匀超导性的磁场引起的磁场引起的历史现象，”，由日本物理学学会提出，”•Haruna Shingo，Ogita Saiki，Nomura Takuji，Kaneyasu Hirono，“通过顶点校正UTE2扰动的超级传导稳定，UTE2中的现场排斥，”，日本物理学学会的收听摘要78（2）（2023）（2023）。（其他）•Koki Doi，Mutsuki Iwamoto，Shingo Haruna，Hirono Kaneeyasu，“超导体交界处的野外诱导的手性状态的滞后”，第10个国际f-召开的国际工场，关于F-Electrons的双重性质（Percter Rectorns off-Electrons tector）。
科学海洋钻孔发现超深日本沟槽中的动态碳循环
在所谓的超级地震中进行灾难，就像2011年发生在毁灭性的tohoku-oki地震期间。与地震相关的海底变形和摇动可以重新探测大量的沉积物和新鲜的有机碳，随后通过重力流动到哈达尔沟槽盆地的末端水槽中。为了研究巨型地震的长期历史并研究地震在超深水环境中的作用，IODP Expedition 386团队已收集并分析了58个从孔中取出的58个沉积物核心，该孔在500千万千万千千万英寸的500千万英寸井下的15个地点深37.82米处。“这些操作探险成就取得了成功的深度提交采样，在海平面以下7445-8023 m之间的水深下水，在50多年的科学海洋钻井和训练中创下了两个新记录。”“我们已经在8023米的水深下方的最深的水位位置，并从海拔8060.74米处恢复了最深的亚海水平样品”。
使用深
Skögen等人9对95例患者进行了分析，使其与高级神经胶质瘤不同。这项研究报告了曲线下的重点操作特征区域。在另一项分类II级 - IV的研究中，Tian等人10使用支持载体机（SVM）模型进行了153例患者进行了TEXTURE分析，报告的准确性为98％。这项研究还表明，对比增强的T1加权（TICE）方法可为等级预测提供最佳序列。Xie等人11能够使用熵和无模型和动态对比增强的MR成像的熵以及III和III级胶质瘤分化III和IV级和III级。这些先前的MR成像 - 基于胶质瘤分级研究使用了直接提取的硬编码特征。我们假设这种方法限制了在多对抗MR图像中嵌入丰富信息的使用。这项工作的前提是，在图像对比度/强度的简单变化之外，丰富的成像信息如下； 1）深层嵌入在抗比例和后对比后增强的MR成像中，2）使用深度学习技术从标记的培训数据中学到了有价值的胶质瘤分级和3）。近年来，卷积神经网络（CNN）在众多视觉对象识别和图像分类研究中表现出了出色的表现。12他们还加速了医学图像分析的发展，其中13个包括肿瘤诊断的应用。14带有CNN，可以以逐层的方式从低到高水平学习特征的层次结构。15
使用深...
我们将数据集分为培训和验证集。通过在k = 4个试验中采用平均验证误差来估计验证误差。我们使用了一个简单但流行的解决方案，称为k -fold cross -validaton（图2），包括将可用的训练数据分为两个分区（训练和验证），实例化k相同的模型，每倍k∈{1，2，。。。，k}，并在培训分区上进行培训，同时评估验证分区。所使用模型的验证分数是k验证分数的平均值。此过程允许调整网络超参数，以便减轻过度拟合[15]。通常，将大约80％的数据用于培训集，为验证集使用20％。请注意，验证分数可能在验证拆分方面有很大的差异。因此，k倍跨瓦利达顿可帮助我们在评估模型的泛化能力时提高可靠性。
