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World File Search System边界
量子相对熵的一般连续性边界
在这里，g是感兴趣的熵量，s 0是固定二维的希尔伯特空间中量子状态s（h）的合适子集，而d是s（h）上的度量标准。这种形式的界限有悠久的历史。在1973年，范内斯[2]证明了von Neumann熵的均匀连续性边界，在[3]，[4]中得到了锐化。后来的Alicki和Fannes证明了条件性熵的不平等[5]，冬季在[6]中改善到了几乎紧密的版本。Shirokov [7]，[8]所实现的，冬季和相关版本[9]，[10]的证明不仅适用于条件熵，而且可以概括并适用于各种熵数量。shirokov创造了Alicki-Fannes-Winter（AFW）方法。本文沿着这一工作继续进行，进一步推广了该方法。我们的目的是超越透明量的熵量[11]，将其定义为
对比后 MRI 上原发性脑淋巴瘤自动分割的边界不规则损失
与其他脑肿瘤不同，关于原发性中枢神经系统 (CNS) 淋巴瘤的自动分割研究很少。这是一项具有挑战性的任务，因为肿瘤及其边界的模式高度多变。在这项工作中，我们提出了一种新的损失函数来控制边界不规则性，用于基于深度学习的原发性 CNS 淋巴瘤自动分割。我们引入了一种边界不规则损失，它基于分割和平滑版本的比较。边界不规则损失与之前提出的拓扑损失相结合，以更好地控制不同的连通分量。该方法是通用的，可以用于任何分割网络。我们研究了 99 名原发性 CNS 淋巴瘤患者。从一开始就分离出 40 名患者并形成独立测试集。分割是在对比后 T1 加权 MRI 上进行的。MRI 是在临床常规中获得的，并且高度异质。所提出的方法在各种评估指标上的表现都大大优于基线（Dice 分数高出 6 个百分点，Hausdorff 距离高出 40 毫米，平均表面距离高出 6 毫米）。然而，总体表现一般，突显出自动分割原发性中枢神经系统淋巴瘤是一项艰巨的任务，尤其是在处理临床常规 MRI 时。代码可在此处公开获取：https://github.com/rosanajurdi/LymphSeg 。
边界时间晶体的量子热力学
摘要 时间平移对称性破缺是马尔可夫开放量子系统中非稳态多体相（即时间晶体）出现的一种机制。近年来，人们对时间晶体的动力学方面进行了广泛的探索。然而，人们对它们的热力学性质知之甚少，这也是由于这些相的内在非平衡性质。在这里，我们考虑了有限温度环境中的典型边界时间晶体系统，并证明了时间结晶相在任何温度下的持久性。此外，我们还分析了该模型的热力学方面，特别是热流、功率交换和不可逆熵产生。我们的工作揭示了维持非平衡时间结晶相的热力学成本，并提供了一个框架来描述时间晶体作为量子传感等可能的资源。由于我们将热力学量与集体（磁化）算子的平均值和协方差联系起来，所以我们的结果可以在实验中得到验证，例如使用捕获离子或超导电路。
肿瘤学的新边界：不断发展的创新生态系统
卫生部门仍然是欧洲竞争力的基石，正如Draghi关于欧洲竞争力未来（Draghi 2024a，2024b）未来的报告所强调的那样，强调了在该领域促进创新的战略重要性。这项研究的目的是确定最有希望的癌症相关技术。它引入了一个框架，用于对28个独特的癌症技术领域进行分类，并加深我们对癌症与癌症相关创新的最新加速的理解。在确定了一系列未来的增长技术领域后，这项研究评估了欧洲对它们的贡献，同时研究了包括大学，公共研究组织（Pros）以及医院和初创公司在内的公共研究机构扮演的关键角色。这样做，它提供了有关演员和创新推动欧洲癌症相关技术进展的新观点。
估计国际边界的可读性
社会科学的研究人员对越来越多的机构的后果感兴趣。可能在国家之间进行协商的机构可能会在微观上产生后果，因为当地人口调整了他们的期望，甚至最终甚至最终将其行为考虑到机构规则。然而，大尺度的细粒分析测试了该机构本地机构的复杂证据很少见。本文侧重于关键机构：国际边界。使用计算机视觉技术，我们表明可以产生特定地理，验证和可复制的方式来表征边界的透明度，这意味着我们意味着能够视觉检测物理空间中国际边界的存在。我们开发和比较了计算机视觉技术，以自动估计来自世界上每个边界的627,656个图像瓷砖的可读性得分。我们评估了统计和数据驱动的计算机视觉方法，发现在一小部分人类判断的一小部分审计的视觉识别模型中，我们能够在全球范围内产生与人类可读性概念良好相符的局部知名度得分。最后，我们将这些分数解释为国家边界取向的有用近似，这一概念以前的文献用来捕获国家在边境地区进行的可见投资，以维持管辖权的领土。我们使用人类判断和五个法令验证指标来验证我们的测量策略。
基于图像分割的草坪割草机器人的边界识别
准确地识别草坪边界是草坪割草机器人的可行操作的基础。当前的草坪边界识别方法依赖于预埋的电缆或通过RTK-GPS定位技术绘制边界。两种方法都容易受到定位错误和环境变化的影响。实时识别基于图像的草坪边界的实时识别可以在路径计划和对草坪割草机器人的边界识别之间形成实时闭环，从而提高了机器人工作的鲁棒性和可靠性。U-NET网络是一个简单的图像分割模型，适用于具有有限计算资源的机器人。但是，草坪的二元分割的结果通常是开放的边界线，这与医学图像中U-NET模型的某些多闭合单元的结果不同。因此，很难将U-NET模型直接应用于准确的草坪分割。考虑到草坪图像的特征和有限的计算资源，本文引入了具有通道空间注意机制和变化的损耗函数的改进的U-NET模型，这更好地解决了草坪边界识别的问题。改进模型的MDICE值为97.7％，比原始U-NET模型高约2％。
苏格兰边界委员会
Ranald Dods Ward先生：Tweeddale East提案：成立商业存储场，包括存储容器和相关工程网站：Tweedview，南方公园工业区，Peebles，Peebles申请人：Colin Noble申请人：Colin Noble代理：Andrew McCafferty Associates计划处理协议：一项计划处理协议至10年12月10日至10月10日。站点描述该站点约为公顷的0.4，位于南方公园北部（构成核心路径144的一部分）和Harbro Country Store当前经营的物业的西部。将从服务该单元的访问中获取对站点的访问。土地目前是定居信封内的绿地。与申请地点北部的土地一起分配了商业和工业用途（参考Zel204）。该地点位于Peebles的沉降信封内，没有任何景观名称覆盖，也不受指定景观的附近。建议该申请已提交，用于开发包含85个自存储容器的商业存储场。美化和相关作品。规划历史记录虽然没有计划历史记录涵盖网站的主要部分，但访问权限是与毗邻的商业单位共享的。与该网站相关的相关规划历史记录在下面总结。97/05671/FUL-工厂对存储和分布的使用更改/每月拍卖，授予1997年7月7日，1997年7月7日05/02087/FUL - 使用，更改，更改和扩展，形成零售仓库，形成零售仓库，带有封闭式外部展示区域，Palisade Fuest，Palisade Fuest and Palisade Fuest and Palisade fore and of Palisade fore and of Palisade fore and of Carpace of Carpace of Car of Cark Pass，授予了2005年12月21日Div。