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空间的多维参数空间划分...
数值模拟通常用于理解给定时空现象的参数依赖性。对多维参数空间进行采样并运行相应的模拟将产生大量时空模拟运行的集合。分析集合的主要目的是将多维参数空间划分（或分割）为具有相似行为的模拟运行的连通区域。为了促进这种分析，我们提出了一种用于多维参数空间分区的新型可视化方法。我们的可视化基于超切片器的概念，它允许不失真地查看参数空间段的范围和转换。对于参数空间内的导航，支持与参数空间样本的 2D 嵌入（包括它们的段成员资格）的交互。通过分析集合模拟运行的相似性空间，以半自动方式生成参数空间分区。相似模拟运行的集群会诱导参数空间分区的段。我们将参数空间分区可视化与集成模拟运行的相似空间可视化相链接，并将它们嵌入到交互式可视化分析工具中，该工具支持对时空模拟集成的所有方面的分析，其总体目标是分析参数空间分区。然后可以对分区进行可视化分析和交互式细化。我们将我们的方法与其他方法进行了比较，并与来自三个不同领域的案例研究中的专家一起对其进行了评估。© 2022 Elsevier BV 保留所有权利。
3D Kronecker 卷积特征金字塔用于 MRI 成像中的脑肿瘤语义分割
脑肿瘤严重影响生活质量，并改变患者及其亲人的一切。脑肿瘤的诊断通常从磁共振成像 (MRI) 开始。从 MRO 图像手动诊断脑肿瘤通常需要专家放射科医生。然而，这个过程既耗时又昂贵。因此，需要一种计算机化技术来检测 MRI 图像中的脑肿瘤。使用 MRI，使用三维 (3D) 克罗内克卷积特征金字塔 (KCFP) 的新机制来分割脑肿瘤，解决像素丢失和多尺度病变处理薄弱的问题。用 3D 克罗内克卷积代替单一扩张率，同时使用 3D 特征选择 (3DFSC) 进行局部特征学习。在 3DFSC 末尾添加 3D KCFP 以解决多尺度病变处理薄弱的问题，从而有效分割不同大小的脑肿瘤。使用具有全局阈值的 3D 连通分量分析作为后处理技术。标准多模态脑肿瘤分割 2020 数据集用于模型验证。与其他基准方案相比，我们的 3D KCFP 模型表现优异，整个肿瘤、增强肿瘤和肿瘤核心的骰子相似系数分别为 0.90、0.80 和 0.84。总体而言，所提出的模型在脑肿瘤分割方面是有效的，这可能有助于医生对未来的治疗计划做出适当的诊断。
高分辨率卫星图像
摘要 ：遥感卫星图像在数量、质量和应用方面发展迅速，用于检测和提取地球表面各种自然和人工特征，如车辆、建筑物、树木、道路、水、飞机、船舶。这些卫星图像为城市规划、灾害管理和环境管理等各种应用提供了重要信息。研究人员引入了不同的算法和方法来从卫星图像中提取指定的特征。在城市场景中，建筑物是最重要的基本结构之一，在城市发展、城市规划、气候研究、灾害管理、地图制作、土地利用分析和变化检测领域发挥着重要作用。该研究的目的是采用机器学习算法提取建筑物足迹。各种研究讨论了提取建筑物足迹的各种方法然而，从大都市提取建筑物屋顶一直是一项艰巨的任务，因为建筑物屋顶具有不同的形状、大小和光谱特性。除此之外，其他城市特征，如道路、荒地等，也表现出与建筑物屋顶相似的光谱特性。因此，建筑物提取技术已成为一个重要而棘手的研究问题，并得到了更好的认可。所提出的技术使用机器学习算法对建筑物和非建筑物像素进行分类。为了消除错误检测的建筑物像素，使用了中值滤波、形态学算子和连通分量标记。该技术已根据像素和基于对象的标准进行评估，同时考虑了精度、召回率、建筑物（城市对象）的质量。
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 。
分辨率卫星图像
摘要：遥感卫星图像在数量、质量和应用方面发展迅速，可用于检测和提取地球表面各种自然和人工特征，如（车辆、建筑物、树木、道路、水、飞机、船舶）。这些卫星图像为城市规划、灾害管理和环境管理等各种应用提供了重要信息。研究人员引入了不同的算法和方法来从卫星图像中提取指定的特征。在城市场景中，建筑物是最重要的基本结构之一，在城市发展、城市规划、气候研究、灾害管理、地图制作、土地利用分析和变化检测领域发挥着重要作用。本研究旨在采用机器学习算法提取建筑物足迹。各种研究讨论了提取建筑物足迹的各种方法然而，从大都市提取建筑物屋顶一直是一项艰巨的任务，因为建筑物屋顶具有不同的形状、大小和光谱特性。除此之外，其他城市特征，如道路、荒地等。表现出与建筑物屋顶相似的光谱特性。因此，建筑物提取技术已成为一个重要且棘手的研究问题，并得到了更好的认可。所提出的技术使用机器学习算法对建筑物和非建筑物像素进行分类。为了消除错误检测的建筑物像素，使用了中值滤波、形态学算子和连通分量标记。该技术已通过像素和基于对象的标准进行评估，同时考虑了精度、召回率、建筑物（城市对象）的质量。
公路自动化车辆的标准和性能指标
2023年9月5日至8日，美国国家标准技术研究所（NIST）持有公路自动化车辆的第二个标准和性能指标。这项为期四天的虚拟活动提供了NIST最近在自动化车辆（AVS）的工作的最新信息，并为利益相关者提供了提供有关当前和未来NIST研究的反馈和意见的机会。研讨会包括高级主题演讲，一系列行业主题演讲以及有关其当前AV活动的NIST演示。行业的主旨演讲和NIST演示与突破性会议配对，讨论了NIST在六个关键领域的进步，社区挑战和利益相关者的研究需求：系统互动，感知，网络安全，通信，人工智能和数字基础设施。普遍同意，延期标准可以更好地比较新兴技术。其他关键主题包括：1）用于自动化和相关性的数字技术问题，包括人工智能，机器学习和智能连通技术（即车辆到车辆（V2V），车辆到车辆到媒介物（V2i），v2i），以及车辆到达的everyverthing（V2X）； 2）需要标准化或通用语言来改善信息共享； 3）开放数据集，以支持和验证系统组件和领域的技术进步和标准化（即与技术并行演变的标准）； 4）NIST作为召集人将各种利益相关者聚集在一起进行知识交流和跨行业对话的关键作用。
JHEP09(2024)066
摘要：本征态热化假设 (ETH) 是统计力学在一般孤立量子系统中出现的主要猜想，它以算子的矩阵元素的形式表示。一种称为遍历双分 (EB) 的类似物描述了纠缠和局部性，并以本征态的分量的形式表示。在本文中，我们显著地推广了 EB 并将其与 ETH 统一，扩展了 EB 以研究更高的相关性和非平衡系统。我们的主要结果是一种图解形式，它基于最近发现的 ETH 与自由概率论之间的联系来计算本征态和算子之间的任意相关性。我们将图表的连通分量称为广义自由累积量。我们以多种方式应用我们的形式。首先，我们关注混沌本征态，并建立所谓的子系统 ETH 和 Page 曲线作为我们构造的结果。我们还改进了已知的热约化密度矩阵计算，并评论了先前在蒸发黑洞的 Page 曲线计算中注意到的纠缠熵复制方法的固有自由概率方面。接下来，我们转向混沌量子动力学，并证明 ETH 是热化的充分机制。具体而言，我们表明约化密度矩阵会放松到其平衡形式，并且系统在后期遵循 Page 曲线。我们还证明纠缠增长的不同阶段被编码在 EB 的更高相关性中。最后，我们一起研究了本征态和算子的混沌结构，并揭示了它们之间先前被忽视的相关性。至关重要的是，这些相关性编码了蝴蝶速度，这是相互作用量子系统的一个众所周知的动力学特性。
sac：通信和网络的机器学习
机器学习（ML）有望在超过5G和6G无线通信的演变中起关键作用。与依靠数学模型的传统方法不同，ML利用实际数据，使其在硬件障碍和非线性方面的通信技术方面特别有效。此外，ML具有巨大的希望，可以通过近似和集成不同通信层的多个功能来满足各种垂直服务要求并简化通信体系结构。虽然ML已经应用于自组织网络，传感或认知无线电等领域，但在ML领域进行无线通信的研究以及ML的无线通信仍处于起步阶段。ML对无线应用的生存能力继续增加，以及ML基本启用技术和方法的不断进步。同时，在遗产兼容性和操作员的解释性方面，尚未对无线通信的ML局限性以及旨在支持ML服务，无线渠道上的ML培训和推理的无线通信，ML培训间接费用以及数据可用性在隐私限制下。本研讨会的目标是为ML的最新结果提供一个平台，用于ML的无线通信和ML无线通信，阐明这些新研究领域的挑战和前景，开放的新观点和激发创新。论文的呼吁朝着超过5G和6G无线网络以及相关的新通信概念的需求驱动，其中ML有可能成为关键的推动器。此外，我们鼓励在ML算法开发中提交，这些开发是由无线通信所带来的特定约束所激发的，例如分布式和协调的架构下的低延迟和庞大的连通性要求。
孔隙尺度成像研究
绿色氢气是在高峰生产期间由剩余电力产生的，可以注入地下储层并在高需求期间回收。在本研究中，X射线断层扫描技术用于检查重复注入和提取氢气所导致的滞后现象。进行了非稳态实验以评估排水和吸液循环后氢气和盐水的分布：注入停止后立即拍摄流体孔隙空间结构的图像，并在等待16小时无流动后拍摄。使用长度为60毫米、直径为12.8毫米的Bentheimer砂岩样品，在环境温度和1 MPa的孔隙压力下注入氢气。在三个注气和注水循环中，气体流速从2毫升/分钟降低到0.08毫升/分钟，而盐水注入速率保持不变。结果表明，由于溶解在盐水中的气体扩散，存在毛细管压力滞后现象和氢通过奥斯特瓦尔德熟化迁移。这些现象是通过分析界面曲率、面积、连通性和孔隙占有率来表征的。氢气倾向于驻留在较大的孔隙空间中，这与亲水条件一致。流动停止 16 小时后，氢气聚集成较大的神经节，一个大型连通神经节占据了体积的主导地位。此外，欧拉特征在 16 小时后下降，表明连通性有所改善。这项研究意味着，奥斯特瓦尔德熟化（溶解气体的质量输送）导致的滞后现象更少，连通性更好，而忽略这一影响的假设则不然，就像在评估碳氢化合物流动和捕集时所做的那样。
塞拉利昂政府
世界正处于新数字时代和第四次工业革命的黎明。塞拉利昂必须迅速采取行动，利用新技术，实现跨越式发展。它们代表着一个机遇，如果加以利用，将有助于实现该国对中等收入数字经济的愿望。为开启这一共同旅程并继续完成大量必须完成的工作，塞拉利昂政府寻求制定一项指导所有参与者的协调一致的国家数字化发展战略。数字化转型是一项艰巨的任务，需要政府、私营部门、发展伙伴和公民的协调努力。共同参与者和共同创造者尤其重要，因为他们在实施数字化基础要素方面发挥着作用，包括电力、连通基础设施、通行权、识字率和数字能力。塞拉利昂取得了循序渐进的进步，取得了许多令人瞩目的里程碑，包括 1996 年首次实现互联网连接、2000 年推出首个移动网络运营商、2006 年通过《电信法》、2007 年成立信息和通信部、2009 年发布首个国家 ICT 政策以及 2017 年随后的审查、2011 年推出 3G 网络和 2015 年推出 4G 网络、2013 年连接 ACE 海底光缆以及 2018 年成立科学、技术和创新局等国家级成就。在这一历程中，国家电信委员会于 2006 年成立，2022 年转变为国家通信管理局。