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评估脑容量测定的可重复性...
方法本研究纳入45名健康志愿者和85名轻度认知障碍（MCI）患者。在85名MCI患者中，43名以1.2 mm的平面分辨率获取三维T1加权MRI数据。其余42名MCI患者和健康志愿者的数据以1.0 mm的平面分辨率获取。计算受试者内变异系数（CoV）、组内相关系数（ICC）和效应大小，并使用配对t检验比较均值。比较MCI患者在1.0 mm和1.2 mm分辨率下获得的参数，以评估平面分辨率对方法间重现性的影响。使用MCI患者和健康志愿者在1.0 mm平面分辨率下获得的参数来分析受试者条件对方法间重现性的影响。
2023 年 5 月 23 日星期二 - EventsAir
使用多风扇风力发电机对大气湍流进行精细尺度多点测量和特性分析，以便在实验室中重现 Marilou Jourdain De Thieulloy 博士，瑞士日内瓦应用科学与艺术大学 (HESSO – HEPIA)
欧洲粒子物理战略：2026 年更新
• 这并不意味着不欢迎合作提供的特定 EFT 分析。但是，在这种情况下，我们鼓励支持者向 PPG 提供有关实验伪数据（可观测量列表、预期不确定性和相关性）以及他们所采用的 EFT 定义/假设（和动机）的所有信息，以便原则上可以重现结果。
基于零化器的细分中指数多项式空间自动检测策略
指数多项式在细分中对于重建特定曲线和曲面系列（例如圆锥曲线和二次曲面）至关重要。众所周知，如果线性细分方案能够重现某个指数多项式空间，那么它一定是级别相关的，其规则取决于定义所考虑空间的频率（以及最终的多重性）。本文讨论了一种通用策略，该策略利用湮灭算子直接从给定数据中局部检测这些频率，从而选择要应用的正确细分规则。这是构建自适应细分方案的第一步，该方案能够局部重现属于不同空间的指数多项式。本文在一个涉及经典蝴蝶插值方案的例子中明确展示了所提策略的应用。这个特定的例子是对 Donat 和 L´opez-Ure˜na (2019) 中针对单变量情况所做工作的概括，这启发了这项研究。
文化联系：P-3 学习框架和资源套件
用收集的秋叶制作拼贴画 分配角色并根据历史事件进行戏剧表演 制作 3D 蝴蝶或小鸟 创作并表演班级歌曲 开展作者研究 建造纽约州集体壁画 创建发现物品组合 设计班级徽标 绘制漫画或图画小说 使用种子或谷物制作乐器 举办艺术主题图书馆单元 安装教室博物馆展品 实施画廊漫步 邀请社区客座艺术家 制作自画像 表演迷你剧 用学生制作的木偶重现童话故事 亲自重现名画 研究著名艺术家并分享发现 唱纽约州民歌并录制音频与他人分享 使用每周来信创作歌曲 以大自然为灵感进行运动 用你的身体拼写一个单词 写班级报纸
高能物理中的双参数化量子电路 GAN 模型
摘要。生成模型，尤其是生成对抗网络 (GAN)，正在被研究作为蒙特卡罗模拟的可能替代方案。有人提出，在某些情况下，使用量子 GAN (qGAN) 可以加速使用 GAN 的模拟。我们提出了一种新的 qGAN 设计，即双参数化量子电路 (PQC) GAN，它由一个经典鉴别器和两个采用 PQC 形式的量子生成器组成。第一个 PQC 学习 N 像素图像的概率分布，而第二个 PQC 为每个 PQC 输入生成单个图像的归一化像素强度。为了实现 HEP 应用，我们在模拟量热仪输出并将其转换为像素化图像的任务上评估了双 PQC 架构。结果表明，该模型可以重现固定数量的图像，尺寸更小，并且能够重现它们的概率分布，我们预计它应该可以让我们扩展到真实的量热仪输出。
CORNN：循环神经网络的凸优化，用于快速推断神经动力学
光学和电生理记录技术的进步使得记录数千个神经元的动态成为可能，为解释和控制行为动物的大量神经元开辟了新的可能性。从这些大型数据集中提取计算原理的一种有前途的方法是训练数据约束的循环神经网络 (dRNN)。实时进行此类训练可以为研究技术和医学应用打开大门，以在单细胞分辨率下建模和控制干预措施并驱动所需的动物行为形式。然而，现有的 dRNN 训练算法效率低下且可扩展性有限，使得即使在离线场景下分析大量神经记录也具有挑战性。为了解决这些问题，我们引入了一种称为循环神经网络凸优化 (CORNN) 1 的训练方法。在模拟记录研究中，CORNN 的训练速度比传统优化方法快 100 倍左右，同时保持或提高了建模准确性。我们进一步在数千个执行简单计算（例如 3 位触发器或定时响应的执行）的单元模拟中验证了 CORNN。最后，我们表明，尽管生成器和推理模型之间存在不匹配、观察到的神经元严重子采样或神经时间尺度不匹配，CORNN 仍可以稳健地重现网络动态和底层吸引子结构。总体而言，通过在标准计算机上以亚分钟级处理时间训练具有数百万个参数的 dRNN，CORNN 迈出了实时网络重现的第一步，该网络重现受限于大规模神经记录，并且是促进神经计算理解的强大计算工具。
20. 磁力应用 - DigitalCommons@URI
携带音乐或语音信息的声音以纵向压力波和密度波的叠加形式在空气中传播。在麦克风（电换能器）中，声音会引起机械振动，然后转换为电信号。当电信号被放大时，声音可以在扬声器（机械换能器）中重现，如示意图所示。
![PHY204 讲座 20 [rln20]](/simg/7\77d1bdc6052ecbec6e98a8c10a4606692460c1b6.webp)
PHY204 讲座 20 [rln20]
携带音乐或语音信息的声音以纵向压力波和密度波的叠加形式在空气中传播。在麦克风（电换能器）中，声音会引起机械振动，然后转换为电信号。当电信号被放大时，声音可以在扬声器（机械换能器）中重现，如示意图所示。
