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World File Search System金字塔
用于高光谱图像分类的量子启发光谱空间金字塔网络
高光谱图像 (HSI) 分类旨在为每个像素分配一个唯一标签，以识别不同土地覆盖的类别。现有的 HSI 深度学习模型通常采用传统学习范式。作为新兴机器，量子计算机在嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代受到限制。量子理论为设计深度学习模型提供了一种新的范式。受量子电路 (QC) 模型的启发，我们提出了一种受量子启发的光谱空间网络 (QSSN) 用于 HSI 特征提取。所提出的 QSSN 由相位预测模块 (PPM) 和受量子理论启发的类测量融合模块 (MFM) 组成，以动态融合光谱和空间信息。具体而言，QSSN 使用量子表示来表示 HSI 长方体，并使用 MFM 提取联合光谱空间特征。量子表示中使用了 HSI 长方体及其由 PPM 预测的相位。使用 QSSN 作为构建块，我们进一步提出了一种端到端的量子启发式光谱空间金字塔网络 (QSSPN)，用于 HSI 特征提取和分类。在这个金字塔框架中，QSSPN 通过级联 QSSN 块逐步学习特征表示，并使用 softmax 分类器进行分类。这是首次尝试将量子理论引入 HSI 处理模型设计。在三个 HSI 数据集上进行了大量实验，以验证所提出的 QSSPN 框架相对于最新方法的优越性。
BCI：通过金字塔PIX2PIX
人类表皮生长因子2（HER2）表达的评估对于制定乳腺癌的精确治疗至关重要。HER2的常规评估是通过免疫组织化学技术（IHC）进行的，这非常昂贵。因此，我们首次生产了乳腺癌免疫组织化学（BCI）基准，试图将IHC数据直接与成对的苏木精（HE）染色图像合成。数据集包含4870个注册的图像对，涵盖了各种HER2表达水平。基于BCI，作为较小的贡献，我们进一步构建了一种金字塔PIX2PIX图像生成方法，它比其他当前流行算法更好地实现了IHC翻译结果。BCI的广泛实验对现有的Immig translation Research构成了新的挑战。此外，BCI还基于合成的IHC图像在HER2表达评估中为将来的病理研究打开了大门。BCI数据集可以从https：//bupt-ai-cz.github下载。io/bci。
对金字塔供应链文献的基础分析
协作集成，与供应商或买家的合同协议，合作计划，通过与供应商或客户更紧密地合作，例如，在协作计划，预测和补充（CPFR）计划方面（Christopher＆Peck，2004年），以减少供应链其他问题的不确定性。e-e-I-Interteriation促进更多信息共享，以便有足够的信息用于关键任务（Boyle等，2008）。
成功在金字塔市场底部有利可图的策略
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长寿命共振：光子三角金字塔
在连续状态中的新结合和在一个光子三角形的pyra-mid中具有两个半实用铅的长期共振，并据报道，一般定理给出了它们的存在条件。金字塔由连接的开环（长度为l）组成。当连续状态存在于状态连续图内时，它们会引起长寿的共振，以构成金字塔的6个开放环的某些修改长度的特定值。这15个使这些长度通过这些长度来调节这些共振。这项工作中获得的结果适当说明了最终系统之间的状态数量保存以及由独立金字塔和半限制铅所构成的参考。这种保护的尊重使得能够找到最终系统的所有状态，其中包括连续体的界限。这是这项工作的原始性之一。另一个新的一般结果20是连续状态和长寿共振的不同束缚集，以及给出其存在条件的定理。这些结果可能会对连续状态，长期共鸣和通信技术改进的界限的一般研究产生重大影响。
金字塔咨询社区影响报告
conuteriurias从最大化实验室鳕鱼pelerciet pelerciet pelerciet pelerciet pelerciet pelerciet pelerciet pelerciet pelerciet pelerciet pepeplasen痛苦nduciam conectem conectem aca for temquassed，cus que nissed nissed nissed nissed nissied nissies nissies and darling和darling，他们兼容，或者是达林顽强的戏弄朗姆酒，ty，您就像一个事实上，您就像一位Eti Romes，因为Sandani Musant inturiorem volorro和Arum的办公室是一个ilcit，如果有任何无休止的或Volorite voloro berspie ndecatum ndecatum que que que volorpe que que que volorate que que volorate que que volorate que volorate que que volorate que que volorate que volorate que que que作为e Outsuptar的e Octil upts，Oli，Od，Od Moralis eturisi od Moralieres的comnihilicim如何对Moloreperae Nihit现在的Nimagni Kicks的态度如何，这是实验室最真实的现实 div> div>
PSAEEGNet：基于金字塔挤压注意力机制的 CNN，用于 RSVP 任务中的单次试验 EEG 分类
脑机接口 (BCI) 技术通过解释脑电活动实现了人与计算机或其他外部设备之间的直接通信 (Cecotti and Graser, 2010; Manor and Geva, 2015)。BCI 技术在各个领域有着广泛的应用，例如运动方向识别 (Zhang et al., 2022a)、情绪识别 (Chen et al., 2019; Joshi and Ghongade, 2021; Tao et al., 2023) 和癫痫发作检测 (Xu et al., 2020; Dissanayake et al., 2021; Jana and Mukherjee, 2021; Wang B. et al., 2023)。同时，研究人员正在积极研究脑电图 (EEG) 在目标识别领域的潜在应用 (Lan et al., 2021)。在复杂环境中，计算机视觉容易受到环境干扰，
基于双向特征金字塔注意的时间卷积网络模型用于运动想象脑电图分类
脑机接口 (BCI) 是一种新兴的交互式通信方法，通过解码大脑活动产生的信号，实现对假肢和外部设备的神经控制，以及中风后运动康复。这种最先进的技术有可能彻底改变生活的各个方面，并显着提高整体生活质量。BCI 具有广泛的应用范围，从医疗援助到人类增强（Ahmed 等人，2022 年；Altaheri 等人，2023 年）。通常，脑电图 (EEG) 信号反映大脑的电活动，并通过在头皮上放置电极阵列来非侵入式地记录。获得真实值（时间和通道）二维 EEG 信号矩阵使人与外部设备之间的直接通信成为可能（Graimann 等人，2010 年）。运动想象 (MI) 是一种思考如何移动身体的某个部位而不移动身体的活动。基于 EEG 的 MI 活动已广泛应用于车辆控制、无人机控制、环境控制、智能家居、安全和其他非医疗领域（Altaheri 等人，2023 年）。然而，解码 MI-EEG 信号仍然是一项具有挑战性的任务。在此任务中，其他生理信号（例如面部肌肉活动、眨眼和环境中的电磁干扰）会污染记录的 MI-EEG 信号并导致信噪比低（Lotte 等人，2018 年）。MI-EEG 模式的个体差异受到参与者大脑结构和功能差异的影响。此外，EEG 系统在信号通道之间表现出一定程度的相关性，这进一步使信号处理过程复杂化（Altaheri 等人，2022 年）。在对 EEG 信号进行分类和识别的传统方法中，通常依赖于领域特定知识。这导致人们更加关注开发有效的特征提取和分类技术，这主要是由于 EEG 信号固有的低信噪比（ Huang et al., 2019 ）。人们通常使用各种特征提取方法，包括独立成分分析（ Barbati et al., 2004 ； Delorme and Makeig, 2004 ； Porcaro et al., 2015 ； Ruan et al., 2018 ）、小波变换（ Xu et al., 2018 ）、共同空间模式（ Gaur et al., 2021 ）和经验模态分解（ Tang et al., 2020 ）。在对 EEG 信号进行预处理后，从处理后的信号中提取基本特征并输入分类器以确定输入实例的类别（ Vaid et al., 2015 ）。传统的特征提取方法通常涉及手工设计的特征提取器，例如滤波器组共享空间模式 (FBCSP) (Ang et al., 2008) 或黎曼协方差 (Hersche et al., 2018) 特征。Ang et al.（2012）使用滤波器组公共空间模式（FBCSP）算法来优化MI-EEG上公共空间模式（CSP）的受试者特定频带，然后采用基于互信息的最佳个体特征（MIBIF）算法和基于互信息的粗糙集约简（MIRSR）算法从信号中提取判别性的CSP特征。最后，我们使用CSP算法进行分类并获得了良好的性能。值得注意的是，所有这些步骤都非常耗时。虽然传统方法通过预处理方法提高了EEG信号的信噪比，但从不同时间戳和受试者采集的EEG信号通常
食物金字塔，体育锻炼和自我摩托车
1公共卫生，实验和法医医学系，帕维亚大学，意大利帕维亚27100； gaetanclaude.barrile01@universitadipavia.it（G.C.B. ）; Alessandro.cavioni01@universitadipavia.it（A.C。）; elisa.genovese01@universitadipavia.it（例如 ）; francesca.mansueto01@universitadipavia.it（F.M. ）; giuseppe.mazzola02@universitadipavia.it（g.m。 ）; zaira.patelli01@universitadipavia.it（Z.P. ）; martina.pirola03@universitadipavia.it（m.p。 ）; claudia.razza01@universitadipavia.it（C.R. ）; claudia.sivieri01@universitadipavia.it（C.S. ）; alice.tartara01@universitadipavia.it（a.t.）; eugeniomarzio.valentini01@universitadipavia.it（e.m.v.） 2 Aicube SRL，20090 Trezzano Sul Naviglio，意大利； paolo.donati@theaicube.com（p.d. ）; stefano.russano@theaicube.com（S.R.） 3米兰大学人类营养部食品，环境和营养科学系，20133年意大利米兰； simoneperna@hotmail.it *通信：mariangela.rondanelli@unipv.it;电话。 ： +39-0382-381-7391公共卫生，实验和法医医学系，帕维亚大学，意大利帕维亚27100； gaetanclaude.barrile01@universitadipavia.it（G.C.B.）; Alessandro.cavioni01@universitadipavia.it（A.C。）; elisa.genovese01@universitadipavia.it（例如）; francesca.mansueto01@universitadipavia.it（F.M.）; giuseppe.mazzola02@universitadipavia.it（g.m。）; zaira.patelli01@universitadipavia.it（Z.P.）; martina.pirola03@universitadipavia.it（m.p。）; claudia.razza01@universitadipavia.it（C.R.）; claudia.sivieri01@universitadipavia.it（C.S.）; alice.tartara01@universitadipavia.it（a.t.）; eugeniomarzio.valentini01@universitadipavia.it（e.m.v.）2 Aicube SRL，20090 Trezzano Sul Naviglio，意大利； paolo.donati@theaicube.com（p.d.）; stefano.russano@theaicube.com（S.R.）3米兰大学人类营养部食品，环境和营养科学系，20133年意大利米兰； simoneperna@hotmail.it *通信：mariangela.rondanelli@unipv.it;电话。： +39-0382-381-739