XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System鉴别
训练量子测量装置以辨别未知的非正交量子态
在这里，我们研究解码通过未知量子态传输的信息的问题。我们假设 Alice 将字母表编码为一组正交量子态，然后将其传输给 Bob。然而，介导传输的量子通道将正交状态映射到非正交状态，可能混合。如果没有准确的通道模型，那么 Bob 收到的状态是未知的。为了解码传输的信息，我们建议训练测量设备以在鉴别过程中实现尽可能最小的误差。这是通过用经典通道补充量子通道来实现的，经典通道允许传输训练所需的信息，并采用抗噪声优化算法。我们在最小误差鉴别策略的情况下演示了训练方法，并表明它实现了非常接近最优误差概率。特别是，在两个未知纯态的情况下，我们的建议接近 Helstrom 界限。对于更高维度中的大量状态，类似的结果也成立。我们还表明，减少训练过程中使用的搜索空间可以大大减少所需资源。最后，我们将我们的建议应用于相位翻转通道达到最佳误差概率的准确值的情况。
手部边缘性角膜弹力样变性
手部边缘性角化弹性样变性 (KEMH) 是一种获得性的边缘性丘疹性角化病，其特征是角化斑块增厚，主要影响食指外侧和拇指内侧。它通常与慢性日光照射和创伤有关，通常影响老年人。由于与其他掌跖角化病的临床相似性，鉴别诊断对于有效治疗管理至关重要。虽然临床信息通常足以进行鉴别，但皮肤活检可以提供有价值的诊断线索。我们报告了一名 63 岁男性患者的病例，该患者双手第一根和第二根手指的外侧和内侧边缘均出现粗糙的线性角化过度病变，这些病变已发展了三年。皮肤活检显示正角化过度，下层表皮厚度正常，没有光化性角化病的特征。真皮层中，增厚的弹性纤维和退化的胶原束杂乱分布。根据临床病理学发现，诊断为 KEMH。由于文献中的信息有限，我们旨在通过强调其发病机制、组织学特征和主要鉴别诊断的关键方面来扩展对 KEMH 的当前理解。
数学中的量子态辨别
非正交量子态鉴别 (QSD) 在量子信息和量子通信中起着重要作用。此外，与厄米量子系统相比，宇称时间 (PT) 对称非厄米量子系统表现出新现象并引起了广泛关注。在这里，我们通过有损线性光学装置中量子态在 PT 对称哈密顿量下演化，实验证明了 PT 对称系统中的 QSD（即 PT 对称 QSD）。我们观察到两个最初非正交的状态可以快速演化为正交状态，并且只要哈密顿量的矩阵元素变得足够大，所需的演化时间甚至可以为零。我们还观察到这种鉴别的代价是量子态消散到环境中。此外，通过将 PT 对称 QSD 与厄米系统中的最优策略进行比较，我们发现在临界值下，PT 对称 QSD 等同于厄米系统中的最佳明确状态鉴别。我们还将PT对称量子态散射推广到区分三个非正交态的情况。PT对称系统中的量子态散射为量子态区分打开了一扇新的大门，在量子计算、量子密码和量子通信中有着重要的应用。
摘要小册子量子国际会议...
上午 10:10：开幕全体会议演讲 – Mark Wilde (康奈尔大学) 玻色子失相信道的通信、鉴别和估计的基本极限的精确解 失相是一种影响量子信息载体的突出噪声机制，也是实现有用的量子计算、通信和传感的主要挑战之一。在玻色子系统中，玻色子失相信道 (BDC) 是许多应用的核心，它形成了一类关键的非高斯信道，用于模拟影响超导电路或光纤通信信道的噪声。在这里，我们考虑 BDC 的通信、鉴别和估计，同时使用量子力学允许的一般策略来完成这些任务。我们为所有 BDC 的量子、私有、双向辅助量子和密钥协商容量提供了精确公式，证明它们都等于信道底层分布与均匀分布的相对熵。对于区分和估计任务，我们根据定义 BDC 的概率密度将困难的量子问题简化为简单的经典问题。我们提出了各种区分和估计任务的性能上限，并表明它们也是可以实现的。据我们所知，这是非高斯玻色子信道的第一个例子，对于所有这些任务都有精确的解。与 Zixin Huang（麦考瑞大学）和 Ludovico Lami（阿姆斯特丹大学）合作。
大型场所闭路电视监控系统国家行为准则...
为实现这一目标，《守则》为三个优先级别的“交通安全重点领域”的四个操作目标（“监控”、“检测”、“识别”、“鉴别”）定义了核心绩效标准，以升级和增强闭路电视系统。确定优先级别（“优先级 1”、“优先级 2”、“优先级 3”）是基于风险的。优先级通常根据评估的系统内人员的脆弱性来分配，而不是关键资产。这样，《守则》的应用不仅可以提供有效的反恐工具，主要用于应对恐怖事件，而且还应提高大众客运的总体安全性。
用于术前鉴别胶质母细胞瘤、脑转移瘤和原发性中枢神经系统淋巴瘤的深度学习模型：一项外部验证研究
摘要：(1) 背景：神经影像学鉴别胶质母细胞瘤、原发性中枢神经系统淋巴瘤 (PCNSL) 和单发性脑转移瘤 (BM) 是神经外科实践中的诊断和治疗挑战，它增加了治疗负担，并使患者面临与进一步侵入性手术和治疗延迟相关的额外风险。此外，现代诊断研究尚未完全解决非典型病例和重叠特征。本研究旨在验证先前设计并经过内部验证的 ResNet101 深度学习模型，以区分胶质母细胞瘤、PCNSL 和 BM。(2) 方法：我们招募了 126 名患者（胶质母细胞瘤：n = 64；PCNSL：n = 27；BM：n = 35），并在术前进行 T1Gd-MRI 扫描并进行组织病理学确认。对每个病变进行分割，并将所有感兴趣区域导出到 DICOM 数据集中。在先前对 121 名患者的研究中实施的预训练 ResNet101 深度神经网络模型在当前队列中进行了外部验证，以区分 T1Gd-MRI 扫描中的胶质母细胞瘤、PCNSL 和 BM。（3）结果：该模型在区分 PCNSL（AUC：0.73；95%CI：0.62-0.85）、胶质母细胞瘤（AUC：0.78；95%CI：0.71-0.87）方面实现了最佳分类性能，在区分 BM 方面具有中等至低水平的能力（AUC：0.63；95%CI：0.52-0.76）。通过回顾性审查选定患者群体的诊断报告，评估了专家神经放射科医生在常规和高级 MRI 成像方面的表现，发现 BM 的准确率 (89.69%) 更高，而 PCNSL (82.90%) 和胶质母细胞瘤 (84.09%) 的准确率并不低。 (4) 结论：我们调查了之前发布的深度学习模型是否可以推广到在不同机构招募的外部人群——这一验证证实了模型的一致性，并为未来在脑肿瘤分类中的临床应用奠定了基础。这种基于人工智能的模型可能是一种宝贵的教育资源，如果在前瞻性数据上大量复制，将帮助医生区分胶质母细胞瘤、PCNSL 和孤立性 BM，尤其是在资源有限的环境中。
ASTM E1476-04(2022)
1.2 本标准为选择和使用适合特定金属分类或鉴别问题要求的方法提供了指导。 1.3 本标准并不旨在解决与其使用相关的所有安全问题（如果有）。本标准的使用者有责任在使用前制定适当的安全、卫生和环境实践并确定监管限制的适用性。有关具体的防范说明，请参阅第 10 节。 1.4 本国际标准是根据世界贸易组织技术贸易壁垒（TBT）委员会发布的《关于制定国际标准、指南和建议的原则的决定》中确定的国际公认的标准化原则制定的。
Andrew Appleby、Thangavel Thevar，“使用激光诱导击穿光谱法鉴别英国一英镑假币”，Opt. Eng. 55 (4)，044104 (2016)，doi：10.1117/1.OE.55.4.044104。
1 简介 激光诱导击穿光谱 (LIBS) 可确定目标样品中存在的原子元素。使用激光脉冲蒸发目标的小样本（通常小于一微克）以产生电离原子和自由电子的等离子体。当该等离子体冷却并且自由电子与离子重新结合时，会发射出各种谱线。这些线的波长和强度可识别原始目标中的原子元素。此外，还可以推断出目标中存在的这些元素的百分比。通过计算机分析发射的谱线，可以在几分之一秒内完成测量。几乎不需要或不需要样品制备。目标可以是任何吸收所选激光波长的材料：固体、液体或气体。LIBS 被认为源于 Brech 和 Cross 的论文。1 LIBS 发展到目前的状态现在已经有据可查。2 – 4 这种简单、快速且用途广泛的技术广泛应用于实验室和现场测量。后者受到激光和光谱仪技术的进步的推动，这些进步带来了紧凑型便携式 LIBS 系统的出现。5 – 7 LIBS 的应用现在涵盖了物理和生命科学的许多领域，8 – 12 从深海测量 13、14 到火星。15 这项技术的特点是微破坏性（许多应用认为它是非破坏性的），其应用甚至延伸到珍贵艺术品，用于鉴定古代绘画作品和珍宝中的颜料，例如检查古钱币以确定其年代和真实性。16 – 19
PVRI 2025 里约
13:00-13:15 开发血管组织学的影像替代品以量化逆向重塑 Karin Tran-Lundmark 13:15-13:23 使用深度学习凝块血管放射组学和机器学习进行基于 CT 的 CTEPH 鉴别 Pietro Nardelli 13:23-13:30 第 2 阶段 INS1009-211 研究中功能性呼吸成像 (FRI) 分析的新见解：曲前列环素棕榈酰吸入粉剂 (TPIP) 对 PH-ILD 患者肺血管的影响 Colin Church 13:30-13:45 与 PVRI 和 PHA USA 的联合演讲患者报告的结果 Frances Varian