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World File Search System阈值
根据容错阈值对量子逻辑运算进行基准测试
当前用于对噪声量子处理器进行基准测试的方法通常测量平均错误率或过程保真度。然而，容错量子误差校正的阈值是以最坏情况错误率（通过钻石范数定义）表示的，这可能与平均错误率相差几个数量级。解决这种差异的一种方法是使用随机编译 (RC) 等技术对量子门的物理实现进行随机化。在这项工作中，我们使用门集断层扫描对一组双量子位逻辑门进行精确表征，以研究超导量子处理器上的 RC。我们发现，在 RC 下，门错误可以通过随机泡利噪声模型准确描述，而没有相干误差，并且空间相关的相干误差和非马尔可夫误差受到强烈抑制。我们进一步表明，对于随机编译的门，平均错误率和最坏情况错误率相等，并且测量到我们的门集的最大最坏情况误差为 0.0197(3)。我们的结果表明，当且仅当门是通过调整噪声的随机化方法实现的，随机化基准是验证量子处理器的错误率是否低于容错阈值以及限制近期算法的失败率的可行途径。
![半定量[18F] FDG PET/CT中的新阈值是...](/simg/3/3ce9e3e7bae77d37407ec70625981288610757fe.webp)
半定量[18F] FDG PET/CT中的新阈值是...
摘要目的[18 F] FDG PET/CT在大血管血管炎（LVV）的诊断检查中被证明是准确的。目前认为视觉插值是足够的，但已尝试将其与半定量评估集成在一起。在这方面，需要验证长轴视野（LAFOV）扫描仪上半定量参数的当前或新阈值。方法我们回顾性评估了100名接受[18 f] fdg lafov PET/ CT的患者（50例LVV和50个对照）。计算了三个地区的大容器（Supra-Aortic [sa]，胸主动脉[TA]和Infra-Aortic [ia]），计算了半定量参数（Suvmax和Suvmean）。值也将其标准化为肝活动（SUV MAX /L-SUV MAX和SUV MAX /L-SUV平均值）。在38例（76％），42（84％）的50例诊断为LVV的患者的结果中受到影响，26（52％）。to-liver归一化值的诊断精度高于非归一化值（AUC总是≥0.90vs. 0.74–0.89）。对于SA容器，SUV MAX /L-SUV最大最佳阈值为0.66，而SUV Max /L-SUV平均值为0.88；对于TA，SUV Max /L-SUV最大值为1.0，SUV Max /L-SUV平均值为1.30；最后，对于IA容器而言，SUV Max /L-SUV最大值为0.83，SUV Max /L-SUV平均值为1.11。结论LAFOV [18 F] FDG-PET/CT在LVV的诊断工作中是准确的，但是应考虑与文献在标准扫描仪中报道的半标准参数的阈值不同。
EEG 误差相关电位编码误差大小和个体感知阈值
摘要 错误相关电位 (ErrPs) 是绩效监控的重要脑电图 (EEG) 相关因素，对于学习和调整我们的行为至关重要。人们对 ErrPs 是否编码了除错误意识之外的更多信息知之甚少。我们报告了一项有 16 名参与者参加的实验，该实验分为三个环节，在执行光标到达任务期间偶尔会发生不同程度的视觉旋转。我们设计了一个脑机接口 (BCI) 来检测提供实时反馈的 ErrPs。单个 ErrP-BCI 解码器在各个环节之间表现出良好的传输性能，并且在错误幅度上具有可扩展性。ErrP-BCI 输出与错误幅度之间的非线性关系可预测个人感知阈值以检测错误。我们还揭示了与所需调整幅度共同变化的 θ-γ 振荡耦合。我们的研究结果为探索和扩展当前的绩效监控理论开辟了新途径，通过结合连续的人机交互任务和对 ErrP 复合物而非单个峰值的分析。
基于CNN和阈值分割的脑肿瘤检测模型
这项研究提出了针对大脑图像的基于全球阈值的机器学习算法。对于每个段，该网络使用各种补丁大小和决策树收集多尺度数据，从而确保该方法捕获了准确的分割信息。对于该方法，只需要一个解剖学MR图像。此方法获得了De-Noise图片和清洁图像数据。脑功能障碍的主要原因包括脑部疾病或恶性肿瘤。肿瘤是一块很小的脑组织，无法控制地生长。世界上大多数人口都患有脑部疾病，近100亿人从脑肿瘤中丧生（Cha，2006）。这是大脑的MRI。找到肿瘤，使用MRI扫描。由于分段和
测试个人脂肪阈值假设
1磁共振中心，纽卡斯尔纽卡斯尔医学科学学院转化和临床研究所，英国泰恩河畔纽卡斯尔； 2英国纽卡斯尔大学医学科学专业服务学院； 3英国纽卡斯尔大学医学科学学院衰老和活力校园的生物镜核心设施； 4美国弗吉尼亚大学弗吉尼亚大学内分泌学系； 5剑桥大学，剑桥大学289，剑桥生物医学校园，惠康信托MRC代谢科学研究所，英国剑桥； 6英国剑桥市剑桥大学NHS基金会信托基金会6沃尔夫森糖尿病和内分泌中心； 7意大利帕多瓦大学妇女和儿童健康系； 8英国牛津大学拉德克利夫医学系糖尿病试验部门，英国
心血管疾病患者在通气阈值下由心率确定的运动强度域：与心血管康复处方建议的新见解和比较
抽象目的是将心肺运动测试（CPET）与指导指导指导的运动强度域确定的通气阈值（VTS：VT1和VT2）的引起的运动反应（VTS：VT1和VT2）进行了比较；提出方程来预测VTS的心率（HR）；并比较处方方法的准确性。方法对CVD患者进行了972个最大跑步机CPET进行的横断面研究。首先，鉴定了VT并将其与指向指导的运动强度域进行了比较。第二，进行了多元线性回归分析，以生成VTS HR的预测方程。最后，通过平均绝对百分比误差（MAPE）评估处方方法的准确性。结果发现了VTS的显着分散体，具有相同的相对强度对应于不同指导指导的运动强度域。确定了基于峰值努力百分比的方法固有的数学错误，这可能有助于解释分散体。量身定制的多变量方程得出的VT1的R 2的R 2，VT2的0.901。新型VT1方程的 MAPE为6.0％，低于基于指南的处方方法（9.5至23.8％）。新型VT2方程的 MAPE为4.3％，低于基于指南的方法（5.8％–19.3％）。结论心血管康复的基于指南的运动强度域揭示了不一致和异质性，这限制了当前使用的方法。开发了针对CVD患者的新型多变量方程式，并证明了更好的准确性，表明当CPET无法使用时，这种方法可能是有效的选择。
使用输入加权阈值适应的神经形态控制
神经形态处理有望高能效率和快速响应率，使其成为实现自动驾驶资源受限机器人的理想候选者。对于高水平的视觉感知而言，它可能对复杂的神经网络有益。但是，完全神经形态的解决方案还需要解决低级控制任务。值得注意的是，目前仍然具有挑战性，即使是基本的低级控制器，例如比例综合衍生（PID）控制器。具体来说，很难合并整体和衍生部分。为了解决这个问题，我们提出了一个神经形态控制器，该神经形态控制器在学习过程中结合了比例，积分和衍生途径。我们的方法包括整体途径的新型输入阈值适应机制。此输入加权阈值适应（IWTA）引入了每个突触连接的额外重量，用于适应后突触后神经元的阈值。我们通过使用不同时间常数使用神经元来解决衍生术语。我们首先分析了提出的机制的性能和限制，然后通过将其在连接到开源的小型Crazyflie四极管上的微控制器上实现，将其控制在测试中，以取代内部的速率控制器。我们证明了在存在干扰的情况下飞行的生物启发算法的稳定性。当前的工作代表了用神经形态算法控制高度动态系统的实质性一步，从而推进了神经形态处理和机器人技术。此外，整体是任何时间任务的重要组成部分，因此提出的输入加权阈值适应（IWTA）机制可能具有超出控制任务的影响。
害虫的经济阈值 - 净
最好的控制策略之一是尽早切断干草。如果不可能早期切割干草作物，则治疗阈值基于以下植物高度和幼虫水平的测量。干草：<30厘米的植物高度，1个幼虫/茎； <40厘米的植物高度，2个幼虫/茎； 3幼虫/茎通常是经济的，无论作物高度如何，可以控制。第二次作物的再生，每个牙冠的2个或更多活性幼虫（每平方英尺4至8个幼虫）需要杀虫剂施用种子：20-30第三或第四级或第四龄幼虫幼虫/扫地/扫地（90度=直扫）或35-50％的叶子尖端显示损坏。在某些情况下，仅处理热点而不是整个领域可能是实用的。
SOS2调节突变eGFR依赖性肿瘤发生的阈值
105，也可以根据CC0许可使用。（未通过同行评审认证）是作者/资助者。本文是美国政府的工作。不受此前版本的版权持有人的版权，该版本于2023年6月29日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.01.20.524989 doi：Biorxiv Preprint
引入一种新颖的方法来自适应阈值...
条款[7]的目标是自动化上一阶段提出的PCNN边缘检测模型中阈值的手动调整。这是通过使用从PCNN分割输出中提取的边缘特征并将其与基于DNN的预测相结合的，以了解PCNN模型的自适应阈值参数设置。Contourlet变换用于从PCNN分割模型的每个迭代输出的子带中提取特征向量。然后，将中值滤波应用于提取的特征向量，然后计算方差和平均值作为特征向量。最后，提出了一种基于DNN的边缘检测算法来实现自适应阈值预测。此方法仅在PCNN模型的六个迭代后就可以实现更好的边缘检测结果。