在获取磁共振(MR)图像中,较短的扫描时间会导致更高的图像噪声。因此,使用深度学习方法自动图像降解是高度兴趣的。在这项工作中,我们集中于包含线状结构(例如根或容器)的MR图像的图像。特别是,我们研究了这些数据集的特殊特征(连接性,稀疏性)是否受益于使用特殊损失功能进行网络培训。我们特此通过比较损失函数中未经训练的网络的特征图将感知损失转换为3D数据。我们测试了3D图像降级的未经训练感知损失(UPL)的表现,使MR图像散布脑血管(MR血管造影-MRA)和土壤中植物根的图像。在这项研究中,包括536个MR在土壤中的植物根和450个MRA图像的图像。植物根数据集分为380、80和76个图像,用于培训,验证和测试。MRA数据集分为300、50和100张图像,用于培训,验证和测试。我们研究了各种UPL特征的影响,例如重量初始化,网络深度,内核大小以及汇总结果对结果的影响。,我们使用评估METIC,例如结构相似性指数(SSIM),测试了四个里奇亚噪声水平(1%,5%,10%和20%)上UPL损失的性能。我们的结果与不同网络体系结构的常用L1损失进行了比较。我们观察到,我们的UPL优于常规损失函数,例如L1损失或基于结构相似性指数(SSIM)的损失。对于MRA图像,UPL导致SSIM值为0.93,而L1和SSIM损耗分别导致SSIM值分别为0.81和0.88。UPL网络的初始化并不重要(例如对于MR根图像,SSIM差异为0.01,在初始化过程中发生,而网络深度和合并操作会影响DeNo的性能稍大(5卷积层的SSIM为0.83,而核尺寸为0.86,而5卷积层的0.86 vs. 0.86对于根数据集对5卷积层和5卷积层和内核尺寸5)。我们还发现,与使用诸如VGG这样的大型网络(例如SSIM值为0.93和0.90)。总而言之,我们证明了两个数据集,所有噪声水平和三个网络体系结构的损失表现出色。结论,对于图像
访问卡•通过ALK网站或Euronext Securities的网站上的ALK投资者门户网站上的电子注册(请记住使用MITID或VP ID)。在这里,您将收到一张电子访问卡,要求您将其带到智能手机,平板电脑或印刷品上。•通过通过电子邮件返回注册表的扫描副本中,请访问cph-investor@euronext.com,或通过电子邮件返回完整和签名的立场的注册表格。发布到EuroNext Securities,Nicolai Eigtveds Gade 8,1402 Copenhagen K或•通过向CPH-INVESTOR@EURONEXT.com发送电子邮件或致电4358 8866。请记住在呼叫之前准备好您的VP参考号。
的评级受到公司在每个细分市场中适度的操作规模以及中等高度的营运资本强度的限制。此外,该评级受到客户集中的显着限制,因为前五名客户贡献了2024财年收入的80%以上。但是,该公司与这些客户的长期关联导致重复订单并将Sepl产品集成到客户的供应链中。此外,由于客户遇到的供应链问题,全球经济状况充满挑战,导致了需求的适度,从而导致了较低的偏离,并在短期内对Sepl的收入产生了不利影响。该公司最近受过委托的部门在其归因于地缘政治紧张局势的客户的弱点中占据收入的累积,未来的收入增长将是一个关键的监控。
JufoID 名称 63015 数学和计算应用 76843 对称性 78756 物理学前沿 81052 光子学 81370 材料前沿 84490 星系 86118 天文学和空间科学前沿 87816 宇宙 88023 凝聚态物质 88264 声学 89047 物理学 89352 等离子体 90273 微 90667 原子 90976 光学 91414 纳米技术前沿 91958 振动 81369 化学前沿 90599 环境化学前沿 58652 国际分子科学杂志 63559 分子 75751 晶体 84055 凝胶 86402 化学传感器86948 无机物 88806 化学 89295 表面 91178 光化学 71359 遥感 75065 挑战 82646 气候 84003 地球科学 85031 大气 85032 海洋科学与工程杂志 85215 环境 87868 水文学 88031 第四纪 90988 地球 88777 真菌杂志 70600 昆虫 75091 多样性 75148 植物科学前沿 81171 海洋科学前沿 82645 植物
评级降级认为PUR Energy Private Limited的(PEPL)持续延伸的流动性位置,这是由于其营运资本限制可忽略不计的,这是由于库存持有和延迟的长期资金筹集的升高。虽然在过去六个月中,该公司的库存水平降低,但鉴于营运资本限制的减少,其流动性仍在延伸。该公司计划筹集大量的长期资本,以资助其增长和营运资金需求。但是,由于监管过程/挑战,筹款已被延迟。公司正计划筹集卢比的桥梁资金。在接下来的几个月中,在接下来的一年中为其扩张计划提供资金,并在未来一年内长期资金。 及时的资金合作尚待观察。在接下来的一年中为其扩张计划提供资金,并在未来一年内长期资金。及时的资金合作尚待观察。
社会建构主义........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 21社会问题......................................................................................................................................................................... Frames ................................................................................................................................... 25 Why Social Constructionism and Social Problems Theory as a Guiding Framework?....................................................................................................................................................................................................................................................................
作者:AJ Caven · 2023 — Science 376(6592):441-。442。Swift, A., S. Casey-Lefkowitz 和 E. Shope。2011。沥青砂管道安全风险。自然。资源保护委员会,纽约...
气候变化是我们星球今天面临的最关键的挑战之一。上升的全球温度已经在影响地球的天气和气候模式,而不可预测和极端事件的频率增加。气候变化研究的未来预测基于地球系统模型(ESMS)等计算机模型。气候模拟通常由于所需的高计算资源而在更粗的网格上运行,然后经历较轻的缩减过程以获取更细网格的数据。这项工作提出了一个自制的深度学习模型,该模型不需要高度分解地面真相数据才能进行缩小。这是通过利用显着的分布表和在运行时为单个数据点的天气变量之间的隐藏依赖性实现的。我们提出了三个气候特异性的组件,它们很好地代表了潜在的天气变量的模式,并学习了复杂的可变化依据。对2倍,3倍和4倍缩放系数进行了广泛的评估表明,我们的模型比现有基线获得8%至47%的性能增长,同时大大降低了整体运行时。证明的性能,不依赖高分辨率地面真相数据使我们的方法成为未来气候研究的宝贵工具。
股票投资建议对于指导投资决策和管理投资量至关重要。最近的研究表明,时间相关模型(TRM)的潜力以产生过多的投资回报。然而,在完整的金融生态系统中,当前的TRM遭受了低信噪比(SNR)(SNR)的固有时间偏见,以及利用不适当的关系倾向和传播机制所引起的关系偏见。此外,分布在宏市场场景后面转移,使基础I.I.D.假设并限制TRM的概括能力。在本文中,我们先驱对上述问题对时间相关模式的有效学习的影响,并提出一种自动偏见的时间关系模型(ADB-TRM)对股票推荐。具体而言,ADB-TRM由三个主要成分组成,即(i)元学习的雅典形成了一个双阶段训练过程,内部部分可以缓解时间依赖性偏置和外部meta-learnernernernernernernernernernernernernernernernerner的分布,(II)自动抗逆向型的型号,(ii)自动化的型号的型模型,以适应性的型号的型模型,以适应性型号的型号,并介绍了对逆向型号的型号。对手培训和(iii)全球局部互动有助于从本地和全球分配的角度寻求相对不变的库存嵌入,以减轻分歧转移。在不同股票市场的三个数据集上进行的实验表明,ADB-TRM在累积和风险调整后的收益方面占28.41%和9.53%的最新技术。
摘要。最近,在便携式低场(LF)磁共振成像(MRI)系统的降低方面取得了显着进步。这些系统旨在提供低成本,非屏蔽和床侧诊断解决方案。MRI在降低的田间强度下经历了信噪比(SNR)的降低,从而导致严重的信号恶化和重建不良。因此,由于任务的性质不佳,从低场MRI重建高场等效图像是一个复杂的挑战。在本文中,我们引入了扩散模型驱动的神经表示。我们将低场MRI增强问题分解为数据一致性子问题和先前的子问题,并在迭代框架中解决它们。扩散模型提供了高质量的高场(HF)MR图像,而隐式神经表示确保了数据一致性。实验结果对模拟的LF数据和临床LF数据的结果表明,我们所提出的方法能够实现零摄像的LF LF MRI增强功能,从而显示出一些临床应用的潜力。