Динамическая визуализация геометрических понятий как средство развития пространственных представлений подростков
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic aperture focusing techniques (SAFT) make the spatial resolution of the conventional ultrasound imaging from a single-element focused transducer more uniform in the lateral direction. In this work, two new frequency-domain (FD-SAFT) algorithms are proposed, which are based on the synthetic aperture radar's wavenumber algorithm, and 2-D matched filtering technique for the image reconstruction. The first algorithm is the FD-SAFT virtual source (FD-SAFT-VS) that treats the focus of a focused transducer as a virtual source having a finite size and the diffraction effect in the far-field is taken into consideration in the image reconstruction. The second algorithm is the FD-SAFT deconvolution (FD-SAFT-DE) that uses the simulated point spread function of the imaging system as a matched filter kernel in the image reconstruction. The performance of the proposed algorithms was studied using a series of simulations and experiments, and it was compared with the conventional B-mode and time-domain SAFT (TD-SAFT) imaging techniques. The image quality was analyzed in terms of spatial resolution, sidelobe level, signal-to-noise ratio (SNR), contrast resolution, contrast-to-speckle ratio, and ex vivo image quality. The results showed that the FD-SAFT-VS had the smallest spatial resolution and FD-SAFT-DE had the second smallest spatial resolution. In addition, FD-SAFT-DE had generally the largest SNR. The computation run time of FD-SAFT-VS and FD-SAFT-DE, depending on the image size, was lower by 4 to 174 times and 4 to 189 times, respectively, compared to the TD-SAFT-virtual point source.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle