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World File Search System低维光
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
创建和控制高维多目标的经典纠缠光
在空间模式和极化下不可分割的抽象矢量梁已成为从通信到成像的许多不同应用中启用工具。通过控制旋转和轨道角动量的复杂激光设计实现了这种适用性，但到目前为止仅限于二维状态。在这里，我们演示了在八个维度上创建和完全控制的第一个矢量结构化的光，这是一种新的最新最新。我们首次将外部调节光束以控制偏执的结构光束中的古典格林伯格 - 霍恩林格（GHz）状态的完整集，类似于具有高维度的多面量子纠缠状态，并引入了一种新的Somagraphy方法，并引入了一种新的验证方法。我们的完整理论框架揭示了一个丰富的参数空间，可进一步扩展自由度和自由度，为经典和量子制度中的矢量结构光提供新的途径。
外部评估报告《低特征船舶技术研究》
・控制螺旋桨转速和测量容器内的流速，设定螺旋桨推力。保持螺旋桨推力恒定，从未发生空化的状态开始，逐渐降低测量室内部的静压，测量发生尖端涡流空化时的静压。 - 根据测量的静压和螺旋桨运行情况估算实际船速，并评估空化开始速度。
缩小技术应用于高维，低样本量神经生理数据集
抽象背景：神经生理信号处理中的一个常见问题是从高维，低样本量数据（HDLSS）中提取有意义的信息。我们提出了Roldsis（低维跨度输入空间的回归），这是一种基于降低性降低的回归技术，将解决方案限制在可用观测值所跨越的子空间中。这避免了收缩回归方法中需要的回归过程中的正则参数。结果：我们将Roldsis应用于语音识别实验中收集的EEG数据。在实验中，连续/da/–/ta/中的变形音节作为声学刺激显示给参与者，并记录与事件相关的电位（ERP），然后通过离散小波转换在时间频率结构域中作为一组特征表示。从参与者执行的初步识别任务中选择每组刺激。身体和心理物理属性与每个刺激有关。roldsis推断与每个属性相关的特征空间中的神经生理轴。我们表明，这些轴可以可靠地估计，并且它们的分离与语音分类的个体强度相关。Roldsis提供的结果在时频域中可以解释，可用于推断语音分类的神经物理学相关性。通过交叉验证进行了与常用的正则回归技术的比较。结论：Roldsis获得的预测误差与脊回归获得的预测误差相当，并且比用Lasso和SPLS获得的预测误差较小。然而，Roldsis无需交叉验证就可以实现这一目标，该程序需要从数据中提取大量观测值，并且在平均试验时，降低了信噪比的降低。我们表明，即使Roldsis是一种简单的技术，它也适用于神经生理信号的处理和解释。关键字：脑电图，事件相关电位，线性回归，高尺寸低样本量问题，尺寸减小，音素分类，离散小波转换
用于神经形态视觉传感器的低维光电突触装置
摘要 神经形态系统是下一代人工智能硬件发展的一条重要途径。机器视觉是人工智能的核心之一，需要低功耗、低延迟、并行计算的系统级支持。神经形态视觉传感器通过模拟生物视网膜的结构和功能，为机器视觉提供了有效的解决方案。光电突触是神经形态视觉传感器的基本单元，它以光为主要手段，实现感光和突触的双重功能。因此，需要开发各种光电突触器件来拓展神经形态视觉系统的应用场景。本文对生物和人工视网膜系统的结构和功能进行了比较，介绍了各种基于低维材料和工作机制的光电突触器件，并全面总结了光电突触作为神经形态视觉传感器的先进应用。最后，简要讨论了该领域的挑战和前景。
得分近似，低维数据上扩散模型的估计和分布回收
扩散模型在各种一代任务中实现了最新的表现。但是，他们的理论基础远远落后。本文研究了在未知的低维线性子空间上支持数据时，扩散模型的得分近似，估计和分配恢复。我们的结果提供了使用扩散模型的样本相结合范围，用于分布估计。我们表明，通过选择性选择的神经网络体系结构，得分函数可以准确地近似且有效地估计。此外，基于估计的分数函数的生成的分布会结合数据几何结构并收敛到数据分布的近距离。收敛速率取决于子空间维度，这意味着扩散模型可以规避数据环境维度的诅咒。
化学化学
This course aims at introducing the basic concepts and techniques in carrying out chemical analysis by using various modern spectroscopic and chromatographic instruments.Students will learn how to use modern instruments to determine the amounts of substances present in a mixture down to part per million levels (ppm), and identify the structure of a compound.Techniques such as UV-visible spectroscopy, infrared spectroscopy, mass spectrometry, nuclear magnetic resonance spectroscopy, gas chromatography and high performance liquid chromatography will be covered.This course will also discuss some common standard practices of collecting and preparing samples for laboratory testing, the accreditation system in testing laboratories.This course is conducted in the format of lecture.本课程旨在介绍化学分析中所用到的现代光谱和色谱仪器的基本概念和技术。学生将学习使用该 等仪器来分析浓度水平低至百万分之一的物质，并确定化合物的结构。课程内容包括紫外 − 可见光 谱法、红外线光谱法、质谱分析法、核磁共振、气相色谱法及高效能液相色谱法的操作技巧，以 及化验工作中的收集及制备样本的常用标准技巧和香港化验室所实行的认可系统。课程以讲课形 式进行。 Medium of Instruction:
64 128 3D堆叠的Spad图像传感器，用于低光...
摘要：在许多领域，诸如安全监视，夜间自动驾驶，荒野救援和环境监测等许多领域的急需需求都有急需的需求。SPAD设备的出色性能为它们在低光成像中的应用中带来了巨大的潜力。本文介绍了专为低光成像设计的64（行）×128（列）SPAD图像传感器。芯片利用了三维堆叠结构和微卷技术，再加上紧凑的门控像素电路，设计了厚山墙MOS晶体管，从而进一步增强了Spad的光敏性。可配置的数字控制电路允许调整曝光时间，从而使传感器适应不同的照明条件。芯片表现出非常低的黑噪声水平，平均DCR为41.5 cps，在2.4 V多余的偏置电压下。此外，它采用了专门为SPAD图像传感器开发的脱氧算法，在6×10 - 4 Lux照明条件下实现了两维灰度成像，表现出出色的低光成像功能。本文设计的芯片充分利用了SPAD图像传感器的性能优势，并且对需要低光成像功能的各个领域的应用有望。
在温暖的Rubidium Vapor中快速，低损坏，全光相调制
与经典相关（即非量化）。所有这些应用都需要高速开关，这可以通过光学信号的相位调制来实现。现有技术提供低损坏或高带宽解决方案，但并非同时提供。例如，纤维集成的电流调节器在商业上成熟，并且可以在纳秒时间尺度上提供相位调制。nev-这些设备的插入损失增加了一个实际的开销：减轻这些损失需要增加输入功率，中间放大器和废热管理[6]。此外，提高开关速度的功能可能导致现有基于半导体的电信设备的过时，从而推动了对全光开关技术的研究[7]。因此，在一系列应用领域中，需要更有效的光学调制技术。光子量子计算代表了我们对这项工作的实践动机。此平台出于多种原因吸引人，包括所有或多个组件的室温操作，高时钟率，高连通性，对流浪场不敏感和模块化结构。，但仍然是一个关键的技术挑战：以高速和极低的损失进行切换和动态重新旋转光子的要求。这是用于光子量化计算过程的各种过程中的重要阶段，例如实现：循环记忆[8，9]，同步[10]或单光子源的多重[11，12，13]和图形状态生成[14]。放大量子量子相干性，因此无法使用