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热红外单幅图像去雾及盲图像质量评价
图像去雾是一种减少图像中雾霾、灰尘或雾气影响的方法，以便清晰地查看观察到的场景。文献中存在大量传统和基于机器学习的方法。然而，这些方法大多考虑可见光光谱中的彩色图像。显然，由于热红外光谱的波长较长，受雾霾的影响要小得多。但远距离观测期间的大气扰动也会导致热红外 (TIR) 光谱中的图像质量下降。在本文中，我们提出了一种为 TIR 图像生成合成雾的方法。然后，我们分析了现有的盲图像质量评估措施雾感知密度评估器 (FADE) 对 TIR 光谱的适用性。我们进一步全面概述了当前图像去雾的最新技术，并通过经验表明，许多最初为可见光图像设计的方法在应用于 TIR 光谱时表现得出奇的好。这在最近发布的 M3FD 数据集上进行的实验中得到了证实。
使用量子二分相关器的盲量子机器学习
分布式量子计算是一种很有前途的计算范式，可用于执行超出单个量子设备能力范围的计算。分布式量子计算中的隐私对于在存在不受信任的计算节点的情况下保持机密性和保护数据至关重要。在本信中，我们介绍了基于量子二分相关器算法的新型盲量子机器学习协议。我们的协议减少了通信开销，同时保护了不受信任方的数据隐私。我们引入了强大的特定于算法的隐私保护机制，其计算开销低，不需要复杂的加密技术。然后，我们通过复杂性和隐私分析验证了所提协议的有效性。我们的发现为分布式量子计算的进步铺平了道路，为量子技术时代的隐私感知机器学习应用开辟了新的可能性。
Mamquam盲频道长期维护和资金策略
•承认这些土地和水域的文化和生态重要性以及sḵwx̱wú7mesh与它们的关系。•尊重sḵwx̱wú7meshúxúxúxwumixw权利和标题和提前对帐。•逐步补救，恢复和增强MBC的环境健康（所有人的生态与社会基础）。•为社区的海洋门户提供安全的访问权，并在MBC中的各种海洋用户的平衡需求，同时尊重Sta'7MES社区的核心需求和价值。•优先考虑水道安全和通道维护，以实现导航目的，并最大程度地减少影响。•采用可持续，实用和财务可行的长期渠道维护计划。•设计未来需求，气候适应和海洋机会。•确保收益和成本在最广泛的受益人中分享。尽可能探索合作伙伴关系和成本分布的机会。•查看次要挖泥（即私人水批次）作为特定受益人的成本和责任。
定时偏序推理算法 - AAAI 出版物
在本文中，我们提出了定时偏序 (TPO) 模型来指定工作流程安排，尤其是用于对制造流程进行建模。TPO 集成了工作流程中事件的偏序，指定“先发生”关系，并使用时钟上的保护和重置指定时间约束——这是从定时自动机规范中借鉴的想法。TPO 自然使我们能够捕获事件顺序以及一类受限制但有用的时间关系。接下来，我们考虑从工作流程日志中挖掘 TPO 安排的问题，其中包括事件及其时间戳。我们展示了制定 TPO 和图着色问题之间的关系，并提出了一种具有正确性保证的 TPO 学习算法。我们在合成数据集上展示了我们的方法，其中包括两个受飞机调头的实际应用启发的数据集和 Overcooked 电脑游戏的游戏视频。我们的 TPO 挖掘算法可以在几秒钟内从数千个数据点推断出涉及数百个事件的 TPO。我们表明，由此产生的 TPO 为工作流的依赖关系和时间约束提供了有用的见解。
风暴让皇家内科医学院偏离了轨道
在此期间，GMC 就医师助理监管进行的磋商仅产生了微小的变化，这些变化无法平息批评者的声音，因为这些变化未能反映出磋商中发现的异议程度 (doi:10.1136/bmj.q2757)。11 Iqbal Singh 在与 Martin Forde 进行独立审查后认为，GMC 至少在平等、多样性和包容性方面取得了一些进展 (doi:10.1136/bmj.q2694)。12 13 但面对可能席卷 GMC 的医师助理风暴，这些都毫无意义。RCP 没有听从，将其权力视为理所当然，并受到了沉重打击。GMC 正处于同样的波涛汹涌之中。
空间高效的偏序集数据结构及其应用
偏序集或偏序集合的空间高效数据结构是研究较为深入的领域。已知具有 n 个元素的偏序集合可以用 n 2 / 4 + o ( n 2 ) 位表示[30]，也可以用 (1 + ϵ ) n log n + 2 nk + o ( nk ) 位表示[19]，其中 k 是偏序集合的宽度。在本文中，我们通过考虑偏序集合元素的拓扑标记，使后一种数据结构占用 2 n ( k − 1) + o ( nk ) 位。同样考虑到拓扑标记，我们提出了一种新的数据结构，它可以更快地计算偏序集合的传递约简图上的查询，尽管传递闭包图上的查询计算速度较慢。此外，我们为拓扑标记偏序集合提出了一种替代数据结构，尽管它使用 3 nk − 2 n + o ( nk ) 位空间，但可以更快地计算这两个查询。此外，我们从 BlockDAG（区块链的更具可扩展性的版本）的应用程序的角度讨论了这些数据结构的优势。
一般高斯噪声机制及其对无偏平均值估计的最佳性
我们调查了差异隐私中无偏见的高维平均估计器。我们考虑了差异的私有机制，其预期输出等于输入数据集的均值，对于从r d中的固定有限域K绘制的每个数据集。一种经典的私人平均估计方法是计算真实的均值，并添加无偏见但可能相关的高斯噪声。在本文的第一部分中，我们研究给定域K的高斯噪声机理可实现的最佳误差，当在某些p≥2中测量误差范围时。我们提供算法，以在适当的假设下计算给定k的高斯噪声的最佳协方差，并证明最佳误差的许多不错的几何特性。这些结果将来自域K的分解机制理论推广到对称和有限的（或等效地，对称的多面体）到任意界面的域。在本文的第二部分中，我们表明，高斯噪声机制在所有私人无偏见的平均估计机制中都在非常强烈的意义上达到了几乎最佳的误差。特别是，对于每个输入数据集，满足集中差异隐私的公正平均估计器至少与最佳高斯噪声机制一样多。我们将此结果扩展到局部差异隐私，并近似差异隐私，但是对于后者，对于数据集或相邻数据集，下限的误差较低的界限是必要的，则必须放松。
印度洋表面淡水通量偏见对AMOC
使用概念模型（Cessi，1994; Cimatoribus等，2012）和完全占地的海洋气候模型（De Niet等，2007; Toom et al。，2012; Mulder等，2021）。这些研究的重要结果之一是（在这些模型中）的存在与可观察的数量有关（Rahmstorf，1996），现在通常称为AMOC稳定性（或制度）指标。该指标在文献中具有许多不同的符号，例如m ov（de Vries and Weber，2005）或F ov（Hawkins等，2011）。在这里，我们将遵循Weijer等人。（2019）并使用f ovs（f ovn）作为AMOC在大西洋盆地的35°S（60°N）的南部（北部）边界上携带的淡水运输（Dijkstra，2007; Huisman et al。，2010; Liu et al。，2017）。可用的观察结果（Bryden等，2011）表明，当今的AMOC将淡水从大西洋出口（F OVS <0）。众所周知，F ovs忽略了一些相关的过程（Gent，2018），但是如果人们接受f ovs是适当的指标，则AMOC基于其观察到的价值（Weijer等，2019）。
卟啉纳米纤维中的阳离子偏极化
在有机p-缀合的寡聚物中，未配对电子的远距离离域化是实现分子晶体管中高电荷载体迁移率的重要要求。我们已经研究了一系列B，Meso，B-边缘粘合剂的卟啉低聚物的自由基阳离子，由CW-EPR，1 h和14 N Endor，Hyscore和Vis-Nir-Mir Simals支持，由CW-EPR，1 h和14 n N Endor，Hyscore和Vis-Nir-Mir样品组合，由CW-EPR，1 h和14 n N NOM组成。结果表明，在十多个卟啉单元中，自由基阳离子的连贯离域化，这对应于有效的连贯长度> 8.5 nm。我们发现自由基自旋密度的分布非常不均匀，并且随着定位长度的增加（在50 K时高达Tm≈4µs），相位记忆时间增加。这项研究为设计分子电子和旋转材料的设计开辟了新的途径。