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量子退火实现单幅图像超分辨率
本文提出了一种基于量子计算的算法来解决单图像超分辨率（SISR）问题。SISR 的一个著名经典方法依赖于成熟的逐块稀疏建模。然而，该领域的现状是深度神经网络（DNN）已表现出远超传统方法的效果。不过，量子计算有望很快在机器学习问题中变得越来越突出。因此，在本文中，我们有幸对将量子计算算法应用于 SISR 这一重要的图像增强问题进行了早期探索。在量子计算的两种范式，即通用门量子计算和绝热量子计算（AQC）中，后者已成功应用于实际的计算机视觉问题，其中量子并行性已被利用来有效地解决组合优化问题。本研究展示了如何将量子 SISR 公式化为稀疏编码优化问题，该问题使用通过 D-Wave Leap 平台访问的量子退火器进行求解。所提出的基于 AQC 的算法被证明可以实现比传统模拟更快的速度，同时保持相当的 SISR 精度 1 。
纳米晶体中单分子的高分辨率低分辨率
摘要：我们在液态氦气温度（T = 2 K）上进行激光光谱，以研究用氢化动力学滴注制造的纳米镜高度的蒽晶体中的掺杂的单二苯甲烷（DBT）分子。使用高分辨率的荧光激发光谱法，我们表明，印刷纳米晶体中单分子的零子线几乎与对散装中同一来宾 - 宿主系统观察到的傅立叶限制过渡一样狭窄。此外，光谱不稳定性可与或小于一个线宽度相当。通过记录DBT分子的超分辨率图像并改变激发梁的极化，我们确定印刷晶体的尺寸和晶体轴的方向。对于一系列应用，有机纳米和微晶的电水动力印刷是感兴趣的，其中希望对具有狭窄光学转变的量子发射器进行对照定位。关键字：纳米折线，纳米晶，量子发射极，单分子，单光子源，光谱M
swinfsr：使用swinir和频域知识的立体图像超分辨率
立体图像超分辨率（Sterereosr）近年来引起了人们的关注，这是由于手机，自动驾驶汽车和机器人的双重摄像头广泛范围。在这项工作中，我们根据Swinir的扩展（最初是为单个图像还原设计的，又提出了一种名为SWINFSR的新定单方法，以及Fast Fourier卷积（FFC）获得的频域知识。具体来说，为了有效地收集全球信息，我们通过使用FFC明确地不明显地局限于SWINIR中的残留SWIN变压器块（RSTBS），并使用结果域知识，并采用结果的残留Swin傅立叶型跨前块（RSFTB）进行特征提取。此外，为了有效，准确的立体视图融合，我们提供了一个新的跨意见模块，称为RCAM，该模块的竞争性能高于竞争性能，同时比最先进的交叉意见模块更少的计算成本。广泛的实验结果和消融研究证明了我们提出的SWINFSR的有效性和效率。
训练小波域损失的训练生成图像超分辨率模型可以更好地控制伪影
抽象的超分辨率（SR）是一个不当的反问题，其中具有给定低分辨率图像的可行解决方案集的大小非常大。已经提出了许多算法，以在可行的解决方案中找到一种“好”解决方案，这些解决方案在忠诚度和感知质量之间取得了平衡。不幸的是，所有已知方法都会生成伪影和幻觉，同时试图重建高频（HF）图像细节。一个有趣的问题是：模型可以学会将真实图像细节与文物区分开吗？尽管有些重点侧重于细节和影响的分化，但这是一个非常具有挑战性的问题，并且尚待找到满意的解决方案。本文表明，与RGB域或傅立叶空间损耗相比，使用小波域损失功能训练基于GAN的SR模型可以更好地学习真正的HF细节与伪像的表征。尽管以前在文献中已经使用了小波域损失，但在SR任务的背景下没有使用它们。更具体地说，我们仅在HF小波子带上而不是在RGB图像上训练鉴别器，并且发电机受到小波子带的忠诚度损失的训练，以使其对结构的规模和方向敏感。广泛的实验结果表明，我们的模型根据多种措施和视觉评估实现了更好的感知延续权权衡。
用于医学图像超分辨率的多模态多头卷积注意
超分辨率医学图像可帮助医生提供更准确的诊断。在许多情况下，计算机断层扫描 (CT) 或磁共振成像 (MRI) 技术在一次检查期间会捕获多个扫描 (模式)，这些扫描 (模式) 可以联合使用 (以多模态方式) 来进一步提高超分辨率结果的质量。为此，我们提出了一种新颖的多模态多头卷积注意模块来超分辨率 CT 和 MRI 扫描。我们的注意模块使用卷积运算对多个连接的输入张量执行联合空间通道注意，其中核 (感受野) 大小控制空间注意的减少率，卷积滤波器的数量控制通道注意的减少率。我们引入了多个注意头，每个头具有不同的感受野大小，对应于空间注意的特定减少率。我们将多模态多头卷积注意力 (MMHCA) 集成到两个深度神经架构中以实现超分辨率，并对三个数据集进行了实验。我们的实证结果表明，我们的注意力模块优于超分辨率中使用的最先进的注意力机制。此外，我们进行了一项消融研究，以评估注意力模块中涉及的组件的影响，例如输入的数量或头部的数量。我们的代码可在 https://github.com/lilygeorgescu/MHCA 免费获取。
低分辨率面部表达识别的硬样品感知一致性
面部表达识别（FER）在计算机视觉应用中起着关键作用，包括视频不存在和人类计算机的相互作用。尽管FER的进展没有局部进步，但在处理在现实世界情景和数据集中遇到的低分辨率面部图像时，性能仍然会摇摆不定。一致性约束技术引起了人们的关注，以产生强大的卷积神经网络模型，从而通过增强来适应变化，但它们的功效在低分辨率FER的领域中得到了影响。这种性能下降可以归因于网络难以提取表达特征的增强样本。在本文中，我们确定了在考虑各种程度的分辨率时引起过度拟合问题的硬样品，并提出了新颖的硬样品感知一致性（HSAC）损失函数，其中包括组合注意力同意和标签分布学习。通过结合高分辨率和翻转低分辨率图像的激活图，将注意力图与适当的目标注意图与适当的目标注意图与适当的目标注意力图相结合的注意图与适当的目标注意力图的注意力图对齐。我们通过结合原始目标和高分辨率输入的预测来测量低分辨率面部图像的分类难度，并适应标签分布学习。我们的HSAC通过有效管理硬样品来赋予网络能够实现概括。各种FER数据集上的广泛实验证明了我们提出的方法比现有方法的多尺度低分辨率图像的优越性。此外，我们在原始RAF-DB数据集中达到了90.97％的最新性能。
重新思考多对比度MRI超分辨率：矩形...
最近，几种方法探索了多对比磁共振成像（MRI）超分辨率（SR）的潜力，并获得了优于单对比SR方法的结果。但是，现有方法仍然存在两个缺点：（1）它们只能解决固定的Inter Intermpling量表，例如2×，3×和4倍，它们需要培训并存储临床上每个UPSMPLAING SCALE的相应模型。（2）他们在采用方形窗口（例如8×8）变形金刚网络档案时缺乏直接交互，这导致长范围依赖性的建模不足。此外，参考图像和目标图像之间的关系尚未完全挖掘。为了解决这些问题，我们开发了一个新颖的网络，用于多对比度MRI任意规模的SR，被称为McASSR。具体来说，我们设计了矩形窗口交叉注意变压器，以在MR图像中建立长期依赖性，而无需增加计算复杂性并完全使用参考信息。此外，我们提出了参考吸引的隐式关注，作为提升的模式，通过隐式神经表示实现了任意规模的超分辨率，进一步融合了参考图像的补充信息。在公共和临床数据集上进行了广泛而全面的实验表明，我们的MCASSR比SOTA方法产生了卓越的性能，这表明其在临床实践中的巨大潜力。代码将在https：//github.com/guangyuankk/mcassr上找到。
场地分配高分辨率地图
图 2.1：国王十字站和彭顿维尔路空间战略区域场地分配位置...................................................................................................................................... 4
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●科学与创新在满足全球粮食和能源安全需求方面起着核心作用。科学长期以来一直是农业的指导帖子，决策必须基于合理的科学。监管环境和政策必须鼓励创新，并确保生产者使用全套工具，包括新的种子开发技术，例如基因编辑和生物技术，作物保护产品，土壤养分和精确农业。新工具和技术的可用性使生产者能够承受威胁农作物产量的压力，面对气候变化，保持韧性，并满足对全球食品和燃料可用性危机的响应需求。我们的生产者有着悠久而分享的历史，作为新知识，技术，设备和最佳管理实践的早期采用者，以确保其农场的适应性和可行性。此外，有助于创新的监管框架对世界的生产者和消费者都有好处。
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根据国家政治宪法第194条的规定，结合第27972号法律第11个预备标题《市政组织法》，地方政府在其管辖范围内的事务中享有政治、经济和行政自治权，这种自治权基于依法行使政府、行政和管理行为的权力。