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对计算机中傅立叶变换的系统评价...
II。 傅立叶变换与计算机视觉之间的联系以分析和处理图片或视频，即计算机视觉学科，这与分析和从视觉输入中分析和提取有意义的信息有关，采用了许多数学方法。 傅立叶变换是计算机视觉的主食，作为最基本的数学方法之一。 图片可以过滤，可以提取功能，可以注册图片，并且可以借助傅立叶变换和检查其频率含量的检查来识别所有图案。 图像通常通过计算机视觉算法作为二维像素值矩阵处理。 使用傅立叶变换，我们可以通过将其从空间域转换为频域来检查图像的基本频率组件。 为此，在图像矩阵的每一行和列中分别执行傅立叶变换。 图像过滤是对计算机视觉的傅立叶变换。 噪声和其他异常在数字图像中很常见，降低了图像质量并使进一步的处理更加困难。 通过对图片进行傅立叶变换，我们可以隔离关键频率以减少其影响。 当在频域中表示图像时，可以应用过滤操作，例如高通滤波器，以带出小功能和低通滤波器，以使图像平滑并减少噪声。 逆傅里叶变换用于通过将其转换回空间域来获取过滤的图片。 [7]II。傅立叶变换与计算机视觉之间的联系以分析和处理图片或视频，即计算机视觉学科，这与分析和从视觉输入中分析和提取有意义的信息有关，采用了许多数学方法。傅立叶变换是计算机视觉的主食，作为最基本的数学方法之一。图片可以过滤，可以提取功能，可以注册图片，并且可以借助傅立叶变换和检查其频率含量的检查来识别所有图案。图像通常通过计算机视觉算法作为二维像素值矩阵处理。使用傅立叶变换，我们可以通过将其从空间域转换为频域来检查图像的基本频率组件。为此，在图像矩阵的每一行和列中分别执行傅立叶变换。图像过滤是对计算机视觉的傅立叶变换。噪声和其他异常在数字图像中很常见，降低了图像质量并使进一步的处理更加困难。通过对图片进行傅立叶变换，我们可以隔离关键频率以减少其影响。当在频域中表示图像时，可以应用过滤操作，例如高通滤波器，以带出小功能和低通滤波器，以使图像平滑并减少噪声。逆傅里叶变换用于通过将其转换回空间域来获取过滤的图片。[7]
普通oaep变换的量子后安全
量子计算的快速进展以及Shor's算法[12]（如Shor算法）的存在，引发了用后量词加密术代替旧密码学的必要性。朝着这一目标，标准技术研究所（NIST）发起了量子后加密术的竞争。在本文中，我们在NIST竞争的最终主义者之一NTRU提交[6]中解决了一个公开问题。（未修改）量子随机甲骨文模型中（未修改的）最佳不对称加密填充（OAEP）的安全性已被称为[6]中有趣的开放问题。现有的量词后安全证明[14]需要对OAEP变换进行修改。（请参阅下面的详细信息。）随机Oracle模型[1]是一个强大的模型，在该模型中，假设存在包括对手在内的各方都可以访问的真正随机函数，则证明了加密方案的安全性。但在现实世界应用中，随机甲骨文将被加密哈希函数替换，并且该功能的代码是公开的，并且是对手所知道的。在[4]之后，我们使用量子随机甲骨文模型，在该模型中，对手可以在叠加中对随机甲骨文进行查询（即，给定输入的叠加，他可以得到输出值的叠加）。这是必要的，因为基于真实哈希函数的量子对手攻击方案必须能够评估叠加中的功能。因此，如果一个Quantum Security请求，则随机Oracle模型必须反映该功能。
捉迷藏和buff变换的不可分割性
摘要。由于Cremers等人，Buff转换。（S＆P'21），是数字签名方案的通用转换，目的是获得超出义务的额外安全保证：独家所有权，消息结合的签名和不可辨认性。非可分离性（本质上挑战了对手重新签署一个未知的信息，它仅获得了signalth的信息），这是一个微妙的问题，就像最近的Don等人一样。（加密24）表明，最初的定义基本上是无法实现的。特别是，它不是通过buff变换来实现的。这导致引入了新的，削弱的非可分辨率，这些版本（可能是）可实现的。，结果表明，Buff变换的盐变体确实达到了一些弱化的可分离性。但是，盐需要额外的随机性，并且会导致稍大的特征。原始的Buff转换是否也实现了一些有意义的非可分辨率概念，这是一个自然的开放问题。在这项工作中，我们肯定地回答了这个问题。我们表明，面对已知的不可能结果，Buff转换满足了人们所希望的（几乎）最强的不可分辨率的概念。我们的结果涵盖了统计和计算情况，以及经典和量子设置。我们分析的核心是一个新的安全性游戏，用于我们称之为捉迷藏的随机门。乍看之下似乎是无辜的，但严格的分析却令人惊讶地具有挑战性。
基于分割技术和小波变换的脑肿瘤分类
本文旨在提供使用磁共振图像 (MRI) 对脑肿瘤进行分割和分类的更好方法。在本文中，小波特征是通过使用连续小波变换 (2D-CWT) 将概率密度函数 (PDF) 转换为频谱图图像而形成的，这是一种简单的特征提取方法，而特征提取方法 (PDF 和 2D-CWT) 正在提高性能。此外，为了提高分割性能，使用形态学操作分割图像并使用卷积神经网络 (CNN) 作为分类器。在 BraTS2019 数据集上，该方法的性能是根据 F1 分数和肿瘤区域分割准确度来评估的。这取得了最好的结果，准确度和 F1 分数分别为 97.37% 和 97.43%。
解锁AI和Genai变换的价值潜力
•genai有可能与大型基于语言模型的代理（思考：智能机器人）自主参与工具和利益相关者的生态系统中的自主参与的潜力，以在给定领域中实现活动（例如，外来计划）•采购计划•来自提高此类自主性促进的速度，使得跨越多个加工的速度，以实现速度，以实现速度，以促进该工具的速度，从而促进多个加工的链接，从而促进促进纽带，以实现多种措施，以实现多种措施，从而促进多个步骤，以实现多种措施，从而促进该过程，以实现多个步骤。实施将使无缝的Genai集成与现有系统，以通过管理内部信息流来改善用户体验。genai启用了一个枢纽模型，充当将工作重定向到其他AI模型的窗口•Genai驱动的自动化将加强供应链与其他团队（例如销售，客户服务，创新）以及外部合作伙伴以及外部合作伙伴（例如，与供应商和供应商的共同计划/自动同步）
基于离散小波变换的眼睛状态识别
在近几十年中，由于它们在临床诊断或人机界面（HMI S）等新兴地区的直接含义，因此眼目光分析和眼科识别构成了一个具有研究的研究领域。用户及其目光移动的眼部状态可以揭示其认知状况的重要特征，这对于医疗保健目的至关重要，也对日常生活活动的分析至关重要。因此，它已经在多个领域进行了研究和应用，例如驾驶员嗜睡检测[1-3]，机器人控制[4]，婴儿睡眠 - 灭绝状态识别[5]或癫痫发作检测[6]等[7，8]。已经提出了用于研究眼睛凝视和眼状态的不同技术，例如视频摄影（VOG），电学（EOG）和脑电图（EEG）。在VOG [9，10]中，几个相机记录了用户眼睛的视频或图片，并且通过应用图像处理和人工视觉算法，可以准确地分析用户的眼睛状态。在EOG [11 - 15]中，将一些电极放在用户的皮肤附近，以捕获眼部活动产生的电信号。另一方面，在脑电图技术[16，17]中，使用放置在用户头皮上的电极来测量大脑产生的电信号。由于分析和分类多个图像的昂贵过程，与基于图像的方法（例如VOG）中使用的算法相关的计算复杂性高得多[18]。），这可能是实施实际应用程序的关键信息。EOG方法似乎是基于眼动或眨眼构建HMI的有趣技术，但是在用户脸上的电极放置可能不舒服，并且在实践应用中不可用[19]。因此，脑电图技术是开发新界面的有吸引力的解决方案，基于用户的眼睛状态，可以分析和推断其认知状态（放松，压力，入睡等。
使用高斯积分变换的光谱密度估计
由于Feynman [1]和Lloyd [2]的第一个开创性作品，量子计算被认为是探索与经典计算工具相关的强大相关多体系统的量子动力学的可能途径。哈密顿模拟算法的最新进展[3-6]允许对像计算不平衡外的dynamics [7]一样多样化的计算成本，独特的散射跨点[8，9]和基态能量估计[10]。大多数提出的算法仍然需要许多门太大，无法在NISQ设备上进行应用[11]，并且需要更多的工作才能降低这些成本（例如，请参阅Eg。[9]最近分析了中微子核散射的要求）。在Somma [12]的最新工作中，我们在这项工作中提出了一种新的量子算法，具有几乎最佳的计算成本（就甲骨文调用而言），以研究光谱密度估计问题。尤其是给定栖息地操作员ˆ O，这项工作的目的是获得有效的算法，以近似频谱密度操作员ˆρ（ω）=δ（ω -− ˆ o），并使用DIRAC DIRAC DELTA函数。使用操作员的特征态ˆ o我们具有以下频谱表示
基于连续分式余弦变换的自适应语言合成模型
现代语音信号识别系统集成了信号处理、模式识别、自然语言和语言学等现代科学领域的技术。这些系统在信号处理中得到了广泛的应用，推动了数字信号处理 (DSP) 的真正繁荣。以前，该领域以面向矢量的处理器和代数数学仪器为主，而当前一代 DSP 依赖于复杂的统计模型并使用复杂的软件进行实际实现。现代语音信号识别模型能够理解操作环境中由数十万个单词组成的词典的连续输入语言。语音信号的线性预测分析历来是语音分析技术中最重要的。其基础是滤波源模型，它是一种理想的线性滤波器。
基于卷积层的Hadamard变换的混合量子古典方法
在本文中，我们提出了一种新型的Hadamard Trans-form-基于基于量子量子量子计算的神经网络层。它在Hadamard变换域中实现了常规卷积层。这个想法基于HT卷积定理，该定理指出，两个向量之间的二元卷积等于其HT表示的元素乘法。计算HT仅仅是在每个量子位上应用于每个量子的应用，因此我们提出的层的HT计算可以在量子计算机上实现。与常规Conv2D层相比，所提出的HT- perceptron层在计算上更有效。与CNN相比具有相同数量的可训练参数和99.26％的测试准确性，我们的HT网络达到99.31％的测试效果，而MNIST数据集中降低了57.1％的MAC；在我们的ImagEnet-1K实验中，我们的基于HT的RESNET-50超过了基线RESNET-50的准确性，使用少11.5％的参数，而MAC少12.6％。