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通过傅立叶变换红外光谱，MALDI-MAS光谱法和WHO
1利物浦大学感染学院临床感染系，兽医与生态科学研究所，兽医与生态科学研究所，罗纳德·罗斯大厦系统，分子与综合生物学，利物浦大学，生物科学大楼，皇冠街，利物浦，英国4 4 4 4章，诺拉·本瓦尔·本特·阿卜杜勒拉赫曼公主学院，利雅得，11671年，沙特阿拉伯，11671年，阿拉伯人，11671年，阿拉伯人5英国利物浦的利物浦热带医学学校7传染病系，Alder Hey儿童NHS基金会信托基金会，英国利物浦Eaton Road * *作者。
möbius变换，用于减轻表示的视角扭曲
摘要。透视失真（PD）导致形状，大小，方向，角度和其他空间关系的前所未有的变化。精确地估计摄像机的固有和外在参数是一项防止综合透视失真的挑战任务。专用培训数据的不可利用性为开发强大的计算机vi-sion方法带来了关键的障碍。此外，失真校正方法使其他计算机视觉任务成为多步骤的方法，并且缺乏性能。在这项工作中，我们通过对Möbius变换的特定家族进行精细颗粒的Pa-Rameter控制来构成减轻透视扭曲（MPD），以模拟现实世界中的失真，而无需估计摄像机的内在和外在参数，并且没有估算实际静止数据的需求。此外，我们提出了一个专用的透视图基准数据集Imagenet-PD，以基准对该新数据集的深度学习模型的鲁棒性。所提出的方法优于ibendement-e和imagenet-X的基准。此外，它显着提高了Imagenet-PD的性能，同时始终如一地在标准数据分布上执行。值得注意的是，我们的方法在三种受PD影响的现实世界应用程序（牛仔计数，Fisheye Image补充和人员重新识别）上的性能提高，以及一个受PD影响的具有挑战性的CV任务：对象检测。源代码，数据集和模型可在https://prakashhipa.github.io/projects/mpd上的项目网页上找到。
用于 3D 血管形状分割的多尺度知识转移视觉变换器
为了促进从体内磁共振成像 (MRI) 中进行稳健和精确的 3D 血管形状提取和量化，本文提出了一种新型的多尺度知识转移视觉变换器 (即 KT-ViT) 用于 3D 血管形状分割。首先，它以独特的方式在 U-net 架构中将卷积嵌入与变换器相结合，该架构同时以多尺度方式使用卷积层响应局部感受野和使用变换器编码器响应全局上下文。因此，它本质上丰富了局部血管特征，同时促进了全局连通性和连续性，从而实现更准确、可靠的血管形状分割。此外，为了能够使用相对低分辨率 (LR) 的图像来分割细尺度血管形状，设计了一种新颖的知识转移网络来探索数据的相互依赖性，并通过集成多级损失函数，将从高分辨率 (HR) 数据中获得的知识自动转移到多个级别的低分辨率处理网络，包括多尺度特征级和决策级。 HR 图像变换器网络所具有的精细血管形状数据分布建模能力可以转移到 LR 图像变换器，以增强其对精细血管形状分割的知识。在公共图像数据集上的大量实验结果表明，我们的方法优于所有其他最先进的深度学习方法。
利用大胆的新时代：变换数据
ESG研究报告：2023年5月从代码到云的可观察性； 2023年全球混合趋势报告，451研究； IDC，7.5亿新的逻辑应用程序：更多背景，2021年12月； 2022年10月，网络安全企业； IDC半年度企业基础架构跟踪器：工作负载，2022H2
量子傅里叶变换域中的高效量子乘法
4 结果 30 4.1 设计摘要. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ....................................................................................................................................31 4.2.2 量子乘法器的深度 . ....................................................................................................................................................32 4.3 深度分析 . ....................................................................................................................................................................................33 4.3.1 平方乘法 . ....................................................................................................................................................................33 4.3.2 恒等乘法 . ....................................................................................................................................................................33 . ... .... .... 40
心脏杂音和异常PCG检测通过小波散射变换和1D-CNN
摘要 - 这项工作是从Phonocartiogram（PCG）录音中自动且准确的心脏模拟检测。Two public PCG datasets (CirCor Digiscope 2022 dataset and PCG 2016 dataset) from Physionet online database are utilized to train and test three custom neural networks (NN): a 1D convolutional neural network (CNN), a long short-term memory (LSTM) recurrent neural network (RNN), and a convolutional RNN (C- RNN).我们首先进行预处理，其中包括以下关键步骤：使用小波散射变换对PCG段的DeNoising，分割，仅噪声段重新标记，数据归一化以及PCG段的时间频率分析。然后，我们使用PCG 2022数据集进行了四个实验，前三个（E1-E3），使用PCG 2016数据集进行了第四个实验。事实证明，我们的自定义1D-CNN优于其他两个NN（LSTMRNN和C-RNN）。此外，对于实验E3，我们的1D-CNN模型就准确性，加权准确性，F1得分和AUROC而优于相关工作（使用清洁和重新标记的PCG 2022数据集）。对于实验E1（使用原始PCG 2022数据集），我们的模型在加权准确性和F1分数方面非常接近相关工作。
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。
编号理论变换（NTT）
数字理论变换（NTT）是一种强大的数学工具，在开发量子加密后（PQC）和同形加密（HE）方面变得越来越重要。使用具有快速傅立叶变换式算法实现时，使用具有准线性复杂性O（N log N）而不是O（n log N）的卷积定理有效计算多项式乘法的能力使其成为现代密码学中的关键组成部分。FFT风格的NTT算法或Fast-NTT在基于晶格的密码学中特别有用。在此简短说明中，我们简要介绍了通过传统的教学书算法，传统NTT，其倒数（INTT）和类似FFT的版本的NTT/Intt的传统学科算法，线性，环状和否定卷积的基本概念。然后，我们通过不同的概念和算法提供一致的玩具示例，以了解NTT概念的基础。
Quasar-ViT：面向硬件的视觉变换器量化感知架构搜索
视觉转换器 (ViT) 已证明其在计算机视觉任务中比卷积神经网络 (CNN) 具有更高的精度。然而，为了在资源有限的边缘设备上有效部署，ViT 模型通常需要大量计算。这项工作提出了 Quasar-ViT，一种面向硬件的量化感知 ViT 架构搜索框架，以设计用于硬件实现的高效 ViT 模型，同时保持精度。首先，Quasar-ViT 使用我们的逐行灵活混合精度量化方案、混合精度权重纠缠和超网层缩放技术来训练超网。然后，它应用一种高效的面向硬件的搜索算法，结合硬件延迟和资源建模，从不同推理延迟目标下的超网中确定一系列最佳子网。最后，我们提出了一系列 FPGA 平台上的模型自适应设计，以支持架构搜索并缩小理论计算减少和实际推理加速之间的差距。我们搜索到的模型在 AMD/Xilinx ZCU102 FPGA 上分别实现了 101.5、159.6 和 251.6 帧每秒 (FPS) 的推理速度，对于 ImageNet 数据集的 top-1 准确率分别达到 80.4%、78.6% 和 74.9%，始终优于之前的研究。
解码大脑的电活动：利用希尔伯特变换技术进行脑电图分析
原始脑电图数据的分析仍然是一个复杂的问题。脑电图是多种信息的庞大而复杂的提供者，同时易受噪声和伪影的影响 [1]。因此，要理解从这种微妙的动态电活动舞蹈中可以推断出什么，需要现代分析技术。脑电图和其他电生理记录可能有助于阐明大脑中的复杂计算 [2]。傅里叶变换是脑电图分析的基础 [3]。用于分析任何波形的传统测量工具会根据其频率内容将其分解为几部分 [4]。这种分解使得与大脑状态相关的峰值频率成为可能。一些例子是与深度睡眠相关的慢波、与放松相关的阿尔法波和与集中注意力相关的贝塔波 [5]。通过了解脑电图频谱中激活了哪些频带，研究人员可以使用它们快速访问潜在的大脑活动。短时傅里叶变换 (STFT) 将分析提升到了一个新的水平 [6]。STFT 假设信号是动态的但不稳定的，因此在时频域中表示它们 [7]。此外，还有另一种技术，称为频谱图，它通过每个频率的强度来表示颜色强度，同时保持随时间的变化一致 [8]。当将其应用于脑电图时，这使我们能够看到部分