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修正：人工智能的二元性、自适应变换能力及其对动荡时期绩效的影响
更正至：章节“人工智能的双元性、自适应转换能力及其对动荡时期绩效的影响”，载于：S. Papagiannidis 等人（编辑）：数字技术在塑造后疫情世界中的作用，LNCS 13454，https://doi.org/10.1007/978-3-031-15342-6_3
采用新颖的经验 Riglit 小波变换对脑图像进行稳健的多模态融合网络
机器学习对于模式识别很有用，如果允许它访问患者数据，它可以注意到人类医生可能忽略的模式，这可以用来预测一个人是否有患上医生无法预料到的疾病的风险。在本文中，作者提出了一种经验 Riglit 小波变换算法。在该算法中，作者融合了从 Ridgelet 和 Little wood 经验小波变换获得的 CT 和 MR 图像的滤波器组。融合使用了四种可能的组合。图像边界被评估为性能参数。这些参数有助于理解给定 CT 和 MR 图像中的小元素和细节。本文的目的是通过融合使用不同组合的 CT 和 MR 图像来对图像中的特定模式进行分类和提取。通过使用相同技术获得的融合 CT-MT 图像的滤波器组来验证所提出的算法。
金刚石中相干锡空位自旋的变换限制光子
将相干光学跃迁与长寿命自旋量子比特耦合的固态量子发射器对于量子网络至关重要。我们在此报告了金刚石纳米结构中单个锡空位 (SnV) 中心的自旋和光学特性。通过低温磁光和自旋光谱，我们验证了 SnV 的反演对称电子结构，识别了自旋守恒和自旋翻转跃迁，表征了跃迁线宽，测量了电子自旋寿命，并评估了自旋失相时间。我们发现，即使在纳米制造结构中，光学跃迁也与辐射寿命极限一致。自旋寿命受声子限制，指数温度缩放导致 T 1 > 10 毫秒，相干时间 T 2 在冷却至 2.9 K 时达到核自旋浴极限。这些自旋特性超过了其他反演对称色心的自旋特性，而这些色心的类似值需要毫开尔文温度。 SnV 结合了相干光学跃迁和长自旋相干性，无需稀释制冷，是可行且可扩展的量子网络应用的有希望的候选者。
人工智能在电力变换器控制中的逆向应用
摘要 —本文提出了一种用于电力电子转换器系统控制的新型应用方法，即人工智能的逆向应用 (IAAI)。与传统方法相比，IAAI 仅依赖于数据驱动过程，无需优化过程或大量推导，因此该方法可以以简单的方式给出所需的控制系数/参考。需要注意的是，IAAI 方法使用人工智能为电力转换器控制提供可行的系数/参考，而不是构建新的控制器。在说明 IAAI 概念之后，讨论了一种传统的人工神经网络 (ANN) 应用方法，即基于优化的设计。然后，研究了双源转换器微电网案例，通过基于优化的方法选择最佳下垂系数。之后，将提出的 IAAI 方法应用于相同的微电网案例，以快速找到良好的下垂系数。此外，IAAI 方法应用于模块化多电平转换器 (MMC) 案例，扩展了不平衡电网故障下的 MMC 操作区域。在MMC案例中，模拟和实验在线测试均验证了IAAI的可操作性、可行性和实用性。
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%。
联网和自动驾驶汽车中基于人工智能的车道变换模块的设计：一项调查
摘要 变道是一项复杂的驾驶任务，因为它要求车辆了解高度动态的周围环境，做出决策并及时执行。通过利用传感器和车辆间通信，网联和自动驾驶汽车 (CAV) 有可能显著提高变道的安全性和效率。任务的复杂性和实时性要求使得变道成为特别适合人工智能 (AI) 方法的问题。在本文中，我们调查了基于 AI 的 CAV 变道 (LC) 模块的设计。首先，我们确定可能影响 LC 模块设计的关键因素。接下来，我们调查了基于 AI 的变道的最新发展。最后，我们从关键影响因素的维度分析这些方法，并总结尚未解决的挑战和可以指导基于 AI 的 LC 模块未来发展的机遇。
指纹区域的量子傅里叶变换红外光谱
摘要：红外量子吸收光谱是量子传感技术之一，通过可见光或近红外光子检测可估算样品的红外光学特性，无需红外光源或探测器，这一直是提高灵敏度和光谱仪小型化的障碍。然而，实验演示仅限于波长短于 5 µ m 或太赫兹区域，而尚未在通常用于识别化合物或分子的 1500–500 cm − 1（6.6 至 20 µ m）的所谓指纹区域实现。本文我们报告了指纹区域量子傅里叶变换红外 (QFTIR) 光谱的实验演示，通过该实验可以从用单像素可见光探测器获得的傅里叶变换量子干涉图中获得吸收光谱和相位光谱（复杂光谱）。作为演示，我们获得了硅晶片在 10 µ m (1000 cm − 1 ) 左右的透射光谱，以及合成氟聚合物片聚四氟乙烯在 8 至 10.5 µ m (1250 至 950 cm − 1 ) 波长范围内的复杂透射光谱，其中可以清楚地观察到由于 CF 键的拉伸模式而产生的吸收。这些结果为基于量子技术的新型光谱装置开辟了道路。
基于PWM的轻载高效单芯片DC-DC降压变换器设计
PWM是最早提出的控制方法，通过比较参考电压与反馈电压来调整控制信号的占空比，调节DC-DC变换器的输出，达到自动调节的效果，具有输出电压恒定、开关噪声可预测、容易滤波等优点，但由于开关管频率固定、功耗恒定，在轻载时转换效率较差。PFM的引入，利用调整控制信号解决了PWM的轻载问题。频率调制技术减少了转换过程中的开关负载，不需要复杂的变换器结构，因此不需要控制环路补偿网络，但频率变化引起的响应速度慢、输出电压纹波大，会产生难以控制的电磁干扰。两种方法都有各自的特点和问题(Yu，2003)。