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量子多模态对比学习框架
在本文中，我们提出了一种新颖的多模态对比学习框架，利用量子编码器整合脑电图 (EEG) 和图像数据。这一开创性的尝试探索了将量子编码器整合到传统的多模态学习框架中。通过利用量子计算的独特属性，我们的方法增强了表征学习能力，为同时分析时间序列和视觉信息提供了一个强大的框架。我们证明量子编码器可以有效捕捉脑电图信号和图像特征中的复杂模式，从而促进跨模态的对比学习。这项工作为将量子计算与多模态数据分析相结合开辟了新途径，特别是在需要同时解释时间和视觉数据的应用中。
运动图像标准配置文件 MISP-2022.1
图 1：支持 MISP 的标准生态系统 ...................................................................................................................... 11 图 2：组成运动图像的图像说明 ...................................................................................................................... 14 图 3：运动图像功能模型和构建块功能 ...................................................................................................... 16 图 4：图像序列 ...................................................................................................................................... 18 图 5：以颜色为例的图像解剖 ...................................................................................................................... 19 图 6：逐行全局、逐行滚动和隔行扫描的示例 ............................................................................................. 21 图 7：运动图像的类别 ............................................................................................................................. 23 图 8：0 类运动图像转换 ............................................................................................................................. 27 图 9：MPEG-2 传输流容器 ............................................................................................................. 38 图 10：2x2 图像几何说明 ............................................................................................................................. 40 图 11：运动图像数据规范化 ............................................................................................................................. 45 图 12：收藏示例（MISB ST 0601）................................................................................ 49
用于工业缺陷检测的计算机视觉
稳健性图像质量不仅取决于光照情况，还取决于视角。污染会对图像质量产生负面影响，如果是金属表面，反射也会对图像质量产生负面影响。此外，不同图像之间检查部件的位置和方向可能会有所不同。理想情况下，客户需要一个解决方案，该解决方案只需要一次训练运行，并且可以在多台机器上使用，或者至少覆盖给定生产线或流程中的多个视角。因此，网络还必须能够抵御背景变化以及相机位置的变化。随着时间的推移，我们开发出了一种解决方案，即使图像数据出现几何扭曲，也能取得良好的效果，并且能够处理检查部件的方向和相机视角的变化。
机器视觉系统摄像头界面
处理器接收到的触发数据的延迟包括触发潜伏期的触发器以及其他几个因素。这些因素之一是曝光时间。在固定曝光时间的视觉系统中，暴露时间不会影响触发触发图像的确定性。在相机曝光时间变化的相当罕见的情况下，曝光的可变性增加了传递图像的延迟变化。图像数据传输时间也是一个主要因素。在许多现有标准中，交货时间有一些差异。数据包上空间接增加了触发器，以达到图像已交付的延迟。如果接口协议包括握手和重传，则延迟可能会变化得多。最后，如果系统设计包括将多个设备联网到一个通用端口，则延迟不确定性会大大增长。
如何引用本文：Kim YH。医学超声检查中的人工智能：在未铺砌的道路上行驶。超声检查。2021 年 7 月；40(3)：313-317。
深度学习技术的最新进展为各行各业的人工智能 (AI) 研究和应用带来了革命性的变化，产生了面部识别和自动驾驶汽车等重大创新。医学也不例外，而放射学则基于对通过各种方法获得的图像数据的解释——经常与使用模式分析的计算机视觉进行比较——预计将经历一场重大革命。尽管人们期望人工智能超声检查的研究和开发不断增加，但人工智能在医学超声检查中的临床实施面临着独特的障碍。有必要标准化图像采集，规范操作员和解释员的资格和表现，整合临床信息，并提供绩效反馈，以最大限度地提高患者护理的效益。
第二代气象卫星 - ESA 地球在线
目的 – 每 15 分钟在 12 个光谱带（2 个可见光、1 个高分辨率可见光、7 个红外、2 个水蒸气）上拍摄一张地球及其大气层的图像 – 将图像数据和其他气象信息传播给数据用户站 技术特点 – 自旋稳定航天器 – 质量（发射时）约 2 吨 – 直径 3.2 米 – 高度 3.7 米 – 寿命 7 年 – 轨道地球静止 – 轨道位置在赤道平面和 0˚ 经度以上 – 运载火箭与阿丽亚娜-4 和阿丽亚娜-5 兼容 – 发射日期 2000 年 10 月（MSG-1） – 有效载荷 • 旋转增强可见红外成像仪 (SEVIRI) • 地球静止地球辐射预算 (GERB) 仪器 • 搜索和救援 (S & R) 应答器 • 任务通信包 (MCP)
用于数据驱动的组合合金薄膜研究的实验数据管理平台
实验材料数据是异构的，包括各种处理和特性条件的元数据，这使得实施数据驱动的方法开发新材料变得困难。在本文中，我们介绍了薄膜合金数据库 (TFADB)，这是一个材料数据管理平台，旨在通过各种实验工具对薄膜合金进行组合研究。使用 TFADB，研究人员可以轻松上传、编辑和检索多维实验合金数据，例如成分、厚度、X 射线衍射、电阻率、纳米压痕和图像数据。此外，可以轻松以适合预处理以进行机器学习分析的格式管理数据库中与成分相关的属性。该软件的高度灵活性允许管理可能从新的组合实验中获得的新型材料数据。
ee/cs/cns 148b-大语言和视觉模型
大型语言和视觉模型正在改变我们处理和生成文本和图像的方式。模型，例如GPT-3，对大量文本和图像数据进行了培训，已在各种语言任务上达到了类似人类的性能。这有可能改变许多人类活动，包括教学，工业和科学。了解这些模型的工作方式以及如何使用它们可以导致人工智能和自然语言处理的新突破。研究大语言模型还可以提供有关人类交流的见解，并有助于我们对语言，图片，思想和智慧之间复杂关系的理解。班级有三个目标：向Caltech学生提供深入的LLVMS介绍探索LLVMS在科学上的应用开发教学材料进行动手探索和学习
方差分析用于度量空间，并应用于空间数据
摘要。我们对基于度量空间中数据进行测试组差异的一些最近类似方差分析的程序进行了审查，并提出了新的此类程序。我们的统计量来自经典的莱文测试，以检测分散差异。它仅使用数据点的成对距离，并且可以在数据空间中barycenters（“广义均值”）计算的情况下快速，精确地计算出来，只有通过近似值甚至不可行）很慢。它也满足渐近正态性。我们根据1向ANOVA设置中的空间点模式和图像数据讨论了各种过程的相对优点。作为应用程序，我们在矿物质漏斗过程中的数据集和马德里的局部害虫计数的数据集上执行1-和2向方差分析。关键词和短语：方差分析，图像，莱文测试，度量空间，空间点模式。
单发定量差分相对比成像与可编程偏振多路复用照明结合
我们提出了一种具有极化多重照明的单次定量差异相比（DPC）方法。在我们系统的照明模块中，可编程的LED阵列分为四个象限，并覆盖了四个不同极化角度的偏振膜。我们在成像模块中的像素之前使用偏振摄像头。通过将自定义LED阵列上的偏振膜与相机中的极化器匹配，可以从单件采集图像中计算出两组不对称的照明采集图像。与相传函数结合使用，我们可以计算样品的定量相。我们介绍了设计，实现和实验图像数据，证明了我们方法获得相位分辨率目标的定量相位图像以及HELA细胞的能力。