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事件摄像机使用异步时空 - ...
与常规摄像机相比，事件摄像机代表了神经形态成像技术的值得注意的进步，由于其独特的优势，研究人员引起了很大的关注。但是，事件摄像机容易受到显着水平的测量噪声，这可能会对依赖于事件流的算法的性能降低，例如感知和导航。在这项研究中，我们介绍了一种新颖的方法来降级事件流，目的是填写未能准确反映出真正的对数强度变化的事件。我们的方法着重于事件的异步性质和时空特性，最终导致了新型异步时空事件的发展神经网络（ASTEDNET）。该网络直接在事件流上运行，规避将事件流转换为图像帧等密集格式的需求，从而保留其固有的异步性质。借助图形编码和时间卷积网络的原理，我们结合了时空特征注意机制，以捕获事件之间的时间和空间相关性。这可以使原始流中每个活动事件像素的分类为代表真正的强度变化或噪声。在多个数据集上针对最先进方法进行的比较评估表明，我们所提出的算法在消除噪声方面具有显着的效率和鲁棒性，同时将有意义的事件信息保留在场景中。
实用的大规模证明异步总计...
我们提出了简单且实用的协议，以产生与异步总订单广播所使用的随机性。协议在带有动态变化的股份的验证验证设置中安全。可以将它们插入异步的总订单广播中的现有协议中，并将其变成带有动态利益的异步总订单广播。我们的贡献依赖于两种重要技术。“君士坦丁堡中的随机甲壳：使用密码学的实用异步拜占庭一致” [Cachin，Kursawe和Shoup，PODC 2000]，通过使用阈值密码来影响实用的总订单广播的设计。但是，它需要一个设置协议才能有效。在带有动态利益的验证验证设置中，必须不断地重新计算此设置，从而使协议不切实际。“异步拜占庭式拜占庭与次级交流的一致性” [Blum，Katz，Liu-Zhang和Loss，TCC 2020]，展示了如何使用初始设置进行广播以渐近地生成子序列设置。该协议诉诸于完全同态加密，因此并非实际效率。我们采用动态危险将其方法采用的验证验证设置，将其应用于君士坦丁堡纸，并消除完全同构加密的需求。这将产生简单且实用的证明协议。
ReSync：纠正事件的试验间异步性......
图 1. 使用 EEG 作为表征动态大脑反应的工具。（a）典型的 EEG 实验范例，其中向受试者呈现离散事件以引发大脑反应，同时记录 EEG 信号。（b）用刺激引发大脑反应可以比作敲击钟摆并观察其动态反应。（c）平均 ERP 方法假设特定反应活动由刺激引起并添加到自发活动中。通过根据刺激开始对多次试验进行平均，自发活动被抵消，而诱发的反应仍然存在。然而，由于大脑反应在试验间存在差异，平均 ERP 最终可能会显示模糊的反应模式（底部）。（d）真实 EEG 数据显示具有差异延迟变化的单次试验 ERP 的各个子成分。数据是从面部识别任务中单个受试者的电极 CPz 中提取的按 P3 延迟排序的单次试验 ERP（Rellecke、Sommer 和 Schacht，2012）。
一种新型的基于异步脑信号的驱动器——......
摘要：直接应用脑信号来操作移动载人平台（例如车辆）可能有助于神经肌肉疾病患者恢复驾驶能力。本文开发了一种基于脑电图（EEG）信号的新型驾驶员-车辆接口（DVI），用于脑控车辆的连续和异步控制。所提出的 DVI 由用户界面、命令解码算法和控制模型组成。用户界面旨在呈现控制命令并诱导相应的大脑模式。开发了命令解码算法来解码控制命令。建立控制模型以将解码的命令转换为控制信号。离线实验结果表明，所开发的 DVI 可以生成准确率为 83.59% 的运动控制命令，检测时间约为 2 秒，而在空闲状态下的识别准确率为 90.06%。基于 DVI 开发了实时脑控模拟车辆，并在 U 型转弯道路上进行了测试。实验结果表明 DVI 用于连续和异步控制车辆的可行性。这项工作不仅推动了脑控汽车的研究，而且为驾驶员-车辆界面、多模式交互和智能汽车提供了宝贵的见解。
量子网络的异步纠缠分发协议
摘要 基于纠缠的量子网络可以通过在远距离端节点之间分发纠缠对来提供无条件安全的通信。为了实现端到端的纠缠分布，量子中继器链中总是需要进行多次纠缠交换操作。然而，由于不完善的物理设备导致纠缠交换的不确定性，交换操作的执行模式直接影响纠缠分布的性能，可归类为纠缠访问控制（EAC）问题。在本文中，我们将EAC问题归结为两个方面：量子节点内的匹配优化和量子节点间的交换冲突避免。据此，我们提出了一种异步纠缠分发协议，该协议分别包含自定义的加权最大匹配算法和可靠的信令交互机制以避免交换冲突。基于所提出的协议，量子中继器自主决定其行为并自发异步构建端到端纠缠对。仿真结果表明，我们的协议可以显著提高端到端纠缠对的纠缠分配率和保真度，同时简化量子网络的部署和管理过程。
420不锈钢异步激光加工后的压缩行为
增材制造过程中的冷加工层通过在预先设计的内部增强域中赋予复杂的全局完整性来提高韧性。由于循环打印和喷丸形成的成分高度异质，因此很难通过映射这些域中的全局完整性来理解机械行为。超声波是一种快速、无损的工具，可以测量对微观结构和残余应力的异质组织敏感的全局完整性。这项工作在将激光工程净成型 (LENS) 与 420 不锈钢上的激光喷丸循环结合后，研究了压缩行为，并通过垂直于构建方向的超声波速度和衰减测量全局完整性。© 2020 CIRP。由 Elsevier Ltd. 出版。保留所有权利。
实用的异步分布式密钥重新配置及其应用
我们引入了一个更有效的股份 - 股票，然后又有agre-agre-agre-eccast范式，用于构建ADKR，并保留自适应安全性。该方法替代了经典ADKG中昂贵的O（n）Asyn-Chronous-Chronous可验证秘密共享协议，其中O（n）便宜的公开共享成绩单的分布更便宜；在共识确认一组成品的分解后，它选择了一个小的κ-subset以进行验证，将总开销从O（n 3）降低至O（κn 2），其中κ是一个小的常数（通常约为30或更少）。为了进一步优化具体效率，我们提出了一种具有线性通信的交互式原始效率，以生成可公开可验证的秘密共享（PVSS）转录本，避免了计算上昂贵的非相互作用PVSS。此外，我们引入了分布式PVSS验证机制，最大程度地减少了不同各方的重复计算，并将主导的PVSS验证成本降低了约三分之一。
lethe：便携式，异步安全删除-CRSS
加密擦除是一种替代，有效的安全删除技术；它在存储数据并通过删除关联的密钥来擦除数据之前，将用户数据加密。数据块上细粒的加密擦除片段对幼稚的加密擦除的不切实际存储要求；不仅需要存储每个密钥，而且每个密钥都必须擦除。最新的安全删除系统使用大型擦除存储的技术解决此问题，该技术在树层次结构中递归使用加密擦除，以将所需量的键存储量减少到单个键。不幸的是，由于其同步管理加密密钥和数据以避免数据损坏，因此现有的最新安全删除系统患有高IO潜伏期。这些现有的安全删除系统也不灵活，因为它们在块层管理加密，并且无法使用存储系统使用的文件系统抽象（例如，云存储，网络文件系统和保险丝存储系统）。
egoexolearn：用于桥接异步自我
抽象能够将他人的活动映射到自己的观点中，即使从很小的时候就开始是一种基本的人类技能。迈向理解这种人类能力的一步，我们介绍了EgoExolearn，这是一个大规模的数据集，该数据集在过程之后模仿人类的演示，在该过程中，个人在执行以exentric-exentric-view示范视频为指导的任务时记录了以自我为中心的视频。关注日常援助和专业支持中的潜在应用，Egoexolearn Conconconconconconconconconconcons conconce concection和示范视频数据涵盖了在日常生活场景和专业实验室中捕获的120小时的120小时。与视频一起，我们记录了高质量的凝视数据并提供了详细的多模式注释，并构建了一个游乐场，用于建模人类从不同观点桥接异步程序动作的能力。为此，我们提出了基准，例如跨视图协会，跨视图行动计划和跨视图所引用的技能评估以及详细的分析。我们期望EgoExolearn可以作为跨越观点弥合行动的重要资源，从而为创建能够通过在现实世界中观察人类进行缝隙学习的AI代理铺平了道路。数据集和基准代码可在https：//github.com/opengvlab/egoeexolearn上找到。
具有独立输入的自供电异步图像传感器
本文介绍了一种具有新颖像素结构的自供电异步传感器。像素是自主的，可以独立收集或感应能量。在图像采集过程中，一旦像素感应到其局部照明水平，它们就会切换到收集操作模式。使用所提出的像素架构，大多数发光像素都会为传感器提供早期供电，而低照度像素则会花费更多时间感应其局部照明。因此，等效帧速率高于传统自供电传感器提供的帧速率，后者在独立阶段收集和感应照明。所提出的传感器使用首次尖峰时间读数，允许在图像质量和数据与带宽消耗之间进行权衡。该设备具有动态范围为 80 dB 的 HDR 操作。像素功耗仅为 70 pW。本文详细介绍了传感器和像素的架构。提供并讨论了实验结果。传感器规格与现有技术进行了对比。