XiaoMi-AI文件搜索系统
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皮肤：多任务循环生成的对抗网络，用于无监督的自动细胞识别，这是在体内反射率的共聚焦显微镜上i
方法：在RCM图像上自动定位的表皮细胞（称为角质形成细胞）进行了两次尝试：第一个基于旋转符号误差函数掩码，第二个基于细胞形态特征。在这里，我们提出了一个双任务网络，以自动识别RCM图像上的角质形成细胞。每个任务都由一个周期生成的对抗网络组成。第一个任务旨在将真实的RCM图像转换为二进制图像，从而学习RCM图像的噪声和纹理模型，而第二个任务将Gabor滤波的RCM图像映射到二进制图像中，学习在RCM图像上可见的表皮结构。这两个任务的组合允许一个任务限制另一个任务的解决方案空间，从而改善了总体结果。我们通过应用预先训练的Stardist算法来检测恒星凸形形状，从而完善细胞识别，从而关闭任何不完整的膜并分离相邻的细胞。
自然语音中的词语预测......
电子邮件：lekhnitskaya.polina@gmail.com 摘要：在自然语音感知范式中尚未研究过单词预测机制，因此本研究的目的是：探索自然语音感知过程中 EEG 反应功能与省略单词之间的联系、训练语言模型的置信度得分。 14 名神经典型受试者（平均年龄 - 23.5 岁；5 名男性）参与了这项研究。EEG 包括 24 个通道。研究对象被要求听故事并理解它。所得结果显示，在 T3、T5、P3 电极中，听省略单词和非省略单词存在差异。为了模拟神经信号和自然语音刺激之间的联系，应用了 mTRF。该研究未来可能的方向之一是探索这一范式中的交流过程。 介绍 人脑是一个复杂的动力系统，可以不断处理输入信息。对于声音刺激，与其他类型的感官信息一样，区分信号和噪声非常重要；通过理解信号的特征，人们可以轻松地感知语音。近年来，研究人员开始将注意力转向使用连续的自然语音来探索大脑评估听觉刺激的方式 [3]。其中一种可能的方法称为系统识别，即根据语音刺激对获得的数据进行建模 [3]。在这种情况下，大脑被视为一个“黑匣子”，其中输入语音的特征与神经生理反应之间存在一些映射。这样的黑匣子可以表示为线性时不变系统，通过 EEG 与声学和语言特征之间的联系获得所谓的时间响应函数 (TRF) [3]。据我们所知，在这个范式中还没有研究过单词预测的机制。在语音感知过程中，单词嵌入在更广泛的上下文中，这有助于意义的解释。接收者还可以对即将到来的话语中可能出现的特定词素做出预测。此任务类似于掩码语言建模，其中预训练模型通过双向关注标记来预测句子中的掩码标记（通常标记为 [MASK]）。在这种情况下，模型还会根据上下文对该词进行预测 [7]。现在，感知和理解的神经科学
高维量子键的补充材料...
本节详细阐述了用于我们的自旋轨道Qudit生成和检测的光学设置。发射器负责秘密密钥生成，如图S2A。 1064 nm纳秒脉冲激光器会产生泵浦脉冲（脉冲宽度约为10 ns）。 因此，泵浦脉冲是由SLM显示的相掩码（大约100 Hz）所显示的，然后通过物镜透镜（×20，NIR增强）聚焦在Ingaasp Microlaser芯片平面上。 通过相同的物镜准确地通过相同的物镜将1547 nm的自旋轨道光子准直并用二分色镜过滤。 由于来自两个空间分离的微孔的自旋轨光子起源，因此这些光子在准直时将有横向动量不匹配。 为了补偿这种不匹配，将由硅/二氧化硅二阶光栅制成的光束组合器放在芯片的傅立叶平面上。 来自两个环的1级衍射梁被合并为单个准梁，这是旋转轨道Qudits的路径。 最后，将中性密度（ND）滤光片合并为充当衰减器，使发射机的弱相干脉冲（WCP）输出能够。S2A。1064 nm纳秒脉冲激光器会产生泵浦脉冲（脉冲宽度约为10 ns）。因此，泵浦脉冲是由SLM显示的相掩码（大约100 Hz）所显示的，然后通过物镜透镜（×20，NIR增强）聚焦在Ingaasp Microlaser芯片平面上。通过相同的物镜准确地通过相同的物镜将1547 nm的自旋轨道光子准直并用二分色镜过滤。由于来自两个空间分离的微孔的自旋轨光子起源，因此这些光子在准直时将有横向动量不匹配。为了补偿这种不匹配，将由硅/二氧化硅二阶光栅制成的光束组合器放在芯片的傅立叶平面上。来自两个环的1级衍射梁被合并为单个准梁，这是旋转轨道Qudits的路径。最后，将中性密度（ND）滤光片合并为充当衰减器，使发射机的弱相干脉冲（WCP）输出能够。
MarineSt：使用实例视觉描述的海洋图像分析的基础模型
摘要。最近在大量数据的基础模型中表现出了广泛的计算机视觉任务和应用程序领域的巨大希望。但是，对海洋领域的关注较少，相比之下，这涵盖了我们蓝色星球的大多数。标记数据的稀缺性是最受阻碍的问题，海洋照片说明了与一般空中图像的外观和内容的明显不同。使用现有的基础模型进行海洋视觉分析不会产生令人满意的性能，这不仅是数据分布的变化，而且还因为现有基础模型的内在限制（例如，缺乏语义，冗余掩码生成或限于图像级别的场景理解）。在这项工作中，我们强调了了解海洋生态系统的模型和数据方法。我们介绍了MarineSt，这是一个使用实例视觉描述分析海洋领域的基础模型，该模型可为海上对象实例输出实例掩盖和字幕。to
spt：交互式图像分割的序列提示变压器
摘要 - Interactive分割旨在根据用户提供的点击从图像中提取感兴趣的对象。在现实世界应用中，通常需要分割一系列具有相同目标对象的图像。但是，现有方法通常一次处理一个图像，未能考虑图像的顺序性质。为了克服这一限制，我们提出了一种称为序列提示变压器（SPT）的新方法，该方法是第一个利用顺序图像信息进行交互式分割的方法。我们的模型包括两个关键组成部分：（1）序列提示变压器（SPT），用于从图像，点击和掩码序列中获取信息以提高准确的信息。（2）TOP-K提示选择（TPS）选择SPT的精确提示，以进一步增强分割效果。此外，我们创建ADE20K-SEQ基准测试，以更好地评估模型性能。我们在多个基准数据集上评估了我们的方法，并表明我们的模型超过了所有数据集的最新方法。索引项 - 计算机视觉，交互式图像分割
纳米电子的低成本阴影面具制造
摘要：我们提出了两种用于制造阴影面罩的方法，以将电极蒸发到纳米材料上。在第一个中，我们将商业纤维激光雕刻系统的使用与容易获得的铝箔结合在一起。此方法适用于制造50 µm线宽度和最小特征分离为20 µm的阴影面具，并且使用它来创建具有复杂图案的口罩非常简单。在第二种方法中，我们使用市售的乙烯基切割机对乙烯基模具面膜进行图案，然后使用玻璃纤维来定义电极之间的分离。使用这种方法，我们实现了分隔15 µm的良好的固定电极，但是与基于激光的电极相比，该技术在创建复杂的掩码方面的用途较小。我们通过基于MOS 2制造场效应晶体管设备来证明这些技术的潜力。我们的方法是一种具有高分辨率和准确性的阴影面膜的经济高效且易于访问的方法，使其可用于更广泛的实验室。
极化指导的无面膜阴影去除
阴影是一种脱离图像质量并降低下游视觉算法的性能的现象。尽管当前的图像删除方法已经取得了有希望的进度，但其中许多需要外部获得的阴影掩码作为输入数据的必要部分，这不仅引入了额外的工作量，而且还会导致由于面具的不准确性而导致阴影边界附近退化的性能。其中一些不需要阴影面具，但是，他们需要多种恢复亮度和颜色信息的恢复，以及保留阴影区域内的质地和结构信息而没有外部线索，这会带来高度不良的性感，并使易于制品的结果。在本文中，我们提出了第一个pol arization引导的图像sha dow re moval解决方案的pol-noss，以较少的伪影以无面膜的方式去除阴影。具体来说，它由一条两阶段的管道组成，可以重新设置不适当的状态，并为管道量身定制的神经网络，以抑制工件。实验结果表明，我们的pol-share在合成图像和现实世界图像上都达到了最先进的性能。
gen3c：3D了解世界一致的视频生成...
在许多应用程序中，我们需要生成一个序列长度比原始视频模型支持的长度更长的视频。为了实现这一目标，我们首先将长视频分为长度L的重叠块，在连续的块之间具有一个框架重叠，并以自动回归方式顺序生成每个块的框架。具体来说，对于第一个块，我们遵循Sec中描述的推理管道。主纸的4.5预测RGB视频。 然后，我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存，该预测捕获了场景的新观点，并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。 要更新3D缓存，我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度，并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。 具体来说，我们将深度估计表示为d，并优化d的缩放率和翻译T系数。 我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。 我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图（表示为D TGT）渲染到深度图像，并且类似于主纸，呈现一个掩码m，指示每个像素是否被3D缓存覆盖。 然后将优化目标定义为：主纸的4.5预测RGB视频。然后，我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存，该预测捕获了场景的新观点，并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。要更新3D缓存，我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度，并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。具体来说，我们将深度估计表示为d，并优化d的缩放率和翻译T系数。我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图（表示为D TGT）渲染到深度图像，并且类似于主纸，呈现一个掩码m，指示每个像素是否被3D缓存覆盖。然后将优化目标定义为：
高NA EUV光刻的吸收材料的观点和权衡
摘要。下一代极端紫外线（EUV）系统具有0.55的数值，具有提供低于8 nm的半程分辨率的潜力。在较小的特征尺寸下，随机效应的重要性增加了扫描仪和掩模以提供高对比度图像的进一步需求。我们使用严格的面膜衍射和成像模拟来了解EUV掩模吸收器的影响，并确定用于高NA EUV成像的最合适的光学参数。对各种用例和材料选项的仿真表示两种主要解决方案类型：高灭绝材料，尤其是针对线条空间，以及可以提供相移遮罩溶液的低折射率材料。euv相掩码的行为与DUV的相移面膜大不相同。精心设计的低折射率材料和口罩可以为高对比度的边缘打开新的道路。©作者。由SPIE发表在创意共享归因4.0未体育许可下。全部或部分分发或重新分配或重新分配本工作，需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。[doi：10.1117/1.jmm.m.19.4.041001]
MPASM 至 MPLAB XC8 PIC 汇编器迁移指南
另外，使用 XOR 运算来屏蔽地址使您有机会执行额外的检查，以确保您对对象位置的假设是正确的。您应该将地址与一个值进行 XOR，该值将清除预期的存储体值但保持存储体偏移量不变。这样的值在存储体偏移量位置将为零，并指定对象应位于的存储体的位模式作为存储体值。因此，例如，如果假定操作数是存储体 1 中的对象，则在 PIC18 器件上将地址操作数与掩码 0x100 进行 XOR；如果它是存储体 3 中的操作数，则与 0x300 进行 XOR。在中档器件上，对于存储体 1 对象，与 0x80 进行 XOR；对于存储体 3 对象，与 0x180 进行 XOR。在低端器件上，对于存储体 1 对象，与 0x20 进行 XOR； 0x60 表示 bank 3 对象等。在下面的中档示例中，如果 src 不在 bank 1 中或 dst 不在 bank 2 中，将会产生错误。