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CIS 堆叠技术
灵敏度 - 数字成像 - 像素 - 量子效率 - 复位 - 正向偏置 - 区域板 - 通道电位 - 全帧成像器 - PPD - 采样频率 - 光子散粒噪声 - VGA - 产量 - 暗固定模式噪声 - 反向偏置二极管 - 收集效率 - 逐行扫描 - 动态范围 - 薄膜干涉 - 固定光电二极管 - 光谱灵敏度 - 饱和电压 - 双线性成像器 - 光子传输曲线 - 行间传输图像传感器 - 电荷耦合器件 - 微透镜 - 暗电流散粒噪声 - E SD - 条纹滤波器 - 数码相机 - 拼接 - 高斯分布 - 硅 - 热噪声 - 传感器结构 - 亮度 - 浮动扩散放大器 - 转换因子 - 闪烁 - MOS 电容 - 辐射单位 - 移位寄存器 - 带隙 - 黄色 - 补色 - 光电门 - 列放大器 - 纹波时钟 - 反转层 - CMOS 成像器 - 对数响应 - 普朗克常数 - 电荷泵 - 阈值电压 - 埋通道 CCD - 暗电流 - 噪声等效曝光 - MSB - 转换因子 -缺陷像素校正 - 边缘场 - 分辨率 - 双相传输 - 正透镜 - 角响应 - PRNU - 波长 - 帧传输成像器 - 电荷注入装置 - 测试 - 通道定义 - 摄像机 - 光晕 - 隔行扫描 - 彩色滤光片 - 自动白平衡 - 虚拟相位 - 拖尾 - 单斜率 ADC - 表面电位 - 耗尽层 - 垂直防光晕 - 多相钉扎 - 电子快门 - PAL - 埃普西隆 - 相关双采样 - 蓝色 - CIF - 洋红色 - 填充因子 - 延迟线 - 线性响应 - 规格 - 结深 - 复位噪声 - 线性图像传感器 - 光学低通滤波器 - 二氧化硅 - 光电二极管 - 勒克斯 - 闪光 ADC - 定时抖动 - 拥有成本 - 封装 - 光刻 - 有源像素传感器 - DSP - 积分时间 - 三相传输 - 光子通量 - 晶圆级封装 - 电荷泵 - 滤光轮 - 有效线时间 - 吸收深度 - 玻尔兹曼常数 - 弱反转 - LSB - 水平消隐 - 光栅滤波器 - 帧抓取器 - 原色 - 拜耳模式- 缩放 - 功耗 - 单色仪 - 模拟数字转换 - 光固定模式噪声 - 无源像素传感器 - 彩色棱镜 - SGA - 氮化硅 - 温度依赖性 - 负透镜 - sigma delta ADC - 混叠 - 插值 - 传输效率 - F 数 - 红色 - 动态像素管理 - 栅极氧化物 - 热漂移 - 热噪声 - 扩散 MTF - 有源像素传感器 - 泄漏器 - 1/f 噪声 - 青色 - 信噪比 - 孔径比 - 奈奎斯特频率 - 非隔行扫描 - 像素内存储器 - 四相传输 - 技术 - kTC 噪声 - 辐射损伤 - 离子注入 - MOS 晶体管 - 内透镜 - 光度单位 - 表面通道 CCD - 延时和集成成像器 - 宽高比 - 绿色 - NTSC - 单芯片相机 -可见光谱 - 调制传递函数 - 同步快门 - 马赛克滤光片 - 背面照明 - 色彩串扰 - 量化噪声 - 逐次逼近 ADC - 压缩 - 漏极 - 多晶硅 - 堆叠 - 光子转换 - 飞行时间 - 吸收系数 - DIL - 收集体积 - 孔 - 四线性成像器 - 单相传输 - 填充和溢出 - 收集效率 - 垂直消隐 - 源极跟随器 - 雪崩倍增 - 辐射 - 横向防晕 - 晶圆上测试 - 自感场 - 自动曝光 - 泊松分布 - 电荷复位 - 伽马
DR068 - 数字化接收器 - Teledyne Defense Electronics
一般操作如下所述： • 每次检测到并测量 RF 脉冲时，DR068 都会在 FPDP 上传输脉冲描述符字。• FPDP 通信是单向的，但是，接收器能够通过断言 SUSPEND 信号来暂停 PDW 的传输。• FPDP 数据字是 32 位宽的“帧”，DR068 PDW 长度为 96 位，因此每个 PDW 传输 3 个 32 位帧 • FDPD 时钟速率为 40MHz。• PDW 传输需要 5 个时钟周期，因此在 40MHz 时，TX PDW 需要 125ns。
来自有限时钟参考框架的量子纠错码的连续横向门组
在介绍参考帧纠错任务 [ 1 ] 之后，我们展示如何通过使用参考帧与时钟对齐，将一组连续的阿贝尔横向逻辑门添加到任何纠错码中。据此，我们进一步探索一种绕过 Eastin 和 Knill 的无行定理的方法，该定理指出，如果局部错误是可校正的，则横向门组必须是有限阶的。我们可以通过在解码过程中引入一个小错误来做到这一点，该错误随着所用帧的维数而减小。此外，我们表明，这个误差有多小与量子钟的精确度之间存在直接关系：时钟越精确，误差越小；如果时间可以在量子力学中完美测量，则会违反无行定理。在多种参考系和误差模型的场景下研究了误差的渐近缩放。该方案还扩展到未知位置的误差，我们展示了如何通过参考系上的简单多数投票相关误差校正方案来实现这一点。在展望中，我们讨论了与 AdS/CFT 对应和 Page-Wooters 机制相关的结果。
订餐：食品配送的快速发展
暗厨房”（没有前台服务的餐厅）以及其他先送后送或仅送外卖的餐厅模式。由于这些管理费用较低的企业有能力支付平台更高的佣金，因此它们往往会在平台的应用程序中占据更突出的位置。它们也许能够降低向客户收取的服务费。越来越多的外卖量可能会以牺牲传统餐厅为代价而流向它们，一些传统餐厅可能被迫考虑是否有能力继续在外卖领域生存。与此同时，暗厨房也为餐厅提供了机会，它们可以选择在远程地点专门提供外卖，以补充其店内设施。
使用rvq-vae
在手语制作（SLP）任务中，一种常见的方法是具有独立的手语单词，然后将其运动表示形式串联以形成完整的句子。然而，由于中间缺少框架，该过程构成了挑战，这导致突然过渡并降低平滑度，从而使结果序列难以解释。为了解决此问题，本文介绍了一个量化的矢量量化变异自动编码器（RVQVAE）模型，用于在视频中插值2D关键点运动。我们的实验通过在视频关键点序列中随机隐藏一组帧来模拟单个符号转变。通过将其性能与隐藏帧的基线方法进行比较，可以评估所提出的模型。矩阵距离误差和动态时盘指标的改进表明，RVQVAE模型可为生成中间帧产生有希望的结果。这些发现突出了开发应用程序的潜力，以增强手语的生产以使聋人社区受益。
2015年审查的物理和天文年度
但是，物理学家已经知道，即使使用希格，标准模型也必须不完整。一方面，它无法解释重力。此外，从1970年代开始的观察结果表明，该模型仅占宇宙能量的5％。一种称为暗物质的神秘物质又占25％，而更神秘的“暗能量”占了其余70％。在接下来的几十年中，理论家开发了一组统称为“超对称性”的理论，表明大型强子对撞机（LHC）几乎在欧洲的核研究组织或瑞士日内瓦的CERN几乎完成，可能会出现在前后观察的黑物质颗粒物。这些粒子以及其他标准模型所预测的类似的粒子是Maksimović的目光。
过去定向标量场梯度和标量张量热力学
有多种动机将引力理论扩展到爱因斯坦广义相对论 (GR) 之外。所有将这一理论与量子物理相协调的尝试都会以额外场、高阶运动方程或高阶曲率不变量的形式引入与广义相对论的偏差。例如，取弦理论中最简单的玻色弦理论的低能极限，得到 ω = − 1 布兰斯-迪克理论，而不是广义相对论，后者是标量张量理论的原型（ω 是布兰斯-迪克耦合）[1,2]。然而，研究替代引力理论的最有力动机来自宇宙学。例如，最受数据青睐的膨胀模型，即斯塔罗宾斯基膨胀，包括对广义相对论的量子修正。最重要的是，基于广义相对论的标准冷暗物质宇宙学模型无法令人满意地理解当今宇宙的加速膨胀：它需要引入一个令人惊奇的精细调节的宇宙常数或另一种形式的特设暗能量，而暗能量的性质仍然难以捉摸[3]。无论如何，即使承认暗能量的存在，冷暗物质的其他问题仍然无法解决，如哈勃张力[4,5]、对同样神秘的暗物质的要求，以及困扰宇宙学和黑洞物理学的奇点问题。因此，研究其他引力理论来解决或缓解这些问题至少是合理的。修改广义相对论最简单的方法是增加一个标量（大质量）自由度，这导致了 Brans-Dicke 引力[6]及其标量-张量推广[7-10]。 f(R) 类引力理论原来是标量张量理论的一个子类，它在解释当前没有暗能量的宇宙加速过程中非常流行（[11]，参见[12-14]的评论）。在过去的十年中，旧的 Horndeski 引力 [15] 被重新审视并进行了深入研究（参见[16]的评论）。这类理论被认为是最一般的标量张量引力，允许二阶运动方程，但后来人们发现，如果满足合适的退化条件，更一般的退化高阶标量张量 (DHOST) 理论可以允许二阶运动方程（参见[17]的评论）。Horndeski 和 DHOST 理论在其作用中包含任意函数，这使得场方程非常繁琐，研究起来也很困难。多信使事件 GW170817/GRB170817 [ 18 , 19 ] 证实了引力波模式以光速传播，这基本上排除了结构最复杂的 Horndeski 理论 [ 20 ]，但仍存在许多可能性（对应于作用中的四个自由函数）。因此，很难掌握这些理论及其解决方案的详细物理意义，并且大部分工作必然局限于形式理论方面和寻找分析解决方案。
基于人工智能的外科手术预测模型...
腹腔镜胆囊切除术 (LC) 是切除胆囊的标准手术。虽然该手术已发展成为一种相对安全且可耐受的日间手术，但有时可能会很困难，并且可能会出现并发症。复杂的胆结石疾病，如胆囊炎或胆结石性胰腺炎，是增加 LC 技术难度的危险因素。虽然可以对手术难度进行术前预测，但围手术期发现可能会令人惊讶。使用基于 AI 的模型了解手术场景的难度对于对手术性能进行基准测试和改进手术室规划非常重要。本研究旨在开发一种深度学习 (DL) 来预测腹腔镜胆囊切除术在特定手术发现上的难度。基于 Nassar 评分使用了难度分级量表。为了训练 DL 网络，从录制的视频中提取了帧。所有帧均标记为“胆囊”难度 1-3 级和“粘连”难度 1-3 级。排除由体外图像组成或胆囊不可见的帧。总共有 26.483 帧。ResNet 用作模型的主干。调整超参数以改善模型结果。多类和二元分类网络都经过了训练。训练用于分类胆囊难度（3 级）的网络比训练用于分类粘连难度的网络表现更好（准确率 74%）。可以对胆囊炎进行分类，准确率为 91%，对简单病例进行分类，准确率为 87%。本研究结果可作为进一步研究 LC 难度分类的起点。这是提高对手术场景理解并为 LC 外科医生提供基准的第一步。