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World File Search System深度
基于深度学习
1 ATMS实验室，高级医学和信号技术，ENIS，SFAX University，SFAX 3038，突尼斯； wzouch@kau.edu.sa（W.Z.）; mohamed.ghorbel@enetcom.usf.tn（M.G。）2工程学院，加拿大NB E1A3E9蒙克顿大学典范； ayoub.mlaouah@esprit.tn（A.M。）; habib.hamam@umoncton.ca（H.H.）3 Monastir（ISIMM）的计算机科学和数学研究所，Monastir 5000，突尼斯4 4私立高等工程技术学院（ESPRIT），El Ghazela，El Ghazela，Ariana，Ariana 2083，突尼斯5，突尼斯5电气和计算机工程系突尼斯SFAX 3029的Habib Bourguiba大学医院； mhiri.chokri@gmail.com 7神经科学实验室“ LR-12-Sp-19” amira.echtioui@stud.enis.tn或amira.echtioui@isims.usf.tn
在恒定深度
NISQ（嘈杂的中等规模quantum）之间的方法没有任何证据证明量子优势和完全容忍断层的量子计算，我们提出了一种方案，以实现可证明的可证明的超级物质量子量子（在某些广泛接受的复杂性构想）中，可以与微型误差误差校正要求有稳健的噪声。我们选择一类采样问题，其中包括稀疏的IQP（瞬时Quantum Quantumial多项式时间）电路，我们通过引入Tetrahelix代码来确保其耐断层的实现。通过合并几个四面体代码（3D颜色代码）获得此新代码，并且具有以下属性：每个稀疏的IQP门都允许横向启动，并且逻辑电路的深度可以用于其宽度。结合在一起，我们获得了任何稀疏的IQP电路的Depth-1实现，直到编码状态的制备。这是以一个空间为代价的，这仅在原始电路的宽度中是多毛体。我们还表明，也可以通过经典计算的单一步骤进行恒定深度进行状态准备。因此，我们的构造表现出在恒定深度电路上实现的采样问题，具有强大的超多种量子量子优势，并具有一轮的测量和进率。
对机器学习和深度...
可以削弱个人使用准确信息做出明智决定的能力，假新闻可能会以多种方式影响我们的生活。例如，经验证据表明，传播医疗保健谣言可能会使现有的大流行病恶化。同样，虚假的财务信息可能会误导投资者做出不良的投资决策并遭受资本损失。此外，捏造的科学主张可能会误导决策者，从而导致可能带来长期后果的不良选择。作为另一种常见的每日现象，欺骗性的产品评论可能会吸引客户进行不必要的购买。因此，确定虚假新闻的有效机制将是对其进行对抗的第一步，以减轻其社会和经济影响，并为数字时代的信息完整性提供急需的保障。Dozens of studies have used the following machine learning algorithms to detect fake news: Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), Passive-Aggressive Classifier (PAC), Stochastic Gradient Descent (SGD), Random Forest (RF), Naïve Bayes (NB), decision tree (DT), XGBoost (XGB), AdaBoost (AB), Gradient Boosting （GB）和K-Nearest邻居（KNN）。此外，过去的研究还使用了深度学习算法，例如BERT，长期记忆（LSTM），
使用机器学习和深度学习进行深度伪造检测
深度伪造技术的泛滥使人们能够制作出高度逼真的假图像，对社会构成了越来越大的威胁。使用人工智能工具创建 DF 是一项简单的任务。检测和缓解深度伪造内容已成为媒体、安全和隐私等各个领域的一项关键挑战。为了应对这一挑战，我们提出了一种使用最先进的深度学习和机器学习技术检测深度伪造图像和文本的新方法。我们的方法利用深度神经网络（包括卷积神经网络 (CNN)）的强大功能来分析区分真实内容和深度伪造的细微模式和特征。我们使用真实和深度伪造图像的多样化数据集来训练和微调我们的模型，确保稳健性和适应性。所提出的系统结合使用图像取证技术、语言分析和行为建模来识别图像中的不一致和异常。通过结合多模态特征，我们的方法在区分真实内容和深度伪造内容方面实现了高水平的准确性。深度伪造技术的激增引发了人们对各个领域数字内容真实性的极大担忧。本研究侧重于开发一个全面的框架，以有效识别和缓解深度伪造图像处理的泛滥。通过利用机器和深度学习方法的进步，本研究提出了一种强大的方法来应对复杂的伪造媒体带来的挑战。此外，我们提出了一种可扩展且高效的实现，允许实时或批处理，使其适用于各种应用。
深度内部学习：深度学习来自单个输入
EEP学习通常着重于培训来自大型数据集的神经网络。然而，在许多情况下，从手头的输入中训练网络有价值。这在许多信号和图像处理问题中尤其重要，在许多信号和图像处理问题中，训练数据稀缺，一方面的多样性很大，另一方面，数据中有很多结构可以被阐述。使用此信息是深度内部学习策略的关键，它可能涉及使用单个输入从头开始训练网络，或在推断时间将已经训练的网络调整为提供的输入示例。本调查文章旨在涵盖过去几年为这两个重要方向提出的深层内部学习技术。虽然我们的主要作用是在图像处理问题上，但我们调查的大多数方法都是针对通用信号（具有可以与噪声区分开的反复图案的向量）得出的），因此适用于其他模式。
氮化镓高电子迁移率晶体管的物理失效分析技术研究进展
Figure 12.1540-MeV 209Bi ion irradiation 1.7 × 10 11 ions/cm 2 TEM images of AlGaN/GaN HEMT devices: (a) Gate region cross-section; (b) The orbital image of the heterojunction region shown in Figure (a); (c) The image shown in Figure (a) has a depth of approximately 500 nm; (d) Traces formed at the drain; (e) As shown in Figure (d), the trajectory appears at a depth of ap- proximately 500 nm [48] 图 12.1540-MeV 209Bi 离子辐照 1.7 × 10 11 ions/cm 2 的 AlGaN/GaN HEMT 器件的 TEM 图像： (a) 栅极区域截面； (b) 图 (a) 所示异质结区域轨道图 像； (c) 图 (a) 所示深度约 500 nm 图像； (d) 在漏极形成的痕迹； (e) 如图 (d) 所示，轨迹出现在深度约 500 nm 处 [48]
