XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System辨别
具有辨别能力的探雷器
金属探测器广泛用于探测战争遗留爆炸物，如地雷和未爆炸弹药。几乎所有专业探测器都基于涡流原理。目前误报数量高达总警报数量的 99.9%。因此，排雷界非常需要专业地雷探测器增加鉴别能力。我们展示了两种互补的方法：使用垂直信号轮廓和水平空间图。这是通过在搜索头上添加垂直距离传感器和惯性定位单元来实现的。图像处理方法可用于区分金属压载物和危险物体。在本文中，我们展示了用于涡流成像的完全自主 3-D 定位单元开发的第一步。关键词：金属探测、地雷探测器、鉴别、信号高度分布、涡流
数学中的量子态辨别
非正交量子态鉴别 (QSD) 在量子信息和量子通信中起着重要作用。此外，与厄米量子系统相比，宇称时间 (PT) 对称非厄米量子系统表现出新现象并引起了广泛关注。在这里，我们通过有损线性光学装置中量子态在 PT 对称哈密顿量下演化，实验证明了 PT 对称系统中的 QSD（即 PT 对称 QSD）。我们观察到两个最初非正交的状态可以快速演化为正交状态，并且只要哈密顿量的矩阵元素变得足够大，所需的演化时间甚至可以为零。我们还观察到这种鉴别的代价是量子态消散到环境中。此外，通过将 PT 对称 QSD 与厄米系统中的最优策略进行比较，我们发现在临界值下，PT 对称 QSD 等同于厄米系统中的最佳明确状态鉴别。我们还将PT对称量子态散射推广到区分三个非正交态的情况。PT对称系统中的量子态散射为量子态区分打开了一扇新的大门，在量子计算、量子密码和量子通信中有着重要的应用。
11 量子态辨别 - 亨特学院
摘要。在量子通信和量子计算中提出的许多方案中，都涉及到对给定非正交量子态进行区分的问题。然而，量子力学对我们确定量子系统状态的能力施加了严重的限制。特别是，即使已知非正交状态，也无法完美区分它们，并且已经开发出各种针对某些适当选择的标准的最佳区分策略。在本文中，我们回顾了关于两种最重要的最佳区分策略的最新理论进展。我们还详细介绍了量子测量理论的相关概念。在对该领域进行简要介绍后，第二章讨论了最佳明确（即无误差）的区分。具有最小误差的模糊区分是第三章的主题。第四章概述了最近出现的多粒子状态区分子领域。最后，我们进行了简要的展望，试图概述近期的研究方向。
辨别人工智能生成图像的年龄差异
1.简介 AI 工具在我们的日常生活中越来越普遍。最近，AI 生成的文本和图像方面出现了许多创新，例如 ChatGPT [23] 和 Midjourney [18] 等 AI 工具。此类工具对于企业来说非常有用且价格低廉，因此已在编程和设计中得到专业使用 [16]。然而，随着人工智能的兴起，也带来了一些值得强调的负面后果。例如，普通人以数字方式创建和传播虚假信息的能力得到了增强。如果处理不当，可能会产生重大的社会后果。在之前的一项研究中，讨论了生成图片来制造伪造科学证据的可能性 [12]。他们得出结论，这可能对学术出版构成严重威胁，因为它很难被发现。人工智能被用来传播虚假信息的一个例子是，一段假视频中，气候活动家 Greta Thunberg 支持环保军事技术，即所谓的“可生物降解导弹” [15]。除此之外，还有很多其他人工智能生成的名人图像的例子，这些图像在网上获得了广泛的关注 [14]。虚假信息已经成为一个如此重要的话题，以至于近年来，假新闻、后真相和虚假信息这几个词分别被柯林斯词典、牛津词典和 Dictionary.com 评为“年度词汇” [3]。
使用近红外光度法快速辨别驻留空间物体
我们的新数据集为我们提供了重叠的宽带红外颜色和相同颜色波段的高分辨率光谱。我们精心选择了目标，包括具有已知成分的混合物体，以便开发和评估新技术来解释我们的宽带近红外光度测定。由于所有之前发表的研究都集中在地球同步轨道上的物体上，因此 Molniya 有效载荷和 RB 的加入是对现有文献的独特补充。我们首次能够在相同类型的全分辨率近红外光谱的背景下分析近红外光度测定。我们提供了有关改进感兴趣的光谱带以进行表征的见解，并提供了一种使用效率更高的近红外光度测定技术来提高快速识别能力的方法。
训练量子测量装置以辨别未知的非正交量子态
在这里，我们研究解码通过未知量子态传输的信息的问题。我们假设 Alice 将字母表编码为一组正交量子态，然后将其传输给 Bob。然而，介导传输的量子通道将正交状态映射到非正交状态，可能混合。如果没有准确的通道模型，那么 Bob 收到的状态是未知的。为了解码传输的信息，我们建议训练测量设备以在鉴别过程中实现尽可能最小的误差。这是通过用经典通道补充量子通道来实现的，经典通道允许传输训练所需的信息，并采用抗噪声优化算法。我们在最小误差鉴别策略的情况下演示了训练方法，并表明它实现了非常接近最优误差概率。特别是，在两个未知纯态的情况下，我们的建议接近 Helstrom 界限。对于更高维度中的大量状态，类似的结果也成立。我们还表明，减少训练过程中使用的搜索空间可以大大减少所需资源。最后，我们将我们的建议应用于相位翻转通道达到最佳误差概率的准确值的情况。
没有行为证据表明节律促进知觉辨别
摘要 有人假设内部振荡可与外部环境节律同步（即同步化），从而促进感知和行为。迄今为止，关于神经振荡相位与行为之间联系的证据很少且相互矛盾；此外，大脑是否可以使用这种试验性机制进行主动时间预测仍是一个悬而未决的问题。在我们目前的研究中，我们对 181 名健康参与者进行了一系列听觉音高辨别任务，以阐明节奏提示和同步化所提出的行为益处。在我们三个版本的任务中，我们没有观察到所谓的同步化的感知益处：与异相出现的目标或随机出现的目标相比，与节奏提示同相出现的目标在辨别准确性或反应时间方面没有提供感知益处，我们也没有发现节奏提示和随机提示之前的目标的表现差异。然而，我们发现提示频率对反应时间有令人惊讶的影响，参与者对频率较高的提示节奏反应更快。因此，我们没有提供同步的证据，而是提供了隐性主动感知的暂定效应，即更快的外部节奏导致运动皮质和感觉皮质之间的通信速率更快，从而允许更早地采样感觉输入。
利用人工智能 (AI) 进行革兰氏染色的细菌辨别支持系统 ...
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通过脑电图 (EEG) 频谱对织物触觉刺激进行神经感知辨别
在神经科学领域，对织物与皮肤相互作用过程中的感觉知觉的精确评估仍然知之甚少。本研究旨在通过脑电图 (EEG) 光谱强度研究不同纺织品对织物刺激的皮质感觉反应，并评估 EEG 频带、传统主观问卷和材料物理性质之间的关系。招募了 12 名健康成年参与者来测试三种不同纺织品成分的织物，这三种织物分别为 1) 棉、2) 尼龙和 3) 涤纶和羊毛。通过织物触感测试仪 (FTT) 定量评估织物的物理性质。邀请受试者通过主观问卷和客观 EEG 记录对织物样品的感觉知觉进行评分。对于不同的织物刺激，EEG 的 Theta 和 Gamma 波段相对光谱功率存在显著差异（P < 0.05）。 Theta 和 Gamma 能量与问卷调查的大多数主观感觉以及 FTT 测量的织物物理特性具有显著相关性（P < 0.05）。EEG 频谱分析可用于区分不同纺织成分的织物刺激，并进一步指示织物刺激过程中的感觉知觉。这一发现可为进一步通过 EEG 频谱分析探索性研究感觉知觉提供依据，可应用于未来假肢中皮肤触觉的大脑发生器的研究以及工业中感觉知觉的自动检测。