XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System降噪
ADV7181 多格式 SDTV 视频解码器数据手册 (Rev. B)
特性 多格式视频解码器支持 NTSC-(J、M、4.43)、PAL-(B/D/G/H/I/M/N)、SECAM 集成三个 54 MHz、9 位 ADC 由单个 27 MHz 晶振计时 线路锁定时钟兼容 (LLC) 自适应数字线路长度跟踪 (ADLLT™) 5 线自适应梳状滤波器 专有架构，用于锁定弱、嘈杂和不稳定的视频源，如 VCR 和调谐器 副载波频率锁定和状态信息输出 集成 AGC 和自适应峰值白模式 Macrovision® 版权保护检测 CTI（色度瞬态改善） DNR（数字降噪） 多种可编程模拟输入格式： CVBS（复合视频） S-Video (Y/C) YPrPb 分量（VESA、MII、SMPTE 和 Betacam） 6 个模拟视频输入通道 自动 NTSC/PAL/SECAM 识别 数字输出格式（8 位或 16 位）： ITU-R BT.656 YCrCb 4:2:2 输出 + HS、VS 和 FIELD 0.5 V 至 1.6 V 模拟信号输入范围差分增益：0.6% 典型值
施工环境管理计划：开发场地的模板
• 开发过程中使用的所有车辆和设备均应保持良好、高效的工作状态，并符合制造商的规格。 • 开发过程中使用的所有车辆、机械设备和机械均应安装适当、有效的消音器（如有且/或符合健康和安全要求），并应保持良好、高效的工作状态。 • 在工作间隔期间，应关闭所有间歇使用的设备和机械。 • 能够产生大量噪音和振动的设备和机械应以限制其持续时间的方式运行。 • 静态设备和机械应尽可能远离有人居住的建筑物或其他噪音敏感位置。 • 所有压缩机均应为“降噪”型号，并安装适当衬里和密封的隔音罩，并在机器使用时保持关闭。 所有辅助气动冲击工具均应安装制造商推荐类型的消音器或消音器。 • 应尽可能使用主电源或电池供电设备，而不是柴油或汽油发电机。 • 应以尽量减少噪音的方式处理材料，包括尽量减少材料落入料斗和卡车的高度。• 场地边界外不得有立体声音响或类似扩音设备的声音。
通过量子错误校正调整量子计算隐私
摘要 - 量词计算是有效解决大型和高复杂性问题的有希望的范式。为了保护量子计算隐私，开创性的研究工作为重新定义差异隐私（DP）（即量子差异隐私（QDP）（QDP））以及量子计算产生的固有的噪声而采取的差异性隐私（DP）。但是，这种实施方法受到固有噪声量的限制，这使得QDP机制的隐私预算固定和无法控制。为了解决这个问题，在本文中，我们建议利用量子误差校正（QEC）技术来减少量子计算错误，同时调整QDP中的隐私保护水平。简而言之，我们通过决定是否在多个单个量子门电路的门上应用QEC操作来逐渐降低量子噪声错误率。我们为QEC操作后的一般错误率和相应的隐私预算提供了一个新的计算公式。然后，我们使用多级串联QEC操作来扩展以实现进一步的降噪。通过大量的数值模拟，我们证明QEC是调节量子计算中隐私保护程度的可行方法。索引术语 - Quantum Computing，量子噪声，不同的隐私，量子错误校正
人工智能在妇产科自动化领域的应用——现状评估
数字化期待已久的进展每天都会产生大量的医疗数据，而对这些数据进行手动分析和有针对性的、以患者为中心的评估变得越来越困难甚至不可行。这种状况以及个性化精准医疗日益复杂的相关要求，凸显了整个医疗保健系统对现代软件解决方案和算法的需求。过去几年，几乎所有医学领域都采用了最先进的设备和技术，确实已经使自动化流程至少部分进入了常规临床实践。这类系统利用了各种各样的人工智能 (AI) 技术，其中大多数已经开发用于优化医学图像重建、降噪、质量保证、分类、分割、计算机辅助检测和分类，以及新兴的研究领域放射基因组学。人工智能处理的任务完成得更快、更准确，这一点在 2015 年首次举办的 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVCR) 的年度结果中得到了明确证明，错误率远低于人类。这篇评论文章将讨论人工智能在妇产科诊断中的潜在能力和目前可用的应用。本文将特别关注产前超声诊断中的自动化技术。
55 英寸一体式 PCAP 交互式显示器，灵感源自技术，专为创意空间和共享而设计
用户控制图片（亮度、对比度、清晰度、背景级别、色调、颜色、降噪、伽玛选择、低蓝光、色温、颜色控制、过扫描、图片重置）、屏幕（缩放模式、自定义缩放、屏幕重置）、音频（平衡、高音、低音、音量、音频输出（线路输出）、最大。音量，最小。音量、静音、音频重置、音频输出同步、扬声器设置）、配置 1（Android 启动器、开启状态、触摸锁、触摸模式、鼠标模式、面板保存、RS232 路由、启动源、WOL、conf.1 重置、恢复出厂设置）、配置 2（OSD 超时、OSD H 位置、OSD V 位置、系统旋转、信息 OSD、徽标和动画、徽标设置、动画设置、显示器 ID、显示器信息、HDMI 版本、conf.2 重置）、高级选项（信息亭模式、侧边栏、无信号图像、电动支架、红外控制、电源 LED 灯、风扇、关闭定时器、时间表、单线 HDMI、单线 HDMI 关闭、故障转移、语言、OSD 透明度、省电、高级选项重置）
CV Justin YirkaCV Justin Yirka
R＆D实习生| Sandia国家实验室2023年6月 - Ojas Parekh和John Kallaugher主题：估计当地哈密顿量最佳产品状态的硬度。 量子最大切割，矢量最大切割和量子约束优化问题。 替代查询模型。 暑期学校研究员| Los Alamos国家实验室2019年夏季YiğitSubaşı主题：近期（NISQ）量子算法。 研究了中路测量和重置以构建纠缠光谱的电路，这些电路是降噪和较低的。 使用Qiskit，Python，Unix，Jupyter实施了嘈杂的模拟。 带有git的托管项目。 在Honeywell量子硬件上测试了算法。 研究助理|图理论计算发现实验室，VCU 2018，由Craig Larson主题监督：适用于图理论的自动化猜想软件。 维护图的数据库，其属性和已知定理。 托管开源项目，并使用git，github和sage/python进行了编程。 NSF REU研究人员|马里兰州大学2017年夏季的Quics，由Andrew Childs，Jianxin Chen和Amir Kalev主题：量子断层扫描。 研究了识别量子纯状态所需的最少数量的Pauli可观察物。 研究助理|量子计算实验室，VCU 2015–2016R＆D实习生| Sandia国家实验室2023年6月 - Ojas Parekh和John Kallaugher主题：估计当地哈密顿量最佳产品状态的硬度。量子最大切割，矢量最大切割和量子约束优化问题。替代查询模型。暑期学校研究员| Los Alamos国家实验室2019年夏季YiğitSubaşı主题：近期（NISQ）量子算法。研究了中路测量和重置以构建纠缠光谱的电路，这些电路是降噪和较低的。使用Qiskit，Python，Unix，Jupyter实施了嘈杂的模拟。带有git的托管项目。在Honeywell量子硬件上测试了算法。研究助理|图理论计算发现实验室，VCU 2018，由Craig Larson主题监督：适用于图理论的自动化猜想软件。维护图的数据库，其属性和已知定理。托管开源项目，并使用git，github和sage/python进行了编程。NSF REU研究人员|马里兰州大学2017年夏季的Quics，由Andrew Childs，Jianxin Chen和Amir Kalev主题：量子断层扫描。研究了识别量子纯状态所需的最少数量的Pauli可观察物。研究助理|量子计算实验室，VCU 2015–2016
量子威胁和抗量子的密码
3通用量子计算机的概念是经典通用计算机一词的量子类比。非常粗略：在通用量子上，计算机可以运行任何量子算法。量子计算机的可伸缩性意味着其计算范围的较小增加（例如，输入的扩展）将不需要大量要求，并且对可伸缩量子计算机的输入长度将逐渐扩展。可靠（容错）量子计算机应以足够的精度去除任何长量子计算的错误。4当代通用量子计算机被称为NISQ-嘈杂的中间量表量子（计算机），即中间尺度的拳头量子计算机。可能是构建隐性相关量子计算机的最大问题是难以确保足够可靠的降噪。根据一些估计，需要一千个物理量子[23]，[24]才能实现一个可靠的工作逻辑量子。逻辑量子位是位的量子类比。量子算法可与逻辑Qubits一起使用。物理量子位是一个量子系统，具有两个基本状态的可控制的一般叠加。逻辑Qubits是能够在可靠的量子计算中代表量子算法中量子位的物理量子系统的系统。
使用CNN和SVM
摘要 - 如今，通过基于计算机的技术识别故障/裂纹是一种增长的趋势。任何高度响应的系统都可以以两个关键特征为特征：快速检测和高度准确，通过利用现代技术和有效利用资源。骨断裂是超出骨骼阈值的过量外力的结果。Canny Edge检测是一种图像处理方法，用于通过有效使用自动裂缝检测来检测骨断裂，并且压倒了降噪问题。如今，有几种可用于边缘检测的方法，例如：Canny，Log，PreWitt和Robert。但是，由于无法执行多分辨率分析，这些技术对于在分析过程中检测次要细节没有用。这些技术的另一个关键问题是，即使它们在高分辨率和高质量的图像方面正常工作，它们无法与嘈杂的图像一起使用，因为它们固有地缺乏区分边缘和噪声组件之间的能力。我们使用CNN算法对这些问题进行了胜过的方法。我们观察到的模拟结果是，提出的方法是在骨料尺度上执行边缘检测的更好选择。所提出的方法也已证明足以提取必要的信息，并进行所需的处理并比当前可用的边缘探测器更好地处理噪声。
多通道神经记录植入物：综述
摘要：近年来，神经科学研究和相关成果的不断进展以及制造工艺的进步增加了对神经接口系统的需求。脑机接口 (BMI) 已被证明是一种很有前途的诊断和治疗神经系统疾病以及恢复感觉和运动功能的方法。神经记录植入物作为 BMI 的一部分，能够捕获脑信号，并通过发射器将其放大、数字化并传输到体外。设计此类植入物的主要挑战是最大限度地降低功耗和硅片面积。本文对多通道神经记录植入物进行了调查。在介绍各种神经信号特征后，我们研究了主要的可用神经记录电路和系统架构。探索了可用架构的基本模块，例如神经放大器、模数转换器 (ADC) 和压缩块。我们介绍了神经放大器的各种拓扑结构，进行了比较，并探讨了它们的设计挑战。为了在神经放大器的输出端实现相对较高的 SNR，我们讨论了降噪技术。此外，为了将神经信号传输到体外，需要使用数据转换器对其进行数字化，然后在大多数情况下，会应用数据压缩来降低功耗。我们介绍了各种专用 ADC 结构，并概述了主要的数据压缩方法。
EssilorLuxottica 收购法国一家人工智能驱动的科技初创公司，增强其在听力领域的影响力
法国巴黎（2025 年 1 月 2 日）——EssilorLuxottica 收购了法国初创公司 Pulse Audition，在创新之旅中迈出了一大步。Pulse Audition 通过算法提供基于人工智能的降噪和语音增强功能，让听力障碍人士即使在嘈杂的环境中也能更好地理解语音。通过整合 Pulse Audition 的专有技术、人工智能软件开发、嵌入式人工智能和音频信号处理方面的专业知识以及顶尖人才，EssilorLuxottica 将补充专有硬件和软件，以长期提高其产品和解决方案的质量。此次收购与集团在听力解决方案领域的战略完美契合，标志着 2023 年收购 Nuance Hearing 开启的旅程的自然演变。EssilorLuxottica 董事长兼首席执行官 Francesco Milleri 和副首席执行官 Paul du Saillant 评论道：“我们不断探索人工智能和大数据的市场机会，这次在法国（我们的总部之一）的收购与我们的长期目标和对听力解决方案的投资完美契合。这加强了我们在欧洲推进下一代计算平台的承诺。我们很高兴欢迎这支才华横溢的团队加入我们的集团，并期待进一步释放服务不足的听力领域的巨大潜力。”