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实用的协作感知：异步和多代理3D对象检测的框架
摘要 - 批判是基于激光雷达的对象检测方法的主要挑战，因为它使自我车辆无法观察到的感兴趣区域。提出的解决此问题的解决方案来自通过车辆到所有（V2X）通信的协作感知，这要归功于在多个位置存在连接的代理（Vehilect和智能路边单位）的存在，以形成完整的场景表示。V2X合作的主要挑战是绩效 - 带宽折衷方案，它提出了两个问题（i）应该在V2X网络上交换哪些信息，以及（ii）如何融合交换的信息。当前最新的最新方法可以解决中期方法，其中传达了点云的鸟眼视图（BEV）图像，以使连接剂之间的深层相互作用，同时减少带宽消耗。在达到强大的性能时，大多数中期方法的现实部署都受到过度复杂的体系结构和对代理间同步的不切实际的假设的阻碍。在这项工作中，我们设计了一种简单而有效的协作方法，基于从每个代理商中交换输出，从而实现更好的带宽性能折衷，同时最大程度地减少了单车检测模型所需的更改。此外，我们放宽了现有的有关代理间同步的最新方法中使用的假设，仅需要在连接的代理之间进行常用时间参考，这可以在实践中使用GPS时间实现。该代码将在https://github.com/quan-dao/practical-collab-ception中发布。在V2X-SIM数据集中进行的实验表明，我们的协作方法达到76.72平均平均精度，这是早期协作方法的性能99％，同时消耗了与晚期协作一样多的带宽（平均为0.01 MB）。
非对称自旋回波多回波平面成像（...
在血氧水平依赖性 (BOLD) 对比度的功能性磁共振成像 (fMRI) 中，梯度回忆回波 (GRE) 采集具有高灵敏度，但会遭受磁化引起的信号丢失，并且缺乏对微血管的特异性。相反，自旋回波 (SE) 采集以降低灵敏度为代价提供了更高的特异性。本研究引入了非对称自旋回波多回波平面成像 (ASEME-EPI)，该技术旨在结合 GRE 和 SE 的优点，用于高场临床前 fMRI。ASEME-EPI 采用自旋回波读数，然后是两个非对称自旋回波 (ASE) GRE 读数，提供初始 T2 加权 SE 图像和后续 T2 ∗ 加权 ASE 图像。在 9.4 T 临床前 MRI 系统上实施了该技术的可行性研究，并使用北方树鼩的视觉刺激进行了测试。将 ASEME-EPI 与传统 GRE 回波平面成像 (GRE-EPI) 和 SE 回波平面成像 (SE-EPI) 采集进行比较，结果表明，ASEME-EPI 实现了与 GRE-EPI 相当的 BOLD 对比噪声比 (CNR)，同时在激活图中提供了更高的特异性。ASEME-EPI 激活更多地局限于初级视觉皮层 (V1)，而 GRE-EPI 则显示激活超出了解剖边界。此外，ASEME-EPI 还展示了在 GRE-EPI 遭受信号丢失的严重场不均匀区域中恢复信号的能力。ASEME-EPI 的性能归因于其多回波特性，允许 SNR 优化的回波组合，从而有效地对数据进行去噪。初始 SE 的加入也有助于在易受敏感伪影影响的区域恢复信号。这项可行性研究证明了 ASEME-EPI 在高场临床前 fMRI 中的潜力，在解决高场强下 T2 ∗ 衰减的挑战的同时，在 GRE 敏感性和 SE 特异性之间提供了一种有希望的折衷方案。
量子信息理论中的不对称克隆
我的第一句话要感谢我的主管ClémentPellegrini和Ion Nechita，这给了我在他们的监督和建议下获得博士学位的机会。在这三年中，他们的友善和支持是本文成功的必不可少的。感谢您给我机会参加许多会议，讲习班和暑期学校。这些宝贵的经验极大地丰富了我的研究和学术网络，我深表感谢。我要感谢Guillaume Aubrun，Omar Fawzi和Michael Wolf，他们接受了审查此手稿并非常小心。我还要感谢Antonio Ancin，Fabrice Gamboa和Maria Jivulescu接受我的论文辩护陪审团的成员。我要对DeMathématiquesde Toulouse研究所的常任成员和概率团队表示深切的感谢，我有机会讨论数学和其他学科。我特别感谢Tristan Benoist和Reda Chhaibi，他们的建议和鼓励对我的进步至关重要。，我要感谢所有是图卢兹量子团队的一员，或者过去曾与我们一起参加论文，实习或只是访问。感谢Arnaud，Pierre，Khurshed，Jan-Luka，Linda，Satvik，Qing-Hua，Sang-Jun以及今年加入我们的所有新学生。感谢我们的第一个博士后安娜！当然要感谢Faedi，我与他一起度过了很多小时的黑板或饮料。当然，感谢您帮助我提高塔罗牌技能。。我要感谢我在Math-ématiquesde Toulouse学院的所有博士生和博士后，我很高兴见面，并且我在公园里度过了一个愉快的时光，在实验室里度过了一段美好的时光，或者在公园里的野餐或Bier-Garten的饮料。感谢您组织实验室中的所有学生活动，尤其是学生研讨会。There are so many of you, so to mention just a few, thank you to Nicolas , Sophia , Paola , Lucas , Perla , Alberto , Fanny , Michèle , Clément , Étienne , Viviana , Anthony , Virgile , Joachim , Corentin , Mahmoud , Alain , Fu-Hsuan , Javier , Axel , Louis , I would also like to thank all the PhD students and在过去三年中，在理论物理实验室中欢迎我在物理学家中欢迎我的博士后。感谢您的所有游泳池，餐厅和电影夜晚。。感谢最好的咖啡室和研讨会上的所有讨论。特别感谢Bhupen，
技术能力强度/不对称和供应链过程创新：中国制度环境的偶然作用
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
异步多锁系统中时钟域交叉（CDC）的高级结构和半正式验证流
1背景和最新的5 1.1背景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.1.1当前电路状态。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.1.2异步多锁系统。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.1.3全球数字设计流。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.1.4全球数字验证流。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.2时钟域交叉（CDC）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1.2.1与CDC有关的问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 1.2.2 CDC同步结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 1.3 CDC验证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 1.3.1 RTL上的CDC结构验证。。。。。。。。。。。。。。。。26 1.3.2基于CDC断言的验证。。。。。。。。。。。。。。。。。30 1.4结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34
硼官能化奎宁衍生物合成 BODIPY 有机光催化剂及其在不对称光氧合中的应用
硼-二吡咯亚甲基 (BODIPY) 染料由于易于合成、模块化、可调的光物理和电化学性质、稳定性以及对可见光的强吸收而被广泛应用于光驱动过程。 [1] 根据 BODIPY 核心结构的取代模式，单线态和三线态激发态可以在光子吸收时优先填充，从而产生不同的应用。例如，BODIPY 的荧光特性已在生命科学中被用于生物传感应用或成像活动。 [2] 获取 BODIPY 染料的长寿命三线态可应用于光动力疗法、通过三线态-三线态湮没的光子上转换或光催化。 [3] 将重原子（即 Br、I、Au、Pt、Ru）共价连接到 BODIPY 核心结构是一种常用方法，通过自旋轨道耦合 (SOC) 诱导的系统间窜改来促进三线态的布居。 [4] 过去十年来，这些含重原子染料在光氧化还原催化和能量转移过程中的应用在文献中蓬勃发展。[5] 例如，含卤素的 BODIPY 催化剂已用于光氧化还原有机反应，如 N 取代四氢异喹啉的功能化、[6] 呋喃的芳基化和
实用的异步分布式密钥重新配置及其应用
我们引入了一个更有效的股份 - 股票，然后又有agre-agre-agre-eccast范式，用于构建ADKR，并保留自适应安全性。该方法替代了经典ADKG中昂贵的O（n）Asyn-Chronous-Chronous可验证秘密共享协议，其中O（n）便宜的公开共享成绩单的分布更便宜；在共识确认一组成品的分解后，它选择了一个小的κ-subset以进行验证，将总开销从O（n 3）降低至O（κn 2），其中κ是一个小的常数（通常约为30或更少）。为了进一步优化具体效率，我们提出了一种具有线性通信的交互式原始效率，以生成可公开可验证的秘密共享（PVSS）转录本，避免了计算上昂贵的非相互作用PVSS。此外，我们引入了分布式PVSS验证机制，最大程度地减少了不同各方的重复计算，并将主导的PVSS验证成本降低了约三分之一。
伊藤色素减退症和不对称哭泣面容
并将这种疾病命名为伊藤色素减退症 [2]。后来人们发现，伊藤色素减退症不仅是一种皮肤病，还会影响其他系统，主要是中枢神经系统和肌肉骨骼系统 [3,4]。一些理论认为，伊藤色素减退症是染色体嵌合体的一种非特异性表现；然而，并不是每例伊藤色素减退症都有这种表现 [5,6]。发病率和患病率估计在 1/7540 到 1/82,000 之间 [6]。色素减退症的典型特征是色素减退性病变，可能呈旋涡状、线状条纹或沿 Blaschko 线的斑块。它们主要出现在躯干上，但也可能出现在四肢、面部和头皮上 [7]。病变可能在出生时或出生后 18 个月内出现 [8]。在此，我们报告了一例患有多种先天性异常且无 HI 家族史的 HI 病例。
（t，s） - 爆炸错误均非最佳代码
摘要 - 非常纠正一系列错误的代码引起了显着关注。最重要的原因之一是，在某些新兴技术（例如DNA存储）中发生了误差爆发。在本文中，我们研究了一种称为A（t，s）爆炸的错误，该错误删除了连续的符号并在同一坐标处插入s任意符号。请注意，A（t，s）爆炸误差可以看作是插入爆发（t = 0），删除爆发（s = 0）和替换（t = s）的概括。我们的主要贡献是给出Q -ary（t，s）的显式构造 - 启动校正log n + o（1）冗余位的校正代码，对于任何给定的恒定非负整数t，s和q≥2。这些代码具有最佳的冗余，直到添加剂常数。此外，我们应用我们的（t，s） - 启动校正代码来对抗其他各种类型的错误并改善相应的结果。特别是，我们的副产品之一是一个置换代码，能够纠正具有log n + o（1）冗余位的t稳定删除的爆发，这是最佳的添加剂常数。
多阶段固定治疗政策的渐近推断，可变选择
动态治疗方案或政策是针对单个特征量身定制的多个阶段的决策功能的序列。实践中的一类重要的治疗政策，即多阶段固定治疗政策，规定了使用相同决策功能在各个阶段使用相同决策功能的治疗分配概率，在该阶段中，该决定基于相同的相同特征，这些功能集成了时间改进的变量（例如，经常收集的，常规收集的疾病生物标志物）。尽管有广泛的文献来构建与动态治疗策略相关的价值函数的有效推断，但很少的工作集中在策略本身上，尤其是在存在高维特征变量的情况下。我们旨在填补这项工作的空白。具体来说，我们首先使用增强的价值加权估计器来估算多阶段固定治疗策略，以提高渐近效率，并进一步应用惩罚来选择重要的特征变量。然后，我们为有效推理构建策略参数估计器的一步改进。从理论上讲，我们表明改进的估计器在渐近上是正常的，即使在较慢的收敛速率上估算了滋扰参数，并且特征变量的尺寸随样本尺寸而增加。我们的数值研究表明，所提出的方法估计具有近乎最佳价值函数的稀疏政策，并对策略参数进行有效的推断。