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稳健的深度学习对象识别模型依赖于自然图像中的低频信息
机器学习模型很难推广到它们所训练的分布之外的数据。特别是，视觉模型通常容易受到对抗性攻击或常见损坏的影响，而人类视觉系统对此具有鲁棒性。最近的研究发现，将机器学习模型正则化以支持类似大脑的表示可以提高模型的鲁棒性，但原因尚不清楚。我们假设模型鲁棒性的提高部分归因于从神经表征中继承的低空间频率偏好。我们通过几种频率导向分析测试了这个简单的假设，包括设计和使用混合图像来直接探测模型频率敏感性。我们还研究了许多其他公开可用的鲁棒模型，这些模型是在对抗性图像或数据增强上训练的，发现所有这些鲁棒模型都表现出对低空间频率信息的更大偏好。我们表明，通过模糊进行预处理可以作为防御对抗性攻击和常见损坏的机制，进一步证实了我们的假设并证明了低空间频率信息在鲁棒物体识别中的效用。
强大的深度学习对象识别模型依赖于自然图像中的低频信息
机器学习模型很难推广到他们接受过分布之外的数据。特别是，视力模型通常容易受到对抗性攻击或共同腐败的影响，而人类视觉系统对此是可靠的。最近的研究发现，将机器学习模型正式化以偏爱大脑的表示可以提高模型鲁棒性，但目前尚不清楚为什么。我们假设增加的模型鲁棒性部分是由于从神经表示遗传的低空间频率偏好。我们通过几个面向频率的分析测试了这个简单的假设，包括设计和使用混合图像以直接探测模型频率灵敏度。我们还检查了许多其他公开可用的健壮模型，这些模型接受了对抗图像或数据增强的培训，并发现所有这些强大的模型都表现出对低空间频率信息的偏爱。我们表明，通过模糊的预处理可以作为对抗攻击和常见腐败的防御机制，进一步确认了我们的假设，并证明了在强大的物体识别中低空间频率信息的实用性。
通过运动吸引强大的通信网络
协作感知允许在多个代理（例如车辆和基础）之间共享信息，以通过交流和融合来获得对环境的全面看法。当前对多机构协作感知系统的研究通常会构成理想的沟通和感知环境，并忽略了现实世界噪声的效果，例如姿势噪声，运动模糊和感知噪声。为了解决这一差距，在本文中，我们提出了一种新颖的运动感知robus-Busban通信网络（MRCNET），可减轻噪声干扰，并实现准确且强大的协作感知。MRCNET由两个主要组成部分组成：多尺度稳健融合（MRF）通过驱动跨语义的多尺度增强的聚集到不同尺度的融合特征，而运动增强机制（MEM）捕获运动上下文，以补偿动作对物体引起的信息，从而解决了姿势噪声。对流行的协作3D对象检测数据集的实验结果表明，在噪声方案中，MRCNET优于使用较少的带宽感知性能的噪声方案。我们的代码将在https://github.com/indigochildren/collaborative-ception-mrcnet上进行重新释放。
2020 年入学生物学信息表
2020 年入学生物学信息表 生物学是一个令人兴奋且快速发展的学科领域，与应对从疾病和贫困到生物多样性丧失和气候变化等全球挑战密切相关。近年来，生物研究经历了巨大的扩展，课程涵盖的细胞生物学、发育生物学、进化生物学和生态学等主题正在飞速发展。这种扩展伴随着学科之间的界限的模糊：对热带植物感兴趣的生物学家很可能会使用分子遗传学家不可或缺的许多工具和技术。牛津生物学课程的模块化结构鼓励跨学科方法。第二年和第三年的选项系统允许学生学习涵盖全面主题的一般背景知识，或专攻动物、植物、细胞或生态学的细节方面。该课程现在包含可选的第四年，这意味着学生可以在获得学士学位三年后离开，也可以选择留下来并在学术人员的监督下完成一个扩展项目（可以是实验室或实地），此外还可以接受高级研究技能培训。
探索对AFIT学者的弹性
生成的对抗网络（GAN）由于能够捕获复杂的高维数据分布而无需广泛的标签，因此近年来受到了极大的关注。自2014年的受孕以来，已经提出了各种各样的GAN变体，其中包含替代体系结构，优化器和损失功能，目的是提高性能和训练稳定性。本手稿着重于量化GAN结构对特定图像降解模式的弹性。我们进行系统的实验，以经验确定10个基本图像降解模式的影响，该模式应用于训练图像数据集，对条件深度卷积GAN（CDCGAN）产生的图像的Fréchet距离（FID）。我们在𝛼 = 0处找到。05水平，亮度，变暗和模糊在统计学上比完全删除降级数据的统计学意义更大，而其他降解通常可以安全地保留在训练数据集中。此外，我们发现，在随机部分遮挡的情况下，所得的GAN图像的FID接近降级训练集的闭塞水平，这令人惊讶的是，GAN FID的性能等于训练集的75％下降。
基于事件的图像去模糊粗到精融合网络
事件驱动的图像去模糊是一种创新方法，涉及输入从事件相机获取的事件以及模糊帧以促进去模糊过程。与传统相机不同，事件驱动成像中的事件相机表现出低延迟特性并且不受运动模糊的影响，从而显著提高了图像去模糊的效果。在本文中，我们提出了一种开创性的基于事件的由粗到细的图像去模糊网络CFFNet。与现有的去模糊方法相比，我们的方法结合了事件数据，从单个帧生成多个粗帧，然后进一步将它们细化为清晰的图像。我们引入了一个事件图像融合块（EIFB）来粗融合事件和图像，在不同的时间点生成粗帧。此外，我们提出了一个双向帧融合块（BFFB）来对粗帧进行精细融合。CFFNet 通过从粗到细的全面融合过程有效地利用了事件数据的时空信息。在 GoPro 和 REBlur 数据集上的实验结果表明，我们的方法在图像去模糊任务中达到了最先进的性能。
科技对英语语言和文学的影响
在当前的全球形势下，互联网正日益成为一种中心信息媒介，它正在改变我们学习、教学和交流的方式。社交媒体提供了一个公共平台，允许通过帖子、推文和评论交流思想和观点，尽管有字数或字符数限制。显然，创造力不能通过内容长度限制而受到限制。一种名为“短篇小说”的新短篇小说类型的出现和一种名为“文本语言”的新英语方言的诞生证明了每朵乌云都有一线希望。社交媒体交流的流行意味着技术用户已经接受了快速的社交媒体互动作为一种新的生活方式，并且也调整了他们的写作以适应内容限制。教育工作者和家长担心，精通技术的一代的态度和习惯正在混淆标准英语，因为“文本语言”正在渗透到学生的作业中，模糊了正式和非正式写作之间的区别。短篇小说可以放在推文或文本中，它们的惊人流行就是如何将逆境转化为机遇的一个例子。然而，文学纯粹主义者担心数字文学正在萎缩，短篇小说正在切断其特色元素以遵守限制。本文概述了技术对日常英语写作和文学的影响。
引用：Meng Yz，Lu Y，Zhang PF等。高频增强的超快压缩摄影。 Opto-Electron Adv 8，240180（2025）。
单发超快压缩成像（UCI）是研究物理，化学或材料科学方面的超快动力学的有效工具，因为其高框架速率出色和较大的框架数。但是，由于其不均匀的Sampling间隔，在传统UCI中使用的随机代码（R-代码）将导致覆盖高频信息的低频噪声，这在大型重建的忠诚度中是一个巨大的挑战。在这里，提出了高频增强的压缩活性摄影（H-CAP）。通过统一R代码的采样间隔，H-CAP以随机均匀采样模式捕获超快过程。这种采样模式使高频采样占主导地位，这极大地抑制了由R代码引起的低频噪声模糊，并实现了图像增强的高频信息。分别通过成像光学自我对焦效果和静态对象来验证H-CAP的出色动态性能和大型重建能力。，我们将H-CAP应用于双脉冲诱导的硅表面消融动力学的空间表征，该动力学以300 ps的单次射击在220帧之内进行。H-CAP提供了一种高保真成像方法，用于观察具有大帧的超快不可重复的动态过程。
使用动态范围的雷利信标系统进行大气湍流
湍流对远程成像系统的影响表现为图像模糊效应，通常由系统中存在的相畸变量化。可以想象，根据传播体积内的大气湍流强度，可以理解模糊效果。获得湍流强度曲线的一种方法是使用动态范围的雷利信标系统，该系统利用沿策略性的信标沿着传播路径的范围进行了差异，从而有效地推导了影响光学成像系统的模糊畸变的特定路径段贡献的估计。已经设计了一种利用此技术的系统，并且已经构建了用于测试的原型。该系统被称为TARDIS，该系统代表湍流和气溶胶研究动态询问系统。TARDIS是一种光学传感系统，基于在相对不变的湍流诱导的波前扰动的静态时期内动态更改收集传感器和瑞利信标之间的范围。一种概念收集的场景由信标组成，在该信标中，基于激光脉冲和摄像头快门速度，空气分子和气溶胶颗粒反向散射图像在不同距离捕获的距离。获得基于TARDIS的湍流强度曲线的基于测量的估计是基于整理分段的折射率结构参数，𝐶𝐶2，值为大气的特定层。这些𝐶𝐶𝐶𝐶𝑛𝑛𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠2值是从炸参数段（0𝑖𝑖）中发展出来的，这些值是从Shack-Hartmann波前传感器上的相邻测量值中推导的。从传感系统收集光圈上存在的相位方差的平均值估计炸参数的单个值。跨孔的估计相方差的平均值是由从Shack-Hartmann波前传感器测得的梯度重建的区域倾斜砖中构建的。本文提供了理解大气湍流的基础理论，提供了当前可用的湍流估计技术的参考，并提供了针对TARDIS的细节，层析成像湍流估计方法以及收集概念数据的初始证明的分析。这项研究提供了一种新颖的手段，用于量化大气湍流的强度特征。利用概述的方法，使用了扰动波前的直接测量，这与估计湍流强度曲线的其他方式有不同。由于这种差异，可以使用动态范围的信标来产生湍流概况估计值，以增加对其他方法的置信度，或用作不容易受到相同误差源影响的独立测量技术。此外，由于该技术利用了波前的直接测量，因此可以想象，这可以与用于图像校正的自适应光学系统相关。
具身智能未来方向研讨会
具身智能 (EI) 是一个快速发展的领域，旨在解决有关机器智能本质的新想法。EI 模糊了人工智能和物理智能（分别为 AI 和 PI）之间的界限；它在系统的人工和自然组件之间创建了一个分散的界面。EI 旨在将自然生物中观察到的多模态和多尺度适应性融入机器中，从而为机器人技术提供一种全新的方法，让未来充满自主、有用和安全的机器。想象一个每台机器在形态和神经学上都是独一无二的世界。这样的技术将不受无意的意外（新环境）或有意的意外（对抗性攻击）的影响，因为没有两台机器会共享一个共同的致命弱点。想象一下，当机器一分为二时，会形成两个较小但不同的原始机器版本。想象一下，机器可以分解成独立组件群，并根据需要重新组合成一个物理整体。想象一下，在自主机器中，控制、驱动、感觉、通信、计算和动力之间没有明显的区别，这使得这些机器不受任何一个子系统完全失效的影响。这些机器可能还会包含生物和非生物组件，进一步结合生物和非生物世界的优点，模糊“我们”（人类）和“他们”（机器）之间的区别。