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通过熵和引导多模式融合在不利天气条件下增强对象检测
摘要。通过互补感应方式整合各种表示形式对于自主驾驶中的强大场景解释至关重要。近年来，融合视觉和范围数据的深度学习体系结构具有先进的2D和3D对象检测。但是，这些方式在不利的天气或照明条件下通常会降解，从而导致性能下降。虽然已经开发了域适应性甲基元素来弥合源域和目标域之间的缝隙，但由于源和目标域之间的固有差异，它们通常会缺乏。此差异可以在数据的不同分布和不同特征空间的不同分布中表现出来。本文介绍了一个全面的域自适应对象检测框架。通过深度转移学习开发，该框架旨在从标记的透明天气数据中稳健地概括到无标记的不良天气条件，从而增强了基于深度学习的对象检测模型的性能。创新的斑块熵融合模块（PEFM）是我们方法的核心，该方法动态整合了sens-sor数据，强调关键信息并最大程度地减少了背景干扰。这进一步补充了一种新型的加权决策模块（WDM），该模块（WDM）根据其在特定环境条件下的功效来调整不同传感器的贡献，从而优化了检测准确性。此外，我们在转移学习过程中集成了域对齐损失，以确保有效的域适应性通过将特征图差异定于清晰和不利天气数据集之间的差异。我们评估了不同数据集的模型，包括Exdark（单峰），CityScapes（单峰）和密集（Mul-timodal），在我们评估的时间点，它在所有数据集中排在所有数据集中。
2025 NFL大数据碗：安全熵幻灯片
●估计安全性将使f ield o pen o pen的可能性 - - - - - - - mofo概率 - 从预扣前跟踪数据中。●如果一个安全性覆盖了中间，则f iELD的数量是cosed -c。
见证负条件熵
具有负条件冯诺依曼熵的量子态在多种信息论协议中提供了量子优势，包括超密集编码、状态合并、分布式私有随机性提炼和单向纠缠提炼。虽然纠缠是一种重要资源，但只有一部分纠缠态具有负条件冯诺依曼熵。在这项工作中，我们将具有非负条件冯诺依曼熵的密度矩阵类描述为凸和紧的。这使我们能够证明存在一个 Hermitian 算子（见证人），用于检测任意维度二分系统中具有负条件熵的状态。我们展示了两种此类见证人的构造。对于其中一种构造，状态中见证人的期望值是状态条件熵的上限。我们提出了一个问题，即获得状态条件熵集的严格上限，其中算子给出相同的期望值。我们对两个量子比特的情况用数字方法解决了这个凸优化问题，发现这提高了我们证人的实用性。我们还发现，对于特定证人，估计的严格上限与 Werner 状态的条件熵值相匹配。我们阐明了我们的工作在检测几个协议中的有用状态方面的实用性。
使用法国钠 - 葡萄糖共转移蛋白-2抑制剂
大脑如何发展成为如此复杂，它们的未来是什么？大脑构成了一个解释性的挑战，因为熵随着时间的流逝而不可避免地增加，通常与无序和简单性有关。最近我们展示了进化过程是一个熵过程，建筑结构（生物体）本身促进了熵的生长。在这里，我们建议进化中的关键过渡点扩展了生物的覆盖范围，从而开放了一个复杂多维状态空间的新区域，该区域也允许熵增加。大脑演化启用了空间和时间的表示，这极大地增强了这一过程。其中一些通道导致状态空间中的微小，死端：因此，复杂寿命的持久性无法在热中保证。
从高渗透合金到具有高熵的合金：材料科学和工程的新范式，用于推进可持续冶金
高渗透合金（HEAS）的开发标志着合金设计的范式转移，从传统的方法中转移到了优先考虑较小元素增强的优先基础金属的传统方法。HEAS相反，没有单个主导成分的多个合金元素，从而扩大了合金设计的范围。这种转变导致创建具有高熵（AHES）家族的各种合金，包括高熵钢，超级合金和金属层间，每种都强调了需要考虑其他因素，例如堆叠故障能量（SFE），晶状体失误和抗形边界能量（抗形边界能量（APBE）），这是由于对显微镜的影响而产生的重大影响。在合金中利用多个元素为开发来自多组分废料和电子废物的新合金的有希望的可能性，从而减少了对关键金属的依赖，并强调了对高级数据生成技术的需求。凭借这些多组分原料提供的巨大可能性，建模和基于人工智能的工具对于有效探索和优化新合金至关重要，从而支持冶金中的可持续发展。这些进步要求重新构想合金设计框架，强调强大的数据获取，
熵和变异性：深度学习的第二种观点
摘要：背景：分析在多序列比对中等效位置上发现的氨基酸类型分布已应用于人类遗传学、蛋白质工程、药物设计、蛋白质结构预测和许多其他领域。这些分析往往围绕在进化等效位置上发现的二十种氨基酸类型的分布测量：多序列比对中的列。常用的测量方法是变异性、平均疏水性或香农熵。其中一种称为熵-变异性分析的技术，顾名思义，将一列中观察到的残基类型的分布简化为两个数字：香农熵和由观察到的残基类型数量定义的变异性。结果：我们应用了一种深度学习、无监督特征提取方法来分析所有人类蛋白质的多序列比对。对 27,835 个人类蛋白质多序列比对训练了自动编码器神经架构，以获得最能描述七百万种变异模式的两个特征。这两个无监督学习的特征与熵和变异性非常相似，表明这些是在降低多序列比对中列中隐藏信息的维数时保留最多信息的投影。
特刊 - 物理学中的量子信息熵
在本期特刊中，我们希望接受与物理学中的量子信息熵主题相关的未发表的投稿，无论是原创还是评论。这是一个广泛的主题，从量子通信和量子计算等应用导向学科到基础物理学、量子热力学、多体系统中的量子信息的发展等。感兴趣的主题包括但不限于：- 量子熵 - 量子信息处理 - 量子纠缠 - 量子相干性 - 量子计算 - 量子密钥分发 - 量子热力学 - 量子光学
熵成本类型的混乱对于平均场粒子系统的混乱传播，具有有限的可测量相互作用∗
k相互作用粒子的关节分布的定量收敛速率会收敛到k独立的麦基恩 - 弗拉索夫sdes的解决方案，这引起了很多关注。有不同的感觉，可以使混乱的繁殖，例如强烈的感觉，瓦斯汀距离，相对熵和渔民信息等等，例如，有关更多详细信息，请参见[12，17]。对于任何波兰空间（E，ρ），令P（e）为配备弱拓扑的E的所有概率度量的收集。修复T> 0。在某些完整的填充概率空间（ω，f，（f t）t≥0，p）上，让w t成为n维的布朗运动。b：[0，t]×r d×p（r d）→r d，σ：[0，t]×r d×p（r d）→r d r n是可测量的，并在有限的集合上界定。令x 0为f 0-可衡量的r d d值随机变量，n≥1为整数，（x i 0，w i t）1≤i≤n为i.i.d.（x 0，w t）的副本。考虑平均场相互作用的粒子系统
地球弓形激波的能量分配和熵产生：MMS 观测
摘要 基于四颗磁层多尺度航天器穿越地球弓形激波期间的高时间分辨率数据，评估了无碰撞等离子体激波前沿等离子体熵的演变和等离子体能量重新分布的过程。将离子分布函数分离为激波附近具有不同特征行为的群体：上游核心群体、反射离子、回旋离子、激波附近捕获的离子和下游核心群体。分别确定了这些群体的离子和电子矩值（密度、体积速度和温度）。结果表明，随着静电势的增加，太阳风核心群体体积速度主要在斜坡处减慢，而不是像假设的那样在足部区域减慢。反射离子群体决定了足部区域的性质，因此足部区域的质子温度峰值是不同离子群体相对运动的结果，而不是任何离子群体热速度的实际增加。评估的离子熵表明，激波的整个过程中出现了显著的增加：离子熵的增强发生在激波前沿的脚部和斜坡处，反射离子与上游太阳风离子一起出现，各向异性不断增加，产生了离子尺度静电波的爆发。激波的电子熵没有显示出显著的变化：电子加热几乎是绝热的。统一天文学词库概念：太阳风 ( 1534 ) ；行星弓形激波 ( 1246 )