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用于在私人市场中选择最合适的经理的“算法”心态
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量子多模型拟合 - CVF 开放获取
几何模型拟合是一个具有挑战性但又十分基础的计算机视觉问题。最近，量子优化已被证明可以增强单模型情况的稳健拟合，同时多模型拟合的问题仍未得到解决。为了应对这一挑战，本文表明后一种情况可以从量子硬件中显著受益，并提出了第一种多模型拟合 (MMF) 的量子方法。我们将 MMF 表述为一个问题，现代绝热量子计算机可以对其进行有效采样，而无需放宽目标函数。我们还提出了一种迭代和分解版本的方法，该方法支持真实世界大小的问题。实验评估在各种数据集上都显示出有希望的结果。源代码可在以下位置获得：https://github.com/FarinaMatteo/qmmf 。
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关于 IAB 技术实验室 IAB 技术实验室是一个非营利性研究和开发联盟，负责制定和帮助公司实施全球行业技术标准和解决方案。该技术实验室的目标是减少与数字广告和营销供应链相关的摩擦，同时促进行业的安全发展。IAB 技术实验室带头制定技术标准，创建和维护代码库以协助快速、经济高效地实施 IAB 标准，并为公司建立测试平台以评估其技术解决方案与 IAB 标准的兼容性，18 年来，IAB 标准一直是数字广告供应链互操作性和盈利增长的基础。有关 IAB 技术实验室的更多详细信息，请访问 https://iabtechlab.com。
一种用于稳健拟合的混合量子-经典算法
将几何模型拟合到离群污染数据上是可证明的难点。许多计算机视觉系统依靠随机抽样启发式方法来解决稳健拟合问题，但这种方法不提供最优性保证和误差界限。因此，开发新方法来弥合成本高昂的精确解决方案与无法提供质量保证的快速启发式方法之间的差距至关重要。在本文中，我们提出了一种用于稳健拟合的混合量子经典算法。我们的核心贡献是一种新颖的稳健拟合公式，它可以解决一系列整数程序并以全局解或误差界限终止。组合子问题适合量子退火器，这有助于有效地收紧界限。虽然我们对量子计算的使用并没有克服稳健拟合的根本难点，但通过提供误差界限，我们的算法是对随机启发式算法的实际改进。此外，我们的工作代表了量子计算在计算机视觉中的具体应用。我们展示了使用实际量子计算机（D-Wave Advantage）和通过模拟 1 获得的结果。
Fitzhugh-Nagumo神经网络中的大耦合
摘要。我们考虑了一个空间扩展的Fitzhugh-Nagumo神经网络的中镜模型，并证明在短程相互作用主导的政权中，整个网络中潜力的概率密度集中在狄拉克分布中，其质量中心的质量中心溶解了经典的非宽松反应反应fitzhughugh-usion fitzhugh-nagugh-nagumo fitzhugh-nagumo System。为了重新理解我们对这种制度的理解，我们着重于这种集中现象的爆炸。我们的主要目的是得出两个定量和强的收敛估计，证明了该文件是高斯：L 1功能框架中的第一个，第二个是加权L 2功能设置中的第二个。我们开发了原始的相对熵技术来证明第一个结果，而第二个结果依赖于规律性的传播。
通过RICEAN分布拟合
对位置敏感的SIPM在所有光检测应用中都有用，需要少量读出通道，同时保留有关传入光的相互作用位置的信息。专注于2x2阵列的LG-SIPM，覆盖15的面积。5×15。 5 mm只有6个读数，我们提出了一种定量方法来评估图像重建性能。 该方法基于一种统计方法，以评估设备的精度（空间分辨率）和重建重点重心的精度（线性）。 通过大米概率分布函数拟合来实现此评估。 我们获得了平均传感器空间分辨率的最佳值81±3 µm（标准偏差），这是通过以通道输出信号的幅度重建每个位置来实现的。 相应的精度为231±4 µm。5×15。5 mm只有6个读数，我们提出了一种定量方法来评估图像重建性能。该方法基于一种统计方法，以评估设备的精度（空间分辨率）和重建重点重心的精度（线性）。通过大米概率分布函数拟合来实现此评估。我们获得了平均传感器空间分辨率的最佳值81±3 µm（标准偏差），这是通过以通道输出信号的幅度重建每个位置来实现的。相应的精度为231±4 µm。