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World File Search SystemGabor
学生手册2024–25
1。欢迎向帝国祝贺加入伦敦帝国学院，这是英国唯一专注于科学，医学，工程和商业的大学。从弗莱明（Fleming）发现青霉素（Penicillin）到加博（Gabor）对全息图的发明，帝国已经改变了世界已有100多年的历史了。您现在非常是这个发现社区的一部分，我们希望您能借此机会做出自己的独特贡献。在帝国，我们希望我们社区的所有成员，无论是学生还是员工，都可以在我们所做的一切中分享并展示我们的尊重，正直，协作，创新和卓越的价值观，并努力实现。Imperial提供专门的支持网络和一系列专家支持服务，以确保您可以获得适当的帮助，无论是在学术技能上进行进一步的培训，例如撰写文学评论还是只是让某人与之交谈。您将在这里的早期职业研究员研究所内的创新专业发展课程中访问一系列专业发展课程，以及在学术和社交活动中与来自大学的学生会面的机会 - 有关更多信息，请参见第8页。我们会积极鼓励您在需要时寻求帮助，并尝试保持健康的工作与生活平衡。我们选择超过360个俱乐部，社会和项目是任何英国大学中最大的俱乐部之一，使您可以轻松地做一些与众不同的事情。作为世界上最好的大学之一，我们致力于鼓舞下一代科学家，工程师，临床医生和商业领袖，继续分享通过公共参与活动的奇迹。研究生与我们的学者和本科生一起，为我们的年度帝国节和我们学期的帝国边缘活动等活动做出了重大贡献 - 如果您有兴趣参与其中，那么您将有机会这样做。
模拟CNN前部的主要视觉皮层可改善对图像扰动的鲁棒性
当前的最新对象识别模型主要基于会议神经网络（CNN）架构，这些架构是受灵长类动物视觉系统的启发。然而，这些CNN可以被严重的小型，明确的精心制作的扰动而愚弄，并难以识别被人类易于认可的损坏的图像中的物体。在这里，通过与灵长类神经数据进行比较，我们首先观察到具有神经隐藏层的CNN模型更好地匹配灵长类动物的一级视觉皮层（V1），也对广告症的攻击也更为强大。受到这一观察的启发，我们开发了Vonenets，这是一种新的混合CNN视觉模型。每个vonenet都包含一个固定的权重神经网络前端，该vonnet模拟灵长类动物V1，称为VoneBlock，然后是由当前CNN视觉模型改编的神经网络后端。voneBlock基于V1的经典神经科学模型：线性 - 非线性 - 偏见模型，由生物学上约束的Gabor滤波器库组成，简单且可构成细胞的非线性和V1 Neuronal neuronal neuronal stochasticity生成器。训练后，Vonenets保留了较高的ImageNet性能，但每种表现都更高，在由白色盒子对抗性攻击和常见的图像腐败组成的扰动的基准上，分别超过了CNN和最先进的方法，分别超过了18％和3％的基本方法。最后，我们证明了VoneBlock在协同作用中的所有组成部分都可以提高鲁棒性。虽然当前的CNN体系结构可以说是受到脑部启发的，但此处介绍的结果表明，更精确地模仿灵长类动物视觉系统的一个阶段会导致Imagenet级计算机视觉应用中的新增长。
用于实数的快速连续小波变换（fCWT）...
信号在自然界和（人造）技术中都至关重要，因为它们使通信成为可能 1、2（图 1）。从数学上讲，信号是一维（例如语音）或多维（例如二维 (2D) 图像）的函数，它携带有关物理系统 3 的属性（例如状态）的信息。源通过信道将信号传输到接收器，接收器再将信号传送到目的地。例如，大脑通过声带通过空气发送口头信息，听者的耳朵接收该信息，然后将其传送到听者的大脑。当相同的信息通过智能手机传输时，空气会通过技术链进行补充，而其余部分则保持不变。信号在社会中无处不在 3、4（图 1）。无论信号来自何处，都需要进行处理才能生成、转换、提取和解释其所携带的信息 3。一种广泛用于解释（即提取和分析）信号中重复模式的方法是傅里叶变换 (FT) 3、4。FT 将时间函数转换为频率的复值函数，表示频率的幅度。FT 假设信号是平稳的。换句话说，它是一个随机过程，其中边际和联合密度函数不依赖于时间原点的选择 2。然而，在现实世界的实践中，这一假设经常被违反。因此，FT 无法可靠地处理现实世界的非平稳信号 5。为了避免非平稳性问题，存在先进的算法，这些算法基于信号分解为在时间和频率上很好地局部化（或分箱）的基本信号来分析信号 4。这些算法包括短期傅里叶变换 (STFT)，也称为 Gabor 变换，和小波变换 (WT) 6。 STFT 与 FT 非常相似，但它使用窗口函数和在时间和频率上都局部化的短小波（而不是纯波）来提取时间和频谱信息。STFT 的缺点是它使用固定宽度的窗口函数，因此频率分析仅限于波长接近窗口宽度 7 的频率。此外，将信号切成短的固定宽度窗口会扰乱信号的属性。因此，频率分析会受到影响 8 。
MLDS-Student手册-2024-2025.pdf
祝贺加入伦敦帝国学院，这是英国唯一专注于科学，医学，工程和商业的大学。从弗莱明（Fleming）发现青霉素（Penicillin）到加博（Gabor）对全息图的发明，帝国已经改变了世界已有100多年的历史了。您现在非常是这个发现社区的一部分，我们希望您能借此机会做出自己的独特贡献。在帝国，我们希望我们社区的所有成员，无论是学生还是员工，都可以在我们所做的一切中分享并展示我们的尊重，正直，协作，创新和卓越的价值观，并努力实现。Imperial提供专门的支持网络和一系列专业支持服务，以确保您可以获得适当的帮助，无论是在诸如Note的学术技能上进行进一步的培训，还是只是让某人与之交谈。您将在整个过程中访问早期职业研究员研究所的创新专业发展课程，以及在学术和社交活动中与来自学院和社交活动的学生会面的机会 - 有关更多信息，请参见第6页。我们会积极鼓励您在需要时寻求帮助，并尝试保持健康的工作与生活平衡。我们选择超过360个俱乐部，社会和项目是任何英国大学中最大的俱乐部之一，使您可以轻松地做一些与众不同的事情。进入健身房和其他体育设施将取决于政府的指导。，我们正在努力确保您可以在线访问各种资源，以支持您的健康和福祉，如果有限制。作为世界上最好的大学之一，我们致力于鼓舞下一代科学家，工程师，临床医生和商业领袖，继续分享通过公共参与活动的奇迹。研究生与我们的学者和本科生一起，为我们的年度帝国节和我们学期的帝国边缘活动等活动做出了重大贡献 - 如果您有兴趣参与其中，那么您将有机会这样做。
气候准备就绪Brampton
Miranda Baksh, Environmental Defence Neil Fairhead, Brampton Environmental Advisory Committee Jaipur Massey-Singh, Brampton Board of Trade Kevin Whyte, Alectra Debbie Purves, Rogers Communications Victoria Mortelliti, BILD Stuart Craig, Riocan Michael Ronia, Abilities to Work Myrna Adams, Brampton Senior Citizens Council Scott Baird, Indus Community Services Shane Joseph, Roots Community Services Saba Khan, Enviro Muslims Gabby Kalapos, Clean Air Partnership Julius Lindsay, David Suzuki Foundation TECHNICAL ADVISORY TEAM AND STEERING COMMITTEE The City's Technical Advisory Team and Steering Committee also generously provided their time, commitment and local expertise: Michael Heralall, Henrik Zbogar, Sunil Sharma, Jonathan Brewer, Anand Patel, Ed Fagan, Rajkaran Chhina, Rick Bernard, Nash Damer, Peter Gabor, Christina Baker, Nelson Cadete, Brian Lakeman, Claudia Santeramo, Maja Kuzmanov, Amit Gupta, Geoffrey Singer, Jessica Yadav, Mana Zavalat, Olivia Sparrow, Maggie Liu, Mohsin Talpur, Sandeep Saini, Junaid Iqbal, Curtis Deenah, Priya Chakraborty, Rajbalinder Ghatoura, Kanagasabai Balakanthan, Marina Khinich Kreynin, Jodi Houston, Cassie Schembri, Jessica Piraglia, Erin Hashani, Mike Mulick, Mitchell Wiskel, Adam Barkovitz, Jessica Skup, Ed Hunwicks,约翰·艾莉森（John Allison），布莱恩·麦凯维（Brian McKelvey）和布莱恩·麦克林（Brian Macklin）。PROJECT TEAM The Project Management Team members provided essential guidance: Kristina Dokoska, Pam Cooper, Stavroula Kassaris, Zoe Milligan, Tooba Shakeel, Karli McCawley, Karley Cianchino, Constance Tsang, and Timurul Kazi CONSULTING TEAM The Sustainability Solutions Group consulting team worked on the analytical background, which contributed to the development of Climate Ready Brampton.Deyn Crockett，Camilla Melrose，Nadia Jethoo，Naomi Devine，Nothing Jamal，Erica Brook。
关于神经形态光子学的特刊
Min Gu教授此前曾担任澳大利亚Swinburne Technology副校长和杰出教授以及澳大利亚研究委员会的著名教授。 他还曾担任澳大利亚RMIT大学（皇家墨尔本理工学院）的副主席和杰出教授。 他撰写了四本英语专着，一篇翻译成中文，一本用英语编辑的书。 此外，他在纳米/生物探测领域的国际认可和权威期刊上发表了超过560篇论文，包括自然，科学，自然光子学，自然纳米技术和自然传播。 他是澳大利亚科学院的会员，澳大利亚技术科学与工程学院，也是中国工程学院的外国成员。 他还被当选为电气与电子工程师研究所（IEEE），国际光学和光子学会（SPIE），美国光学学会（OSA，现为Optica），现为Optica），物理研究所（IOP，英国），澳大利亚物理学学院（AIP）以及中国光学学会（AIP）等（COS）等。 他曾担任国际光学生命科学学会主席，国际光学委员会副主席兼奖项委员会主席，以及美国光学学会（OSA）的董事会成员兼国际委员会主席，以及其他关键角色。 在2019年，他获得了国际光学和光子学会的丹尼斯·加博奖。Min Gu教授此前曾担任澳大利亚Swinburne Technology副校长和杰出教授以及澳大利亚研究委员会的著名教授。他还曾担任澳大利亚RMIT大学（皇家墨尔本理工学院）的副主席和杰出教授。他撰写了四本英语专着，一篇翻译成中文，一本用英语编辑的书。此外，他在纳米/生物探测领域的国际认可和权威期刊上发表了超过560篇论文，包括自然，科学，自然光子学，自然纳米技术和自然传播。他是澳大利亚科学院的会员，澳大利亚技术科学与工程学院，也是中国工程学院的外国成员。他还被当选为电气与电子工程师研究所（IEEE），国际光学和光子学会（SPIE），美国光学学会（OSA，现为Optica），现为Optica），物理研究所（IOP，英国），澳大利亚物理学学院（AIP）以及中国光学学会（AIP）等（COS）等。他曾担任国际光学生命科学学会主席，国际光学委员会副主席兼奖项委员会主席，以及美国光学学会（OSA）的董事会成员兼国际委员会主席，以及其他关键角色。在2019年，他获得了国际光学和光子学会的丹尼斯·加博奖。院士Min Gu还是中国科学院的爱因斯坦主席教授，并获得了许多享有声望的奖项，包括澳大利亚光学学会的Beattie Steel奖，澳大利亚科学院的Ian Wark奖章，澳大利亚物理学院的BOAS奖章，以及Victoria Science Innovation奖。2022年，他获得了Optica（以前是OSA）的Emmett N. Leith Medal，并在2023年获得了上海木兰纪念奖。
使用卷积神经网络伪造检测
2,3,4 MCA，SCAT，Galgotias University，Uttar Pradesh摘要：为了识别深层假货和其他形式的更改的面部信息，此工作详细介绍了面部伪造探测系统的开发和实施。我们提出了一个系统，该系统使用最新的机器学习技术识别面部图像和视频的细微变化。接受公开可用数据集的培训后，使用关键性能指标（例如精度，精度和召回）评估系统。用于构建系统，使用卷积神经网络或CNN。测试是使用公开可用数据集进行的。为了使其成为强大的模型，还可以构建自定义数据集。我们还研究了如何使用该技术来确保数字身份并打击错误信息，为将来与全球网络安全和数字安全计划的合作打开了大门。关键字：图像处理，生物识别技术，安全性，面部伪造和深层假货。在诸如体育场，火车站和机场码头等地方的公共安全领域以及公司和组织安全的地方，面部识别是身份识别最著名的生物识别方法之一[2，3]。在转向深度学习技术之前，该领域的研究始于1990年代的传统机器学习方法（公制模型，贝叶斯分类和主要成分分析），识别本地特征（LBP，Gabor过滤器）的方法以及识别通用特征的方法。本文提出了一种新颖的面部伪造技术来克服这些挑战。高级技术来操纵媒体（例如Deepfakes）的出现引起了许多关于数字内容真实性的询问。由人工智能创建的深击可以创建真实的图像，从而使区分实际和假信息的挑战。尽管最初是出于艺术和娱乐目的开发了这项技术，但它越来越多地用于恶意将诸如盗用，诽谤和误导信息的传播之类的事物[5]。鉴于社会造成的潜在危险，迫切需要值得信赖和有效的检测方法。由于当前技术有时无法跟上新的锻造方法的复杂性，因此实时检测功能存在差距。尽管在该领域进行了广泛的研究，但开发了可以处理大量数据，使用不同伪造策略并在低计算成本下产生准确结果的系统仍然具有挑战性。
自由空间光学脉冲神经网络
神经形态工程已成为开发大脑启发式计算系统的一种有前途的途径。然而，传统的基于电子人工智能的处理器经常遇到与处理速度和散热相关的挑战。作为一种替代方案，已经提出了此类处理器的光学实现，利用光的固有信息处理能力。在光学神经形态工程领域探索的各种光学神经网络 (ONN) 中，脉冲神经网络 (SNN) 在模拟人脑的计算原理方面表现出显著的成功。光学 SNN 基于事件的脉冲特性提供了低功耗操作、速度、时间处理、模拟计算和硬件效率方面的功能，这些功能很难或不可能与其他 ONN 类型相匹配。在这项工作中，我们介绍了开创性的自由空间光学深度脉冲卷积神经网络 (OSCNN)，这是一种受人眼计算模型启发的新方法。我们的 OSCNN 利用自由空间光学来提高功率效率和处理速度，同时保持模式检测的高精度。具体而言，我们的模型在初始层采用 Gabor 滤波器进行有效特征提取，并利用使用现成光学元件设计的强度到延迟转换和同步器等光学元件。OSCNN 在基准数据集（包括 MNIST、ETH80 和 Caltech）上进行了严格测试，显示出具有竞争力的分类准确性。我们的比较分析表明，OSCNN 仅消耗 1.6 W 的功率，处理速度为 2.44 毫秒，明显优于 GPU 上的传统电子 CNN，后者通常消耗 150-300 W，处理速度为 1-5 毫秒，并且与其他自由空间 ONN 相媲美。我们的贡献包括解决光学神经网络实现中的几个关键挑战。为了确保组件对准的纳米级精度，我们提出了先进的微定位系统和主动反馈控制机制。为了提高信号完整性，我们采用了高质量的光学元件、纠错算法、自适应光学和抗噪声编码方案。通过设计高速光电转换器、定制集成电路和先进的封装技术，优化了光学和电子元件的集成。此外，我们还利用高效、紧凑的半导体激光二极管，并开发了新颖的冷却策略，以最大限度地减少功耗和占地面积。
2024-25 年学生手册
恭喜您加入帝国理工学院，这是英国唯一一所专注于科学、医学、工程和商业的大学。从弗莱明发现青霉素到加博尔发明全息摄影术，帝国理工学院 100 多年来一直在改变世界。您现在已经成为这个发现社区的重要一员，我们希望您能借此机会做出自己独特的贡献。在帝国理工学院，我们希望社区的所有成员，无论是学生还是教职员工，都能在我们所做的和努力中分享和展示我们的价值观，即尊重、诚信、合作、创新和卓越。帝国理工学院提供专门的支持网络和一系列专业支持服务，以确保您能够获得适当的帮助，无论是进一步培训笔记等学术技能，还是只是找人聊天。在您就读期间，您将有机会参加早期职业研究员学院的一系列创新专业发展课程，并有机会在学术和社交活动中与来自大学各地的学生见面——有关更多信息，请参阅第 6 页。我们积极鼓励您在需要时寻求帮助，并尝试保持健康的工作与生活平衡。我们选择了 360 多个俱乐部、社团和项目，是英国大学中规模最大的俱乐部、社团和项目之一，让您可以轻松地在闲暇时间做一些不同的事情。健身房和其他体育设施的使用将取决于政府指导。如果有限制，我们正在努力确保您可以访问各种在线资源来支持您的健康和福祉。作为世界上最好的大学之一，我们致力于通过公众参与活动继续分享我们所做的奇迹，从而激励下一代科学家、工程师、临床医生和商业领袖。研究生与我们的学者和本科生一起为我们的年度帝国节和学期帝国边缘活动等活动做出了重大贡献——如果您有兴趣参与，那么您将有机会这样做。
2024-25 年学生手册
恭喜您加入伦敦帝国理工学院，这是英国唯一一所专注于科学、医学、工程和商业的大学。从弗莱明发现青霉素到加博尔发明全息摄影术，帝国理工学院 100 多年来一直在改变世界。您现在已经成为这个发现社区的重要一员，我们希望您能借此机会做出自己独特的贡献。在帝国理工学院，我们希望社区的所有成员，无论是学生还是教职员工，都能在我们所做的和努力中分享和展示我们的价值观，即尊重、诚信、合作、创新和卓越。帝国理工学院提供专门的支持网络和一系列专业支持服务，以确保您能够获得适当的帮助，无论是进一步培训笔记等学术技能，还是只是找人聊天。在您就读期间，您将有机会参加早期职业研究员学院的一系列创新专业发展课程，并有机会在学术和社交活动中与来自学院各地的学生见面——有关更多信息，请参阅第 6 页。我们积极鼓励您在需要时寻求帮助，并尝试保持健康的工作与生活平衡。我们选择了 360 多个俱乐部、社团和项目，是英国大学中规模最大的俱乐部、社团和项目之一，让您可以轻松地在闲暇时间做一些不同的事情。健身房和其他体育设施的使用将取决于政府指导。如果有限制，我们正在努力确保您可以访问各种在线资源来支持您的健康和福祉。作为世界上最好的大学之一，我们致力于通过公众参与活动继续分享我们所做的奇迹，从而激励下一代科学家、工程师、临床医生和商业领袖。研究生与我们的学者和本科生一起为我们的年度帝国节和学期帝国边缘活动等活动做出了重大贡献——如果您有兴趣参与，那么您将有机会这样做。