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面向硅石墨复合材料的三维解析模型......
图 1：本研究中使用的工作流程。从石墨浆料的模拟（左上）到耦合电化学和力学模拟（右下）。左下角显示了每个粒子的颜色和大小。为了提高可见度，Si 粒子的大小被夸大了。石墨 (Si) 相的电荷状态图分别以灰度（红蓝）表示。应力场表示 CBD 网络的应力。
使用生成对抗性
本项目使用深度学习技术介绍了用于图像着色和文本对图像生成的Web应用程序。应用程序包括两个主要模块：图像着色，将黑白图像转换为颜色，以及文本到图像生成，该图像基于文本描述创建图像。用于图像着色，预先训练的深度神经网络模型可用于预测灰度图像的色彩信息。该模型是使用OpenCV的DNN模块实现的，并且能够准确恢复颜色为灰度图像。在文本到图像生成模块中，采用稳定的扩散管道来生成文本提示中的图像。本管道利用深度学习技术根据用户提供的文本描述来合成图像。Web应用程序提供了一个用户友好的接口，供用户上传图像以进行着色和输入文本提示以生成图像。处理后，应用程序将有色的图像或生成的图像返回给用户。总体而言，该项目展示了深度学习模型在增强视觉内容创建方面的潜力，并为用户提供了一种实用的应用程序，可以交互探索图像着色和文本驱动的图像生成。
TIC：使用条件生成模型
抽象图像着色是计算机视觉中的一个众所周知的问题。但是，由于任务的不良性质，图像着色本质上是具有挑战性的。尽管研究人员已经尝试了几次尝试使着色管道自动化，但由于缺乏调理，这些过程通常会产生不切实际的结果。在这项工作中，我们试图将文本描述与要着色的灰度图像一起集成为辅助条件，以提高着色过程的保真度。据我们所知，这是将文本条件纳入着色管道中的首次尝试之一。为此，已经提出了一个新颖的深网，该网络采用了两个输入（灰度图像和各自的编码文本描述），并尝试预测相关的颜色范围。由于各自的文本描述包含场景中存在的对象的颜色信息，因此文本编码有助于提高预测颜色的整体质量。已使用SSIM，PSNR，LPISP（分别达到0.917，23.27,0.223）评估了所提出的模型。这些定量指标表明，在大多数情况下，提出的方法优于SOTA技术。
MS-EVS：基于多光谱事件的基于深度学习的面部检测的愿景
基于事件的传感是一种相对较新的成像模态，可实现低潜伏期，低功率，高时间分解和高动态范围采集。这些支持使其成为边缘应用和在高动态范围环境中的高度可取的传感器。截至今天，大多数基于事件的传感器都是单色的（灰度），在单个通道中捕获了Visi-ble上广泛光谱范围的光。在本文中，我们介绍了穆斯特朗事件并研究了它们的优势。尤其是我们在可见范围内和近红外范围内考虑多个频段，并探索与单色事件和用于面部检测任务的传统多光谱成像相比的潜力。我们进一步发布了第一个大型双峰面检测数据集，其中包含RGB视频及其模拟色彩事件，N-Mobiface和N-Youtubefaces，以及带有多光谱视频和事件的较小数据集，N-SpectralFace。与常规多频谱图像的早期融合相比，多阶段事件的早期融合可显着改善面部检测性能。此结果表明，相对于灰度等效物，多光谱事件比传统的多光谱图像具有相对有用的有关场景的信息。据我们所知，我们提出的方法是关于多光谱事件的首次探索性研究，特别是包括近红外数据。
电子计划审查 - 格式要求
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SAR 人工智能 (AI4SAR)
分析此类数据的能力对于非专家来说是一个陡峭的学习曲线。对于人工智能/机器学习 (AI/ML) 计算机视觉，还有一个额外的挑战，即利用用于单波段（灰度）或三波段（红、绿和蓝）信息的深度学习框架中有价值的复杂信息。所有这些挑战都因实施、计算和时间的成本考虑而凸显。因此，该项目的主要贡献是发现一种经济有效的方法来弥合基于 SAR 的 EO 和 AI/ML 领域之间的差距。
生物启发的多模式学习，具有有机神经形态电子，用于行为条件
图S6。其他硬件电路以调理传感器信号。用于调节传感器信号的其他硬件电路的电路图。可以在信号强度（电压）和极性（ - /+）中定义每个传感器信号（灰度，超声波，压力和温度），并且可以在每个传感器输出均无信号（0 V）下确定阈值（ - /+）。（a）颜色传感器。（b）用于压力传感器。（C）用于接近传感器。（d）温度传感器。（e）电路通过Arduino Uno 5V模拟输出提供不同级别和极性电压的水平和极性。（f）印刷电路板的照片，没有连接的信号和电缆。
2024加密ETP报告
全球AUM在2024年11月总计约1345亿美元，比去年同期增长了950％。在2024年1月10日的SEC批准之后，在美国的批准之后，这一里程碑是这一里程碑，这是经过多年期望之后的一个里程碑。在此具有里程碑意义的活动之前，美国市场采用了替代结构，例如合成BTC ETF，封闭式基金和诸如灰度等信任工具。这些早期的产品为快速采用和缩放点ETF的基础奠定了基础，也强调了加密ETP生态系统的成熟和弹性。值得一提的是，这是一项发展的发展，与合成的BTC ETF，封闭式资金，诸如灰度之类的信任结构，这些发展已经存在了一段时间。
Quantum X产品线-Nanoscribe
3D通过2GL打印可实现FL无可观的光学级表面和FI Nest subsicron特征，没有切片步骤或形状失真。对于这些结果，其动态体素调整需要明显更少的打印层，从而产生更快的打印速度，这是市场上任何基于2pp的3D打印机都无法比拟的。这使其成为最快的微观添加剂制造技术，其10至60倍于当前2光量光刻系统的吞吐量的10到60倍，同时满足了要求的打印质量要求。例如，长凳由2GL打印3D，并具有功能强大的2PP系统。2PP打印船的切片距离设置为0.1 µm（“ Fine”）。相同的对象是由2GL（“灰度”）打印的3D，其最高质量相同，在1 µm的切片中质量相同，导致打印时间减少了10倍。
