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使用Raspberry Pi实时泳道检测自动驾驶汽车Umamaheswari Ramisetty 1，M。Grace Mercy 2，V。Nookaraju 2，N。JagadeshBab
使用Raspberry Pi实时泳道检测自动驾驶汽车Umamaheswari Ramisetty 1，M。Grace Mercy 2，V。Nooka Raju 2，N。Jagadesh Babu 2，P。Ashok Kumar 3和Vempalle 3和Vempalle Rafi 4 1 Ecm 4 1 Ecm eCM，Vignan的Ecect of Information of Information of Information of Information of Technology，eec eec ecem ecem ecem eec。印度的Visakhapatnam 3 ECE，Vignan妇女工程研究所，印度Visakhapatnam，印度4号EEE系，JNTUA工程学院，印度Pulivendula，印度E-邮件：vempallerafi@gmail@gmail.com摘要摘要摘要包括智能世界，智能汽车和其他技术。智能车辆的开发必须能够检测和确定交通标志以确保交通安全。为了控制自动驾驶汽车的速度，环境感知至关重要。交通标志上列出的交通法规必须作为自动驾驶汽车的投入。但是，交通监管是自动驾驶汽车的基本因素之一，但是需要考虑更多的因素。在本文中，用于停车符号检测，交通符号检测的机器学习技术以及避免障碍物和距离计算的对象检测对于调节自动驾驶汽车的纵向速度起着至关重要的作用。停车标志在汽车接近时从相机的视野中消失，这使得在所需的距离距离距离距离的距离挑战。要确切地知道在哪里停止车辆，对停车线的位置的了解至关重要。避免障碍物和对象的检测是分析潜力的其他具有挑战性的因素。HAAR级联分类器方法是此处使用的优化方法。色调饱和值的特征灰度缩放空间具有更快的速度检测能力和低照明痛苦。使用设定基准的印度交通标志评估所提出的技术。所提出的方法提供了几乎80％的精度。关键字：巷道跟踪对象和标志标识，机器学习，图像处理，HAAR级联，自动驾驶汽车的控制。
动态量子记忆如何忘记
最近有人争辩说，低维（甚至是一维）量子系统，将局部电路与局部测量结果混合在一起，可以充当量子记忆[1-7]。如果记录了测量结果的结果，则此过程可以保护非平凡的量子信息。在这里，我们研究了此过程的长期动态，以了解系统最终如何“忘记”，即，是否使用系统来存储量子信息，以及这些测量结果一定如何丢失信息。为了研究这种长时间的动态，我们忽略了空间结构。该系统仅由一个高尺寸n的单个希尔伯特空间组成，n均为n。我们的模型包括交替进行两个不同的步骤：第一，一个单一的演变，然后测量单个信息1，由等级N/ 2投影仪表示。我们还可以选择通过单一结合测量结果，因此可以通过在每个步骤中测量单个信息来描述模型，每次测量基础都会改变。因此，如果我们通过统一u 1演变，则测量投影仪P 1，然后按单位u 2进化，然后测量投影仪P 2，这是等效的，直至总体统一，以测量投影仪u†1 p 1 u 1，然后测量投影仪u†1 u†1 u†1 u†2 p 2 u 2 u 2 u 1。我们通过写下测量结果来跟踪量子轨迹，因此尤其是纯状态总是沿着此类轨迹演变为纯状态。我们考虑两个不同的情况，即我们称“多体”和“自由费米昂”。在多体案例中，被选为随机的单位。术语“多体”有点误称：我们有一些固定的高维希尔伯特空间，也许是通过张紧许多量子的量形成的，因此更好的术语可能是“高维单体”。尽管如此，我们仍然坚持使用多体一词。特别是，人们可能希望可以通过我们的HAAR随机测量值对张量的张量产物的足够深的量子电路进行[8-10]。在自由效率的情况下，希尔伯特空间是费米子的一个小空间，只允许测量为fermion biinears。
Masterplan Koksijde-Bad村庄的DNA
基于空间规划政策计划以及围绕气候的挑战，市政当局希望通过提高生活质量和图像质量来关注其公共空间。因此，绿色，与周围景观联系起来是准备总体规划的核心。总体规划的重点是对公共领域的重新设计，必须充当升级私人领域的电动机。我们考虑了用户多样性的特定需求（永久居民，第二宿舍，商人，日间游客，商人和企业家，...）。
使用机器学习的高级自动板识别器
摘要：本文提出了一种高度准确的自动板识别（ANPR）算法，旨在正确识别超过99.5％精度的印度车牌。该系统结合使用OpenCV，Python和机器学习模型来达到这一高度的精度。算法捕获和处理图像以识别和识别车牌，包括板上的颜色。使用HAAR级联反应进行初始板识别，然后将其转移到Yolo V3，从而提高了精度和速度。该系统结合了复杂的图像预处理技术 - 包括灰度调整，阈值，侵蚀，细节和轮廓检测 - 以确保对图像进行优化，以用于角色分离和识别。这种综合方法不仅提高了识别率，而且更有效地处理图像，尤其是在传统系统可能失败的情况下。结果，它为在动态环境中的强大ANPR实现铺平了道路。
量子darwinism编码过渡的可解决模型
我们提出了一个可解决的量子达尔文主义模型来编码过渡 - 量子信息如何在单一动力学下的多体系统中传播的方式突然变化。我们考虑在扩展的树上的随机Clifford电路，其输入量子位与参考纠缠在一起。该模型具有一个量子达尔文主义阶段，其中可以从任意的输出量子位的任意小部分中检索有关参考的经典信息，而该检索不可能是不可能的。这两个阶段通过混合相和两个连续过渡分开。我们将确切的结果与两次复制的计算进行了比较。后者产生类似的“退火”相图，该图也适用于具有HAAR随机单位的模型。我们通过求解环境在编码系统上窃听的修改模型来将我们的方法与测量诱导的相变（MIPT）联系起来。它只有一个尖锐的mipt，只能完全访问环境。
通用电路结构中的近似 t 设计
酉 t 设计是酉群上的分布，其前 t 矩看起来最大程度地随机。先前的研究已经建立了某些特定随机量子电路集合近似 t 设计的深度的几个上限。在这里，我们表明这些界限可以扩展到任何固定的 Haar 随机双站点门架构。这是通过将此类架构的光谱间隙与一维砖砌架构的光谱间隙联系起来实现的。我们的界限仅通过电路块在站点上形成连通图所需的典型层数取决于架构的细节。当这个数量有界时，电路在最多线性深度中形成近似 t 设计。我们给出了更强的界限的数值证据，该界限仅取决于架构可以划分成的连接块的数量。我们还根据固定架构上相应分布的属性给出了非确定性架构的隐式界限。
我 EUnet4DBP 数字国际研讨会... - EuroSDR
奥地利：Wolfgang Gold、Gottfried Mandlburger 比利时：Eric Bayers 克罗地亚：Ivan Landek、Željko Bačič 塞浦路斯：Andreas Sokratous、Georgia Papathoma、Andreas Hadjiraftis、Dimitrios Skarlatos 丹麦：Jesper Weng Haar、Tessa 爱沙尼亚：Tambet Evelyn，艺术。 Uuemaa 芬兰：Juha Hyyppä、Juha Kareinen 法国：Bénédicte Bucher、Yannick Boucher 德国：Michael Hovenbitzer、Lars Bernard 爱尔兰：Paul Kane、Audrey Martin 挪威：Jon Arne Trollvik、Ivar Maalen-Johansen 波兰：Anna Bober、Krzysztof Bákuła：葡萄牙、Paulo帕特里西奥斯洛文尼亚：Dalibor Radovan、Peter Prešeren、Marjan Čeh 西班牙：Julian Delgado Hernández 瑞典：Tobias Lindholm、Anders Rydén、Heather Reese 瑞士：André Streilein、François Golay 荷兰：Jantien Stoter、Martijn Rijsdijk：Claudire 英国 >
使用经典资源和单个辅助量子比特实现量子测量
我们提出了一种方案，仅使用经典资源和单个辅助量子位来实现 d 维的一般量子测量，也称为正算子值测量 (POVM)。我们的方法基于 d 结果测量的概率实现，然后对一些收到的结果进行后选择。我们推测，对于 d 维的所有 POVM，我们方案的成功概率大于一个与 d 无关的常数。至关重要的是，这个猜想意味着可以使用单个辅助量子位在 d 维系统上实现任意非自适应量子测量协议，而采样复杂度的开销仅为常数。我们表明，该猜想适用于任意维度的典型秩一 Haar 随机 POVM。此外，我们进行了大量数值计算，表明各种极值 POVM 的成功概率都高于一个常数，包括维度高达 1299 的 SIC-POVM。最后，我们认为我们的方案有利于 POVM 的实验实现，因为我们的方案所需电路中的噪声复合通常比直接使用 Naimark 扩张定理的标准方案低得多。