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2023 年 7 月 27 日 805B-79T-7011 制定入伍...
条件：在作战环境中，您被分配到招聘和留用公司/地区领导职位，并被上级总部指派了入伍任务。您可以访问您的单位人员名册、NGR 601-1、历史入伍任务数据、NGB 任务指导、TAG 指导、员工输入、州/地区特定的 SOP、主任人员准备情况概述 (DPRO)、自动化单位空缺系统 (AUVS) 和 ARISS 应用程序，包括人口统计数据和市场份额分析。标准：为公司/地区制定入伍招聘任务，利用市场分析、最终实力、单位数量和其他各种州和当地特定的考虑因素来满足上级总部的意图，而不会出现错误 IAW NGR 601-1、第 6-3a(1) 段和任务通过/不通过标准检查表。
![arxiv：2407.21654v1 [cs.cv] 2024年7月31日](/simg/e\eea76ff78a5e1b25306a95443ed7ef0f1c6b852c.webp)
arxiv：2407.21654v1 [cs.cv] 2024年7月31日
摘要。最近的方法表明，诸如剪辑之类的大规模视觉模型可以改善语义分割性能。这些方法通常是针对像素级视觉语言对准的，但通常依赖于剪辑中的低分辨率图像特征，从而导致沿边界的类歧义。此外，剪辑文本嵌入中的全局场景代表与本地和详细的像素级特征直接相关，从而使有意义的对齐变得更加困难。为了解决这些局限性，我们介绍了MTA-CLIP，这是一个采用面具级别视觉语言对准的新型框架。具体来说，我们首先提出了掩码文本解码器，该解码器使用夹夹语言模型使用丰富的文本数据来增强掩码代表。接下来，它使用掩码到文本对比度学习将蒙版表示与文本嵌入一致。此外，我们介绍了蒙版 - 文本提示学习，利用多个上下文特定的提示文本嵌入来捕获跨口罩的各种班级表示。总体而言，MTA-CLIP可以实现最先进的工作，在标准基准数据集，ADE20K和CityScapes上平均超过2.8％和1.3％。
![arxiv：2407.08813v2 [eess.iv] 18 Jul 2024](/simg/7\7db0e79c4f0a1f9970d84b956c248f2dc7a2b750.webp)
arxiv：2407.08813v2 [eess.iv] 18 Jul 2024
摘要。解决人工智能（AI）的公平性，特别是在医学AI中，对于确保公平的医疗保健结果至关重要。最近为增强公平性的努力引入了医学AI中的新方法和数据集。但是，在域转移设置下的公平性问题几乎没有探索，而诊所通常依靠不同的成像技术（例如，不同的视网膜成像方式）进行患者诊断。本文介绍了公平统治，这是一项针对域转移算法公平性的系统性研究，采用了最新的域适应性（DA）和泛化（DG）算法（DG）算法，用于医疗细分和分类任务，以了解如何在不同领域之间转移偏见。我们还引入了一种新颖的插件公平身份注意（FIA）模块，该模块适应各种DA和DG算法，以通过使用自我注意力根据人口统计学属性来调整特征重要性来提高公平性。此外，我们将第一个以公平性的数据集为基础，具有两种成对的成像方式，用于同一患者队列，以进行医疗细分和分类任务，以严格评估域偏移场景中的公平性。排除源和目标域之间人口统计分布变化的混杂影响将使域转移模型的性能更清晰地量化。可以在https://ophai.hms.harvard.edu/datasets/ Harvard-fairdomain20k上访问代码和数据。我们广泛的评估表明，提议的FIA显着增强了两种模型性能，这些模型性能在所有域移动设置（即DA和DG）方面相对于不同的人口统计学而言，这两种人口统计学方面都超出了分割和分类的现有方法。
![arxiv：2407.15708v2 [CS.CV] 2024年7月24日](/simg/4\488aab87bdf39533adf2700d198b787626a3d6b2.webp)
arxiv：2407.15708v2 [CS.CV] 2024年7月24日
摘要。尖峰摄像头具有高的时间分辨率，低功能和高动态范围，可应对运动模糊等高速成像挑战。它独立地捕获每个像素的光子，使二进制尖峰流呈富含时间信息，但对图像重建充满挑战。当前的算法，无论是传统的还是基于深度学习的算法，在利用丰富的时间细节以及重建的重建信息的细节的恢复方面仍然需要改善。为了克服这一点，我们介绍了Swin SpikeFormer（Swinsf），这是一种从Spike流进行动态场景重建的新型模型。swinsf由尖峰特征提取，时空特征表和最终重建模块组成。它结合了移动的窗口自我注意力和提出的暂时尖峰注意，确保了综合特征提取，可封装空间和温度动力学，从而导致尖峰流的更强大，更准确的重建。此外，我们为Spike Image重建构建了一个新的合成数据集，该数据集与最新的Spike相机的分辨率相匹配，从而确保了其对Spike Camera Imaging中最新开发的相关性和适用性。实验结果表明，所提出的网络SWINSF设置了一个新的基准测试，在一系列数据集中实现了最新的性能，包括各种分辨率的现实世界和综合数据。我们的代码和建议的数据集可在https://github.com/bupt-ai-cz/swinsf上找到。
![arxiv：2407.19628v1 [CS.CV] 29 Jul 2024](/simg/b\b34f59529d417e9d599ebdcd426d087e821b8948.webp)
arxiv：2407.19628v1 [CS.CV] 29 Jul 2024
摘要。复杂的交通环境和各种天气条件使LIDAR数据的收集昂贵且具有挑战性。需要实现高质量和可控的LiDAR数据生成，使用文本是一种常见的做法，但是在该领域几乎没有研究。为此，我们提出了Text2Lidar，这是第一个高效，多样和可控制的LiDAR数据生成模型。具体来说，我们设计了一个等应角变压器体系结构，利用设计的等齿注意力以具有数据特征的方式捕获LiDAR特征。然后，我们设计了一个控制信号嵌入式注射器，以通过全局至中心的注意机制有效地整合控制信号。此外，我们设计了一个频率调节器，以帮助该模型恢复高频降低，以确保生成的点云的清晰度。为了促进现场发展并优化了文本控制的生成性能，我们构建了Nulidartext，为850个场景提供了34,149 LIDAR点云的不同文本描述符。在Kitti-360和Nuscenes数据集中以各种形式进行了不受控制的文本控制生成实验，证明了我们方法的优越性。可以在https://github.com/wuyang98/text2lidar
![arxiv：2107.11754v1 [Quant-ph] 25 Jul 2021](/simg/5\536244e1d1b0cc6a810ba9cb7a8b64dee876543e.webp)
arxiv：2107.11754v1 [Quant-ph] 25 Jul 2021
量子力学基于复杂值量子波函数的基础概念，是一种令人印象深刻的自然理论[1]。在过去几十年中，已经利用了复杂值量子波函数中的量子干扰来开发新型量子技术，例如量子计算[2]和量子计量学[3]。然而，量子波函数的基本概念仍然难以捉摸，这是由于其复杂值的性质，这是从实际观察结果中直接访问，因为所有物理观察者都是遗传性的，并且具有真实的价值。这使波函数似乎是一种认知计算工具，在Born的规则[4]中，称为概率幅度[4]，但不是本体论现实[5]。此外，用于推断多粒子波的常规断层扫描方法需要收集不同可观察到的指数信息[6]，即使对于中等规模的量子系统，它也变得棘手了[7-9]。因此，一种测量多粒子波函数的直接和有效的方法不仅会更好地理解量子力学的基础概念，而且还将有助于表征不断增长的实验量子系统。
![arxiv：2107.11387v2 [Quant-PH] 27 Jul 2021](/simg/4\47efc1f44ff025f6759113a69e6f48f7830cd521.webp)
arxiv：2107.11387v2 [Quant-PH] 27 Jul 2021
作为统一操作v = q d i = 1 v（i），其中v（i）= viπi（n'−1），πi（n'）⊗·······viπi（1），πi（2）和
![arXiv:2307.07581v1 [cond-mat.mes-hall] 14 Jul 2023](/simg/3\38b96bc196d009836e04e4a32710258bec8c273f.webp)
arXiv:2307.07581v1 [cond-mat.mes-hall] 14 Jul 2023
超导体是具有零电阻率的材料，并且具有驱逐称为Meissner效应的磁场的能力。他们的无耗散反应对杂志悬浮和量子干扰装置等电路至关重要。在这里，我们使用超导磁性磁性来塑造控制自旋波的传输的磁性环境 - 磁铁有希望的芯片信号载体中的旋转激发 - 在薄膜磁铁中。使用基于钻石的磁成像，我们观察到具有强烈变化的温度低调波长的杂交旋转波 - 硅流电流模式。我们从波长偏移中提取依赖温度的伦敦穿透深度，并使用聚焦激光器实现对自旋波折射的局部控制。我们的结果证明了超导体操纵自旋波传输的多功能性，并在自旋波光栅，滤纸，crys骨和腔体中具有潜在的应用。
![arxiv：2311.10353v2 [Quant-ph] 30 Jul 2024](/simg/8\8c35ce50dfb83928a45cfb4f39bce7ff82c9fa06.webp)
arxiv：2311.10353v2 [Quant-ph] 30 Jul 2024
确定某些量子状态跨越的子空间是否纠缠在一起，其纠缠维度仍然是量子信息科学中的基本挑战。本文为给定的子空间s引入了R型等级的几何度量。源自既定的几何纠缠量度，专门设计用于评估s内的纠缠。它不仅是确定纠缠维度的工具，而且还阐明了子空间保存这种纠缠的能力。通过采用在机器学习区域中使用的开发的非凸优化技术，我们可以在多种优化框架内准确计算E R（S）。我们的方法证明了与现有的层次结构方法，PPT松弛技术和SEESAW策略相比，特别是通过将计算效率与广泛的适用性相结合的优势。更重要的是，它为高维纠缠认证铺平了道路，这对于众多量子信息任务至关重要。我们展示了其在验证两台系统中验证高维纠缠子空间的有效性，确定多部分纯状态的边界等级，并确定真正或完全纠缠的子空间。
![arxiv：2404.02192v2 [cond-mat.mes-hall] 10 Jul 2024](/simg/5\54763b2e68d1ef38ea66831a681d6bbd3b6be1c8.webp)
arxiv：2404.02192v2 [cond-mat.mes-hall] 10 Jul 2024
我们严格分析了最近报道的整数观察（IQAHE）和分数（FQAHE）量子异常在Pentalayer石墨烯中应用磁场的量子异常效应。我们对实验数据的定量激活和可变范围跳跃分析表明，观察到的iqahe和fqahe在不同填充物处的iqahe和fqahe都具有5 k-10 k的相似的激发差距。此外，我们还发现，观察到的fqahe表现出一个较小的隐藏背景群体的范围，范围很小，较小的隐藏背景序列> 10kΩ，> 10kΩ iqahe。这两个发现都令人惊讶，并且与2D半导体系统中相应的高场整数和分数量子霍尔效应的现象学现象学不一致。