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PSF 2023 维度指南 - 副研究员奖学金...
在定义不同国家背景下的高等教育教学和学习的构成以确定获得奖学金的资格时，Advance HE 使用英国 ENIC（英国国家信息中心）获取有关全球教育框架和资格的信息。如果课程是学习国背景下定义为高等教育的课程的组成部分，则课程将被定义为高等教育，以便教职员工在课程上教学和支持学习，从而获得奖学金资格。英国和澳大利亚的教职员工对高等教育的定义已得到进一步定义。如果您不确定申请中的实践示例是否符合上述资格要求，请联系 fellowship@advance-he.ac.uk
固体量子理论。ANTIA BOTANA。 （办公室 PSF ...
PHY582（春季）请参阅 https://webapp4.asu.edu/catalog/ 网站了解讲座时间和地点 固体量子理论涵盖了从半导体器件的操作到磁阻、铁磁性的起源和超导性的所有内容。目的是解释物质的所有物理性质，尤其是超导性等奇异性质。本课程的第一学期强调了电子结构及其计算方法，以石墨烯为例，以及各种近似值。（紧束缚等）。第二学期讨论命名效应、器件、声子（时间允许）。可以从第二学期开始。每 2 周布置一次作业 - 很有挑战性！文本、教学大纲（粗体部分为最佳）PHY581/2 的书籍。主要教科书是 Ketterson, J.B.“固体物理学”。2016 年底出现了优秀的新文本。适合本课程的级别。精彩、权威、大而全面，有很多方程式。M. Cohen 和 S. Louie。“凝聚态物理学基础”。CUP。同样好。Ibach 和 Luth 的“固体物理学”。(Springer，平装本)。这是理论和实验的完美结合，内容新颖，价格不贵（可在 ASU 书店购买）或者在网上购买这三本书中的任何一本，例如二手书。如果您觉得需要入门背景知识，可以购买 Omar 所著的二手书（见下文）。D. Griffiths 撰写的量子力学文本也提供了很好的背景知识。可选的附加文本。
可再生能源在公用电网中高渗透率情况下电力系统灵活性的全面概述
摘要：可变可再生能源 (VRE) 的部署增加对确保电力系统可靠运行提出了重大挑战。随着 VRE 渗透率超过 80%，电力系统将需要长时间的储能和灵活性。详细的不确定性分析、识别挑战和提供足够灵活性的机会将有助于在 VRE 来源占比高的情况下实现电力系统网络的平稳运行。因此，本文对电力系统灵活性 (PSF) 进行了全面概述。本综述旨在为研究人员、学者、电力系统规划人员和致力于将 VRE 整合到公用电网以实现这些来源的高份额的工程师提供广泛的电力系统灵活性、PSF 驱动因素、PSF 资源、PSF 规定、用于评估灵活性和灵活性规划的方法。已经彻底审查了 100 多篇关于 PSF 的基本概念、PSF 的驱动因素、PSF 的资源、PSF 的要求、用于评估灵活性的指标、用于测量电力系统网络灵活性水平的方法和方法以及用于 PSF 规划和灵活性规定的方法的研究论文，并从不同维度进行了分类，以便快速参考。
学习一个动态隐私的相机鲁棒性反转攻击
摘要。设计了设计隐私相机（PPC）的问题。以前的设计依赖于静态点扩展功能（PSF），以防止检测私人视觉信息，例如可识别的面部特征。但是，可以通过测量对点光源的摄像机响应来轻松恢复PSF，从而使这些相机容易受到PSF反转攻击的影响。提出了一种新的动态隐私（Dypp）摄像头设计，以防止此类攻击。dypp摄像机依赖于动态的光学元素，即这种空间光模拟器来实现随时间变化的PSF，该PSF随着图片的变化而变化。PSF是通过学习的嵌入式嵌入，对手进行的，以同时满足用户指定目标的隐私目标，例如面部识别准确性和任务效用。对多种隐私视力任务的经验评估表明，与以前的PPC相比，Dypp设计对PSF反转功能的强大意义要大得多。此外，该方法的硬件可行性由概念验证摄像头模型验证。
模拟太空任务风险分析方法
第三步是人为错误识别，人为错误可能发生，从而可能对危险事件产生影响。系统内的人为行为可以分解为认知反应（即未能正确解释信息）或物理行为。系统设计（例如，机组人员的居住环境）会影响人类操作员正确执行任务的概率。因此，评估 PSF（即绩效塑造因素）非常重要，它是任何可能影响人员执行任何任务的能力的因素。外部 PSF 不受个人控制。内部 PSF 是可能受技能、疲劳等影响的人为属性。一旦识别出 PSF，就可以确定它们的影响，以便调整错误率。但是，即使可以调查可能发生人为错误的最可信情况，也不可能列出任务中可能发生的所有可能情况和错误。最后，每种类型的日志记录（例如，因果树记录）都可能有用 [11]。
从运动模糊图像中识别模糊参数
点物体模糊图像的模糊程度 恢复原始图像中相对运动模糊的图像的问题。提取相机和物体场景之间的运动模糊程度对于大量应用中的运动模糊识别具有重要意义。这里提出的解决方案是PSF。Cannon [1] 处理了均匀线性的情况，确定了表征运动模糊的重要参数，该参数由方脉冲PSF和模糊的点扩展函数（PSF）描述，仅给出模糊在谱域图像本身中利用其周期性零点的性质。这种识别方法基于模糊图像的概念。这些零点被强调，因为沿运动方向的图像特征是倒谱域的，并且模糊程度的估计不同于其他方向的特征。取决于测量零点之间的间隔。关于 PSF 形状、谱域中零点的均匀性和平滑性的假设不满足，模糊图像在运动方向上的零点间距大于在其他方向上的零点间距。此外，在这个方向上存在各种运动退化的情况，例如加速原始未模糊运动 [2, 3] 和低频振动 [4]。物体。通过过滤模糊图像，我们强调 PSF 特性，而忽略图像特性。这里提出的是最大似然图像和模糊识别方法 [5–7]。这些方法对原始图像、模糊的PSF进行建模，并评估其形状，这取决于模糊和噪声过程。原始图像被修改为二维自回归（AR）过程，PSF参数允许快速高分辨率恢复模糊图像。 1997 Academic Press 具有有限脉冲响应。最大似然估计用于识别图像和模糊参数。模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。1.介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。成像系统的一个难题是性能下降需要大量计算。由运动引起的图像。当 Savakis 和 Trussell [8] 提出另一种模糊识别方法时，这个问题很常见。使用对原始图像平面的估计，即使相机由人手握住。功率谱（期望值），PSF 估计为 ，通常基于有关恢复残差功率和退化过程之间最佳匹配的信息的准确性。给定理想图像 f (x, y)，相应的候选 PSF 与真实 PSF 相似。分级图像 g (x, y) 通常建模为 在本文中，我们开发了一种从运动模糊图像本身识别模糊参数的新方法。g ( x , y ) � � � h ( x � x � , y � y � ) f ( x � , y � ) dx � dy � � n ( x , y ) 根据对运动模糊对图像影响的研究，从模糊图像中提取方向、程度 (1) 和形状估计等模糊特征。虽然模糊识别的动机通常是其中 h ( x , y ) 是线性平移不变 PSF（点扩散图像恢复，这里提出的方法不起作用）和 n ( x , y ) 是随机噪声。将识别过程与恢复过程联系起来。在运动模糊图像中，模糊程度参数是该方法解决一维模糊类型，这在运动退化的情况下很常见。模糊 1 电子邮件：itzik@newton.bgu.ac.il。2 电子邮件：kopeika@bguee.bgu.ac.il。效果被认为是线性的和空间不变的，并且
物理限制的深度偏置点扩散函数模型：朝向非视线成像重建
摘要。非线视线（NLOS）成像已成为一种突出的技术，用于从经历多种弥漫性反射的图像中重建遮盖的对象。这种成像方法由于其广泛的潜在应用而引起了各种领域的关注，包括遥感，救援操作和智能驾驶。然而，准确地对入射光方向进行建模，该方向携带能量并由检测器捕获，并在随机扩散反射方向中捕获，这构成了巨大的挑战。这一挑战阻碍了NLOS成像的精确前进和逆物理模型的获取，这对于实现高质量重建至关重要。在这项研究中，我们提出了一个使用随机角度跟踪的NLOS成像系统的点扩散函数（PSF）模型。此外，我们引入了一种重构方法，称为物理受限的反向网络（PCIN），该方法通过利用PSF约束和卷积神经网络的优化来建立准确的PSF模型和逆物理模型。PCIN方法在正向PSF模型的约束下随机初始化参数，从而消除了传统深入学习方法需要的广泛训练数据集的需求。通过交替的迭代和梯度下降算法，我们迭代优化了PSF模型和神经网络参数中的分散反射角。结果表明，PCIN不需要大量实际的地面数据组来实现有效的数据利用。此外，实验发现证实了所提出的方法可以高精度有效地恢复隐藏的对象特征。
光子强度功能和核水平密度
正在研究核物理学在核合成过程中的关键作用，特别是光子强度功能（PSF）和核水平密度（NLDS）对塑造I-，R-和P过程的结果的复杂影响。探索不同的NLD和PSF模型组合发现了（p，γ），（n，γ）和（α，γ）速率的大量不确定性。这些导致核合成过程的潜在显着丰度变化，并强调了准确的实验核数据的重要性。理论洞察力和先进的实验技术为深刻的理解提供了基础工作，可以从核合成机制和元素的起源中获得。最近的结果进一步强调了PSF和NLD数据的影响及其对理解丰度分布的贡献以及精炼复杂的核合成过程的知识。本文是主题问题的一部分，“核物理学的限制位置：从哈德子到中子星”。