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通过调整像素密度优化同轴平面栅极氧化锌纳米线场发射阵列的性能
摘要：门控ZnO纳米线场发射阵列在平板X射线源、光电探测器等大面积真空微电子器件中有着重要的应用。由于应用需要高像素密度的场发射阵列，因此需要研究像素密度对门控ZnO纳米线场发射性能的影响。本文模拟了在保持横向几何参数成比例的情况下不同像素尺寸下同轴平面门控ZnO纳米线场发射阵列的性能，获得了发射电流和栅极调制随像素尺寸的变化曲线。利用所获得的器件参数，制备了同轴平面门控ZnO纳米线场发射阵列。场发射测量结果表明，当栅极电压为140 V时，制备的ZnO纳米线场发射阵列的电流密度为3.2 mA/cm 2，跨导为253 nS，表明栅极控制有效。性能的提高归因于优化的栅极调制。
使用具有像素变化检测的深信信矛盾神经网络对MRI进行有效的脑肿瘤分类
脑肿瘤是一种癌症，其中大脑中的组织在大脑中迅速而不均匀地生长，并对人类生命造成巨大威胁。脑肿瘤被认为是成年人中常见可怕的癌症之一，它也会影响儿童。这种癌症分为两种类型，例如良性肿瘤和恶性肿瘤。然而，良性肿瘤是可以治愈的，而恢复受恶性肿瘤影响的患者的生存机会较小。如今，通常使用MR图像来检测脑肿瘤的种类。早期分类和肿瘤的鉴定对于治疗肿瘤并从早期死亡中挽救了人类生命很重要。然而，使用术前和术后MR图像的脑肿瘤分类和变化检测百分比是一项非常具有挑战性的任务。为了克服此类问题，这项研究提出了一种新的有效技术，用于使用拟议的深信念网络（DBN） +深卷积神经网络（DCNN）来确定像素变化检测。该过程涉及四个阶段，例如预处理，分割，特征提取和分类。DBN + CNN的组合用于基于错误函数的决策。DBN + CNN通过开发的横梁算法进行了训练。此外，提出的方法的最大准确度为0.957，灵敏度为0.967，特异性为0.918。
大型零件线+弧增材制造的新型路径规划策略概念：像素
摘要：针对线弧增材制造 (WAAM)，我们提出并实施了一种创新轨迹策略，该策略适用于不同的、更复杂的几何形状，而非单一解决方案。这种名为 Pixel 的策略可定义为一个复杂的多任务程序，用于执行优化的路径规划，其操作通过计算算法（启发式算法）进行，具有可访问的计算资源和可容忍的计算时间。模型层被分成方形网格，一组点系统地生成并分布在切片轮廓内，类似于屏幕上的像素，轨迹在此规划。Pixel 策略基于从旅行商问题 (TSP) 技术创建轨迹。与现有算法不同，Pixel 策略使用经过调整的贪婪随机自适应搜索程序 (GRASP) 元启发式算法，并由作者开发的四个并发轨迹规划启发式算法辅助。交互从随机初始解决方案（全局搜索）和后续迭代改进（局部搜索）提供连续轨迹。在所有循环之后，定义一条轨迹并用机器代码编写。实施计算评估以证明每种启发式方法对最终轨迹的影响。最终使用两种不同的不易打印的形状进行了实验评估，以证明所提策略的实际可行性。
使用像素γ校正的图像质量增强
冗余技术用于提高性能并实现以提高系统的寿命。如今，许多行业都应用了冗余方法。冗余的常见方法之一是其在开关系统中的利用。在交换系统中，一个或多个组件被视为活动模式，而其他组件则在待机状态下被视为开关，如有必要。为了充分利用冗余设备中的所有组件，开关单元必须完美地执行其功能，例如开关。用开关单元成功覆盖的范围以概率表示。在本文中，提出了一种新的开关成功可能性方法，并表明随着系统的增加，开关的效率和性能逐渐降低。该方法的分析基于应力强度方法。最后，应用了一些用于验证结果的数值示例。
Pixelor：一款具有竞争力的素描 AI 代理。你认为你可以素描吗？
AYAN KUMAR BHUNIA ∗ ，SketchX，CVSSP，英国萨里大学 AYAN DAS ∗ ，SketchX，CVSSP，英国萨里大学，科大讯飞-萨里人工智能联合研究中心 UMAR RIAZ MUHAMMAD ∗ ，SketchX，CVSSP，英国萨里大学 YONGXIN YANG，SketchX，CVSSP，英国萨里大学，科大讯飞-萨里人工智能联合研究中心 TIMOTHY M. HOSPEDALES，爱丁堡大学，SketchX，CVSSP，英国萨里大学 TAO XIANG，SketchX，CVSSP，英国萨里大学，科大讯飞-萨里人工智能联合研究中心 YULIA GRYADITSKAYA，SketchX，CVSSP，英国萨里大学，科大讯飞-萨里人工智能联合研究中心 YI-ZHE宋先生，SketchX，CVSSP，萨里大学，科大讯飞-萨里人工智能联合研究中心，英国
神经传感器：利用可编程传感器学习 HDR 成像和视频压缩感知的像素曝光
摘要——相机传感器依靠全局或滚动快门功能来曝光图像。这种固定功能方法严重限制了传感器捕捉高动态范围 (HDR) 场景和解决高速动态的能力。空间变化像素曝光已被引入作为一种强大的计算摄影方法，用于光学编码传感器上的辐照度并通过计算恢复场景的附加信息，但现有方法依赖于启发式编码方案和庞大的空间光调制器来光学实现这些曝光功能。在这里，我们引入神经传感器作为一种方法，以端到端的方式与可微分图像处理方法（例如神经网络）联合优化每像素快门功能。此外，我们展示了如何利用新兴的可编程和可重新配置的传感器处理器直接在传感器上实现优化的曝光功能。我们的系统考虑了传感器的特定限制来优化物理上可行的光学代码，我们在模拟和真实场景实验中评估了其快照 HDR 和高速压缩成像的性能。
万亿像素 GeoAI 挑战赛研讨会
AI 人工智能 ANL 阿贡国家实验室 API 应用程序编程接口 AWS 亚马逊网络服务 BigEarth BigEarth 欧洲研究委员会 CADES 科学计算和数据环境 CNCF 云原生计算基金会 CV 计算机视觉 CVPR 计算机视觉和模式识别会议 DARPA 国防高级研究计划局 DARPA STO 国防高级研究计划局战略技术办公室 DHS 国土安全部 DL 深度学习 DOE 能源部 EO 地球观测 FEMA 联邦紧急事务管理局 FPGA 现场可编程门阵列 FTP 文件传输协议 GCP 谷歌云平台 GDAL 地理空间数据抽象库 GeoAI 用于地理知识发现的人工智能 GIS 地理信息科学 HDD 硬盘驱动器 HPC 高性能计算 HTTP 超文本传输协议 IoT 物联网 MIT 麻省理工学院 ML 机器学习 NAIP 国家农业图像计划 NASA 美国国家航空航天局 Navy 海军信息战中心太平洋 NCCS 国家计算科学中心 NDAAS NSG 数据分析建筑服务 NDWI 归一化差异 水指数 NGA 国家地理空间情报局 NISR 巴西 国家空间研究所 巴西
开发了Belle II实验的像素检测器和未来电子峰值线性线性撞机的辐射事件中的顶级夸克质量测量
Belle II实验的检测器和在未来电子峰值事件中的顶级夸克质量质量在其指导下在Colduscular Physics（混合中心瓦伦西亚大学和CSIC）的指导下进行。
使用Versatile Fine Pitchμ-pump Technology Mokoto Motoyoshi 1，Junichi Takanohashi 1，Takafumi Fukushima 2，Yasuo AR
使用多功能的精细pitchμ-thecky Makoto Motoyoshi 1，Junichi takanohashi 1，Takafumi Fukushima 2，Yasuo Arai 3和Mitsumasa koyanagi 2 1 1 1 1 1 1 tohoku-Microtec Co.，ltd。（T-Micro）（T-Micro）＃203333， Aramaki, Aoba-ku, Sendai 980-8579, Japan E-mail: motoyoshi@t-microtec.com 2 Tohoku University, New Industry Creation Hatchery Center 6-6 Aza-Aoba, Aramaki, Aoba-ku, Sendai 980-8579, Japan 3 KEK, High Energy Accelerator Research Organization Institute of Particle and Nuclear Studies 1-1 Oho, Tsukuba，Ibaraki 305-0801，日本摘要 - 本文介绍了2.5μmx2.5μm的3D堆叠技术（indium）凸起连接，并带有粘合剂注射[1]。不是使用简单的测试设备，而是使用实际电路级测试芯片验证了该技术。发现，堆叠过程的完成会受到堆叠的每个层的布局模式的影响。为了最大程度地减少这些效果，我们优化了布局，过程参数和设备结构。
柯达 Prostar 档案处理器 - Pixel Digital Systems
从自动穿线开始。以档案质量完成。使用档案处理器，您无需胶片专家即可获得可预测的高质量结果。它采用了最新的数字监视器和控件、快速恢复、节能待机循环和环保的防虹吸供水。档案处理器提供精确控制的胶片处理，操作员只需极少的培训或经验。只需将胶片连接到自动穿线器并将其插入驱动辊即可。不到一分钟，干燥、处理过的胶片就会开始退出机器。完成一卷后，档案处理器会自动进入省钱的节能模式。