超分辨率医学图像可帮助医生提供更准确的诊断。在许多情况下,计算机断层扫描 (CT) 或磁共振成像 (MRI) 技术在一次检查期间会捕获多个扫描 (模式),这些扫描 (模式) 可以联合使用 (以多模态方式) 来进一步提高超分辨率结果的质量。为此,我们提出了一种新颖的多模态多头卷积注意模块来超分辨率 CT 和 MRI 扫描。我们的注意模块使用卷积运算对多个连接的输入张量执行联合空间通道注意,其中核 (感受野) 大小控制空间注意的减少率,卷积滤波器的数量控制通道注意的减少率。我们引入了多个注意头,每个头具有不同的感受野大小,对应于空间注意的特定减少率。我们将多模态多头卷积注意力 (MMHCA) 集成到两个深度神经架构中以实现超分辨率,并对三个数据集进行了实验。我们的实证结果表明,我们的注意力模块优于超分辨率中使用的最先进的注意力机制。此外,我们进行了一项消融研究,以评估注意力模块中涉及的组件的影响,例如输入的数量或头部的数量。我们的代码可在 https://github.com/lilygeorgescu/MHCA 免费获取。
本文提出了一种基于量子计算的算法来解决单图像超分辨率(SISR)问题。SISR 的一个著名经典方法依赖于成熟的逐块稀疏建模。然而,该领域的现状是深度神经网络(DNN)已表现出远超传统方法的效果。不过,量子计算有望很快在机器学习问题中变得越来越突出。因此,在本文中,我们有幸对将量子计算算法应用于 SISR 这一重要的图像增强问题进行了早期探索。在量子计算的两种范式,即通用门量子计算和绝热量子计算(AQC)中,后者已成功应用于实际的计算机视觉问题,其中量子并行性已被利用来有效地解决组合优化问题。本研究展示了如何将量子 SISR 公式化为稀疏编码优化问题,该问题使用通过 D-Wave Leap 平台访问的量子退火器进行求解。所提出的基于 AQC 的算法被证明可以实现比传统模拟更快的速度,同时保持相当的 SISR 精度 1 。
摘要。现实世界图像超分辨率(RISR)旨在从退化的低分辨率(LR)输入中重新结构高分辨率(HR)图像,以应对诸如模糊,噪声和压缩工件之类的挑战。与传统的超分辨率(SR)不同,该方法通过合成的下采样来典型地生成LR图像,而RISR则是现实世界中降级的复杂性。为了有效地应对RISR的复杂挑战,我们适应了无分类器指导(CFG),这是一种最初用于多级图像生成的技术。我们提出的方法,真实的SRGD(带有无分类器引导扩散的现实世界图像超分辨率),将RISR挑战分解为三个不同的子任务:盲图恢复(BIR),常规SR和RISR本身。然后,我们训练针对这些子任务量身定制的类别条件SR扩散模型,并使用CFG来增强现实世界中的超分辨率效果。我们的经验结果表明,实际SRGD超过了定量指标和定性评估中的现有最新方法,如用户研究所证明的那样。此外,我们的方法在
在云应用程序的领域中,线程僵局构成了重大挑战,影响了系统性能和可靠性。用于检测和解决僵局的传统方法通常在动态和可扩展的云环境中落下。本文为AI增强的预测系统提供了一个高级框架,该系统旨在早期发现和预防线程僵局。通过利用机器学习算法和实时数据分析,提出的系统可以预测潜在的死锁情景,然后才能升级为关键问题。该框架与基于云的应用程序集成在一起,以监视线程交互,确定指示即将发生僵局的模式并推荐先发制人的动作。通过广泛的模拟和现实世界的案例研究,我们证明了方法在减少僵局的发生率和改善整体应用稳定性方面的有效性。这项研究通过为并发计算的最具挑战性的方面之一提供积极的解决方案,从而有助于开发更具弹性的云系统。
摘要:我们在液态氦气温度(T = 2 K)上进行激光光谱,以研究用氢化动力学滴注制造的纳米镜高度的蒽晶体中的掺杂的单二苯甲烷(DBT)分子。使用高分辨率的荧光激发光谱法,我们表明,印刷纳米晶体中单分子的零子线几乎与对散装中同一来宾 - 宿主系统观察到的傅立叶限制过渡一样狭窄。此外,光谱不稳定性可与或小于一个线宽度相当。通过记录DBT分子的超分辨率图像并改变激发梁的极化,我们确定印刷晶体的尺寸和晶体轴的方向。对于一系列应用,有机纳米和微晶的电水动力印刷是感兴趣的,其中希望对具有狭窄光学转变的量子发射器进行对照定位。关键字:纳米折线,纳米晶,量子发射极,单分子,单光子源,光谱M
最近,几种方法探索了多对比磁共振成像(MRI)超分辨率(SR)的潜力,并获得了优于单对比SR方法的结果。但是,现有方法仍然存在两个缺点:(1)它们只能解决固定的Inter Intermpling量表,例如2×,3×和4倍,它们需要培训并存储临床上每个UPSMPLAING SCALE的相应模型。(2)他们在采用方形窗口(例如8×8)变形金刚网络档案时缺乏直接交互,这导致长范围依赖性的建模不足。此外,参考图像和目标图像之间的关系尚未完全挖掘。为了解决这些问题,我们开发了一个新颖的网络,用于多对比度MRI任意规模的SR,被称为McASSR。具体来说,我们设计了矩形窗口交叉注意变压器,以在MR图像中建立长期依赖性,而无需增加计算复杂性并完全使用参考信息。此外,我们提出了参考吸引的隐式关注,作为提升的模式,通过隐式神经表示实现了任意规模的超分辨率,进一步融合了参考图像的补充信息。在公共和临床数据集上进行了广泛而全面的实验表明,我们的MCASSR比SOTA方法产生了卓越的性能,这表明其在临床实践中的巨大潜力。代码将在https://github.com/guangyuankk/mcassr上找到。
上个世纪的快速技术进步导致温度传感领域中带来了新的Challenges。准确,遥远,无接触式和实时微观和纳米级的温度映射在细胞成像,微流体和纳米流体以及集成电路设计中的需求巨大,[1-11]中,这些严格的要求需要使用光学方法。这些通常分为三个主要的猫:红外(IR)隆期,IR直接检测和远程光学/荧光热量表。,由于其出色的热分辨率(10-1 K),其中最常见的是IR射量方法,例如在商业设备中发现的方法。然而,要检测到的黑体辐射的长红外波长导致室内温度(RT)对象的固有低空间分辨率为≈10µm,这是由于abbe差异的限制所期望的。对IR光的检测也遭受了由于吸收而缺乏与广泛的光学成分相兼容。[12,13]或者,在可见区域中运行的远程光学方法,例如,通过测量荧光强度或衰减时间,[14]达到了很高的热分辨率,并且可能由于较低的衍射极限而有可能提供较高的空间分辨率,并且在常见媒体(例如水和玻璃)中透明度。[13,15,16]基于强度的量化,由于光散射(样品拓扑,磷光粒子形态等)而容易出现错误。),不均匀的磷光器分布,非态磷光物种形成或批处理变异性等。虽然基于荧光时代的热量成像是继承了许多此类局限性,但其部署通常会因适合特定应用的特定要求的磷剂的可用性而受到阻碍。我们的本文提出的研究涉及在RT周围温度下在温度下进行高空间和热分辨率热图形的新型热液少量探索。在这种情况下,我们发现已知的热燃料载体,即有机染料,聚合物,量子点,稀有掺杂的金属氧化物,[17-25]面临限制,例如材料制造或薄膜沉积,耐用性和健壮性的耐用性和稳健性的耐磨性,或者不适合特定范围的特定方法或常见的特定方法。
高质量的高分辨率(HR)磁共振(MR)图像提供了更详细的信息,可用于可靠的诊断和定量图像分析。深度综合神经网络(CNN)显示出低分辨率(LR)MR图像的MR图像超分辨率(SR)的有希望的Abil。LR MR图像通常具有一些vi-Sual特征:重复模式,相对简单的结构和信息较少的背景。大多数以前的基于CNN的SR方法同样处理空间像素(包括背景)。他们也无法感知输入的整个空间,这对于高质量的MR IMPIMSR至关重要。为了解决这些问题,我们提出了挤压和激发推理注意网络(SERAN),以获得MR Image SR。我们建议从输入的全球空间信息中挤出注意力,并获得全球描述符。这样的全球描述符增强了网络专注于MR图像中更具信息区域和结构的能力。我们在这些全球描述符之间进一步建立了关系,并提出了引起关注的原始关系。全球描述符将以学习的关注进一步确定。为了充分利用汇总信息,我们通过学习的自适应注意向量自适应地重新校准了特征响应。这些注意向量选择一个全局描述符的子集,以补充每个空间位置以进行准确的细节和纹理重新分解。我们通过残留的缩放提出挤压和激发注意力,这不仅可以稳定训练,而且还使其对其他基本网络的灵感变得非常灵活。广泛的例证显示了我们提出的Seran的有效性,该塞伦在定量和视觉上清楚地超过了基准标记的最新方法。
图 2.1:国王十字站和彭顿维尔路空间战略区域场地分配位置...................................................................................................................................... 4
冲突和胁迫在安第斯政治哲学中的相对重要性。例如,约翰·罗和约翰·穆拉都没有否认印加人用暴力征服数百万人的事实。然而,罗评论说,尽管“印加政府是无条件的专制”,但印加人也“意识到健康、快乐的人工作更好,产生的效果比遭受匮乏和不公正的人民更好”(Rowe 1946:273)。穆拉 (1980) 强调,印加治理基于传统的地方实践,其基础是亲属关系和社区组织。虽然许多考古学家倾向于接受冲突理论家,认为经济决定因素推动了所有政治决策,但理查德·伯格最近呼吁更多地关注印加政策中强调合作而不是胁迫的方面。他指出,“印加研究现在应该在当代对强制力的关注与对其
