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深泡探测器的几次学习
该大师项目的目的是创建一个适用于包括医学在内的图像的任意域的复杂的深击检测器。该检测器将使用在有限的深层示例中训练的神经网络开发。主要目标是设计和实施一种学习算法，该算法不仅在时间上有效，而且需要最少或不需要人类干预。该项目的一部分是创建一个新的基准，构成真实和生成的医学图像。将使用已建立的基准和项目中创建的医学图像的新基准进行比较开发的DeepFake检测器。指南：1。熟悉有关DeepFake检测的已发表工作；考虑CVPR和ICCV等突出的会议。2。审查并总结了深层检测最新方法下的核心原则。3。设计并实施了深泡检测器的一些弹药学习算法。4。创建生成和真实医学图像的基准，用于测试深冰探测器。5。验证学习算法的功能并比较其性能指标，包括检测准确性，时间效率和学习过程中所需的人类监督水平，与既定的最新方法。
量子单向的承诺
尽管强化学习（RL）可以解决许多具有挑战性的顺序决策问题，但在重新任务中实现零拍摄的转移仍然是一个挑战。困难在于为术任务找到一个良好的表示形式，以便代理商了解其对以前看到的任务的方式。为了实现零拍传递，我们介绍了函数编码器，该函数编码器是一种表示算法的表示算法，该算法将函数代表为学习的非线性基函数的加权组合。通过使用函数编码器来表示奖励功能或过渡函数，代理就当前任务如何与通过相干向量代表的预先看到的任务相关联。因此，代理能够在运行时间之间实现在相关任务之间进行转移，而无需训练。，我们通过通过功能编码器任务表示形式来增强基本的RL算法来展示三个RL字段中最先进的数据效率，渐近性能和训练稳定性。
一种用于自动零照片数据标签的生成人工智能方法，以支持战术零信任体系结构实现
摘要：实施军方为零信任体系结构（ZTA）实施的一个重大挑战是，当前的数据标记方法是手动完成的，这是一个耗时且容易出错的过程，破坏了网络安全测量的效率和有效性。本文介绍了一种创新方法，该方法利用生成人工智能（AI）来自动数据标记，以支持军事任务命令系统（MCS）中的战术ZTA实现。具体来说，我们开发了生成的AI零信任标签（GEASEL）工具，该工具使用了微调的大型语言模型，并根据预定义的访问控制类别对自动化的MCS消息数据进行了自动零摄像标记，从而简化了敏捷和强化的网络美食的路径。
基于邻里覆盖范围和相似性的自动驾驶汽车的几个场景测试
摘要 - 在大规模部署之前，必须调查和评估自动驾驶汽车（AV）的安全性能。实际上，特定AV的测试场景数量受到严格限制的预算和时间受到严格限制。由于严格限制的测试施加的限制，现有的测试方法通常会导致明显的不确定性或难以量化评估结果。在本文中，我们首次提出了“少数测试”（FST）问题，并提出了一个系统的框架来应对这一挑战。为了减轻小型测试方案集中固有的可观不确定性，我们将FST问题作为优化问题，并根据社区覆盖范围和相似性搜索测试方案集。具体而言，在AVS设置的测试方案更好的概括能力的指导下，我们动态调整了该集合以及每个测试方案对基于覆盖范围的评估结果的贡献，利用了替代模型（SMS）的先前信息。通过SMS上的某些假设，建立了评估误差的理论上上限，以验证给定数量有限的测试中评估准确性的充分性。与常规测试方法相比，剪切方案的实验结果表明，我们方法的评估误差和方差显着降低，尤其是对于对场景数量严格限制的情况。索引术语 - 射击测试，自动驾驶汽车，SCENARIO覆盖范围，测试方案集
单发强度 - 基于相敏感的基于压缩传感的连贯调制超快成像
1个国家主要实验室，物理与电子科学学院，东中国师范大学，上海200241，200241，中国2，高力量激光与物理学的主要实验室，上海光学与精美机械学院，中国科学学院，上海学院计算成像，中心ÉnergieMat'eriauxt´el'Ecommunications，Institut National de la Recherche Scientifique，Varennes，Qu´ebec J3X1S2，加拿大5，加拿大5个数学科学学院，中国电子科学与技术大学，中国611731，CHENGDU 611731，611731，COMPROTIAN INNINNOV INNBERID CEMPRETINC 7东中国师范大学和山东师范大学，东中国师范大学，上海，200241年，联合研究中心科学和光子综合芯片
用视觉语言模型的零拍视频检索
诸如大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）之类的基础模型已显示出在许多域中的特定于任务特定模型，几乎没有进行微调。这种新的人工智能范式激发了我们将预训练的VLM应用于文本到视频检索。尽管这些模型无法直接处理视频，但我们研究了一个简单的解决方法：提示VLM提供视频帧的详细描述，以生成可用于语义文本搜索的文本文档。我们表明，这种简单的方法为使用MSR-VTT基准测试提供了零拍视频检索的竞争基线，这表明将基础模型应用于视频检索的任务。我们提供了广泛的消融，以了解系统的哪些部分对于性能很重要，并突出了许多将VLMS应用于视频检索的途径。
计算机视觉简介I CSE 152A讲座1
图1。想象我们在多视图输入图像上使用了2D视觉操作员，例如语义分割或场景编辑。这通常会导致不同视图的预测不一致（如中间列所示）。为了解决这个问题，我们介绍了Lift3D，这是一个框架，旨在将这些不一致的2D输出转换为视图一致的3D预测（在右列中说明）。我们的方法既是场景又是操作员 - 不可思议的，这意味着它可以适应任何下游任务或场景，而无需其他调整。我们演示了Lift3D如何有效地解决开放词汇细分和文本驱动场景编辑的多视图预测中的矛盾。请注意，在底部行的2D结果中，在相同最右边的椅子上的颜色差异（从红色到绿色），面部和头发颜色的不一致。为了在2D和3D结果之间进行更清晰的比较，我们建议缩放此图像的电子版本。
基于变分量子发射的波导模式模拟
摘要 — 当前的量子计算机 (QC) 属于嘈杂的中型量子 (NISQ) 类，其特点是量子比特嘈杂、量子比特能力有限、电路深度有限。这些限制导致了混合量子经典算法的发展，该算法将计算成本分摊到经典硬件和量子硬件之间。在混合算法中，提到了变分量子特征值求解器 (VQE)。VQE 是一种变分量子算法，旨在估计通用门量子架构上系统的特征值和特征向量。电磁学中的一个典型问题是波导内特征模的计算。按照有限差分法，波动方程可以重写为特征值问题。这项工作利用量子计算中的量子叠加和纠缠来解决方波导模式问题。随着量子比特数的增加，该算法预计将比传统计算技术表现出指数级的效率。模拟是在 IBM 的三量子比特量子模拟器 Qasm IBM Simulator 上进行的。考虑到基于计算的量子硬件测量，进行了基于镜头的模拟。以二维本征模场分布形式报告的概率读出结果接近理想值，量子比特数很少，证实了利用量子优势制定创新本征解法的可能性。
良好量子 LDPC 码的单次解码
摘要：量子 Tanner 码是一类具有良好参数（即恒定编码率和相对距离）的量子低密度奇偶校验码。在本文中，我们证明量子 Tanner 码还可以促进对抗噪声的单次量子纠错 (QEC)，其中一个测量轮（由恒定权重奇偶校验组成）足以在存在测量误差的情况下执行可靠的 QEC。我们为 Leverrier 和 Zémor 引入的顺序和并行解码算法建立了这一结果。此外，我们表明，为了抑制 QEC 多轮重复中的错误，在每一轮中运行并行解码算法恒定时间就足够了。结合良好的代码参数，由此产生的 QEC 的恒定时间开销和对（可能与时间相关的）对抗噪声的鲁棒性使量子 Tanner 码从量子容错协议的角度来看具有吸引力。