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dme：揭示偏见以获得更好的全身性单眼估计
本文旨在设计具有更好概括能力的单眼深度估计模式。为此，我们进行了定量分析，并发现了两个重要的见解。首先，在长尾分类问题中发现的模拟相关现象也存在于单眼深度估计中，这表明训练数据中深度分布的不平衡分布可能是导致泛化能力有限的原因。第二，深度值的不平衡和长尾分布范围超出了数据集量表，并且在每个单独的图像中也表现出来，进一步表达了单眼深度估计的挑战。通过上述发现，我们提出了距离感知的多专家（DME）深度估计模型。与先前的方法不同地处理不同深度范围的方法不同，DME采用了分歧和诱使哲学，每个专家都负责对特定深度范围内的区域进行深度估计。因此，每个专家看到的深度分布更加统一，并且可以更容易预测。一个像素级路由模块的进一步设计和学会了，以将所有专家的预测缝合到最终的深度图中。实验表明，DME在NYU-DEPTH V2和KITTI上都达到了最先进的性能，并且还可以在看不见的数据集上提供有利的零拍概括能力。
量子电路在通用量子网络上的分布
摘要 — 近期的量子计算机只能容纳少量的量子比特。促进大规模量子计算的一种方法是通过量子计算机的分布式网络。在这项工作中，我们考虑了在异构量子计算机的量子网络中以量子电路的形式分发量子程序的问题，以最小化执行分布式电路所需的总体通信成本。我们考虑了两种通信方式：在计算机对之间创建量子比特链接副本的猫纠缠和隐形传态。异构计算机对猫纠缠和隐形传态操作施加了约束，这些约束可以通过算法来选择。我们首先关注一种特殊情况，即只允许猫纠缠而不允许隐形传态进行通信。我们提供了一个两步启发式方法来解决这种特殊情况：(i) 使用禁忌搜索找到分配给计算机的量子比特，以及 (ii) 使用为集合覆盖问题的约束版本设计的迭代贪婪算法来确定在本地执行门所需的猫纠缠操作。对于允许两种通信形式的一般情况，我们提出了两种算法，将量子电路细分为几个部分，并在每个部分上应用针对特定设置的启发式算法。然后使用隐形传态将每个部分的解决方案拼接在一起。最后，我们在大量随机生成的量子网络和电路上模拟我们的算法，并研究其结果相对于几个不同参数的属性。
抽象书
口腔表现7意外复发：在挑战性的脊椎炎症中管理脊柱硬膜外脓肿病例8腹腔镜腹部腹部腹部室室切除广泛延伸的腹膜脂肪肉瘤：病例报告9紧急脾 Situs Inversus: A Neonatal Surgical Challenge 11 Multidisciplinary Treatment Of A Record-Thickness Malignant Melanoma Of The Scalp – A Case Report 13 Silent Threat: How Untreated Post-Combustion Injuries Ignite Adenocarcinoma Growth 14 Rescuing Function And Form: Resconstructive Management Of Oropharyngeal Squamous Cell Carcinoma (Case Report) 15 Ischemic Small Bowel Necrosis On A Common Incomplete肠系膜：成年人罕见并发症的病例报告16重建强度：肿瘤学切除和肿瘤假体的重建，对股骨近端软骨肉瘤的重建17重建前胸壁缺陷的重建，对去除巨大的基础癌的去除后，疾病case case case case case case case case case case castan can carcocinate a carty的巨大基本瘤（Case 18）对于高级别的未分化的多形性肉瘤21对结直肠癌的肝转移的手术管理：病例报告22绑住弓箭：巨型心房粘液瘤切除和严重的二尖瓣反流alfieri缝隙维修23实施定制的3d prosthess在治疗严重的hip hip osteoarthersis：案例报告24 24
监视航空燃料和燃料系统微生物污染的风险
航空是世界许多国家经济成功的一个因素。航班有助于建立国际贸易联系，并建立了重要的国内联系，将一个国家“缝合”在一起。加速科学和技术进步，航空运输市场的全球化，提高国际连通性以及数字经济的引入需要持续监测风险以使运营的风险和维护航空运输的基础设施能力，以增强其竞争力和可持续发展。确保航空公司正常运行的最重要部分是确保正在进行的战役的安全。飞机运营安全以及航空和环境安全，对于确保安全安全至关重要。航空燃料和润滑剂的质量是飞机安全的一个方面[1]。普遍认可的法规和要求已经存在，并允许在其生命周期的每个阶段维持航空燃料质量和控制的稳定系统。飞机燃气轮机发动机的可靠性和效率高度取决于航空燃料的质量。从化学学量的角度来看，包括燃料在内的运行流体（包括燃料）是各个系统的完整结构元素。与民用和军事航空中使用的航空燃料强加了与可靠性，效率和环境友好性有关的严格要求。低质量的航空燃料降低了飞机设备的性能和可靠性，而较高的燃油需求会导致更高的燃油价格。因此，现代
计算摄影（CS 445） - 春季2024
•Kai Yan（Kaiyan3）•Hang Yu（Hangy6）•Shuhong Zheng（Szheng36）概述计算摄影是由计算机图形，计算机视觉和摄影的收敛创造的新兴领域。它的作用是通过使用计算技术来捕获，增强和结合图像，从而克服传统相机的局限性，从而获得更加生动和栩栩如生的视觉体验。课程目标在本课程结束时，您将拥有书面程序来创建错觉，从照片中添加或删除对象，将3D对象插入图片中，将照片自动缝合到全景中等等。通过讲座和动手项目，您将学习计算机视觉和图形的核心原理，这些原则将在机器人技术，心理学，媒体设计，艺术，摄影，信息检索，娱乐技术以及其他许多成长领域中非常有用。除了实际好处之外，该课程还旨在为我们自己惊人的视觉能力提供更大的欣赏，并在编写程序中获得乐趣，这些程序可以与您自己的照片收集一起使用。先决条件您应该以基本的编程技能以及线性代数和微积分的工作知识进入课程。Python，图像处理，计算机视觉或计算机图形学的先前经验将非常有用，但不需要。建议学生拥有或购买数码相机，理想情况下，使用手动控件（智能手机应该很好）。对于基于图像的照明项目，您可能需要一个可以在亚马逊上购买的镜像球。分配和分级分级基于项目，期中和最终项目。字母等级将根据以下阈值分配：
JEDEC生成的线键拉测试方法来解决铜线键的拉力
摘要在50年前，当最初将电线拉测试方法添加到MIL-STD 883中时，在方法D的条件D条件D条件D条件D中，键强度（破坏性键拉测试），测试程序和最小拉力值是基于大多数超声楔键合的拉力测试，仅是几个不同直径的超声楔形铝和金线。将原始数据的最小拉力值推断为覆盖金线和铝线的较宽的电线直径范围。自从这种测试方法发布以来，电子产业已经生产了铜超声楔键，大约15年前采用了大约15年前的铜热球键合，甚至开发了银热球球键的利基市场。该行业还建立了特殊债券，例如安全债券，反向债券也称为“球上的针迹”，甚至是多环线和丝带。在所有时间里，均未对2011年方法中的测试程序和最小拉力值进行审查，以确定它们对这些新材料或新型债券的适当性，即使该行业对所有人都广泛提及了测试方法，因此，默认情况下，该行业接受了所有人的使用。2013年底，我领导了JEDEC的JC14.1小组委员会，包装设备的可靠性测试方法，以更新JEDEC JESD22-B116，Ball Bond剪切剪切测试方法，以扩大其范围，以包括Cu Ball Bonds的剪切。工作组花了三年时间来解决必要的技术问题，以确保修订后的测试方法充分解决了铜球债券的剪切，并提出了最低可接受的剪切值。关键词工作组通过图纸和图像制作了一个大大改进的文档，描绘了黄金和铜键的不同剪切失败模式，并添加了几个信息丰富的附件，以帮助执行测试方法。到2018年，显然，电子行业中最常见的电线拉力测试方法都没有在更新其文档以包括CU线债券方面取得任何重大进展。因此，JC14.1工作组同意与JC-13.7小组委员会（新的电子设备技术）共同合作，以在JC14.1下创建一个新的，拉力拉力测试方法文档，该文档将成为JESD22-B116的伴侣。此新文档将使用2011，条件C和D作为基础，但在其范围上扩展以覆盖超声波楔和热球键的铜线键。新的测试方法将描述Ball Pull测试的过程和针脚拉的测试，该过程通过AEC Q006引用了铜键，使用铜（CU）电线互连对组件的资格要求。测试方法还将提供有关如何对当今使用的几种不同键类型进行拉力测试的指导，包括反向键，多环键和堆叠的模具。工作组计划提出JC14.1将在JESD47中引用的铜线键的最小拉值，这是集成电路的压力测试驱动的资格。After the joint working group completes its work, which is targeted for some time in 2022, JC13.7 would then be able to use the output of this working group to update Method 2011 Conditions C & D. This paper will first briefly discuss the updates made to B116 to cover Cu wire bonds, but mainly focus on the work that has so far been completed by the joint working group, including a general outline of the proposed new document, JESD22-B120, Wire Bond Pull Test 方法 。
当技术无法实现价值时，普华永道将采取行动
作者：Patrick M. Heffernan (patrick.heffernan@tbri.com)，首席分析师 Boz Hristov (bozhidar.hristov@tbri.com)，首席分析师 Kelly Lesiczka (kelly.lesiczka@tbri.com)，高级分析师 2024 年 1 月 8 日 技术使用起来更容易，但要让它变得有用却更难——而且仍然没有飞行汽车 2023 年 11 月下旬，TBR 和普华永道转型咨询解决方案负责人 Tom Puthiyamadam 继续了关于咨询业务模式的长达十年的讨论，反思了大流行、技术生态系统合作伙伴关系和生成式人工智能 (GenAI) 带来的变化。 根据普华永道的评估，技术投资并未带来企业在过去十年中所期望的商业价值或变革效果。 实施最新的 ERP 本身并不能带来增长，将工作负载转移到云端并不能坚持不懈地降低成本。正如通勤者未能乘坐《杰森一家》中承诺的飞行汽车一样，企业领导者也未能看到技术带来的变革性成果。对于普华永道来说，新的一年和热门新技术 GenAI 提供了一个机会，让我们重新评估咨询公司和 IT 服务供应商如何为客户带来价值，首先要定义可信、有意义的业务成果，然后在技术、流程和运营堆栈中创建价值链。这到底意味着什么？据 Puthiyamadam 和其他参与与 TBR 讨论的普华永道领导人称，起点是定义业务价值转型（理想的最终状态），然后实现信任、透明度和速度。从 10,000 英尺的高度来看，普华永道领导人指出，技术作为一个整体变得越来越容易，在 GenAI 时代可能更是如此。无代码和低代码平台、可视化以及支持 GenAI 的程序（如 Microsoft 的 Copilot）都支持使技术更易于理解和部署的趋势。值得注意的是，正如 Puthiyamadam 所说，“过去的困难仍然是困难。你能把所有事情拼凑起来吗？你能让人们以不同的方式工作吗？你能推动企业的行为改变吗？”而最关键的是，一家咨询公司能否“在 12 周而不是 12 个月内实现 CFO 级别的成果？”普华永道咨询部门的领导者们一再回到一个根本问题上
利用捕获离子实现可扩展的量子计算
计算机是一种以多种不同方式彻底改变我们日常生活的设备。尽管处理能力已大大提高，但以基于 0 和 1 的二进制格式存储信息的基本原理是一样的。与这种传统的信息处理方式相比，描述计算机的更通用的方式可能更强大。量子计算机就是这样一种非经典选择，其中信息以量子二进制数字（量子位）存储。事实上，已经发现算法在量子计算机上的运行速度比任何已知的经典设备算法都要快得多。例如，使用 Shor 算法，可以在量子计算机上几分钟内分解一个大素数，而在最好的经典计算机上则需要数千年。实现这种复杂的算法需要具有数千到数百万个量子位的量子计算机。尽管量子计算机已被证明在原则上可行，但当今的设备仅限于执行数十个量子位的量子操作。在实现足够大且有用的量子计算机的道路上，有几个困难需要克服。在这项工作中，我们使用基于捕获原子离子的量子信息处理器研究了两个重要的未解决的问题。第一个未解决的里程碑是作用于许多量子比特的量子操作的表征。早期的技术需要的资源随量子比特数呈指数级增长，因此不适合在大型量子计算机上实际实现。我们提出了一种技术，使我们能够在很短的时间内严格表征量子过程。我们证明了我们的方法（称为循环基准测试）不依赖于量子比特数，因此是未来开发大型量子计算机的重要工具。第二个未解决的里程碑是减轻和纠正错误。在现实世界的设备中，可能影响计算的噪声是不可避免的。幸运的是，已经开发出使量子计算机能够抵抗任何类型的噪声的技术。检测和纠正错误的一种方法是将信息分布在多个量子比特上。在这里，我们提出了一种技术，使我们能够分割和拼接排列在二维晶格上的量子比特块。这种称为“Lattice Surgery”的方法使我们能够处理纠错的量子位，同时需要比以前更少的计算步骤。
低成本，基于智能手机的即时三个
虽然采集过程也很耗时。此外，此方法需要3D数字化器的范围，这也相对昂贵（价格约为3000英镑）。相比之下，摄影测量方法是用于空间注册的低成本解决方案，因为它们可以通过单个智能手机轻松实现。8摄影测量法从不同角度戴上FNIRS设备的受试者拍摄了多个照片图。使用专业软件（例如MetaShape 10）将获得的2D照片图转换为3D模型（点云或网格）。该软件分析照片中的视觉特征，并首先估算与每个图像关联的相机位置。通过比较图像并识别共同点和特征，摄影测量软件可以重建对象的3D表示（在我们的情况下，是受试者的头部）。通过检查所得的3D点云或网格，可以确定Optodes的位置相对于受试者的颅骨标记。但是，此过程在计算上是昂贵且耗时的，因此通常在实验后执行，通常需要使用标准计算资源来花费数小时。如果结果3D模型不足以捕获所有OPTODES的所有位置信息，则不可能进行重新验证，因为对受试者的实验将具有长期的实验。除了上面概述的挑战外，如果受试者是婴儿，则EM跟踪和传统的摄影方法通常是不切实际的，因为它们的近乎恒定的运动。鉴于头部实际上是一个刚性对象，从理论上讲，婴儿受试者的运动不应排除有效的摄影测量法。但是，在移动婴儿的情况下，传统的摄影测量方法面临重大挑战。次优的照明条件，例如在婴儿脸上施放的不均匀照明或阴影，可能会影响获得图像的质量和清晰度。另外，当受试者运动中时，必须掩盖由此产生的2D图像中的背景以隔离婴儿的头部。这些因素共同使单机摄影测量法高度挑战，以捕获移动婴儿的准确可靠的3D头模型。最近，实施了一种使用智能手机的结构化刷新深度相机来获取主题的3D头模型进行空间注册的方法。11结构化刷新深度摄像机通过将特定的光模式投射到视野中，并分析这些模式如何被拍摄的对象形状变形。深度摄像机可以使用此信息来计算对象表面与摄像机表面上每个点的距离，从而生成对象的精确3D代表。与FNIRS注册的摄影测量法相比，结构化照明提供的直接获得的3D深度信息消除了将2D图像转换为3D模型所需的时间，从而有可能允许用户在实验过程中调整扫描过程以确保模型覆盖扫描中的所有Optodes位置，并且具有足够的质量。此外，通过直接获取量化的深度信息，结构化刷新方法具有比传统摄影测量法更准确和可靠的潜力。尽管这种直接的3D扫描方法不需要受试者严格固定，但过度移动可以并且会影响扫描图像的质量。通常不可能在一次收购中获得移动婴儿头部的完整3D模型。结果，在为婴儿应用智能手机3D扫描方法时，用户仍然需要从不同角度拍摄多个快照以产生部分3D表面，然后随后将它们缝合在一起，将其拼接在一起成一个完整的全头3D模型。尽管所需快照的数量远低于准确的光语法所需的2D图像数量，但这仍然会导致更长的获取时间，降低准确性并防止Instanta-neous结果。
婴儿功能近视三维注册系统
而且获取过程也很耗时。此外，这种方法需要购买 3D 数字化仪，这也相对昂贵（成本约 3000 英镑）。相比之下，摄影测量方法是一种低成本的空间配准解决方案，因为它们可以通过一部智能手机轻松实现。8 摄影测量从不同角度对佩戴 fNIRS 设备的受试者拍摄多张照片。使用专业软件（例如 Metashape 10 ）将获取的 2D 照片转换为 3D 模型（点云或网格）。该软件分析照片中的视觉特征，首先估计与每张图像相关联的相机的位置。通过比较图像并识别共同的点和特征，摄影测量软件可以重建物体的 3D 表示（在我们的例子中是受试者的头部）。通过检查生成的 3D 点云或网格，可以确定光极相对于受试者颅骨标志的位置。然而，这个过程在计算上是昂贵的并且耗时的，因此它通常在实验之后进行，并且通常需要使用标准计算资源花费数小时。如果生成的 3D 模型不足以捕获所有光极的所有位置信息，则无法回忆起这些信息，因为对受试者的实验早已结束。除了上面概述的挑战之外，如果受试者是婴儿，由于他们几乎不断运动，EM 跟踪和传统摄影测量方法通常都不切实际。鉴于头部实际上是一个刚性物体，理论上婴儿受试者的运动不应妨碍有效的摄影测量。然而，在婴儿移动的情况下，传统的摄影测量方法面临着重大挑战。次优的照明条件，例如不均匀的照明或投射在婴儿脸上的阴影，会影响所获取图像的质量和清晰度。此外，当受试者处于运动状态时，有必要在生成的 2D 图像中遮蔽背景以隔离婴儿的头部。这些因素共同使得单相机摄影测量法在捕捉运动婴儿的准确可靠的 3D 头部模型方面面临极大挑战。最近，一种使用智能手机的结构照明深度相机获取拍摄对象 3D 头部模型的方法被实现用于空间配准。11结构照明深度相机的工作原理是将特定的光图案投射到视野中，并分析这些图案如何因被拍摄物体的形状而变形。深度相机可以使用这些信息来计算物体表面上每个点与相机的距离，从而生成物体的精确 3D 表示。与用于 fNIRS 配准的摄影测量法相比，结构化照明提供的直接获取的 3D 深度信息省去了将 2D 图像转换为 3D 模型所需的时间，从而允许用户在实验期间调整扫描过程，以确保模型覆盖扫描中的所有光极位置并具有足够的质量。此外，通过直接获取量化的深度信息，结构化照明方法可能比传统摄影测量法更准确、更可靠。虽然这种直接 3D 扫描方法不需要拍摄对象严格保持静止，但过度移动会影响扫描图像的质量。一次采集即可获取运动婴儿头部的完整 3D 模型通常是不可能的。因此，当将智能手机 3D 扫描方法应用于婴儿时，用户仍然需要从不同角度拍摄多张快照以生成部分 3D 表面，然后将它们拼接在一起形成完整的全头 3D 模型。虽然所需快照的数量远低于精确摄影测量所需的二维图像的数量，但这仍然会导致更长的采集时间、降低精度并无法获得即时结果。