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从越野设置中的长波高光谱图像
近年来，自主导航变得越来越流行。但是，大多数现有的方法在公路导航方面有效，并利用了主动传感器（例如LIDAR）。本文使用Passive传感器，特别是长波（LW）高光谱（HSI）的遍历性估计，重点介绍了自主越野导航。我们提出了一种方法，用于选择一部分高光谱带，该方法通过设计一个最小的传感器设计带选择模块，该模块设计一个最小的传感器，该模块设计了一个最小的传感器，该模块可以测量稀疏采样的光谱带，同时共同训练语义段网络网络，以进行遍历性估计。使用我们的LW HSI数据集在包括森林，沙漠，雪，池塘和开放式田野的各种越野场景中证明了我们方法的有效性。我们的数据集包括在各种天气条件下白天和夜间收集的图像，包括具有广泛障碍的具有挑战性的场景。使用我们的方法，我们学习了所有HSI频段中的一个小子集（2％），这些子频段可以在利用所有高光谱带时获得竞争性或更好的遍历性估计精度。仅使用5个频段，我们的方法能够实现平均类别的效果，该级别仅比使用完整的256波段HSI低1.3％，而仅比使用250频段HSI实现的效果仅比使用了0.1％，这证明了我们方法的成功。
磁学进展 自旋波计算路线图
1 维也纳大学物理学院，A-1090 维也纳，奥地利 2 国家标准与技术研究所，美国科罗拉多州博尔德 80305 3 科罗拉多州立大学物理系，美国科罗拉多州柯林斯堡 80523 4 维也纳大学 MMM 数学-磁性-材料研究平台，奥地利维也纳 1090 5 imec，比利时鲁汶 3001 6 杜伦大学物理系，英国杜伦 DH1 3LE 7 哥德堡大学物理系，瑞典哥德堡 412 96 8 马德里自治大学 Nicolás Cabrera 研究所 (INC) 和凝聚态物理研究所 (IFIMAC) 凝聚态物理系 C-III，西班牙马德里 9 法国国家研究中心巴黎萨克雷泰雷兹大学法国国家科学研究院，91767 帕莱索，法国 10 慕尼黑工业大学物理系，85748 加兴，德国 11 SN Bose 国家基础科学中心凝聚态物理与材料科学系，加尔各答 700106，印度 12 日本东北大学材料先进研究所，仙台 980-8577，日本 13 格罗宁根大学泽尔尼克先进材料研究所，9712 CP 格罗宁根，荷兰 14 慕尼黑工业大学电气与计算机工程系，80333 慕尼黑，德国
Gen Z将为进入劳动力的AI波准备
随着Gen Gen的年龄增长并开始进入劳动力，AI的技术和计算能力也会增长。 AI（人工智能）最初是为完成一项任务并擅长设定任务而制作的。 ，例如，Deep Blue是1997年开发的一个计划，只是设计了一个目标：在国际象棋上击败您。 然而，在过去的十年中，AI从对人类的简单娱乐变成了在劳动力中发挥重要作用。 现在，它们从为您建立网站的AI到个人AI助手，这些助理试图积极地试图个性化您的在线体验。 很明显，AI在企业界的存在正在迅速扩展。 一组观察了对AI需求的变化的人实际上是Z。。 因此，这就提出了一个问题，他们是否准备好接受新的AI浪潮并正确利用它。 真正的答案是，随着Z世代围绕AI技术的长大，他们将为未来做好准备。 他们知道AI可以做有力的事情，例如处理重复的任务，协助收集客户的数据，甚至管理社交媒体帐户。 Z世代意识到新浪潮的危险和好处，并准备将其用于使用。随着Gen Gen的年龄增长并开始进入劳动力，AI的技术和计算能力也会增长。AI（人工智能）最初是为完成一项任务并擅长设定任务而制作的。，例如，Deep Blue是1997年开发的一个计划，只是设计了一个目标：在国际象棋上击败您。然而，在过去的十年中，AI从对人类的简单娱乐变成了在劳动力中发挥重要作用。现在，它们从为您建立网站的AI到个人AI助手，这些助理试图积极地试图个性化您的在线体验。很明显，AI在企业界的存在正在迅速扩展。一组观察了对AI需求的变化的人实际上是Z。因此，这就提出了一个问题，他们是否准备好接受新的AI浪潮并正确利用它。真正的答案是，随着Z世代围绕AI技术的长大，他们将为未来做好准备。他们知道AI可以做有力的事情，例如处理重复的任务，协助收集客户的数据，甚至管理社交媒体帐户。Z世代意识到新浪潮的危险和好处，并准备将其用于使用。
D-Wave 计算机
1. 一开始旅行者会同时占据多个坐标（量子叠加现象） 2. 随着退火的进行，位于任意给定坐标的概率会平稳变化，在深谷坐标附近概率会增大 3. 量子隧穿让旅行者可以穿过山丘，而不是被迫爬山，从而减少被困在非全局最小值的山谷中的可能性 4. 量子纠缠进一步改善了结果，让旅行者能够发现通往深谷的坐标之间的关联
训练小波域损失的训练生成图像超分辨率模型可以更好地控制伪影
抽象的超分辨率（SR）是一个不当的反问题，其中具有给定低分辨率图像的可行解决方案集的大小非常大。已经提出了许多算法，以在可行的解决方案中找到一种“好”解决方案，这些解决方案在忠诚度和感知质量之间取得了平衡。不幸的是，所有已知方法都会生成伪影和幻觉，同时试图重建高频（HF）图像细节。一个有趣的问题是：模型可以学会将真实图像细节与文物区分开吗？尽管有些重点侧重于细节和影响的分化，但这是一个非常具有挑战性的问题，并且尚待找到满意的解决方案。本文表明，与RGB域或傅立叶空间损耗相比，使用小波域损失功能训练基于GAN的SR模型可以更好地学习真正的HF细节与伪像的表征。尽管以前在文献中已经使用了小波域损失，但在SR任务的背景下没有使用它们。更具体地说，我们仅在HF小波子带上而不是在RGB图像上训练鉴别器，并且发电机受到小波子带的忠诚度损失的训练，以使其对结构的规模和方向敏感。广泛的实验结果表明，我们的模型根据多种措施和视觉评估实现了更好的感知延续权权衡。
根据近似量子非破坏测量进行波形估计
随着采用压缩光的引力波探测器的出现，量子波形估计（通过量子力学探针估计时间相关信号）变得越来越重要。众所周知，量子测量的反作用限制了波形估计的精度，尽管这些限制原则上可以通过文献中的“量子非破坏”（QND）测量装置来克服。然而，严格地说，它们的实现需要无限的能量，因为它们的数学描述涉及从下方无界的哈密顿量。这就提出了一个问题，即如何用有限能量或有限维实现来近似非破坏装置。在这里，我们考虑基于“准理想时钟”的有限维波形估计装置，并表明由于近似 QND 条件而导致的估计误差随着维度的增加而缓慢减小，呈幂律。结果，我们发现用这个系统近似 QND 需要很大的能量或维数。我们认为，对于基于截断振荡器或自旋系统的设置，预计该结果也成立。
CAO 研讨会：驾驭 2024 年人工智能浪潮
VI. 其他资源 以人为本的人工智能教育：https://ospi.k12.wa.us/sites/default/files/2024-06/comprehensive-ai-guidance.pdf（包含SHIFT框架—从好奇心开始，关注细节，识别背景，从新角度构建框架，谈论缺失的内容）人工智能提示库：https://www.moreusefulthings.com/prompts
disgan：信息信息的歧视器将GAN引导到MRI超分辨率，并清洁噪声
MRI超级分辨率（SR）和Denoising任务是深度学习领域的挑战，传统上被视为具有分隔的配对培训数据的不同任务。在本文中，我们提出了一种创新的方法，该方法使用单个深度学习模型同时解决这两个任务，从而消除了在培训期间对明确配对嘈杂和干净的图像的需求。我们提出的模型主要是针对SR训练的，但在超级分辨图像中也表现出显着的噪声清洁功能。而不是将与频率相关操作引入常规过程的常规方法，我们的新方法涉及使用以频率信息歧视器为指导的GAN模型。为了实现这一目标，我们利用3D离散小波变换（DWT）操作的功率作为GAN框架内的频率结合，用于磁共振成像（MRI）数据的SR任务。特别是我们的分配包括：1）基于残差 - 残基连接块的3D发电机； 2）将3D DWT与1×1卷积的3D DWT集成到3D UNET内的DWT+CORV单元中； 3）训练有素的模型用于高质量的图像SR，并伴随着Intrinsic denoising过程。我们将模型“ deno诱导的超分辨率gan（disgan）”配音，原因是其对SR图像产生和同时降解的双重影响。与传统的培训SR和Deno Task作为单独模型的传统方法背道而驰，我们提出的disgan仅受到SR任务的培训，但在DeNoising方面也取得了出色的表现。我们的代码可用 -该模型经过了来自人类连接组项目（HCP）的数十个受试者的3D MRI数据的培训，并对先前看不见的MRI数据进行了进一步评估，这些MRI数据来自患有脑肿瘤和癫痫的受试者，以评估其denosis和SR性能。
小波损耗的训练变压器模型可改善单图像超分辨率
基于变压器的模型已在包括图像超级分辨率（SR）在内的低级视觉任务中取得了显着的结果。但是，在获得全球信息时，基于不重叠的窗口中依赖自我注意的早期aperach遇到了挑战。为了激活全球更多输入像素，已经提出了混合注意模型。此外，通过仅将像素的RGB损失（例如L 1）降至最低而无法捕获基本的高频降低，训练不足。本文提出了两种贡献：i）我们引入了卷积非本地稀疏注意（NLSA）块，以扩展混合变压器体系结构，以增强其接受场。ii）我们采用小波损失来训练变压器模型，以提高定量和主观性能。虽然先前已经探索过小波损耗，但在基于训练变压器的SR模型中显示了它们的力量是新颖的。我们的实验结果表明，所提出的模型在各种基准数据集中提供了状态的PSNR结果以及出色的视觉性能。
Waverley栖息地园艺指南
1。多种物种，高度和习惯的栖息地花园的重要特征是结构性多样性 - 各种植物物种，具有不同的层，高度和习惯。特定类型的太多植物会吸引有限的鸟类，并不利于其他野生动植物。避免使用杂种杂交树木和callistemons等高大的开花树，因为它们吸引了大型，丰富且常常是急躁的鸟类。2。浓密的刺灌木和刺灌木为像仙女般的仙女等小鸟提供了庇护所和安全性。它们提供了安全的筑巢和栖息地，使猫和大鸟等捕食者难以到达它们。3。群集植物，无论是在小鸟类栖息地和花园美学方面，都可以在“团块”或簇中种植几种相同的植物物种。类似的群体种植（而不是之间的间隔为间隔），将提供最大的栖息地价值。4。将猫留在室内宠物猫可以杀死鸟类和蜥蜴。将您的猫留在室内或围栏中，尤其是在春季处于危险之中的春天。5。为鸟类和昆虫提供水提供一个带有浅水的鸟浴，并保持清洁并定期上面。掉入几块石头或树枝上，因此蜥蜴和昆虫可以轻松进出。猫浴需要无法访问猫，因此请确保它们在地面至少1米处，并且在某些灌木丛附近，如果需要的话，鸟类可以藏起来。