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郁金香：用于提高LIDAR点云的变压器
LIDAR UPSMPLING对于机器人和自动驾驶汽车的启示系统来说是一项艰巨的任务，这是由于大型场景的稀疏结构稀疏和不规则的结构。最近的作品建议通过将LIDAR数据从3D欧几里得空间传播到2D图像空间中的一个超级分辨率问题来解决此问题。尽管他们的方法可以生成具有细粒细节的高分辨率范围图像，但由此产生的3D点云是10个模糊细节并预测无效的点。在此pa-per中，我们提出了郁金香，这是一种从低分辨率激光雷达输入中重建高分辨率激光圈云的新方法。我们还遵循一种基于图像的方法，但特定地修改了基于Swin-Transformer网络的贴片和窗口几何形状，以更好地拟合范围图像的特性。我们在三个公共现实世界和模拟数据集上进行了几项实验。郁金香在所有相关指标中都优于最先进的方法，并且比以前的工作生成了强大，更现实的点云。该代码可在https：//github.com/ethz-asl/tulip.git上找到。
GASE的外观耦合到石墨烯：从原位带工程到光子传感
对于某些可区分的函数h：r d→r和d二维向量的总数。这种特征的示例包括例如总均值，比率或相关系数。这也称为有限的人口推断问题（Beaumont和Haziza 2022）。我们进一步假设n很大，每个单个实验的计算成本也是不可行的。在这种情况下，研究经常诉诸于子采样。亚采样方法在过去几年中的人口急剧增加。例如，MA，Mahoney和Yu（2015）； Ma等。（2022）引入了大数据回归的杠杆采样，随后启发了逻辑回归的类似发展（Wang，Zhu，Zhu和Ma 2018; Yao and Wang 2019）广义线性模型（AI等人。2021b; Yu等。2022）和分位回归（Ai等人2021a; Wang，Peng和Zhao 2021）。同样，Dai，Song和Wang（2022）开发了
采样策略和……研讨会
第 2 天：2024 年 5 月 28 日，星期二 – 合作伙伴介绍采样点 9:00 9:30 Jaroslav Černi 水研究所 – JCWI，Србија 9:30 9:45 讨论 9:45 10:05 布达佩斯技术与经济大学 – BME，Magyarország 10:05 10:15 讨论 10:15 10:35 保加利亚水协会 – BWA，България 10:35 10:45 讨论 10:45 11:05 国家管理局“罗马尼亚水域” – NARW，România 11:05 11:15 讨论 11:15 11:30 咖啡休息 11:30 11:50 水研究所 – WRI，Slovensko 11:50 12:00 讨论 12:00 12:20 克罗地亚水域 – HV、Hrvatska 12:20 12:30 讨论 12:30 12:50 Jožef Stefan 研究所 – JSI、斯洛文尼亚 12:50 13:00 讨论 13:00 13:15 结论 – 需要采取的行动 (Radmila Milačič, JSI) 13:15 14:15 午餐
减少采样开销的准概率分解
量子误差缓解技术可以降低当前量子硬件上的噪声，而无需容错量子误差校正。例如，准概率方法使用有噪声的量子计算机模拟无噪声量子计算机，但前提是仅产生可观测量的正确预期值。这种误差缓解技术的成本表现为采样开销，其随着校正门的数量呈指数增长。在这项工作中，我们提出了一种基于数学优化的算法，旨在以噪声感知的方式选择准概率分解。与现有方法相比，这直接导致采样开销的基础显著降低。新算法的一个关键要素是一种稳健的准概率方法，它允许通过半有限规划在近似误差和采样开销之间进行权衡。
引用：Li H，Zhao CH，Li J等。通过单
div>用于干涉机制的双原子元面积具有对电磁波的多维操纵的重要潜力，包括控制幅度，相位，频率和极化。具有自旋选择性特性的几何相剖面通常与波前调制有关，从而使正交圆形极化通道内的共轭策略实现了。同时控制单层双原子图中这些特征将是明显的技术扩展。在这里，通过组装一对具有双重效应的元原子来实现Terahertz（THZ）梁的自旋选择调节。具有多种旋转特性的几何相位曲线引起的不同模拟函数，引入了阐明其物理意义的非独立参数因子。通过安排关键参数，可以采用提出的策略来实现独立的振幅和相处。表征了一系列具有特定调制功能的THZ跨表面样品，在实验上证明了按需操纵的准确性。这项研究为所有可能具有巨大潜力在成像，传感和检测中具有巨大潜力的全硅元元素铺平了道路。
人类粪便的宏基因组学采样，存储和测序方案
DNA准备（M）标记（鳕鱼20060059）准备参考指南，没有任何修改。这是完整的Illumina文档（https://emea.support.illumina.com/downloads/illumina-dna-prep-reference-guide-guide-1000000025416.html）的链接。填写Illumina DNA库准备清单可能很有用：https：//emea.support.illumina.com/downloads/illumina-dna-dna-prep-checklist- 100000000033561.html
通过减少刺激幅度深度
摘要 - 稳态视觉诱发电位（SSVEP）当前是脑部计算机界面（BCI）中使用最广泛的范例之一。尽管SSVEP-BCI的特征是它们的高且稳健的分类性能，但从用户体验的角度来看，反式刺激的重复表现是不舒服的。的确，SSVEP刺激的低水平视觉特征使它们随着时间的流逝而紧张，并且可能会破坏需要持续关注的任务。他们甚至可以诱导癫痫发作。本研究探讨了刺激幅度深度（90％的幅度降低），以设计SSVEP刺激，以改善用户舒适性的解决方案。在低振幅和标准的全幅度SSVEP刺激之间，系统比较了不同管道获得的分类精度。结果揭示了使用与任务相关的组件分析（TRCA）分类方法的高（99.8％）和低幅度（80.2％）刺激的高分类精度。目前的发现证明了减少SSVEP刺激幅度以增加用户舒适度为透明BCI操作铺平道路的有效性。
在ER掺杂的磷酸盐玻璃中的浓度猝灭，用于紧凑的光激光器和放大器
在ER掺杂的磷酸盐玻璃中淬灭，用于紧凑的光激光器和放大器 / Pugliese，迭戈； Boetti，Nadia Giovanna； Lousteau，J。； Ceci Ginistrelli，Edoardo； Bertone，Elisa； Geobaldo，Francesco；米兰，丹尼尔。- 在：合金和化合物杂志。- ISSN 0925-8388。-657：（2016），pp。678-683。[10.1016/j.jallcom.2015.10.126]
内源性心脏保护剂-Iris -Aperto
摘要。鉴于从属于物种的个体人群中观察到的样本，“物种采样”问题（SSP）要求估计来自同一人群的其他不可观察的不可观察的物种组成的某些特征。在SSP中，估计概率的问题，未见物种的数量以及过去的三十年中出现了，因为它是Nu-Ober方法论和应用工作的主题，主要是在生物学科学中，主要是在统计机器学习，电气工程，电气工程学，理论上的com-Putercutercorcecorcerscocicor，Mecord acter Science，Insperion actersic和Foresicsic和Foresicsic和Forsensic和Foresicsic和Forsensic和Forsensic中。在本文中，我们专注于这些流行的SSP，并在Pitman-Yor过程（PYP）之前概述了其贝叶斯非参数分析（BNP）分析。在回顾文献时，我们通过建立简单的复合二项式和高几何分布来建立新的后验表示，改善了现有后验推论的计算和解释性，通常是通过复杂的共同数字来表达的。We also consider the problem of estimating the discount and scale parameters of the PYP prior, showing a property of Bayesian consistency with respect to esti- mation through the hierarchical Bayes and empirical Bayes approaches, that is: the discount parameter can be estimated consistently, whereas the scale parameter cannot be estimated consistently, thus advising caution in poste- rior inference.我们通过讨论SSP的一些概括（主要是在生物科学领域）来结束我们的工作，这些生物科学领域涉及“特征抽样”，多个人群共享物种和马尔可夫链类别的人群。关键词和短语：贝叶斯非参数，贝叶斯的一致性，覆盖率，覆盖率概率，经验贝叶斯，等级贝叶斯，Pitman-yor过程，“物种采样”问题，看不见的物种。