XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemangle
基于纠缠水凝胶微型>的大孔材料的3D生物打印
卫生科学系 +技术部，HPL J 22，Otto-stern-Weg 7，8093ZürichSwitzerland电子邮件：Marcy.zenobi@hest.hest.hest.ethz.ch.ch.ch.ch.ch.ch.ch关键词：Microgels，Microgels，Bioinks，生物学，挤出生物插入，cartilage，Cartilage，Tissue Engineering Whycres and Mimalian Mimalian Mimalian Mimalian Mimalian Mimalian diverric
利用超纠缠光子态提高量子通信速率
量子通信基于量子态的生成和量子资源在通信协议中的利用。目前，光子被认为是信息的最佳载体，因为它们能够实现长距离传输，具有抗退相干性，而且相对容易创建和检测。纠缠是量子通信和信息处理的基本资源，对量子中继器尤为重要。超纠缠是一种各方同时与两个或多个自由度 (DoF) 纠缠的状态，它提供了一种重要的额外资源，因为它可以提高数据速率并增强错误恢复能力。然而，在光子学中，处理线性元素时，信道容量（即最终吞吐量）从根本上受到限制。我们提出了一种使用超纠缠态实现更高量子通信传输速率的技术，该技术基于在单个光子上多路复用多个 DoF，传输光子，并最终在目的地使用贝尔态测量将 DoF 解复用为不同的光子。按照我们的方案，只需发送一个光子即可生成两个纠缠的量子比特对。提出的传输方案为具有更高传输速率和对可扩展量子技术的精细控制的新型量子通信协议奠定了基础。
多样化形象到图像 - 译-Via-disentangled- ...
摘要。图像到图像翻译旨在学习两个视觉域之间的映射。许多范围的主要挑战有两个主要挑战：1）缺乏对齐的训练对和2）来自单个输入图像的多个可能的输出。在这项工作中，我们提出了一种基于分离的表示形式的方法，用于生产带有配对的训练图像的各种输出。为了达到多样性，我们建议将信息嵌入两个空间：一个域 - 不变的内容空间，捕获跨域和域特异性属性空间的共享信息。使用分离的功能作为输入大大降低了模式崩溃。为了处理未配对的培训数据，我们引入了一种新型的跨周期同意损失。定性结果表明，我们的模型可以在各种任务上产生多样化和逼真的图像。我们通过广泛的评估来验证我们方法的有效性。
电解质门控石墨烯Terahertz振幅调节器
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。
量子纠缠、隐形传态和随机性
摘要。对单个量子系统（例如单个光子、原子或离子）的精确控制为一系列量子技术打开了大门。这一概念的目标是创建能够利用量子效应解决数据处理和安全信息传输问题以及比现有方法更有效地对周围世界参数进行高精度测量的设备。量子技术出现的关键一步是二十世纪下半叶的开创性工作，它首先展示了量子力学对自然的描述的矛盾性和正确性，其次，奠定并引入了成为现代量子技术基础的基本实验方法。2022 年诺贝尔物理学奖授予了 Alain Aspect、John Clauser 和 Anton Zeilinger，以表彰他们对纠缠光子的实验、建立贝尔不等式的违反以及开创量子信息科学。
重新思考多对比度MRI超分辨率：矩形...
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。
选择您需要的东西：删除的表示场景文本识别和编辑
场景文本图像不仅包含样式信息（字体，背景），还包含内容信息（字符，纹理）。不同的场景文本任务需要不同的信息，但是以前的表示学习方法 - 在所有任务中使用紧密耦合的功能，从而导致次优性能。我们提出了一个旨在解开这两种功能的分解表示学习框架（亲爱的），以改善适应性，以更好地解决各种下游任务（选择您真正需要的内容）。具体来说，我们合成具有相同样式但内容不同的图像对数据集。基于数据集，我们通过监督设计将两种类型的功能分解。很明显，我们将视觉表示形式直接分为样式和内容功能，内容特征是通过文本识别损失来监督的，而对齐损失使图像对中的样式特征保持一致。然后，样式功能用于通过图像解码器重新构造对应图像的提示，以指示对应方的内容。这样的操作根据其独特属性有效地将功能分解。据我们所知，这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。 我们的方法在场景文本识别，转换和编辑中实现了最新的性能。据我们所知，这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。我们的方法在场景文本识别，转换和编辑中实现了最新的性能。