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结合 SIFT 和 SGM 算法进行立体图像密集匹配
关键词：立体匹配，半全局匹配，SIFT，密集匹配，视差估计，普查 摘要：半全局匹配（SGM）通过平等对待不同路径方向进行动态规划。它没有考虑不同路径方向对成本聚合的影响，并且随着视差搜索范围的扩大，算法的准确性和效率急剧下降。本文提出了一种融合SIFT和SGM的密集匹配算法。该算法以SIFT匹配的成功匹配对为控制点，在动态规划中指导路径，并截断误差传播。此外，利用检测到的特征点的梯度方向来修改不同方向上的路径权重，可以提高匹配精度。基于 Middlebury 立体数据集和 CE-3 月球数据集的实验结果表明，所提算法能有效切断误差传播，缩小视差搜索范围，提高匹配精度。
超人频道低刺stalk密集的尼奥贝特锂波导通过floquet Engineering
集成的光子芯片逐渐成为信息传输和处理的重要选择，其中集成密度将扮演与综合电路中见证的越来越重要的作用。迄今为止，在制管机上硅晶片已经与低串扰的密集整合做出了巨大的效果，尽管在新兴的二氯甲甲虫在启用锂岩岩（LNOII）平台中仍然非常具有挑战性。在这里，我们报告了一种利用Floquet-Mode-Index调制的策略，以实现宽带零串扰，对LNOI芯片的其他性能指标的影响最小。零串扰的潜在物理学归因于floquet quasienergy的崩溃，这是通过超速频道低cros刺传输的实验性验证的，其多余的损失低。此外，我们在紧凑的LNOI波导阵列中展示了宽带八通道光传输，与传统的波导阵列相比，宽带八通道阵列显示出优势。我们的工作是提高片上光子电路的集成密度的另一种方法，为有希望的LNOI平台中的密集波导应用开辟了不同的可能性。
IL-6R有助于小鼠实验性自身免疫性脑脊髓炎的发展
摘要 - 准定位是大多数自主系统的一部分。gnss今天是本地化解决方案，但由于干扰而不可靠，在室内不可用。通过视觉测量的惯性导航，例如，光流提供了替代方案。传统的基于功能的光流仅限于具有良好特征的场景，深神经网络得出的密集光流的当前开发是一个有趣的选择。本文提出了一种使用传统基于特征的光流的真实图像序列上致密光流的结果的方法，并使用它比较了六种不同的密集光流方法。密集方法的结果是有希望的，并且可以确定这些方法之间没有明显的赢家。结果将在如何用于支持本地化的情况下讨论结果。
小鼠人类遗传变异的计算建模
摘要：大脑细胞网络的信息处理能力取决于神经元及其分子和功能特征之间的物理布线模式。映射神经元并解决其单个突触连接可以通过在纳米级分辨率下以密集的细胞标记在纳米级分辨率下实现。光学显微镜独特地定位于可视化特定的分子，但是由于分辨率，对比度和体积成像能力的限制，光学显微镜的密集，突触级的电路重建已经无法触及。在这里，我们开发了基于光微镜的连接组学（LICONN）。我们将专门设计的水凝胶嵌入和扩展与基于深度学习的分割和连通性分析进行了整合，从而将分子信息直接纳入突触级脑组织重建中。liconn将允许以易于采用的方式在生物学实验中进行突触级的脑组织表型。
将UGI整合到密集的城市地区：发生了什么？
城市化对全球城市构成了重大挑战。到2050年，预计全球70％的全球人口将居住在城市地区，给人类和自然带来新的挑战。在人口稠密的地区，有限的空间和土地利用冲突通常会导致经济增长的优先级，从而导致人类和环境健康的缺点。快速的城市化会加剧不平等，健康问题，社会问题，环境破坏和栖息地丧失。在人口稠密的城市中整合城市性质通常受到高昂的实施成本，密集的管理要求以及在冲突地区普遍缺乏空间的阻碍。尽管如此，联合国和欧盟等组织强调了自然要素在创造健康，宜居和可持续城市中的重要性。
冷且密集的扰动QCD在非常强的磁性背景中
我们计算有限的baryon密度扰动QCD中的第一原理和非常高的磁场的压力，最多可达两循环和物理夸克质量。我们框架的有效性区域由M s≪μQ效应效率p给出，其中m s是奇怪的夸克质量，μQ是夸克化学电位，E是基本电荷，而B是磁场强度。我们在运行耦合中包括重新归一化量表的效果，αSðμq；效率EBpÞ，并运行奇怪的夸克质量。我们还讨论了手性限制中的简化。交换图有效地忽略的贡献允许为纯夸克磁铁的状态方程构建一个简单的分析模型，并在非常大的b值下计算其质量和半径。这些结果对扰动QCD的最大质量和相关半径的行为产生了限制。我们还讨论了极端磁场的磁袋模型。
通过生成伪标签
密集的检索方法在多语言信息检索中表现出了有希望的表现，其中查询和文档可以使用不同的语言。然而，密集的检索器通常需要大量的配对数据，这在多语言方案中带来了更大的挑战。本文介绍了UMR，这是一个未经任何配对数据的训练的ultialual ultilitual contriever r etriever。我们的方法利用了多语言语言模型的序列估计功能，以获取用于培训密集猎犬的伪标签。我们提出了一个两阶段的框架，该框架迭代地改善了多语言密集猎犬的功能。两个基准数据集的实现结果表明，UMR的表现优于监督的基线，展示了训练Mul-listingual语言检索器而没有配对数据的潜力，从而增强了其实用性。1
基于微型微镜的哺乳动物脑组织的密集连接组重建
摘要：大脑细胞网络的信息处理能力取决于神经元及其分子和功能特征之间的物理布线模式。映射神经元并解决其单个突触连接可以通过在纳米级分辨率下以密集的细胞标记在纳米级分辨率下实现。光学显微镜独特地定位于可视化特定的分子，但是由于分辨率，对比度和体积成像能力的限制，光学显微镜的密集，突触级的电路重建已经无法触及。在这里，我们开发了基于光微镜的连接组学（LICONN）。我们将专门设计的水凝胶嵌入和扩展与基于深度学习的分割和连通性分析进行了整合，从而将分子信息直接纳入突触级脑组织重建中。liconn将允许以易于采用的方式在生物学实验中进行突触级的脑组织表型。
光学密集有效的两级系统的定量吸收成像
吸收成像是一种通常采用的方法，具有高时间分辨率，关于部分透明对象的空间信息。它依赖于探针梁和对象的相干响应之间的干扰。在低饱和度方案中，啤酒兰伯特衰减很好地描述了它。在本文中，我们从理论上讲，我们通过在任何饱和度方面的两级系统的合奏来得出σ极化激光探针的吸收。我们在实验上证明，相对于单个粒子响应，密集的87 rb冷原子集合中的吸收横截面通过与培养基的光密度B成比例的因子减少。为解释这种还原，我们开发了一个模型，该模型在单个粒子响应中融合了周围集合发出的不连贯的电磁背景。我们表明它在定性上再现了实验结果。我们的校准因子对σ偏振光的光密度B具有通用依赖性：α= 1。17（9） + 0。255（2）b允许获得密集量子系统的定量和绝对原位图像。