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听觉中的振幅调制深度鉴别... - CORE
几何声学 - GA - 建模技术假设表面相对于感兴趣的波长较大。对于给定场景，实践者通常会创建一个具有大而平坦表面的单个 3D 模型，该模型在很宽的频率范围内满足假设。这种几何近似会导致模拟声场的空间分布出现错误，因为影响反射和散射行为的几何细节被忽略了。为了补偿近似，建模者通常会估计表面的散射系数，以随机地解释反射方向性中实际的、波长相关的变化。一种更确定性的方法可以考虑一系列几何细节不断增加的模型，每个模型都在相应的频带上进行分析，以满足大表面尺寸的要求。因此，为了提高 GA 模拟的宽带空间精度，我们提出了一种多分辨率建模方法。使用波纹墙的比例模型测量、我们的方法与非 GA 技术的比较以及一些简单的听力测试，我们将展示
降低基于量子 FLT 的反演电路深度
摘要 — 近几年来，关于量子计算和密码分析的研究显著增加。作为该领域的重要组成部分之一，各种量子算术电路的构造也已被提出。然而，尽管有限域逆在实现量子算法中有着重要作用，例如椭圆曲线离散对数问题 (ECDLP) 的 Shor 算法，但关于有限域逆的研究却很少。在本研究中，我们建议减少现有的基于量子费马小定理 (FLT) 的二进制有限域逆电路的深度。具体而言，我们建议采用完整的瀑布方法将 Itoh-Tsujii 的 FLT 变体转换为相应的量子电路，并删除 Banegas 等人在先前工作中使用的逆平方运算，从而降低 CNOT 门的数量（CNOT 计数），这有助于减少整体深度和门数。此外，首先在 Qiskit 量子计算机模拟器中构建我们的方法和以前的工作并进行资源分析，比较成本。我们的方法可以作为一种节省时间的实现方式。
稳定扩散启用水下深度估计
单眼深度估计在近年来，由于深度学习的进步，近年来在陆地图像上取得了重大进展。，但主要是由于数据稀缺性而导致的水下场景不足。鉴于水中的光衰减和背面的固有挑战，获得清晰的水下图像或精确的深度非常困难且昂贵。为了减轻此问题，基于学习的方法通常依赖于综合数据或转向自欺欺人或无监督的举止。尽管如此，它们的性能通常受到域间隙和宽松的约束而阻碍。在本文中，我们提出了一种新的管道，用于使用准确陆地深度生成感性的水下图像。这种方法有助于对水下深度估计的模型进行超级培训，从而有效地降低了限制和水下环境之间的性能差异。与以前的合成数据集相反，这些数据集仅将样式转移应用于没有场景内容的情况下的Terres试验图像，我们的方法通过通过创新的STA-
山区积雪深度的海拔依赖性 - TC
摘要。海拔高度对降水和降雪的数量和分布模式有重大影响。许多研究确定了正海拔梯度，通常基于稀疏降水站或雪深测量数据。我们对海拔 - 雪深关系进行了系统评估。我们分析了在季节性积雪量最大时通过遥感获取的七个山区面积雪深数据。将雪深平均到 100 m 海拔带，然后与各自的海拔水平相关联。评估在三个尺度上进行：（i）完整数据集（10 km 尺度）、（ii）子集水区（km 尺度）和（iii）坡度横断面（100 m 尺度）。我们表明，所有尺度的大多数海拔-积雪深度曲线都具有单一形状。平均积雪深度随海拔高度增加，直至达到一定水平，此时积雪深度达到明显峰值，然后在最高海拔处下降。我们用通常为正的降雪海拔梯度来解释这种典型形状，该梯度受积雪覆盖和地形相互作用的影响。这些过程包括降水的优先沉积和风、滑坡和雪崩对雪的重新分布。此外，我们表明，平均积雪深度峰值的海拔水平与岩石的主要海拔水平（如果存在）相关。
陷阱深度分布决定余辉动力学
摘要：持续的发光材料在智能信号，抗矛盾和体内成像等各个领域都有应用。但是，缺乏对控制持续发光的确切机制的透彻理解，因此很难开发优化它的方法。在这里，我们提出了一个精确的模型，以描述Znga 2 O 4：Cr 3+的持续发光的各种过程，这是现场的主力材料。已经解决了一组速率方程，并且已经对电荷/放电和热发光测量进行了全局拟合。我们的结果建立了陷阱深度分布和余滴动力学之间的直接联系，并阐明了与Znga 2 O 4：Cr 3+纳米颗粒相关的主要挑战，确定了较低的陷阱概率和光学偏差，这是限制Znga 2 O 4：CR 3+的主要因素，并与大型Margin进行改进。我们的结果强调了准确建模对于未来余辉材料和设备设计的重要性。
恒定量子深度下的多元迹估计
有一种民间传说认为，需要深度为 Θ(m) 的量子电路来估算 m 个密度矩阵乘积的迹（即多元迹），这一子程序对于凝聚态和量子信息科学中的应用至关重要。我们通过构建一个恒定量子深度电路来完成这项任务，证明了这种看法过于保守，该电路受到 Shor 误差修正方法的启发。此外，我们的电路只需要二维电路中的局部门 - 我们展示了如何在类似于 Google 的 Sycamore 处理器的架构上以高度并行的方式实现它。凭借这些特点，我们的算法使多元迹估计的核心任务更接近近期量子处理器的能力。我们用一个关于用“表现良好”的多项式近似来估计量子态的非线性函数的定理来实例化后一种应用。
在恒定深度
NISQ（嘈杂的中等规模quantum）之间的方法没有任何证据证明量子优势和完全容忍断层的量子计算，我们提出了一种方案，以实现可证明的可证明的超级物质量子量子（在某些广泛接受的复杂性构想）中，可以与微型误差误差校正要求有稳健的噪声。我们选择一类采样问题，其中包括稀疏的IQP（瞬时Quantum Quantumial多项式时间）电路，我们通过引入Tetrahelix代码来确保其耐断层的实现。通过合并几个四面体代码（3D颜色代码）获得此新代码，并且具有以下属性：每个稀疏的IQP门都允许横向启动，并且逻辑电路的深度可以用于其宽度。结合在一起，我们获得了任何稀疏的IQP电路的Depth-1实现，直到编码状态的制备。这是以一个空间为代价的，这仅在原始电路的宽度中是多毛体。我们还表明，也可以通过经典计算的单一步骤进行恒定深度进行状态准备。因此，我们的构造表现出在恒定深度电路上实现的采样问题，具有强大的超多种量子量子优势，并具有一轮的测量和进率。
对CNN
单眼深度估计是计算机视觉中的持续挑战。变压器模型的最新进展证明了与该领域的召开CNN相比，具有显着的优势。但是，了解这些模型如何优先考虑2D图像中不同区域的优先级以及这些区域如何影响深度估计性能。探索变压器和CNN之间的差异，我们采用了稀疏的像素方法对比分析两者之间的区别。我们的发现表明，尽管变形金刚在处理全球环境和错综复杂的特征方面表现出色，但它们在保留深度梯度连续性方面落后于CNN。为了进一步增强在单眼深度估计中的变压器模型的性能，我们提出了深度梯度改进（DGR）模块，该模块通过高阶分化，特征融合和重新校准来完善深度估计。此外，我们利用最佳运输理论，将深度图视为空间概率分布，并采用最佳传输距离作为损失函数来优化我们的模型。实验结果表明，与插件深度梯度改进（DGR）模块集成的模型以及所提出的损失函数可增强性能，而无需增加室外Kitti和室内NYU-DEPTH-V2数据集的复杂性和计算成本。这项研究不仅提供了深入估计转换器和CNN之间区别的新见解，而且还为新颖的深度估计方法铺平了道路。
人工智能和深度本体论-UCL Discovery
摘要：尽管对在监视，隐私，公共卫生，气候变化，全球移民和战争中使用AI的担忧越来越担心，但其在跨文化传播领域的使用的含义仍未清楚地定义。本文批判性地研究了AI的当代出现，即通过关键的现实主义深度本体论的角度，以争辩说，AI具有无休止的标志和符号相互作用，是最终的模拟。因此，AI撤离了判断合理性的规范地形，有利于无尽的模拟物和后现代主义的恋物癖表现。为了说明这一点，有人认为，基于判断力理性（或道德1）的审判的无能为力，揭示了干预世界上改善实际不公正的可能性。因此，如果跨文化伦理仍然在判断相对论（或伦理2）的范围内，它将放弃对物质世界产生影响的可能性。
通过无人机航拍确定积雪深度分布...
确定积雪深度的空间分布不仅对于与饮用水供应或水力发电相关的民用目的至关重要，而且对于雪、水文和环境研究中的多种应用也至关重要。然而，积雪深度在空间和时间上都变化很大。因此，传统和最先进的积雪监测方法并不总是能够捕捉到如此高的空间变化，除非采用非常昂贵的解决方案。在这项研究中，我们提出了一种新方法，旨在通过利用地球科学研究环境中的两种低成本和新兴技术来提出解决问题的方法；运动结构 (SfM) 数字摄影测量和无人机 (UAV)。这些技术相结合的优点在于，它们可以以较低的运行成本和较少的工作量提供大面积的精确高分辨率数字高程模型 (DEM)。所提出的方法将利用这一资产，在地理参考雪面（雪 DEM）与其相应的底层地形（地形 DEM）之间进行减法，从而提供雪深分布图。为了在小规模上测试所提出方法的可行性和效率，在上述背景下调查了六个不同的积雪区域。这些区域的面积从 900 到 51,000 平方米不等，其中两个位于斯瓦尔巴群岛朗伊尔城附近，四个位于西格陵兰岛安登峡湾附近。调查在雪面类型、底层地形复杂性、亮度条件和所用设备方面有所不同，以评估该方法的适用范围。结果呈现为六张雪深分布图，并通过比较估计的雪深和一组质量控制点上探测到的雪深来验证。根据区域不同，探测到的雪深与估计的雪深之间的平均差异从最佳情况的 0.01 米到最坏情况的 0.19 米不等，同时空间分辨率范围从 0.06 到 0.1 米。彻底调查了每种情况的误差源，并评估了通过使用雪面和相应的底层地形中可见的公共地面控制点对 DEM 进行地理配准可以进一步减轻误差。在进行的测试中，该方法没有受到该区域的任何特定表面特征或任何调查条件的特别限制。尽管是在小规模区域进行测试，但通过考虑这些初步结果，该方法有可能成为一种简化程序，允许重复绘制雪动态图，同时降低运行成本，并且不会放弃获得高精度和高分辨率。