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在极端照明变化下3D重建的生成多视图重新构建
从不同环境中拍摄的照片重建对象的几何形状和外观很难作为照明，因此对象外观在捕获的图像中各不相同。这特别挑战更镜面的对象，其外观在很大程度上取决于观看方向。一些先前的方法使用嵌入向量的图像跨图像模型的外观变化，而另一些方法则使用基于物理的渲染来恢复材料和每位图像照明。这种方法在输入照明的显着变化时忠实地恢复了依赖的外观，并且倾向于产生大部分弥漫性结果。我们提出了一种方法，该方法通过首先在单个参考照明下使用多视图
照明和封装电阻率对n-pert细胞上极化势诱导的降解的影响
由极化类型势能诱导的降解（PID-P）引起的功率损失已观察到可以通过随后的照明来恢复，在某些情况下可以通过同时发生的照明来恢复。在本报告中，我们描述了一项研究的结果，其中封装在具有广泛电阻率的聚合物中的N-PERT细胞的前面暴露于PID测试期间的变化和受控辐照度。对于低电阻率乙烯 - 乙酸乙酸乙烯酯共聚物包裹剂，未观察到辐照度高达1000 W/m 2的辐射率或程度，而对于高和中等电阻率的聚纤维蛋白包装剂，100 W/m 2和300 w/m 2和300 w/m 2的辐射率分别降低了功率损失。我们引入了一个基于电荷积累的简单模型，该模型促进了对这些结果的解释，从而在电压应力下通过电荷积累来降解，在电压应力下和由于光暴露而导致的恢复是相反的相互依存现象，描述了模块对电力损耗的敏感性。
噪声环境对量子照明雷达二元决策策略影响的评估
自 20 世纪末以来，雷达技术已得到广泛应用，尤其是在海事和航空领域 [1-3]。雷达技术中最重要的课题之一是在背景噪声中探测隐形目标。另一方面，当前量子技术的发展为远程探测提供了新的可能性，从而产生了量子雷达的概念。本文提出了一种基于光子对之间量子纠缠的量子雷达“玩具模型”。这种简单的模型并不追求逼真，而是具有关于量子雷达潜力的教育价值。当前用于传输信息的量子技术的发展引入了“量子雷达”的概念，尽管直到 2008 年 Lloyd 的文章发表之前，这个想法一直没有引起人们的兴趣 [4]。在这篇文章中，Seth Lloyd 表明，与光子对的量子纠缠可以显著提高光频范围内的远程探测灵敏度。这种利用纠缠进行远程检测的方式称为“量子照明”（QI）。自本文发表以来，人们对量子雷达领域的兴趣日益浓厚。该主题已经开展了新的理论和实验研究 [5-12]。围绕量子雷达的研究已经从关注单个光子转向小束光子 [4,11]。同样，研究也从光学频率范围 [4] 转向微波频率范围 [11-13]，这更适合雷达应用，但也更具挑战性。在此背景下，目前正在开发新技术，以使微波领域的量子照明成为可能。例如，我们可以引用约瑟夫森结，它能够在低温下直接产生微波纠缠光子。还有光学光子和微波光子之间的耦合 [11]。然后，氮空位中心（称为 NV 中心）也允许产生微波纠缠光子。尽管这种量子雷达的可行性面临巨大困难，但该研究领域仍然非常活跃。量子雷达与传统雷达的用途相同，但其功能依赖于量子力学原理。
与物理模型的混合重建，并深入学习，可以改善结构化照明显微镜
Jianyong Wang，A，B，†Junchao Fan，C，†Bo Zhou，A，A，†Xiaoshuai Huang，D，E *和Liangyi Chen A，F，F，G，H，北京大学中国北京医学，北京，北京大学，软件与微电学学院，北京，中国北部C重庆大学邮政与电信大学，计算机科学技术学院，重庆图像认知关键实验室，重庆，北卡国生物医学工程系，北欧北京大学，麦克吉 - 麦克林，麦加，麦加，麦加，麦加，麦加，是中国北京，北京北京北京的大脑研究所，中国北京，国家生物医学成像中心，北京
使用卷积神经网络的火山口检测强大的照明和塑造变化*
作为有关月球和火星的大量数据，勘探任务正在转移到下一步，其目的是确定目标的精确着陆。精确着陆的有前途的技术是地形相对导航（TRN），该技术从地标图像和地图中检测到了地标。火山口检测是TRN的重要技术之一。检测陨石坑的一个问题是由于不融合条件而导致的陨石坑的明显变化。另一个问题是由于火山口降解而导致的形状变化。我们提出了一种基于组合支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）的新型火山口检测方法，以使检测性能稳健，以防止明显变化。在线性SVM中，学习了火山口图像数据集的梯度图像。然后使用学习的分类器来计算区域建议的物体得分。接下来，CNN识别提出区域的图像是否是火山口。我们的结果表明，所提出的方法可以在各种照明和形状条件下检测陨石坑，并且比传统的陨石坑具有更好的平均精度。
带有 LINCS 和 IDG 的知识图谱分析平台，用于帕金森病目标照明
LINCS 中心利用深入的基因和蛋白质表达分析来生成可直接映射到 IDG 蛋白质靶标的签名。疾病和表型本体映射是一项社区挑战，有 OMOP 和 UMLS 等实用且可行的解决方案。LINCS 扰动物包括严格定义的化学实体和 IDG 资源 DrugCentral 中包含的小分子药物。因此，LINCS 的大量人类细胞系和实验化学扰动数据集，结合 IDG 的蛋白质靶标（基因和蛋白质 ID）和 DrugCentral 活性药物成分（药物化合物）数据库，为药物靶标发现提供了紧密集成的组合资源。
单发定量差分相对比成像与可编程偏振多路复用照明结合
我们提出了一种具有极化多重照明的单次定量差异相比（DPC）方法。在我们系统的照明模块中，可编程的LED阵列分为四个象限，并覆盖了四个不同极化角度的偏振膜。我们在成像模块中的像素之前使用偏振摄像头。通过将自定义LED阵列上的偏振膜与相机中的极化器匹配，可以从单件采集图像中计算出两组不对称的照明采集图像。与相传函数结合使用，我们可以计算样品的定量相。我们介绍了设计，实现和实验图像数据，证明了我们方法获得相位分辨率目标的定量相位图像以及HELA细胞的能力。
在反向偏置和照明下，金属卤化物钙钛矿太阳能电池降解过程中缺陷的演变
在太阳能电池的制造过程中限制了半导体中的有害缺陷或将其驱动的已成为太阳能电池社会1 - 4的最根本任务之一。 这种情况在金属卤化物钙钛矿太阳能电池社区中也普遍存在，后者见证了钙钛矿太阳能电池的功率转化效率（PCE）从3.8％的3.8％增加到25.5％，而在不知所措的情况下，在缺陷量允许疫苗策略上据报道了Prog-Ress。 许多报道的钙钛矿太阳能电池现在可以通过1,000 h的操作稳定性测试9，10。 对钙钛矿太阳能电池的效率或稳定性的任何进一步提高都必须依靠对钙钛矿缺陷性质的更深入的理解，以消除所有非辐射电荷重组路径，以消除或忽略它们。 在偏置或照明下太阳能电池的降解与缺陷进化11 - 14密切相关。 但是，在实验中确定钙钛矿中缺陷的化学性质仍然是一个挑战。 近年来已经对钙钛矿中的缺陷进行了深入的研究，但是关于化学性质，它们的分布和降解过程中的演变仍然没有达成共识。 几个计算给出了有争议的结果，即不同的缺陷，包括卤化物间隙（I I-和I i +），金属空位（V Pb）或抗磷酸盐（I MA） - 导致甲基铵三铅三碘化物（MAPBI 3）15-19-15-19。 但是，没有直接的实验方法来识别批量和表面上缺陷的化学性质已成为太阳能电池社会1 - 4的最根本任务之一。这种情况在金属卤化物钙钛矿太阳能电池社区中也普遍存在，后者见证了钙钛矿太阳能电池的功率转化效率（PCE）从3.8％的3.8％增加到25.5％，而在不知所措的情况下，在缺陷量允许疫苗策略上据报道了Prog-Ress。许多报道的钙钛矿太阳能电池现在可以通过1,000 h的操作稳定性测试9，10。对钙钛矿太阳能电池的效率或稳定性的任何进一步提高都必须依靠对钙钛矿缺陷性质的更深入的理解，以消除所有非辐射电荷重组路径，以消除或忽略它们。在偏置或照明下太阳能电池的降解与缺陷进化11 - 14密切相关。但是，在实验中确定钙钛矿中缺陷的化学性质仍然是一个挑战。近年来已经对钙钛矿中的缺陷进行了深入的研究，但是关于化学性质，它们的分布和降解过程中的演变仍然没有达成共识。几个计算给出了有争议的结果，即不同的缺陷，包括卤化物间隙（I I-和I i +），金属空位（V Pb）或抗磷酸盐（I MA） - 导致甲基铵三铅三碘化物（MAPBI 3）15-19-15-19。但是，没有直接的实验方法来识别批量和表面上缺陷的化学性质最近的实验试图鉴定钙壶中缺陷的化学性质，暗示了对MAPBI 3中深层跨度跨性光谱典型表征20; MAPBI 3中深层陷阱的带负电荷的碘化物间质（I-I-），MA空位（V MA-）和MA间隙（MA I +）的可能起源。 i i-作为甲氨基三碘铅（FAPBI 3）中的主要浅阴离子缺陷，具有正电子歼灭光谱测量结果21或fa i antisite作为Fama Perovskite 22的主要表面深陷阱缺陷。
遮阳板用户手册
5.1 Mechanical installation 27 5.1.1 Installing the bracket 27 5.1.2 Lighting 27 5.1.2.1 Sensor and illumination configuration 27 5.1.2.2 Mechanical isolation from ambient light 28 5.1.2.3 Version with Infrared illumination 28 5.1.2.4 Version with UV illumination 29 5.1.2.5 Alignment for vertical illumination 29 5.1.3 Target laser 29 5.1.4 C-Mount镜头和保护套管30 5.1.5两极分化过滤器和火花保护罩30 5.2电气安装32 5.2.1 24 V DC连接32 5.2.2 LAN连接33 5.2.3示例连接计划34 5.2.4电气连接电源电源电源电压电压电压电压35 5.2.2.2 36 5.3.3网络连接 - 设置visor®视觉传感器的IP地址37