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使用量子设计的纠缠表征
多部分纠缠的实验检测通常需要许多适当选择的局部量子测量值，这些测量与先前共享的共同参考框架相一致[1，2]。在几百千米的距离上，后者可能是光子自由空间量子通信的具有挑战性的先决条件[3，4]，目前正在扩展到涉及围绕地球的卫星的空间[5-8]。在这里，由于相关卫星的运动，距离和数量，共享经典参考框架的问题变得尤其具有挑战性，这使得开发了所需的替代检测策略。近年来，已经有许多实验协议的建议避免了共享经典参考框架的需要。一种可能性是将逻辑Qubits编码为合并的光子自由度的旋转不变子空间，即它们的极化和横向自由度[9，10]。后一个程序为一个完整的实验工具箱提供了用于无对齐的量子通信的完整实验工具箱，但也可以在实验上发现较少要求的策略，以允许参考框架独立的纠缠认证。例如，人们可以使用在局部统一（LU）转换下不变的纠缠标准，通常称为参考框架无关[11-18]。这种类型的纠缠标准要求实验者能够测量一组固定的局部可观察物，但完全避免了需要在各方之间进行测量的需要。
一种用于人类感知和多个视觉任务的统一图像压缩方法
摘要。端到端图像压缩的最新进展可能会超过传统的编解码器，以超越率延伸性能。但是，当前的方法要么优先考虑人类概念质量，要么仅针对一个或几个预定的下游任务优化，从而忽略了涉及各种不可预见的机器视觉任务的更常见的情况。在本文中，我们提出了一个基于扩散的多任务统一图像压缩框架，旨在通过在开放设定的场景中纳入Hu-Man感知和多个视觉任务来扩展传统图像压缩的边界。我们提出的方法包括多任务协作嵌入模块和基于扩散的不变知识学习模块。以前的模块有助于完成多个任务的协作嵌入，而后一个模块通过将不变知识从可见的视觉任务中提炼出来，从而提高了对不可预见的任务的概括。实验表明，所提出的方法提取了用于Human和Machine Vision协作压缩的紧凑和多功能嵌入，从而带来了出色的性能。Specifically, our method outperforms the state-of-the-art by 52.25%/51.68%/48.87%/48.07%/6.29% BD-rate reduction in terms of mAP/mAP/aAcc/PQ-all/accuracy on the MS-COCO for object de- tection/instance segmentation/semantic segmentation/panoptic segmen- tation and video question answering tasks, 分别。
根据平交道口预测疲劳寿命... - WIT Press
疲劳寿命预测中常用的模型基于以不同方式计数的循环。最常用的方法是基于雨流计数，它以非常特殊的方式处理应力历史。这种方法有三个主要缺点。这是一种从连续变化的应力曲线产生循环的临时方法。它以非常严格的方式在循环计数中引入记忆，并且算法相当复杂。另一方面，基于平交点的模型易于应用，但平交点谱不包含足够的应力历史信息。这里提出了一个模型，其中损伤累积取决于实际的平交点和压缩在状态变量中的应力历史。提出的模型具有以下属性。当总损伤超过给定值时，就会发生故障。每次应力变化都会导致非负损伤，这种损伤仅取决于实际应力、其变化和应力状态变量。在特定应用中，状态变量可以解释为裂纹的张开应力。该模型是时不变的，即如果时间尺度发生变化，损伤不会改变。因此，寿命由应力的最大值和最小值序列决定。通常，状态变量的动态必须是时不变的和稳定的，即平稳和遍历的随机应力函数应生成平稳和遍历的状态变量。在这种情况下，可以根据损伤强度来预测疲劳寿命，损伤强度是单位时间的预期损伤。
采用深度学习方法分割胎儿脑部 MRI 中发育皮层，并尽量减少手动标记
我们开发了一个基于深度神经网络的自动化系统，用于快速、灵敏地对胎儿脑 MRI 中的皮质灰质进行 3D 图像分割。缺乏广泛/公开可用的注释是一个关键挑战，因为通常需要大量标记数据来训练具有深度学习的敏感模型。为了解决这个问题，我们：(i) 使用 Draw-EM 算法生成初步组织标签，该算法使用期望最大化，最初设计用于新生儿领域的组织分割；(ii) 采用人机交互方法，由专家胎儿成像注释员评估和改进模型的性能。通过使用将自动生成的标签与专家的手动细化相结合的混合方法，我们扩大了基本事实注释的效用，同时大大降低了它们的成本（283 片）。深度学习系统是在从发展人类连接组项目的胎儿队列中获得的 249 个 3D T2 加权扫描中开发的，这些扫描是在 3T 获得的。系统分析表明，该系统不受扫描时的胎龄影响，因为尽管胎儿皮质形态和强度存在差异，但该系统可以很好地推广到很宽的年龄范围（21-38 周）。还发现该系统不受大脑周围区域（羊水）强度的影响，而羊水通常是胎儿领域神经成像数据处理的主要障碍。关键词：胎儿、发育、大脑、皮质、灰质、3D 分割、深度学习。
根据平交道口预测疲劳寿命... - WIT Press
疲劳寿命预测中常用的模型基于以不同方式计数的循环。最常用的方法是基于雨流计数，它以非常特殊的方式处理应力历史。这种方法有三个主要缺点。这是一种从连续变化的应力曲线产生循环的临时方法。它以非常严格的方式在循环计数中引入记忆，并且算法相当复杂。另一方面，基于平交点的模型易于应用，但平交点谱不包含足够的应力历史信息。这里提出了一个模型，其中损伤累积取决于实际的平交点和压缩在状态变量中的应力历史。提出的模型具有以下属性。当总损伤超过给定值时，就会发生故障。每次应力变化都会导致非负损伤，这种损伤仅取决于实际应力、其变化和应力状态变量。在特定应用中，状态变量可以解释为裂纹的张开应力。该模型是时不变的，即如果时间尺度发生变化，损伤不会改变。因此，寿命由应力的最大值和最小值序列决定。通常，状态变量的动态必须是时不变的和稳定的，即平稳和遍历的随机应力函数应生成平稳和遍历的状态变量。在这种情况下，可以根据损伤强度来预测疲劳寿命，损伤强度是单位时间的预期损伤。
数码相机几何分辨率的测量方法
成像系统的分辨率自摄影测量出现以来就一直是摄影测量中一个令人着迷的课题。在过去的 20 年中，科学分析逐渐认识到模拟过程由镜头、胶片、前向运动和大气等子系统组成。通过考虑电磁波谱的波动理论并将不同组件建模为线性时不变 (LTI) 系统 (BAHR 1985)，数学处理是可行的。另一方面，航空摄影的几何分辨率在摄影测量的实际和商业应用中始终发挥着核心作用。例如，为定义校准过程的通用规则而做出的努力就证明了这一点。
水文建模和HBV模型和HBV模型的水文简介
sybolic（数学）符号（数学） - 量表 - /模拟 /模拟模型模型经验经验经验的经验概念概念性概念性概念性物理物理物理经验经验 - 概念性概念性 - 物理 - 物理线性线性线性 - 非 - 非线性线性 - 非线性线性 - 无线性线性 - 分散的隆起的动态 - 确定的 - 确定的stiticativatient-确定的stiticativation-statigation确定性stiticativation 时间时间ariant ariant ariant时间ariant in ariant in ariant时间变化变体 - 时间不变的时间不变基于事件的事件基于事件 - 连续持续完整 - 部分partial-partial-partial-partisial center-pential General-特殊用途特殊用途
量子场论中的Berry相
𝑚 ത 𝜓𝑒 𝑖𝛾 01 𝛼 𝜓= 𝑀 ത 𝜓 + 𝜓 − + hc 该理论具有 𝑈1 𝑉 对称性 𝜓→𝑈𝜓 。 • 𝑀≠0 ：具有唯一基态的间隙。 • 𝑀= 0 ：余维数为 2 的无间隙魔鬼点。 • 𝑀= 0 ：对于 𝑈1 𝐴 −𝑈1 𝑉 出现混合异常，但对于 𝑀≠0 则不存在 𝑈1 𝐴 问：我们可以添加相互作用来使系统间隙化，同时仅保留 𝑈1 𝑉 对称性吗？ （否。 Diabolic point 受 Thouless 泵不变量保护。）问：是否存在连续依赖于参数的平凡间隙界面族？（否，Berry 相的体边界对应示例）
DM 630/Fondazione链接-6G移动网络...
用于机器人感知，计划和控制的经典学习方法倾向于针对特定的技能和实施方案，这是因为很难提取可转移和可操作的表述，而这些表示对环境和代理的物理特性不变（例如，物理或模拟机器人）。但是，这种专业代理的性能可以受到较低的模型容量和相对较少的示例培训的限制。当解决单个机器人上大规模数据收集成本的复杂和长期任务时，这可能是尤其有问题的，并且要学会的策略的复杂性可能会受益于更具表现力的功能类（即具有更多的参数）。
先天T细胞的靶向肿瘤微环境
免疫抑制性肿瘤微环境（TME）仍然是阻碍对固态癌症实施有效免疫疗法的最优秀障碍之一。非常由免疫抑制肿瘤相关的巨噬细胞（TAM）和髓样衍生的抑制细胞（MDSC）组成，TME减弱了免疫检查点阻断和收养细胞疗法的影响，并授权了一种具有TME补救疗法的新型治疗。在这篇综述中，我们探讨了三个先天性T细胞子集的潜力，即不变的天然杀伤剂（INKT），与粘膜相关的不变式T（MAIT）细胞和Gamma delta t（GD T）细胞，它们显示出固有的抗TAM/MDSC能力。具有先天和适应性的特性，先天性的T细胞类型表达了一个子集特异性TCR，具有独特的重组，形态和靶细胞识别，进一步补充了各种NK激活受体。NK激活受体和TCR激活都会导致针对靶向免疫抑制细胞进行TME修复的作用细胞毒性。此外，先天的T细胞展示了中等水平的肿瘤细胞杀死，提供了双重抗肿瘤和抗TAM/MDSC功能。可以通过嵌合抗原受体（CAR）工程进一步加强这种潜在的抗肿瘤能力，以识别肿瘤特异性抗原，以增强抗肿瘤靶向。与既定的CAR-T细胞疗法相反，这些先天的细胞类型的采用提供了增强的安全性，而没有嫁接与宿主疾病（GVHD）的风险，因为它们对不匹配的主要组织相兼容性（MHC）分子的不匹配，以使其可用地访问，以替代，抗逆转状态。