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用于位置确定的量子计算
摘要 量子计算为解决问题提供了一种新方法，可以有效解决传统计算机上难以解决的问题。它基于利用量子粒子的行为方式。随着世界各地的研究人员展示量子霸权以及基于云的量子计算机的出现以及研究人员的免费帐户，量子计算正在成为现实。在本文中，我们探讨了量子计算对位置确定研究的机遇和挑战。具体来说，我们通过提供著名 RF 指纹算法的有效量子实现并在 IBM Quantum Experience 计算机实例上运行它，介绍了使用量子算法的预期收益的一个例子。所提出的量子算法的复杂度比其经典算法版本好很多，无论是在空间还是运行时间上。我们进一步讨论了研究人员可以在此基础上探索这一激动人心的新领域的软件和硬件研究挑战和机遇。
oracle骨铭文的粗到1个生成模型
由于古老的起源，在出土的甲骨文骨铭文（OBI）中有许多不可或缺的字符，这使伟大的challenges带来了认可和研究。近年来，图像介绍技术取得了显着的进步。但是，这些模型无法适应OBI的唯一字体形状和复杂的文本背景。为了应对这些上述挑战，我们提出了一种使用生成的对抗网络（GAN）恢复受损的OBI的两阶段方法，该方法结合了双重歧视者结构，以捕获全球和局部图像。为了准确恢复图像结构和细节，提出了空间注意机制和新型损失函数。通过将现有OBI和各种蒙版的清晰副本喂入网络中，它可以学会为缺失区域生成内容。实验结果揭示了我们提出的方法完成OBI的有效性。
实例对室外监视方案中事件相机流的分割
摘要：事件摄像机是一种新型图像传感器。这些传感器的像素彼此独立地和彼此独立运行。传感器输出是一个可变的速率数据流，该数据流在时空上编码亮度变化的检测。这种类型的输出和传感器操作范例为计算机视觉应用构成了处理的处理，因为基于框架的方法并非本地适用。我们在基于事件的室外监视的背景下，对不同最新的基于深度学习的实例分割方法进行了首次系统评估。用于处理，我们考虑将事件输出流转换为不同维度（包括点，体素和基于框架的变体）的表示。我们介绍了一个新的数据集变体，该变体在每个输出事件的实例级别以及基于密度的预处理以生成感兴趣的区域（ROI）。实现的实例分割结果表明，基于事件的域的现有算法的适应是一种有希望的方法。
使用stylegan2-ada
在这项研究中，我们提出了一种生成数据增强技术，以克服设计基于深度学习的自动化链球菌诊断系统时严重有限的数据的挑战。我们基于用于系统设计的stylegan2-ADA模型实现生成模型，并使用两个分类器评估斜视分类性能。我们根据传统数据增强技术评估了我们提出的方法的能力，并确认了性能的实质性增强。此外，我们进行了实验，以探索眼科医生之间的诊断一致性与生成模型的产生性能之间的关系。超越FID，我们验证了分类器上的生成样本以建立其实用性。通过这些实验，我们证明了基于生成模型的数据增强功能在极端数据稀缺的情况下提高了总体定量性能，并且有效地减轻了深度学习模型培训期间的过度拟合问题。
Grand Solutions 2025绿色研究，技术和...
1。关于Grand Solutions计划，Grand Solutions计划投资于雄心勃勃，优选的跨学科研究和创新项目，这些项目可以为重要的，政治优先的社会挑战创建新的，具体的解决方案，并在整个丹麦（Denmark）创造价值。在可能的范围内，Grand Solutions计划投资于研究机构与商业社区或解决方案的公共客户（例如市政当局和地区）进行的密切合作。创新基金会鼓励价值链的所有部分的跨学科项目 - 从基础研究（丹麦：Grundlagsskabende forskning）到工业研究和实验发展。Grand Solutions计划应用程序模型由两个阶段组成。第1阶段是向所有有兴趣的申请人开放的利息信的请求，而第2阶段是要求完整申请的请求，仅通过邀请开放。阶段1的申请人将邀请到第2阶段：
重新构想自闭症儿童的家长控制
患有自闭症谱系障碍 (ASD) 的儿童经常从设备（例如智能手机）中寻求安慰，以应对过度社交刺激。然而，这种依赖使他们接触到不适当的数字内容，并增加了模仿和社会脆弱性的敏感性。因此，有自闭症儿童的父母在调节他们的设备使用方面遇到了独特的挑战，而现有的关于父母调解的文献很少涉及这些挑战。当我们开始解决这一差距时，我们设计了以开放式沟通和自我调节为中心的低保真原型，并根据两个焦点小组的六位自闭症专家的反馈对其进行了改进。我们通过对 25 名患有自闭症的孩子（14 岁以下）是活跃互联网用户的父母进行半结构化访谈，评估了更新的设计（以故事板的形式呈现）。我们的研究加入了父母调解的研究主体；我们的研究结果为自闭症儿童的包容性父母控制工具提供了见解，并为未来这些方向的研究提供了指导。
10.1038/s42004-022-00744-x Maleki, R.、Shams, SM、Chellehbari, YM、Rezvantalab, S.、Jahromi, AM、Asadnia, M.，... & Razmjou, A. (2022)。利用人工智能发现离子选择性膜的材料。Communications Chemistry，5，1-13。https://doi.org/10.1038/s42004-022-00744-x 本期刊文章发布于 Research Online。https://ro.ecu.edu.au/ecuworks2022-2026/1594
人们已经做出了重大尝试来提高离子选择性膜 (ISM) 的生产效率和降低价格，而传统方法存在局限性、实验成本高和计算耗时的缺点。消除实验限制的最佳方法之一是人工智能 (AI)。本综述讨论了人工智能在材料发现和 ISM 工程中的作用。人工智能可以通过数据分析最大限度地减少实验测试的需要，从而加速基于使用 ISM 模拟结果的模型的计算方法。与计算化学的结合使人工智能能够在输出模型中考虑原子特征，因为人工智能充当了实验数据和计算化学之间的桥梁，以开发可以使用实验数据和原子特性的模型。这种混合方法可用于离子提取膜的材料发现，以研究基于人工智能的材料发现的能力、挑战和未来前景，为 ISM 工程铺平道路。
重新设计数据中心以适应可再生能源
可再生能源正成为数据中心的重要电力来源，尤其是大型云提供商承诺实现零碳排放。然而，可再生能源面临的主要挑战之一是发电量变化很大。电池或输电网等传统方法在规模、开销或“绿色”方面都存在不足。我们提出了虚拟电池：我们不是调整电力供应以满足计算需求，而是转移计算需求以满足电力供应。虚拟电池通过要求应用程序灵活且具有延迟容忍度或主动迁移到有电（即将有电）的地方来转移需求。我们表明，结合使用多个虚拟电池站点可以满足现代应用程序的需求。此外，我们展示了智能网络和功率感知协同调度器如何不仅可以在变化的情况下提供可用性，而且还可以帮助减少与迁移相关的网络开销，总共减少 30% 以上，峰值减少 4.2 倍。
电池监视器2024/2025
总体市场观点：我们将提供有关预测大量EV需求和必须考虑的各种情况的见解。我们将分析竞争格局如何发展，并识别出在成本竞争力比以往更为重要的市场中成功所必需的技术。电池材料：本章将重点介绍细胞化学的最新变化，这些变化尤其是为EV段设计的，这些变化正在大大重塑工业和OEM的计划。如何利用新近引入的细胞化学物质，以及需要研究哪些新的基于镍的化学物质？电池的产生：本章阐明了与生产相关的挑战，并探讨了如何在不断增长的竞争中解决可持续能力。我们将调查实现欧洲生产目标的持久挑战。产品性能：进一步采用EV的驱动因素是什么？还有哪些挑战？我们将评估是否可以通过
通过学习的先验
基于流量的超分辨率（SR）模型在生成高质量图像方面具有令人惊讶的功能。然而，这些方法在图像产生过程中遇到了几个challenges，例如网格伪像，进行倒置和由于固定的Sam固定温度而导致的次优结果。为了克服这些问题，这项工作涉及基于流量SR模型的推断阶段之前学到的条件。此先验是我们所提出的潜在模块预测的潜在代码，该模块在低分辨率图像上进行了条件，然后将流量模型转换为SR图像。我们的框架被签署为与任何基于当代流量的SR模型无缝集成，而无需修改其体系结构或经过预先训练的权重。我们通过广泛的实验和ABLATION分析来评估我们提出的框架的有效性。所提出的框架成功地为所有固有的问题结合了基于流的SR模型，并在各种SR场景中提高了其性能。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/ liyuantsao/flowsr-lp