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2022 年 5 月 12 日_新闻稿_三名博士生获得奖项……
杰雷米·安格尔 (Jérémy Anger) 的论文题为“图像和视频去模糊的探索：造成差异的细节”，论文在巴黎萨克雷大学的 Borelli 中心完成。该论文的目的是找到一种方法来纠正标准相机或卫星拍摄的图像的模糊，以提高其细节水平。该论文的研究成果使得通过自监督学习实现多图像超分辨率的新技术方法的开发成为可能。进一步的工作使得欧洲航天局哨兵二号地球观测卫星的图像具有超分辨率。该方法恢复的细节的贡献使得在各种应用（3D重建，物体识别）中提取更精确的信息成为可能。
非线性光纤系统中的噪声
光频梳（OFC）是一种基于激光的技术，具有转化的计量学，可以以未经先验的精度实现时间和频率测量。超出了其最初的目的，OFC已在基本科学和新兴技术的各个领域采用，例如Au sosos驾驶和无线通信。然而，目前以高度重复速率产生低噪声OFC来源的挑战，具有较高的光学带宽阻碍了其全部潜力。为了应对这些挑战，非线性光纤中的超智能（SC）生成是一种有吸引力的方法，因为它可以在相对较低的泵功率下提供大带宽，但以噪声扩增为代价。本论文探讨了产生基于低噪声SC的OFC来源的新方法，以满足这些新型范围的不断增长的需求。第一个提出的解决方案是一种混合纤维，结合了两种SC生成制度的最佳品质。使用此纤维，可以将超低噪声纤维SC覆盖，覆盖930–2130 nm范围，相位相干性接近统一，频谱分辨出相对强度噪声（RIN）低至0。05％，平均0。01％在750 nm的带宽上，接近接近泵激光噪声的理论极限。这项工作的第二个重要结果是开发了一种新的数值方法，能够模拟在非线性纤维中传播的整个超快脉冲列车并研究其噪声性能的演变。最后，引入了空心核纤维，是达到新的SC制度（包括深紫外线和TW峰值功率）的一种有希望的方法。We use this model to corroborate and explain measurements of unprecedented low noise observed on a dual-comb SC source, including shot-noise-limited SC generation and up to 20 dB of RIN suppression.
布卢瓦勒历史会议...
您将看到的照片也见证了生活以及在多年的不幸之后再次绽放的喜悦。随着解放，希望取代了诅咒。洛林的三色旗和鲜花装饰的十字架诉说着这些极其罕见的共融时刻，一个国家发现自己处于重新发现团结的热情之中。
伊利诺伊州国民警卫队开放 AGR 职位空缺公告 24B-039
1.伊利诺伊州国民警卫队 (ILARNG) 现役警卫/预备役 (AGR) 职业发展申请清单。2.NGB 表格 34-1 - 现役警卫/预备役 (AGR) 职位申请。3.如果适用，请提供最近 5 份士官评估报告 (NCOER) 的副本。如果没有 5 份，请提交所有可用的 NCOER 以及您所在单位指挥官、一级军士或一线领导的推荐信。4.入伍记录简报 (ERB) - 仅提交最近 90 天内的选拔委员会版本。5.NGB 23B - 过去 90 天内的退休积分会计管理表 (RPAM)。6.所有 DD 表格 214/NGB 表格 22。7.过去 12 个月内的个人医疗准备记录 (IMR)。请勿提交 MEDPROS 个人资料主页的屏幕截图。
伊利诺伊州陆军国民警卫队 AGR 职业发展公告 24C-063
1. 伊利诺伊州国民警卫队 (ILARNG) 现役警卫/预备役 (AGR) 职业发展申请清单。2. NGIL 表格 85 - 现役警卫/预备役职业管理职位申请表。3. 最新 5 份军官评估报告 (OER) 的副本（如适用）。如果没有 5 份，请提交所有可用的 OER 和您的单位指挥官的推荐信。4. 军官记录摘要 (ORB) - 仅提交最近 90 天内的选拔委员会版本。5. NGB 23B - 退休积分会计管理表 (RPAM)，日期为最近 90 天内。6. 所有 DD 表格 214/NGB 表格 22。7. 个人医疗准备记录 (IMR)，日期为最近 12 个月内。请勿提交您的 MEDPROS 个人资料主页的屏幕截图。 8. DTMS 打印输出 - 列出最新的陆军战斗体能测试 (ACFT) 分数和身高/体重记录。上次 ACFT 记录必须在公告截止日期后的 6 个月内。9. DD 表格 5500（男性）/ DD 表格 5501（女性）- 体脂含量工作表（如适用）。10. 有效永久个人资料的副本（如适用）。11. 个人简介。12. 致选拔官员的备忘录，说明您申请的任何方面（如适用）。13. 将所有文档合并为 1 个 PDF 文件；pdf 文件中不接受任何附件、作品集文件、.tif 文件和 .jpg 文件。14. 将所有申请发送至以下电子邮件地址：ng.il.ilarng.list.j1-hro-agr-branch@army.mil
优先气候行动计划 | 伊利诺伊州环保局
● 由于需要升级健康和安全措施（例如维修屋顶、消除霉菌和石棉或升级电气系统），大量低收入独户和多户家庭选择放弃太阳能；● 低收入家庭缺乏低成本、易于获得的融资，以及他们希望通过太阳能创造长期财富积累机会；● 极端天气/停电期间，最脆弱人群面临的可靠性和弹性风险；● 对达到项目容量的低收入社区太阳能项目的需求很高；● 社区驱动的社区太阳能项目面临与国家开发商竞争的挑战；● 开发商难以编织和协调不同的资金流；● 小型 DBE 难以获得资本并扩展到现金业务之外；● 零售电力供应市场十多年来一直存在不良行为，导致市场缺乏信任。
使用深度多尺度上下文聚合网络的残余噪声检测变形脸部攻击
随着人脸识别系统 (FRS) 的部署，人们开始担心这些系统容易受到各种攻击，包括变形攻击。变形人脸攻击涉及两张不同的人脸图像，以便通过变形过程获得一个与两个贡献数据主体足够相似的最终攻击图像。可以通过视觉（由人类专家）和商业 FRS 成功验证所获得的变形图像与两个主体的相似性。除非此类攻击能够被检测到并减轻，否则人脸变形攻击会对电子护照签发流程和边境管制等应用构成严重的安全风险。在这项工作中，我们提出了一种新方法，使用新设计的去噪框架来可靠地检测变形人脸攻击。为此，我们设计并引入了一种新的深度多尺度上下文聚合网络 (MS-CAN) 来获取去噪图像，然后将其用于确定图像是否变形。在三个不同的变形人脸图像数据集上进行了广泛的实验。还使用 ISO-IEC 30107-3 评估指标对所提出方法的变形攻击检测 (MAD) 性能进行了基准测试，并与 14 种不同的最新技术进行了比较。根据获得的定量结果，所提出的方法在所有三个数据集以及跨数据集实验中都表现出最佳性能。
通过图卷积和可逆神经网络对潜在空间中的点云进行去噪
点云经常包含噪声和异常值，为下游应用带来障碍。在本文中，我们介绍了一种新颖的点云去噪方法。通过利用潜在空间，我们明确地发现噪声成分，从而可以提取干净的潜在代码。这反过来又有助于通过逆变换恢复干净点。我们网络中的一个关键组件是一个新的多层图卷积网络，用于捕获从局部到全局各个尺度的丰富几何结构特征。然后将这些特征集成到可逆神经网络中，该网络双射映射潜在空间，以指导噪声解缠结过程。此外，我们使用可逆单调算子来模拟变换过程，有效地增强了集成几何特征的表示。这种增强使我们的网络能够通过将噪声因素和潜在代码中的内在干净点投影到单独的通道上来精确区分它们。定性和定量评估均表明，我们的方法在各种噪声水平下都优于最先进的方法。源代码可在 https://github.com/yanbiao1/PD-LTS 获得。