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disgan：信息信息的歧视器将GAN引导到MRI超分辨率，并清洁噪声
MRI超级分辨率（SR）和Denoising任务是深度学习领域的挑战，传统上被视为具有分隔的配对培训数据的不同任务。在本文中，我们提出了一种创新的方法，该方法使用单个深度学习模型同时解决这两个任务，从而消除了在培训期间对明确配对嘈杂和干净的图像的需求。我们提出的模型主要是针对SR训练的，但在超级分辨图像中也表现出显着的噪声清洁功能。而不是将与频率相关操作引入常规过程的常规方法，我们的新方法涉及使用以频率信息歧视器为指导的GAN模型。为了实现这一目标，我们利用3D离散小波变换（DWT）操作的功率作为GAN框架内的频率结合，用于磁共振成像（MRI）数据的SR任务。特别是我们的分配包括：1）基于残差 - 残基连接块的3D发电机； 2）将3D DWT与1×1卷积的3D DWT集成到3D UNET内的DWT+CORV单元中； 3）训练有素的模型用于高质量的图像SR，并伴随着Intrinsic denoising过程。我们将模型“ deno诱导的超分辨率gan（disgan）”配音，原因是其对SR图像产生和同时降解的双重影响。与传统的培训SR和Deno Task作为单独模型的传统方法背道而驰，我们提出的disgan仅受到SR任务的培训，但在DeNoising方面也取得了出色的表现。我们的代码可用 -该模型经过了来自人类连接组项目（HCP）的数十个受试者的3D MRI数据的培训，并对先前看不见的MRI数据进行了进一步评估，这些MRI数据来自患有脑肿瘤和癫痫的受试者，以评估其denosis和SR性能。
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。
巴黎，2024 年 8 月 2 日 三枚新的奥运奖牌……
武装部队部拥有 200 名身体健全、具有军事身份的高水平国防运动员 (SHND)，他们分别在各军队服役，其中 78 人入选 2024 年巴黎奥运会。此外，武装部队部还拥有高水平的残疾运动员，他们具有民事身份，在行政管理总秘书处任职。他们全都被编入国防体育中心（CNSD）的 Joinville 营。
陆上风能利用的噪声影响
图 28：排放侧 2D 发生频率（调制频率与风力涡轮机转速）......................................................................................... 59 图 29：调制深度与输出辐射（SA 2 顶部，SA 4 底部）........................................ 64 图 30 按风向和输出分类的频率分布 Δ L AM，SA 1 至 SA 4 ............................................................................................. 65 图 31 按风向和风速分类的频率分布 Δ L AM，SA 5 ............................................................................................................. 66 图 32：SA 1 中排放范围内的调制深度与剪切参数......................................................................................................... 67 图 33：SA 2 中辐射范围内的调制深度与剪切参数......................................................................................................... 68 图 34：有风力涡轮机的高速公路沿线 10 Hz 噪声曲线比较......................................................................................................... 69 图 35：AM 方法与最大周期性噪声级方法的比较（SA 2）............................................................................................. 70 图 36：AM 方法与最大周期性噪声级方法的比较（SA 4）............................................................................................. 71 图 37：AM 方法与最大周期性噪声级方法的比较（SA 5）......................................................................................... 71 图 38：接地板上的次声麦克风 ............................................................................. 73 图 39：带有单独线条的声压谱 ............................................................................. 74 图 40：带有单独线条的声压谱，放大 ............................................................. 75 图 41：随时间变化的声压级曲线 ............................................................................. 78 图 42：SA 5 中 G 加权级的频率分布 ............................................................. 79 图 43：SA 5 中 3 Hz 以内的频带级的频率分布 ............................................................. 80 图 44：SA 5 中 4 至 7 Hz 以内的频带级的频率分布 ............................................................. 80 81 图 46： SA 5 中 25 至 80 Hz 频带的声级频率分布 .............................................. 81 图 47： SA 5 中 A 加权声级的频率分布 .............................................................. 83 图 48： SA 5 中 125 Hz 频带的声级频率分布 ............................................................. 84 图 49： SA 5 中可听声音范围内的三分之一倍频程频谱 ............................................................. 85 图 50：可听声音与次声的声级 ............................................................................. 86 图 51：接地板测量和三脚架测量 ............................................................................................................................................. 87 图 52：不同风速下差异频谱（三脚架-接地板）的 80% 百分位数 ............................................................................................. 88 图 53：低负载、中负载和大负载测得的三分之一倍频程频谱，SA 5 ............................................................................................. 92 图 54：为额定输出时背景和风力涡轮机计算的三分之一倍频程频谱，SA 1 ............................................................................. 93 图 55：为额定输出时背景和风力涡轮机计算的三分之一倍频程频谱，SA 2 ............................................................................. 94
从信号到噪声的非热声子缓解......
● 增加表面粗糙度 ● 使用非晶态材料作为声子路径上的悬浮结构。 ● 在表面涂覆低转变温度超导膜（图）或普通金属作为声子海绵（PRB 96, 220501(R) (2017)）。
超导Qubits
在多个量子位上表现出显着的时间和空间相关性的噪声可能对易于断层的量子计算和量子增强的计量学尤其有害。然而，到目前为止，尚未报道对即使是两数量子系统的噪声环境的完整频谱表征。我们提出并在实验上证明了基于连续控制调制的两量偏角噪声光谱的方案。通过将自旋锁定松弛度的思想与统计动机的稳健估计方法相结合，我们的协议允许同时重建所有单量和两倍的互相关光谱，包括访问其独特的非分类特征。仅采用单一QUIT控制操作和状态训练测量，而不需要纠缠状态的准备或读取两量点的可观察物。我们的实验演示使用了两个与共享的彩色工程噪声源相连的超导码位，但我们的方法可移植到各种dephasing主导的Qubit架构上。通过将量子噪声光谱推向单量环境，我们的工作预示着工程和自然发生的噪声环境中时空相关的特征。
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。
IDEA-Net：用于单幅图像去噪的自适应双自注意网络
由于可能存在数据偏差和预测方差，图像去噪是一项具有挑战性的任务。现有方法通常计算成本高。在这项工作中，我们提出了一种无监督图像去噪器，称为自适应双自注意网络（IDEA-Net），以应对这些挑战。IDEA-Net 受益于生成学习的图像双自注意区域，其中强制执行去噪过程。此外，IDEA-Net 不仅对可能的数据偏差具有鲁棒性，而且还通过仅在单个噪声图像上应用具有泊松丢失操作的简化编码器-解码器来帮助减少预测方差。与其他基于单图像的学习和非学习图像去噪器相比，所提出的 IDEA-Net 在四个基准数据集上表现出色。 IDEA-Net 还展示了在低光和嘈杂场景中去除真实世界噪声的适当选择，这反过来有助于更准确地检测暗脸。源代码可在 https://github.com/zhemingzuo/IDEA-Net 获得。
2023 年伊利诺伊州全州技术参考手册...
SAG/TAC 利益相关方 5 Elevate Energy 能源未来集团 伊利诺伊大学芝加哥分校能源资源中心 (ERC) Environment IL 环境法律与政策中心 (ELPC) First Tracks Consulting Service, Inc. Franklin Energy Frontier Energy Future Energy Enterprises LLC GDS Associates GTI Energy Guidehouse 伊利诺伊州总检察长办公室 (AG) 伊利诺伊州商业委员会工作人员 (ICC Staff) 国际能源保护顾问 (IECC) Leidos 大都会市长核心小组 (MMC) Michaels Energy 中西部能源效率协会 (MEEA) 自然资源保护委员会 (NRDC) Nexant Nicor Gas Opinion Dynamics Optimal Energy Peoples Gas 和 North Shore Gas Resource Innovations Slipstream Verdant Associates, LLC 360 Energy Group
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。