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造船单光子荧光海洋激光雷达
摘要：激光诱导的荧光（LIF）技术已被广泛应用于水生浮游植物的遥感中。然而，由于激光激发引起的荧光信号弱和水中激光的显着衰减，分析检测变得具有挑战性。此外，很难同时检索衰减系数（K MF激光雷达）和通过单个荧光激光拉尔（lidar）在180°（βF）处的荧光体积散射函数。为了解决这些问题，提出了一种新型的全纤维荧光海洋激光雷达，其特征是：1）使用单光子检测技术获得地下荧光曲线，以及2）引入荧光激光痛的KLETT倒置方法，以同时检索K MF Lidar和βF。根据理论分析，叶绿素浓度的最大相对误差范围为0.01 mg/m 3至10 mg/m 3，在10 m的水深度范围内含量小于20％，而K MF激光射线的最大相对误差则小于10％。最后，将船舶单光子荧光激光雷达部署在实验容器上，以在离岸区域的固定站进行9小时以上的实验，从而验证了其分析能力。这些结果证明了LiDAR在分析水生浮游植物的分析中的潜力，从而提供了支持研究地下浮游植物的动态变化和环境反应的支持。
造船单光子荧光海洋激光雷达
摘要：激光诱导的荧光（LIF）技术已被广泛应用于水生浮游植物的遥感中。然而，由于激光激发引起的荧光信号弱和水中激光的显着衰减，分析检测变得具有挑战性。此外，很难同时检索衰减系数（K MF激光雷达）和通过单个荧光激光拉尔（lidar）在180°（βF）处的荧光体积散射函数。为了解决这些问题，提出了一种新型的全纤维荧光海洋激光雷达，其特征是：1）使用单光子检测技术获得地下荧光曲线，以及2）引入荧光激光痛的KLETT倒置方法，以同时检索K MF Lidar和βF。根据理论分析，叶绿素浓度的最大相对误差范围为0.01 mg/m 3至10 mg/m 3，在10 m的水深度范围内含量小于20％，而K MF激光射线的最大相对误差则小于10％。最后，将船舶单光子荧光激光雷达部署在实验容器上，以在离岸区域的固定站进行9小时以上的实验，从而验证了其分析能力。这些结果证明了LiDAR在分析水生浮游植物的分析中的潜力，从而提供了支持研究地下浮游植物的动态变化和环境反应的支持。
to LLMCI- llm -Vision UI操作的多模式AI
人类计算机的相互作用（HCI）已经显着发展，但它仍然在很大程度上取决于通过屏幕和手动输入设备的视觉通信。虽然该范式在可预见的未来可能仍然占主导地位，但这项研究表明，现有的用户界面（UI）也可以由大语言模型（LLMS）利用，以与计算机进行交互。通过将视觉模式集成到多模式框架中，LLM可以获得理解和操作UI元素的能力，使它们能够检索信息，运行功能并像人类一样执行各种任务。该框架利用视觉模型将UI组件和信息传达给LLM，然后将其语言理解功能杠杆化来检索信息，并操作键盘和鼠标输入。本文介绍了人类计算机交互的新元素（HCI），称为LLM-Computer交互（LLMCI），该元素将大型语言模型（LLMS）与通过智能代理结合的计算机视觉结合在一起。这些代理处理用户文本命令并使用视觉感知来识别计算机接口的视觉和文本元素。这允许Mul-timodal AI独立执行复杂的任务，并以类似于人类行为的方式导航应用程序。我们提出了一个概念验证框架，该框架说明了代理如何使用LLM和计算机愿景来处理相互元素，完成任务并根据其说明提供支持。这种策略密切模仿人类的互动，并提出了增强HCI实践的前进道路。
利用内容、自动化和人工智能转变流程和体验
成功管理企业内容不再仅仅意味着推动后端流程的逐步改进。如今，领导者正在创建一个环境，让内部和外部利益相关者可以无缝访问和交互内容，从而提高生产力并带来卓越的客户和员工体验。然而，平衡可访问性、可用性、相关性、协作、安全性和性能需求非常困难，尤其是在内容数量和多样性不断增长的情况下。决策者正在转向自动化和人工智能 (AI)，以增强他们检索、转换、总结和分析常见流程中使用的内容的能力。然而，很少有人
主论文的机会：研究基本视觉
先前的研究表明，新皮层记忆ENGRAM的快速形成。虽然复杂的概念激活了大型分布式大脑网络，但我们仍然对形成复杂视觉记忆的各个方面的engrams的方式和何处都缺乏完整的了解。为了解决这个问题，我们专注于已知在早期视觉皮层中处理的基本视觉特征。我们的主要目标是了解我们如何编码和检索记忆，尤其是复杂的视觉记忆中的各个方面。具体来说，我们旨在遵循基本视觉特征（例如颜色和运动）的内存ENGRAM的开发。
![arXiv:2212.11338v4 [quant-ph] 2024 年 3 月 4 日](/simg/e\efd02522df234e012654bd966ec8f49dd66e15d5.png)
arXiv:2212.11338v4 [quant-ph] 2024 年 3 月 4 日
量子信息的扰乱是随机化和基准测试协议、量子混沌的起源和黑洞物理学的根源，也是量子信息的一个重要特征。只要完全了解扰乱器，就可以解密这些信息 [arXiv:1710.03363.]。我们表明，即使事先不了解扰乱器，也可以通过一种学习算法来检索扰乱的信息，该算法可以构建一个高效的解码器。值得注意的是，解码器是经典的，因为它可以在经典计算机上有效地表示为 Clifford 算子。令人惊讶的是，只要没有成熟的量子混沌，经典解码器就可以保真地检索所有由无法在经典计算机上有效模拟的随机幺正所扰乱的信息。这一结果表明，人们可以以经典形式了解量子幺正的显著特性，并为量子混沌的含义提供了新的见解。此外，我们还获得了有关 t 掺杂 Clifford 电路（即包含 t 个非 Clifford 门的 Clifford 电路）的代数结构、它们的门复杂度和可学习性的结果，这些都是我们独立关注的。具体而言，我们表明 at 掺杂 Clifford 电路 U t 可以分解为两个 Clifford 电路 U 0 、 U ′ 0 ，它们之间夹着一个局部幺正算子 ut ，即 U t = U 0 ut U ′ 0 。局部幺正算子 ut 包含 t 个非 Clifford 门，对最多 t 个量子比特进行非平凡作用。作为简单的推论，t 掺杂 Clifford 电路 U t 的门复杂度为 O(n2+t3)，并且它允许使用 poly(n,2t) 资源进行高效的过程层析成像。