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首次使用多基线 L 波段数据进行机载 SAR 层析成像演示
摘要—在合成孔径雷达 (SAR) 干涉测量中，两个不同传感器位置之间的相位差用于估计地形地貌。虽然可以通过这种方式找到三维 (3-D) 表面表示，但在固定距离和方位角位置的高度方向上不同散射体的分布仍然未知。与此相反，断层扫描技术在高度方向上实现了真正的几何分辨能力，并为许多应用和反演问题带来了新的可能性。即使是由重叠和缩短效应引起的 SAR 图像中的误解也可以通过断层扫描处理来解决。本文首次展示了极化机载 SAR 断层扫描的成功实验实现。我们提出了针对多基线成像几何的断层成像孔径合成概念，并讨论了由有限数量的飞行轨迹引起的限制。我们提出了一种减少与成像位置的不规则和欠采样空间分布相关的高度模糊性的方法。最后，我们解决了极化机载 SAR 层析成像的实验要求，并展示了使用德国航空航天中心的实验 SAR（E-SAR）在德国上法芬霍芬附近试验场的 L 波段获取的多基线数据集的实验结果。
研究肿瘤学杂志革命性癌症护理
癌症研究进入了一个令人兴奋的新时代，裁员的发现和技术改变了我们理解，检测和治疗疾病的方式。虽然癌症仍然是医学上最巨大的挑战之一，但基因组学，免疫疗法，早期检测和人工智能的进步为更具个人化，有效和侵入性较小的疗法铺平了道路。在这里，我们探讨了癌症研究中最有希望的发展，这些发展可能会重塑肿瘤学的未来。癌症研究中最深刻的转变之一就是朝着精确医学的发展。癌症不是一种疾病，而是由多种基因突变引起的疾病的集合。传统的“一定程度的”方法，即广泛使用了化学疗法和放射治疗（例如化学疗法和放射线），它被旨在针对促进癌症生长的特定遗传学的疗法所取代。多亏了基因组测序的进步，研究人员现在可以识别患者癌细胞中的突变，并开发出专门针对这些遗传变化的治疗方法。这导致了靶向疗法的发展，这些疗法旨在阻止负责癌细胞增殖的蛋白质或信号通路。
人工智能不会给我们带来精准医疗
引言 21 世纪初，人类 DNA 测序工作刚刚完成，所有重要的科学研究都卷入了狂热和乐观的浪潮之中。我们说的并不是几个身穿白大褂、孤身一人的思想家，他们被关在象牙塔里。我们说的是使用全世界所有语言的媒体，是世界政界和科学界的知名人士。几乎每个人都相信：“我们正在学习上帝创造生命的语言”[1]，或者“基因组计划将彻底改变大多数（如果不是全部）人类疾病的诊断、预防和治疗”[1]，以及“从长远来看，也许再过 15 到 20 年，我们将看到治疗医学的彻底变革”[2]。然后是世界各地报纸和杂志的头版。例如，2000 年 6 月 27 日，《纽约时报》刊登了整版头条：“科学家破解了人类生命的遗传密码”，并评论道：“这一成就代表了人类自我认知的顶峰” [3]。人类基因组计划面临许多限制和非常严厉的批评。其中一个主要缺点当然是它主要关注 DNA 序列，最初忽略了
免疫学人工智能 - Taylor & Francis 电子书
您即将深入研究一组相对复杂的五个主题。更具挑战性的是，这五个主题都密切相关、具有颠覆性（如促进变革）且非常个人化（所有这些都已经并将继续对您和您的亲人产生直接而深远的影响）。尽管这个警报看起来令人生畏，但我认为（我希望！）它的承诺包括一次教育之旅你会喜欢的。这五个主题包括：（1）免疫学作为一门生物科学；（2）慢性炎症，免疫学的附属物，本身就是一个独特的临床实体；（3）自身免疫，同样是免疫学的一个组成部分，但本身就是一门临床科学；（4）免疫学在 21 世纪面临的最大挑战，新型冠状病毒 (SARS-CoV-2) 和 COVID-19 大流行；最后 (5) 这四个临床和科学学科的联系，人工智能 (AI) 技术，以及即将直接影响人类生存各个方面的颠覆性计算机科学。本书的写作时间 (2020 年底) 与世界面临的史诗般的 COVID-19 大流行有关。尽管新型冠状病毒 (SARS-CoV-2) 被归类为传染病，但其发病机制、临床表现以及最终的征服或控制都直接属于
未来的武器：研究压力
经济和财富分配如果变得更加明显，可能会加剧挫败感。这些日益扩大的差距可能会导致冲突局势数量的增加，并可能演变成重要程度不同的冲突：生活水平的差异、自然资源（水、碳氢化合物、农业资源、材料优先）分配的不平等。 ...）或经济（无线电频率、对地静止位置...）。对富裕国家在贸易问题或环境和污染问题上的行为进行霸权解释，可能会导致某些群体对自由经济和全球化发起激进挑战。这些对现代性的解释，特别是如果它们依赖于宗教来源，可能会导致暴力行为并助长恐怖主义。
首次演示使用多基线 l 波段数据的机载 SAR 断层扫描 - 地球科学和遥感，IEEE 交易
摘要—在合成孔径雷达 (SAR) 干涉测量中，两个不同传感器位置之间的相位差用于估计地形地貌。虽然可以通过这种方式找到三维 (3-D) 表面表示，但在固定距离和方位角位置的高度方向上不同散射体的分布仍然未知。与此相反，断层扫描技术能够在高度方向上实现真正的几何分辨能力，并为许多应用和反演问题引入了新的可能性。即使是因重叠和缩短效应导致的 SAR 图像中的误解也可以通过断层扫描处理解决。本文首次展示了极化机载 SAR 断层扫描的成功实验实现。我们提出了针对多基线成像几何的断层成像孔径合成概念，并讨论了有限飞行轨迹数量带来的限制。我们提出了一种方法，用于减少与成像位置不规则和欠采样空间分布相关的高度模糊性。最后，我们解决了极化机载 SAR 断层扫描的实验要求，并使用德国奥伯法芬霍芬附近试验场的 DLR 实验 SAR（E-SAR）在 L 波段获取的多基线数据集展示了实验结果。
在超导量子比特上实现量子计算
量子计算利用量子力学进行计算，超导量子比特是目前实现量子计算机的更成熟的技术。在本文中，我们描述了量子处理器单元 (QPU) 的实现，该单元用于通过使用信号发生器在超导量子比特设备上以微波脉冲的形式执行指令并执行量子比特读出。我们进一步扩展 QPU 作为执行量子比特表征任务（例如光谱和退相干测量）的平台，以确定和优化执行量子门操作的工作参数。我们还展示了 QPU 在执行量子比特实验中的用途，例如高斯和因式分解以确定整数的因数和贝尔不等式测试以检查一对量子比特之间的纠缠强度。我们在将量子电路编译成微波脉冲序列以供 QPU 执行时弥合了量子计算和量子比特硬件之间的鸿沟。讨论了编译过程以及硬件限制和编译前优化程序。最后，我们展示了一个执行变分量子算法的示例，并将该示例分解为从用户提供的量子电路到将在 QPU 上执行的脉冲序列的所有层。
![arXiv:2501.06192v1 [cs.AI] 2024 年 12 月 20 日](/simg/1\18a616a2c6c485cd3f76d85f5dd2d11d4fdbb1f1.webp)
arXiv:2501.06192v1 [cs.AI] 2024 年 12 月 20 日
在计算和神经科学领域，关于实现学习、记忆、抽象和行为等关键认知功能的基础计算仍有许多未知之处。本文提出了一种学习和记忆的数学和计算模型，该模型基于一小组生物上可行的功能，包括巧合检测、信号调制和奖励/惩罚机制。我们的理论方法提出，这些基本功能足以建立和调制一个可进行计算的信息空间，从而生成可用于推理和行为的信号梯度。用于测试这一点的计算方法是一个结构动态的细胞自动机，具有连续值的细胞状态和一系列在无向图上传播的递归步骤，其中记忆功能完全嵌入在图边的创建和调制中。实验结果表明：玩具模型可以在一次训练运行后做出近乎最优的选择来重新发现奖励状态；它可以避免复杂的惩罚配置；信号调制和网络可塑性可以在稀疏的奖励环境中产生探索性行为；该模型生成与上下文相关的记忆表征；并且由于其最小的单次训练要求以及灵活的上下文记忆表征，它表现出很高的计算效率。
首次使用多基线 L 波段数据进行机载 SAR 层析成像演示
摘要—在合成孔径雷达 (SAR) 干涉测量中，两个不同传感器位置之间的相位差用于估计地形地貌。虽然可以通过这种方式找到三维 (3-D) 表面表示，但在固定距离和方位角位置的高度方向上不同散射体的分布仍然未知。与此相反，断层扫描技术在高度方向上实现了真正的几何分辨能力，并为许多应用和反演问题带来了新的可能性。即使是由重叠和缩短效应引起的 SAR 图像中的误解也可以通过断层扫描处理来解决。本文首次展示了极化机载 SAR 断层扫描的成功实验实现。我们提出了针对多基线成像几何的断层成像孔径合成概念，并讨论了由有限数量的飞行轨迹引起的限制。我们提出了一种减少与成像位置的不规则和欠采样空间分布相关的高度模糊性的方法。最后，我们解决了极化机载 SAR 层析成像的实验要求，并展示了使用德国航空航天中心的实验 SAR（E-SAR）在德国上法芬霍芬附近试验场的 L 波段获取的多基线数据集的实验结果。
首次使用多基线 L 波段数据进行机载 SAR 层析成像演示
摘要—在合成孔径雷达 (SAR) 干涉测量中，两个不同传感器位置之间的相位差用于估计地形地貌。虽然可以通过这种方式找到三维 (3-D) 表面表示，但在固定距离和方位角位置的高度方向上不同散射体的分布仍然未知。与此相反，断层扫描技术在高度方向上实现了真正的几何分辨能力，并为许多应用和反演问题带来了新的可能性。即使是由重叠和缩短效应引起的 SAR 图像中的误解也可以通过断层扫描处理来解决。本文首次展示了极化机载 SAR 断层扫描的成功实验实现。我们提出了针对多基线成像几何的断层成像孔径合成概念，并讨论了由有限数量的飞行轨迹引起的限制。我们提出了一种减少与成像位置的不规则和欠采样空间分布相关的高度模糊性的方法。最后，我们解决了极化机载 SAR 层析成像的实验要求，并展示了使用德国航空航天中心的实验 SAR（E-SAR）在德国上法芬霍芬附近试验场的 L 波段获取的多基线数据集的实验结果。