最近,几种方法探索了多对比磁共振成像(MRI)超分辨率(SR)的潜力,并获得了优于单对比SR方法的结果。但是,现有方法仍然存在两个缺点:(1)它们只能解决固定的Inter Intermpling量表,例如2×,3×和4倍,它们需要培训并存储临床上每个UPSMPLAING SCALE的相应模型。(2)他们在采用方形窗口(例如8×8)变形金刚网络档案时缺乏直接交互,这导致长范围依赖性的建模不足。此外,参考图像和目标图像之间的关系尚未完全挖掘。为了解决这些问题,我们开发了一个新颖的网络,用于多对比度MRI任意规模的SR,被称为McASSR。具体来说,我们设计了矩形窗口交叉注意变压器,以在MR图像中建立长期依赖性,而无需增加计算复杂性并完全使用参考信息。此外,我们提出了参考吸引的隐式关注,作为提升的模式,通过隐式神经表示实现了任意规模的超分辨率,进一步融合了参考图像的补充信息。在公共和临床数据集上进行了广泛而全面的实验表明,我们的MCASSR比SOTA方法产生了卓越的性能,这表明其在临床实践中的巨大潜力。代码将在https://github.com/guangyuankk/mcassr上找到。
I.在2024年6月3日至7日,针对东非地区数字整合计划(EA -RDIP,P176181)进行了项目实施支持任务(ISM)。作为该更广泛的地区项目的一部分,南苏丹共和国的混合动力(虚拟和面对面)任务于6月3日 - 7112023在南苏丹的朱巴举行。南苏丹的任务由Naomi 1-Lalewood(Tane Tean Leader,高级数字开发专家)领导,由Victor Kyalo(高级数字发展专家),Ariic David Reng(数字发展顾问),Michael Okuny(高级财务管理专家)和Ocheng Kenneth Kenneth Kaneth Kaunda Odek(高级生产专家)组成。Giacomo Assenza(网络安全专家)和Dereje Agonafir Hablewold(高级环保专家)和Jennifer Gui(南苏丹项目焦点,高级数字发展专家)实际上加入了任务。
●科学与创新在满足全球粮食和能源安全需求方面起着核心作用。科学长期以来一直是农业的指导帖子,决策必须基于合理的科学。监管环境和政策必须鼓励创新,并确保生产者使用全套工具,包括新的种子开发技术,例如基因编辑和生物技术,作物保护产品,土壤养分和精确农业。新工具和技术的可用性使生产者能够承受威胁农作物产量的压力,面对气候变化,保持韧性,并满足对全球食品和燃料可用性危机的响应需求。我们的生产者有着悠久而分享的历史,作为新知识,技术,设备和最佳管理实践的早期采用者,以确保其农场的适应性和可行性。此外,有助于创新的监管框架对世界的生产者和消费者都有好处。
单光子光检测和范围(LIDAR)系统通常配备一系列检测器,以提高空间分辨率和传感速度。但是,考虑到激光跨场横跨场景产生的固定量磁通量,当更多像素在单位空间中堆积时,每像素信号到噪声(SNR)将减小。这在传感器阵列的空间分辨率与每个像素的SNR之间的空间分辨率之间提出了基本的权衡。探索了这种基本限制的理论表征。通过得出光子竞争统计量并引入一系列新的近似技术,得出了时间延迟的最大样品估计器的平均平方误差(MSE)。理论预测与模拟和实际数据良好。
上个世纪的快速技术进步导致温度传感领域中带来了新的Challenges。准确,遥远,无接触式和实时微观和纳米级的温度映射在细胞成像,微流体和纳米流体以及集成电路设计中的需求巨大,[1-11]中,这些严格的要求需要使用光学方法。这些通常分为三个主要的猫:红外(IR)隆期,IR直接检测和远程光学/荧光热量表。,由于其出色的热分辨率(10-1 K),其中最常见的是IR射量方法,例如在商业设备中发现的方法。然而,要检测到的黑体辐射的长红外波长导致室内温度(RT)对象的固有低空间分辨率为≈10µm,这是由于abbe差异的限制所期望的。对IR光的检测也遭受了由于吸收而缺乏与广泛的光学成分相兼容。[12,13]或者,在可见区域中运行的远程光学方法,例如,通过测量荧光强度或衰减时间,[14]达到了很高的热分辨率,并且可能由于较低的衍射极限而有可能提供较高的空间分辨率,并且在常见媒体(例如水和玻璃)中透明度。[13,15,16]基于强度的量化,由于光散射(样品拓扑,磷光粒子形态等)而容易出现错误。),不均匀的磷光器分布,非态磷光物种形成或批处理变异性等。虽然基于荧光时代的热量成像是继承了许多此类局限性,但其部署通常会因适合特定应用的特定要求的磷剂的可用性而受到阻碍。我们的本文提出的研究涉及在RT周围温度下在温度下进行高空间和热分辨率热图形的新型热液少量探索。在这种情况下,我们发现已知的热燃料载体,即有机染料,聚合物,量子点,稀有掺杂的金属氧化物,[17-25]面临限制,例如材料制造或薄膜沉积,耐用性和健壮性的耐用性和稳健性的耐磨性,或者不适合特定范围的特定方法或常见的特定方法。
摘要:我们在液态氦气温度(T = 2 K)上进行激光光谱,以研究用氢化动力学滴注制造的纳米镜高度的蒽晶体中的掺杂的单二苯甲烷(DBT)分子。使用高分辨率的荧光激发光谱法,我们表明,印刷纳米晶体中单分子的零子线几乎与对散装中同一来宾 - 宿主系统观察到的傅立叶限制过渡一样狭窄。此外,光谱不稳定性可与或小于一个线宽度相当。通过记录DBT分子的超分辨率图像并改变激发梁的极化,我们确定印刷晶体的尺寸和晶体轴的方向。对于一系列应用,有机纳米和微晶的电水动力印刷是感兴趣的,其中希望对具有狭窄光学转变的量子发射器进行对照定位。关键字:纳米折线,纳米晶,量子发射极,单分子,单光子源,光谱M
超分辨率医学图像可帮助医生提供更准确的诊断。在许多情况下,计算机断层扫描 (CT) 或磁共振成像 (MRI) 技术在一次检查期间会捕获多个扫描 (模式),这些扫描 (模式) 可以联合使用 (以多模态方式) 来进一步提高超分辨率结果的质量。为此,我们提出了一种新颖的多模态多头卷积注意模块来超分辨率 CT 和 MRI 扫描。我们的注意模块使用卷积运算对多个连接的输入张量执行联合空间通道注意,其中核 (感受野) 大小控制空间注意的减少率,卷积滤波器的数量控制通道注意的减少率。我们引入了多个注意头,每个头具有不同的感受野大小,对应于空间注意的特定减少率。我们将多模态多头卷积注意力 (MMHCA) 集成到两个深度神经架构中以实现超分辨率,并对三个数据集进行了实验。我们的实证结果表明,我们的注意力模块优于超分辨率中使用的最先进的注意力机制。此外,我们进行了一项消融研究,以评估注意力模块中涉及的组件的影响,例如输入的数量或头部的数量。我们的代码可在 https://github.com/lilygeorgescu/MHCA 免费获取。
本文提出了一种基于量子计算的算法来解决单图像超分辨率(SISR)问题。SISR 的一个著名经典方法依赖于成熟的逐块稀疏建模。然而,该领域的现状是深度神经网络(DNN)已表现出远超传统方法的效果。不过,量子计算有望很快在机器学习问题中变得越来越突出。因此,在本文中,我们有幸对将量子计算算法应用于 SISR 这一重要的图像增强问题进行了早期探索。在量子计算的两种范式,即通用门量子计算和绝热量子计算(AQC)中,后者已成功应用于实际的计算机视觉问题,其中量子并行性已被利用来有效地解决组合优化问题。本研究展示了如何将量子 SISR 公式化为稀疏编码优化问题,该问题使用通过 D-Wave Leap 平台访问的量子退火器进行求解。所提出的基于 AQC 的算法被证明可以实现比传统模拟更快的速度,同时保持相当的 SISR 精度 1 。
立体图像超分辨率(Sterereosr)近年来引起了人们的关注,这是由于手机,自动驾驶汽车和机器人的双重摄像头广泛范围。在这项工作中,我们根据Swinir的扩展(最初是为单个图像还原设计的,又提出了一种名为SWINFSR的新定单方法,以及Fast Fourier卷积(FFC)获得的频域知识。具体来说,为了有效地收集全球信息,我们通过使用FFC明确地不明显地局限于SWINIR中的残留SWIN变压器块(RSTBS),并使用结果域知识,并采用结果的残留Swin傅立叶型跨前块(RSFTB)进行特征提取。此外,为了有效,准确的立体视图融合,我们提供了一个新的跨意见模块,称为RCAM,该模块的竞争性能高于竞争性能,同时比最先进的交叉意见模块更少的计算成本。广泛的实验结果和消融研究证明了我们提出的SWINFSR的有效性和效率。