[5] Liu,K.,Mokhtari,M.,Li,B.,Nofallah,S.,May,C.,Chang,O.在:IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集(CVPRW)。2021,pp。3766–3775。
[73] N. Takei,Y。Watanabe和J. Shikata,“手动渠道模型中无条件安全的盲验证代码”,载于:第三届国际工程,能源和
摘要: 我们考虑了具有固定入射方向的远场模式的裂纹散射逆问题。首先,我们证明了声软裂纹可以由具有固定入射方向的多频远场模式唯一地确定。该证明基于散射场的低频渐近分析。唯一性结果的一个重要特征是背景甚至可以是未知的非均匀介质。然后提出了一种改进的牛顿法来数值重建裂纹的形状和位置。与经典牛顿法相比,改进的牛顿法放松了对良好初始猜测的依赖,并且可以应用于多个裂纹。二维数值算例证明了改进的牛顿法的可行性和有效性。特别是,如果我们合理地使用两个频率或两个入射方向的测量值,重建的质量可以大大提高。 论文链接: http://dx.doi.org/10.1088/1361-6420/ad904d
[9] 刘洋 , 刘东远 , 张耀 , 等 .面向脑机接口应用的便携式 fNIRS 拓 扑成像系统:全并行检测与初步范式实验 [J].中国激光 , 2021, 48 (11): 1107001.Liu Y, Liu D Y, Zhang Y, et al.A portable fNIRS - topography system for BCI applications: full parallel detection and pilot paradigm validation[J].Chinese Journal of Lasers, 2021, 48(11): 1107001.
近年来,研究人员探索了基于强化学习的对象检测方法。但是,现有方法总是几乎没有令人满意的性能。主要原因是当前基于增强学习的方法生成一系列不准确区域而没有合理的奖励函数,并将最终步骤中的非最佳选择视为缺乏有效的区域选择和重新构成策略的检测结果。为了解决上述问题,我们提出了一种新的基于增强的基于基于的对象检测框架,即增强框架,通过将增强剂学习剂与基于卷积神经网络的特征空间整合在一起,具有区域选择的能力并进行了重新确定。在钢筋中,我们重新开发了一个奖励功能,该奖励功能使代理可以有效地训练并提供更准确的区域建议。为了进一步优化它们,我们设计了基于卷积神经网络的区域选择网(RS-NET)和边界框重新填充网络(BBR-NET)。尤其是前者由两个子网络组成:联合网络(IOU-NET)和完整性网络(CPL-NET)共同选择了最佳区域建议。后者旨在将选定的结果重新定义为最终结果。在两个标准数据集Pascal VOC 2007和VOC 2012上的广泛实验结果表明,增强剂能够改善该地区的选择,并学习更好的代理动作表示增强性学习,从而导致最先进的表现。2021 Elsevier B.V.保留所有权利。
海洋是我们在与C limate c han ge斗争中最好的盟友。作为碳汇,Oxyge N S U Pplier和Heat Reservoir,海洋可在Ea Ther上生存。海洋 - 海底溶剂离子在气候变化的主要反应支柱中,即:缓解气候变化原因 - 2050年在1.5°C的途径上贡献高达35%[1],适应其不良反应,并解决与其不良影响相关的损失和损害。ocea n actio n actio n a actio n a actio n a actio n actio没有被广泛认可为cl imate ac tio n。 Y等人,位于Ocean-B Ase d soluti ons ons ns of con finan ce al sh e n s n s n inf fiptive,这限制了完全利用这些溶液的潜力。本政策摘要为《联合国气候变化框架公约》(UNFCCC)的当事方提供了具体建议,以将海洋解决方案专门整合到在阿塞拜疆巴库的COP29(2025年11月11日至22日)在COP29上谈判的气候行动套餐。
2018 年至今 “量子计算的物质和光” 卓越集群 (ML4Q) 发言人 2015 年至今 科隆大学物理研究所 第二研究所 教授 (W3) 2007–2015 大阪大学科学与工业研究中心 教授 1996–2007 电力工业中央研究所 高级研究员 (2004–2005 材料物理与合成系主任) (1997–2005 东京理科大学 客座副教授 [兼职]) 1994–1996 贝尔实验室常驻访问学者 (博士后) 1994–1994 电力工业中央研究所 研究科学家 1991–1994 ISTEC 超导研究实验室 研究科学家 1989–1991 电力工业中央研究所 副研究员