摘要。生成模型允许创建高度现实的人造样品,从而在医学成像中开放了有希望的应用。在这项工作中,我们提出了一种基于多阶段编码器的方法,以将生成对抗网络(GAN)的发电机倒入高分子胸部X光片。这可以直接访问其隐式形成的潜在空间,使生成模型更容易被研究人员访问,并使其能够将生成技术应用于实际患者的图像。我们研究了此嵌入的各种应用程序,包括图像压缩,编码数据集中的分离,引导图像ma-nipulation以及创建程式化样品的创建。我们发现,这种类型的GAN反转是胸部X光片建模领域的一个有希望的研究方向,并为将现实的X射线样品合成与放射学图像分析结合起来开辟了新的方法。
摘要:大气总水蒸气含量 (TWVC) 会影响气候变化、天气模式和无线电信号传播。全球导航卫星系统 (GNSS) 等最新技术用于测量 TWVC,但精度、时间分辨率或空间覆盖范围均有所降低。本研究证明了使用扩频 (SS) 无线电信号和低地球轨道 (LEO) 卫星上的软件定义无线电 (SDR) 技术预测、绘制和测量 TWVC 的可行性。提出了一种来自小型卫星星座的卫星间链路 (ISL) 通信网络,以实现 TWVC 的三维 (3D) 映射。然而,LEO 卫星的 TWVC 计算包含电离层总电子含量 (TEC) 的贡献。TWVC 和 TEC 贡献是根据信号传播时间延迟和卫星在轨道上的位置确定的。由于 TEC 与 TWVC 不同,依赖于频率,因此已经实施了频率重构算法来区分 TWVC。这项研究的新颖之处在于使用时间戳来推断时间延迟、从星座设置中独特地推导 TWVC、使用算法实时远程调谐频率以及使用 SDR 进行 ISL 演示。这项任务可能有助于大气科学,测量结果可以纳入全球大气数据库,用于气候和天气预报模型。
摘要。数字孪生范式基于这样的理念:通过创建真实组件的忠实虚拟对应物,可以更好地预测和监控组件的使用寿命和性能,从而提高最终产品的安全性和成本。此类模型需要准确输入零件的初始材料状态以及整个使用寿命中的使用中载荷和损坏状态。零件的共振频率与零件的材料状态和损坏状态相关。类似地,共振频率的变化与使用中载荷和损坏导致的零件材料状态的变化相关。过程补偿共振测试 (PCRT) 利用这些物理关系,使用测量的组件共振频率执行无损评估 (NDE) 和材料特性分析。先前的研究已经建立了模拟材料性能变化、晶体取向和损伤状态对共振影响的技术,以及量化从模型输入到输出的不确定性传播。本研究考察了使用 PCRT 模型反演来获取材料特性和校准真实组件的数字孪生。首先使用尺寸和质量测量为单晶镍基高温合金样品群创建数字孪生实例。然后,在从物理对应物收集共振光谱后,采用模型反演技术来估计每个部件的弹性性能和晶体取向。然后用模型反演输出校准数字孪生。随后通过将反演结果与统计上显著的物理样本群的共振和 x 射线衍射测量进行比较来验证这些数字孪生。结果突出了特定部件材料特性对数字孪生性能的价值,以及 PCRT 评估和提高数字孪生保真度的能力。
1 Mondaic AG,瑞士苏黎世 2 IMP Bautest AG,瑞士 Oberbuchsiten 3 苏黎世联邦理工学院建筑材料研究所,瑞士苏黎世 *通讯作者,电子邮件地址:lion.krischer@mondaic.com 摘要 对于老化基础设施的维护,可靠的钢筋混凝土和预应力混凝土结构无损评估技术至关重要。一个特别感兴趣的领域是评估后张混凝土中肌腱管道内的灌浆质量。检测塑料或金属管道中的空隙和充水空腔具有挑战性,特别是在较深处或钢筋附近。基于弹性波的传统无损检测方法,例如使用合成孔径聚焦和/或信号相位分析的冲击回波或超声脉冲回波法,通常对这些缺陷缺乏灵敏度和/或依赖于对复杂数据的手动和主观解释。为了克服这些问题,我们提出了一项基于全波形反演的综合可行性研究,以实现可靠的超声无损检测。全波形反演是一种强大的成像技术,它可以根据超声测量推断出材料特性的断层重建。该方法广泛用于基于地震波的地球物理应用,最近在超声检测应用中受到越来越多的关注。使用数字孪生,我们展示了空隙和水夹杂物对 s 的影响
摘要 — 神经科学研究表明,大脑对视觉内容进行编码并将信息嵌入神经活动中。最近,深度学习技术通过使用生成对抗网络 (GAN) 将大脑活动映射到图像刺激,促进了解决视觉重建问题的尝试。然而,这些研究都没有考虑图像空间中潜在代码的语义含义。忽略语义信息可能会限制性能。在本研究中,我们提出了一个新框架,用于从功能性磁共振成像 (fMRI) 数据重建面部图像。在该框架下,首先应用 GAN 逆向来训练图像编码器以提取图像空间中的潜在代码,然后使用线性变换将其桥接到 fMRI 数据。使用属性分类器从 fMRI 数据中识别出属性后,决定操纵属性的方向,然后属性操纵器调整潜在代码以提高所见图像和重建图像之间的一致性。我们的实验结果表明,所提出的框架实现了两个目标:(1)从 fMRI 数据重建清晰的面部图像;(2)保持语义特征的一致性。索引术语 —fMRI、面部图像重建、GAN 反转、属性操纵
摘要 — 近几年来,关于量子计算和密码分析的研究显著增加。作为该领域的重要组成部分之一,各种量子算术电路的构造也已被提出。然而,尽管有限域逆在实现量子算法中有着重要作用,例如椭圆曲线离散对数问题 (ECDLP) 的 Shor 算法,但关于有限域逆的研究却很少。在本研究中,我们建议减少现有的基于量子费马小定理 (FLT) 的二进制有限域逆电路的深度。具体而言,我们建议采用完整的瀑布方法将 Itoh-Tsujii 的 FLT 变体转换为相应的量子电路,并删除 Banegas 等人在先前工作中使用的逆平方运算,从而降低 CNOT 门的数量(CNOT 计数),这有助于减少整体深度和门数。此外,首先在 Qiskit 量子计算机模拟器中构建我们的方法和以前的工作并进行资源分析,比较成本。我们的方法可以作为一种节省时间的实现方式。
本论文由 AFIT Scholar 的学生研究生作品免费提供给您。它已被 AFIT Scholar 的授权管理员接受纳入论文和学位论文。有关更多信息,请联系 richard.mansfield@afit.edu。
在经典迭代线性系统求解器中,预处理是处理病态线性系统最广泛和最有效的方法。我们引入了一种称为快速求逆的量子原语,可用作求解量子线性系统的预处理器。快速求逆的关键思想是通过量子电路直接对矩阵求逆进行块编码,该电路通过经典算法实现特征值的求逆。我们展示了预处理线性系统求解器在计算量子多体系统的单粒子格林函数中的应用,该函数广泛用于量子物理、化学和材料科学。我们分析了三种情况下的复杂性:哈伯德模型、平面波对偶基中的量子多体哈密顿量和施温格模型。我们还提供了一种在固定粒子流形内进行二次量化格林函数计算的方法,并指出这种方法可能对更广泛的模拟有价值。除了求解线性系统之外,快速求逆还使我们能够开发用于计算矩阵函数的快速算法,例如高效准备吉布斯态。我们分别基于轮廓积分公式和逆变换介绍了两种高效的此类任务方法。
针对吉林省Banshi隧道的蠕变问题,通过蠕变测试分析了岩石法律,并建立了描述隧道蠕变特征的CVSIC模型。考虑到高斯过程的优势和不同的进化算法,要准确地获得蠕变参数,并提出了一种高斯过程 - 过程差的进化智能反转方法。根据现场监视数据,隧道的蠕变参数被准确倒置。在此基础上,进行了隧道的稳定性分析和选择合理的施工计划。te研究结果表明,为了确保隧道的稳定性,应采用初始衬里 +管道 +高级灌浆锚杆的施工方案。te研究结果具有指导性的有效性,可用于对隧道的长期稳定性评估。