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逆合成可达性评分 (RAscore) - RSC 出版
化学发现中的人工智能 (AI) 一直在推动化学界可用工具的改进。这主要发生在新化学实体 (NCE) 的从头生成、1,2 毒理学/生物活性 3 和计算机辅助合成规划 (CASP) 领域。4,5 关于制造哪种分子以及如何制造它的问题是整个学术界和从农用化学品到制药等一系列行业的化学发现项目的核心。6 通常，虚拟筛选 (VS) 工作流程已用于决定制造哪些化合物，从生成的、枚举的、商业的或公共的数据集开始，然后使用各种基于统计和物理的建模技术对其进行过滤，直到搜索空间被细化（图 1）。 7 – 10 在 VS 工作流程结束时，在实验室合成之前，由一组化学家决定制造哪些化合物以及如何制造这些化合物。为了辅助这一筛选过程，过去二十年来，人们采用了各种计算工具，这些工具考虑了可合成性因素。11 – 13
非线性元信息的逆设计总和频率生成
摘要：总和频率产生（SFG）具有多个应用，从光源到成像，其中有效的转换需要较长的相互作用距离或二次非线性材料中的较大的浓度。metaSurfaces为增强SFG的基本途径提供了与集成超薄平台的极端领域增强的共鸣。在这项工作中，我们为纳米图案的元表面进行多个客观拓扑优化的一般理论框架，以促进高效sfg并同时选择发射方向并量身定制元清化方向。基于此框架，我们提出了新颖的跨表面设计，展示了最终功能，以转化从成像到极化法的外观非线性发光的光线。例如，我们的一个元面积产生高度极化和方向性的SFG发射，其效率超过0.2 cm 2 gw-1在10 nm信号工作带宽中。
适用于 FPGA 平台的 Hex Itoh-Tsujii 逆算法
摘要 Itoh-Tsujii 逆算法在椭圆曲线密码等密码应用中寻找逆元方面做出了重要贡献。本文提出了一种新的 Hex Itoh-Tsujii 逆算法，用于在现场可编程门阵列 (FPGA) 平台上高效计算由 NIST 推荐的不可约三项式生成的二进制域的乘法逆元。基于 Hex Itoh Tsujii 逆算法的所提架构由十六进制电路和四重加法链构成。这种组合提高了资源利用率。实验结果表明，与现有实现相比，所提出的工作具有更好的面积时间性能。关键词：现场可编程门阵列 (FPGA)、Itoh-Tsujii 逆算法 (ITA)、查找表 (LUT)、有限域 (FF) 分类：集成电路（存储器、逻辑、模拟、射频、传感器）
生物面部处理中的高效逆图形
视觉不仅可以检测和识别物体，还可以对导致我们看到的光图案的底层场景结构进行丰富的推断。反转生成模型或“综合分析”提供了一种可能的解决方案，但其机械实现通常对于在线感知来说太慢，并且它们与神经回路的映射仍不清楚。在这里，我们提出了一种神经上合理的高效逆向图形模型，并在人脸识别领域对其进行了测试。该模型基于一个深度神经网络，该网络可以学习在一次快速前馈过程中反转三维人脸图形程序。它定性和定量地解释了人类行为，包括经典的“空心脸”错觉，并直接映射到灵长类动物大脑中专门的面部处理电路上。与最先进的计算机视觉模型相比，该模型更适合行为和神经数据，并提出了一种可解释的逆向工程来解释大脑如何将图像转化为感知。
逆类型日食晶体的发射颜色调整
摘要：由于传感器材料和光学波导等实用应用，有机发光的固体材料引起了很多关注。我们以前已经报道过，逆类型日志甲观在晶体中表现出强大的发射，而不会引起聚集引起的淬火。但是，排放颜色仅限于绿色。为了调整发射颜色，在这项工作中，我们新合成具有缩短的π-共轭长度或极性取代基的逆类型日志甲乙烯，并研究了其在溶液和晶体中的荧光性能。晶体根据分子结构表现出各种发射颜色，从蓝色，绿色，黄色到红色。除了缩短的π连接长度和分子内电荷转移特征外，还通过分子间相互作用（例如CH-π相互作用）诱导了晶体的发射颜色变化。
通过用于逆分子设计的机器学习增强遗传算法
催化，5 - 10和电池研究。11 - 13实际上，化学空间的nite尺寸中的大小使详尽的搜索变得不可能，并决定了使用有效的优化方法，这些方法通过利用有关感兴趣域的现有知识来提示候选化合物。这些发电模型解决了逆设计问题，其中目的是最佳满足给定规格施加的一组要求的解决方案。尤其是进化方法，尤其是受到达尔文人进化的启发，并在进化的解决方案中运作，以逐步产生更好的解决方案。在化学和材料科学方面，已经在1990年代初已经采用了进化方法，例如15种在聚合物的从头设计中，16种蛋白质17和制冷剂。18，随着2010年代（深）机器学习的爆炸爆炸，这些努力被忽略了，而不是基于基于人工神经网络（ANN）的其他生成方法（例如复发性神经网络，19 - 21个变量自动编码器），22 - 22 - 22 - 24正常化的24个变量自动化器模型，25 - 27 - 27-27-27-27-27和di and Inion and Inion and Inion模型。28 - 30尽管如
逆渲染的时空双侧梯度过滤
- 选项1：选择一个研究主题和实施 - 选项2：选择现有纸张并以某种方式扩展 - 选项3：改进针对纸张实施的现有代码 - 指定组的截止日期：第1周 - 指定主题的截止日期：第3周 - 提交到期：第10周 - 第10周 - 高质量报告 - 典型会议格式
数字图像合成器对抗逆合成孔径雷达的性能分析
估计此信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查指令、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将有关此负担估计或此信息收集的任何其他方面的意见（包括减轻此负担的建议）发送至华盛顿总部服务部、信息运营和报告理事会，1215 Jefferson Davis Highway，Suite 1204，Arlington，VA 22202-4302，以及管理和预算办公室、文书工作减少项目 (0704-0188)华盛顿特区 20503。1. 仅供机构使用（留空）2. 报告日期 2002 年 9 月 3. 报告类型和涵盖日期 电气工程师论文
计算对逆。解决ax = 1 mod.n，当gcd（a，n）= 1 a）
anaI.González-Tablas FerreesjosémaríaDefuentesgarcía-romero de tejadalorenagonzálezManzanosergio sergio sergio pastrana portillo portillo uc3m |计算机安全实验室（Harm）组 div>
LIDAR逆传感器建模用于占用网格...
作为结论，这项研究通过表明点云处理和逆传感器建模的战略改进可以显着提高过渡网格图（TGM）的性能，从而为研究问题提供了答案。该研究通过参数确定性能和计算负载之间的适当平衡，例如0.5 m的网络分辨率和8 Hz的执行率，对于在城市环境中有效的实时导航至关重要。此外，还显示了高级3D点云数据的集成，并通过精制的预处理管道提供了精度和计算效率之间的最佳平衡，这证实了在动态设置中提出的模型的鲁棒性和适应性。这些结果不仅证实了所提出的方法的效率，而且还为未来的研究奠定了基础，旨在将这些模型扩展到更复杂的环境，最终有助于更安全地利用技术用于自动驾驶。