摘要本文研究了一个四级三脚架原子系统的相互作用动力学,该系统耦合到Kerr-Medium内的Q呈现的二项式场状态。相互作用模型结合了时间依赖性耦合参数和引人入胜的参数,为描述原子野外相互作用提供了更适应性的框架。特别的重点放在研究Q的形式,时间依赖性耦合参数,失调参数和KERR非线性如何影响系统的保真度属性和线性熵动力学。我们的结果表明,所考虑的参数的影响对原子场纠缠和忠诚有重大影响。这些发现提供了对受控量子系统的宝贵见解,并具有量子信息处理和非线性量子光学器件中的潜在应用。
持续学习(CL)构成了深层神经网络(DNN)的重大挑战,这是由于灾难性的忘记在引入新的任务时对先前获得的任务的灾难性忘记。人类在学习和适应新任务的情况下擅长而无需忘记,这是通过大脑中的融合学习系统归因于抽象体验的彩排的能力。这项研究旨在复制和验证Birt的发现,Birt的发现是一种新型方法,利用视觉变压器来增强表示练习的代表性,以进行持续学习。birt在视觉变压器的各个阶段引入了建设性噪声,并与工作模型的指数移动平均值(以减轻过度拟合并增强鲁棒性)相加。通过复制Birt的方法,我们试图验证其声称的改善,比传统的原始图像排练和香草代表对几个具有挑战性的CLENCHM分析进行排练。此外,这项研究还研究了Birt对自然和对抗性腐败的记忆效率和稳健性,旨在增强其实际适用性。复制将提供对原始论文中介绍的思想的可这种可总合性和普遍性的关键见解。
摘要:当前的停车援助和监测系统合成鸟类视图(BEV)图像,以提高驱动程序的可见度。这些BEV图像是使用称为“逆透视图”(IPM)的流行透视转换创建的,该转换将其投射到FishEye摄像头捕获的环绕视图图像的像素上。然而,IPM在准确地表示高度和接缝的对象方面面临挑战,因为它依赖于刚性几何变换,因此将预计的环绕视图缝合在一起。为了解决这些局限性,我们提出了Bevgan,这是一种新型的几何形状引导的条件生成副本网络(CGAN)模型,将多尺度鉴别器与基于变形金刚的生成器相结合,该生成器利用Fisheye摄像机校准和注意力机械机制,以隐含地模拟该视图之间的几个几何形式的变换。实验结果表明,在图像保真度和质量方面,Bevgan的表现优于IPM和最先进的跨视图生成方法。与IPM相比,我们报告了 + 6的改进。在PSNR上的2 dB,MS-SSIM上的 + 170%在描绘停车场和驾驶场景的合成数据集上进行评估。此外,还通过零射推理证明了Bevgan在现实世界中的图像上的概括能力。
摘要。术中脑移位是一种众所周知的现象,它描述了由于重力和脑脊液的丧失而在其他现象中描述了脑组织的非刚性变形。这对手术结果具有负面影响,这通常是基于不考虑大脑转移的术前计划。我们提出了一种新型的大脑意识到的增强现实方法,将术前3D数据与通过手术显微镜观察的变形大脑表面相结合。我们将非刚性登记作为形状结构化问题提出。术前3D线状可变形模型被注册到皮质容器的Single 2D图像上,该模型自动分割。此3D/2D登记驱动肿瘤等潜在的大脑结构,并弥补了亚皮质区域的大脑转移。我们评估了由6名材料组成的模拟和真实数据的方法。它实现了良好的定量和定性结果,使其适合神经外科指导。
光代表一种非常通用的刺激,它用于控制变形聚合物中变形的用途可以利用要探索的多个参数(例如波长,功率和极化)来获得区分响应。聚合物,而依赖偏振的控制则可以利用二苯甲苯二异构化。随着由光热效应驱动的形状变化的聚合物在许多应用领域中越来越关注,探索极化以调节其响应可以扩大调谐参数空间并提供对材料光学特性的见识。在这项工作中,我们证明了光极化对少量推扣偶氮苯掺杂的液晶网络的变形。我们演示了如何增强聚合物基质中染料对齐方式如何导致正交极化的不同变形。这些结果证明了极化是一种方便的进一步自由度,除了光刺激的波长和强度。
动态光学镜头镜片是透射自适应光学器件,旨在轻松整合到任何光学系统中以校正光学畸变。这些镜头的设计使用10、16或25mm透明的光圈,以覆盖常见的学生尺寸和M32 x 0.75安装线,可以通过使用线程适配器来适应常见的客观螺纹类型。它们可以使用波前传感器或自动软件校正系统进行封闭环控制,以进行像差校正。动态光学变形镜头也可以与低功率激光器一起用于梁的塑形,例如将高斯光束塑造为椭圆形或方形束轮廓或立方相。这些镜片是光学相干断层扫描(OCT),共聚焦显微镜,2光子显微镜和明亮场显微镜的畸变校正的理想选择,以提高图像质量。
动态光学镜头镜片是透射自适应光学器件,旨在轻松整合到任何光学系统中以校正光学畸变。这些镜头的设计使用10、16或25mm透明的光圈,以覆盖常见的学生尺寸和M32 x 0.75安装线,可以通过使用线程适配器来适应常见的客观螺纹类型。它们可以使用波前传感器或自动软件校正系统进行封闭环控制,以进行像差校正。动态光学变形镜头也可以与低功率激光器一起用于梁的塑形,例如将高斯光束塑造为椭圆形或方形束轮廓或立方相。这些镜片是光学相干断层扫描(OCT),共聚焦显微镜,2光子显微镜和明亮场显微镜的畸变校正的理想选择,以提高图像质量。
摘要 - 可构造的对象操纵是一个充满挑战的研究主题,它引起了对机器人领域的日益兴趣,因为已经出现了解决此问题的新方法。到目前为止,文献中的大多数提出的方法都集中在形状控制上。被忽略了应用于物体的应变,因此排除了操纵脆弱产品的大部分工业应用,例如橡胶和塑料物体的脱胚层或食物的处理。这些应用需要在准确性和仔细操纵之间进行权衡,以保留操纵对象。在本文中,我们提出了一种方法来最佳控制线性和平面变形对象的变形,同时还最大程度地减少对象的变形能。首先,我们修改了最初为线性软机器人控制开发的框架,以使其适应可变形的物体机器人操作。为此,我们将问题重新制定为一个优化问题,其中考虑对象的整体形状,而不是仅专注于对象的位置和方向的尖端。然后,我们在成本函数中包含一个能量项,以找到在达到所需形状的同时最小化操纵物体中潜在的弹性能量的解决方案。对于高非线性问题的解决方案众所周知,很难找到对局部最小值的敏感性。我们定义了连接对象的已知初始和最终配置并顺序解决问题的中间最佳步骤,从而增强了算法的鲁棒性并确保解决方案的最佳性。然后使用中间最佳配置来定义机器人的终端效果轨迹,以使对象从初始配置变形为所需的配置。索引术语 - 可通知的对象操纵,机器人技术,形状控制,优化,轨迹生成
金属变形是材料科学领域最热门的研究课题之一,通过特定的变形过程控制金属材料可使其表现出预期的使用性能和设计配置。金属材料及其构件的应用在过去人类社会与文明的发展中发挥了极其重要的作用,在未来社会文明的可持续发展中仍发挥着不可替代的作用。在传统材料及其变形方法的基础上进行优化,或开发新型金属材料和变形工艺,对社会发展至关重要。因此,本期《金属变形过程:基础与应用》专刊的内容不仅关注传统的金属结构材料,还关注一些新型金属材料(如高温合金、高熵合金等),以及上述材料变形行为的理论与应用研究。