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World File Search System图像处理
我们的项目旨在使用图像处理技术创建一个自动化的废物隔离系统。最终目标是隔离废物i
美国经济学家保罗·克鲁格曼（Paul Krugman），诺贝尔奖获得者，将外国就业定义为“从低薪国家迁移到高薪国家，这导致了资源和更高的生产力的重新分配”。v尼泊尔的劳动移民历史悠久，尼泊尔劳工在各种
BIM集成与机器学习中的图像处理
1。上传包含裂缝的图像以及没有裂缝的图像。2。标记每个图像以指示哪些图像包含裂纹。3。一旦您上传并标记了足够的图像，就可以训练模型。4。单击自定义视觉网站上的“火车”按钮以训练分类器。5。培训完成后，评估模型的性能，以查看诸如准确性和召回等指标。6。如果性能很差，则可能需要上传更多图像并重新训练模型。
利用量子优势进行卫星图像处理：回顾与评估
摘要 本文探讨了量子计算 (QC) 在地球观测和卫星图像中的现状。我们分析了量子学习模型在处理卫星数据时的潜在局限性和应用，考虑到从量子优势中获利以及找到高性能计算 (HPC) 和 QC 之间的最佳共享的持续挑战。然后，我们评估了一些转换为 Clifford+T 通用门集的参数化量子电路模型。T 门揭示了在 HPC 系统或多个 QC 系统上部署量子模型所需的量子资源。特别是，如果无法在 HPC 系统上有效地模拟 T 门，我们可以应用量子计算机及其计算能力，而不是传统技术。我们的量子资源估计表明，具有足够数量 T 门的量子机器学习 (QML) 模型提供量子优势，当且仅当它们比部署在 HPC 系统上的经典模型更好地概括看不见的数据点，并且它们在每次学习迭代中打破权重的对称性，就像在传统深度神经网络中一样。作为最初的创新，我们还估算了一些 QML 模型所需的量子资源。最后，我们定义了 HPC+QC 系统之间的最佳共享，用于执行高光谱卫星图像的 QML 模型。与其他卫星图像相比，这些数据集是独一无二的，因为它们的输入量子比特数量有限，标记的基准图像数量也很少，因此在量子计算机上部署起来的难度较小。
地球观察图像处理的量子算法
基于卫星的地球观察结果具有广泛的应用，例如自然灾害警告，全球温度影响分析，天气条件分析和土地利用分类。但是，目前用于土地利用分类的机器学习技术在时间和精力方面是昂贵的。有两种可能解决此问题的方法。第一个是变性量子算法。它们是一类量子算法，针对近乎中等规模的量子计算时代的应用。这些算法采用共同参数化的量子电路和经典优化技术来查找从给定应用点起具有理想特性的量子电路或状态。vqas通常在寻找量子哈密顿量的低能状态时发现应用程序，解决了大约二次无约束的二进制优化问题和训练量子神经网络。在地球观测区域中，最有希望的应用领域在于QNN，因为应用VQAS允许创建采用量子信息处理工具的新分类方法。第二种方法是使用量子计算机用于使用自动编码器降低维度的混合机学习方法，以及量子算法的量子算法，量子算法供电量子算法来降低培训成本。使用常规深度学习技术的自动编码器在GPU上执行，而深度信念网络则在D-Wave量子退火器上运行。这种混合方法允许对两个模块进行独立训练，部分减少了重新训练模型所需的时间和能量（请参见图I）。
量子图像处理的应用与挑战
《近期研究评论》杂志，2023 年 6 月，第 2 卷，第 1 期，第 112-121 页 DOI：https://doi.org/10.36548/rrrj.2023.1.09 112 © 2023 Inventive Research Organization。这是一篇根据知识共享署名-非商业性国际 (CC BY-NC 4.0) 许可协议开放获取的文章
大脑解剖：fMRI 训练的网络揭示自然图像处理中的空间选择性
深度神经网络 (DNN) 特征与皮质反应之间的一致性目前为更高级的视觉区域提供了最准确的定量解释 [1、2、3、4]。与此同时，这些模型特征也被批评为无法解释的解释，将一个黑匣子（人脑）换成了另一个黑匣子（神经网络）。在本文中，我们训练网络直接从头开始预测大脑对来自大规模自然场景数据集的图像的反应 [5]。然后，我们使用“网络解剖” [6]，这是一种可解释的人工智能技术，通过识别和定位图像中已训练网络的各个单元中最显著的特征来增强神经网络的可解释性，该技术已用于研究人脑的类别选择性 [7]。我们采用这种方法创建了一个假设中立模型，然后使用该模型探索类别选择性之外的特定视觉区域的调节特性，我们称之为“大脑解剖”。我们利用大脑解剖来研究一系列生态上重要的中间特性，包括深度、表面法线、曲率和物体关系，这些特性贯穿顶叶、外侧和腹侧视觉流以及场景选择区域的子区域。我们的研究结果揭示了大脑各区域对解释视觉场景的不同偏好，其中腹外侧区域偏爱较近和较弯曲的特征，内侧和顶叶区域选择更多样化和更平坦的 3D 元素，而顶叶区域则特别偏爱空间关系。场景选择区域表现出不同的偏好，因为后压部复合体偏爱远处和户外特征，而枕叶和海马旁回区域偏爱近处、垂直性，而在 OPA 的情况下，偏爱室内元素。这些发现表明，使用可解释的人工智能揭示整个视觉皮层的空间特征选择性具有潜力，有助于更深入、更细致地了解人类视觉皮层在观看自然场景时的功能特征。
利用量子优势进行卫星图像处理：回顾与评估
摘要 本文探讨了量子计算在地球观测 (EO) 和卫星图像中的现状。我们分析了量子学习模型在处理卫星数据时的潜在局限性和应用，考虑到从量子优势中获利以及找到高性能计算 (HPC) 和量子计算 (QC) 之间的最佳共享的持续挑战。然后，我们评估了一些转换为 Clifford+T 通用门集的参数化量子电路模型。T 门揭示了在 HPC 系统或多个 QC 系统上部署量子模型所需的量子资源。特别是，如果无法在 HPC 系统上有效地模拟 T 门，我们可以应用量子计算机及其计算能力，而不是传统技术。我们的量子资源估计表明，具有足够数量 T 门的量子机器学习 (QML) 模型提供量子优势，当且仅当它们比部署在 HPC 系统上的经典模型更好地概括看不见的数据点，并且它们在每次学习迭代中打破权重的对称性，就像在传统深度神经网络中一样。作为一项初步创新，我们还估算了某些 QML 模型所需的量子资源。最后，我们定义了 HPC+QC 系统之间的最佳共享，用于执行高光谱卫星图像的 QML 模型。与其他卫星图像相比，这些数据集是独一无二的，因为它们的输入量子比特数量有限，标记的基准图像数量也很少，因此在量子计算机上部署起来的难度较小。
真实超导和基于囚禁离子的量子计算机上的量子图像处理
摘要：近几年来，我们每天处理的图像的大小和数量以及数据量都在迅速增长。量子计算机有望更有效地处理这些数据，因为经典图像可以存储在量子态中。量子计算机模拟器上的实验证明了这一承诺所基于的范式是正确的。然而，目前，在真正的量子计算机上运行完全相同的算法往往容易出错，无法有任何实际用途。我们探索了在真正的量子计算机上进行图像处理的当前可能性。我们重新设计了一种常用的量子图像编码技术，以降低其对错误的敏感性。我们通过实验表明，目前在量子计算机上编码并随后以最多 5% 的误差检索的图像的大小限制为 2×2 像素。一种绕过这一限制的方法是将经典过滤的思想与仅在本地运行的量子算法相结合。我们使用边缘检测的应用示例展示了这种策略的实用性。我们的混合过滤方案的量子部分是一个人工神经元，在真实的量子计算机上也能很好地运行。
基于实际超导和基于离子离子的量子计算机上的量子图像处理
摘要：在过去几年中，我们每天处理的图像的大小和数量以及我们每天处理的数据量迅速增长。量子计算机承诺将更有效地处理该数据，因为经典图像可以存储在Quantum状态中。量子计算机模拟器上的实验证明了这种诺言是正确的。当前，在真实量子计算机上运行相同的算法通常太容易出错，无法使用任何实际用途。我们探讨了实际量子计算机上图像处理的当前可能性。我们重新设计了一种常用的量子图像编码技术，以降低其对错误的敏感性。我们通过实验表明，要在量子计算机上编码的图像的当前尺寸限制，随后以5％的误差为2×2像素。避免这种限制的一种方法是将经典过滤的想法与仅在本地运行的量子算法相结合。我们使用边缘检测的应用示例来显示此策略的实用性。我们的混合过滤方案的量子部分是人工神经元，在实际量子计算机上也很好地工作。
在医学图像处理中深度学习算法与中性粒细胞理论之间的杂交：调查
急性髓样白血病（AML）的特征是骨髓中骨髓分化和爆炸细胞的积累的破坏。虽然AML患者对诱导化疗的反应良好，但由于化学抗性率很高，长期结局仍然很差。靶向疗法的进步可以与常规化疗结合使用，可以扩大患者的治疗选择。但是，缓解通常是短暂的，随后是疾病复发和耐药性。因此，通过鉴定调节AML化学敏度的新型分子和细胞靶标，有必要的次态需求来改善治疗方案。膜支架（例如四叠蛋白的蛋白质家族）通常用作信号传导，将细胞外信号线索转化为细胞内信号级联。在这篇综述中，我们讨论了AML的常规和有针对性的治疗策略，并回顾了化学耐药机制，重点是四叠蛋白酶蛋白的四叠甲撒生蛋白家族。