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World File Search System多路径
diffradar：扩散
毫米波（mmwave）雷达由于其稳健性在低光条件下，在环境感知中的越来越多。但是，现有方法无法解决多路径干扰和低分辨率分辨率的挑战。在本文中，我们引入了衍射，该衍射概率模型（DPM）用于高质量的MMWAVE环境感应。为了适应DPM的雷达信号，缺少PIX级的结构信息，我们会签署一个轮廓编码器，以捕获固有的场景特征，使DPM能够从雷达数据中学习强大的表示。然后，DPM解码器利用此高级语义信息有效地重建了现实世界的场景。广泛的实验表明，在各种复杂情况下，我们的APACH超过了最新方法。
使用LPKF设备出版物，第2部分
当前研究中提出的MPA结构包括一个典型的贴片天线（图1a – d），其接地平面被跨表面吸收器结构取代（图1b – e）。它可能是潜在的RFID读取器，因为它不仅可以在正常的天线模式下运行，而且性能提高，而且还可以作为抑制散射的吸收器，这可以有效地减少多路径环境中RFID系统的错误读数。该贴片印在1毫米厚的廉价FR4环氧基底物上。由4x4单位细胞矩阵组成的元图吸收器结构。使用激光蚀刻机（LPKF Protolaser S4）来实现斑块和吸收器结构，如图1 d，e。总体MPA厚度仅为2.53毫米。
DTC 机器人通信 - Domo Tactical
• 针对移动应用优化的流畅自愈网格 • 出色的范围和 NLOS 能力 • 具有超过 64 个节点的网格网络，信道带宽窄至 1.25MHz • 高达 87Mbps 的吞吐量 • 每个节点都可以充当视频、音频和通用 IP 数据源以及中继器 • 网络中没有中心节点，因为每个节点都是平等的 • 能够通过第三方承载器无缝链接不同的网格网络 • 透明 IP 网络允许连接任何通用 IP 设备 • 自适应调制在移动应用中保持连接 • 功率输出范围、安装选项和环境外壳适合操作环境 • 可选的端到端 AES 加密 • 能够构建网格组来创建网络 • 多路径 IP 网格节点可以提供独立的安全网络。
重力诱导的两个量子步行者之间的纠缠动态
抽象的量子步行是在位置空间叠加中粒子的多路径间相互之间和更快传播的同义词。我们研究了模仿步行者两个状态之间模仿量子机械引力相互作用的量子机械相互作用的影响。该研究是为了研究两个不相互作用的量子步行者之间的纠缠产生。我们看到，随着量子行走的发展，各州实际上会越来越多地陷入困境，并且纠缠产生的依赖性依赖于两个粒子进行步行的质量。随着噪声引入动力学，我们还显示了两个步行中引入的噪声上两个步行者之间纠缠的敏感性。引力相互作用引起的量子效应的特征突出了量子系统在探测重力性质中的潜在作用。
跨词典翻译推理的多策略系统
摘要 本文介绍了 TIAD 2020 共享任务中提出的四种跨词典自动翻译推理策略。所提出的策略基于对 Apertium RDF 图的分析，利用了使用多路径翻译、不同词典中词汇条目之间的同义词和相似性以及通过图的可能翻译的基数等特点。这四种策略在 Apertium RDF EN ↔ ES 词典上进行了训练和验证，显示出良好的结果。最后，将这些策略一起应用在推断共享任务中提出的词典的任务中获得了 0.43 的 F 度量，因此在 TIAD 2020 共享任务中提出的其他新系统中排名第三。没有任何一个提交给共享任务的系统超过 TIAD 组织者提出的基线。
复杂系统的量子通信容量跃迁...
量子网络是实现分布式量子信息处理的关键。由于单链路通信速率随距离呈指数衰减，为了实现可靠的端到端量子通信，节点数量需要随网络规模增长。对于高度连接的网络，我们发现容量会随着网络节点密度的增加而出现阈值转变——在临界密度以下，速率几乎为零，而在阈值以上，速率随密度线性增加。令人惊讶的是，在阈值以上，由于量子网络支持多路径路由，两个节点之间的典型通信容量与它们之间的距离无关。相比之下，对于连接较少的网络（例如无标度网络），端到端容量会随着节点数量的增加而饱和为常数，并且始终随距离衰减。我们的结果基于容量评估，因此可观容量的最小密度要求适用于任何量子网络的一般协议。
CRISPR-CAS9及以后：植物基因组的下一步...基于注意力指导深度学习模型
摘要癌症是全球死亡的第二大原因。脑肿瘤每四个癌症死亡中的一分之一。 提供准确及时的诊断可能会导致及时治疗。 近年来，图像分类的快速发展促进了计算机辅助诊断。 卷积神经网络（CNN）是用于分类图像的最广泛使用的神经网络模型之一。 但是，其有效性受到限制，因为它无法准确识别病变的焦点。 本文提出了一种新型的脑肿瘤分类模型，该模型整合了注意机制和多径网络来解决上述问题。 注意机制用于选择属于目标区域的关键信息，同时忽略无关紧要的细节。 多路径网络将数据分配给多个通道，然后再转换每个通道并合并所有分支的结果。 多径网络等效于分组的卷积，这降低了复杂性。 使用由3064 MR图像组成的数据集对该模型进行的实验评估，其总体准确度为98.61％，这表现出色的先前研究。脑肿瘤每四个癌症死亡中的一分之一。提供准确及时的诊断可能会导致及时治疗。近年来，图像分类的快速发展促进了计算机辅助诊断。卷积神经网络（CNN）是用于分类图像的最广泛使用的神经网络模型之一。但是，其有效性受到限制，因为它无法准确识别病变的焦点。本文提出了一种新型的脑肿瘤分类模型，该模型整合了注意机制和多径网络来解决上述问题。注意机制用于选择属于目标区域的关键信息，同时忽略无关紧要的细节。多路径网络将数据分配给多个通道，然后再转换每个通道并合并所有分支的结果。多径网络等效于分组的卷积，这降低了复杂性。使用由3064 MR图像组成的数据集对该模型进行的实验评估，其总体准确度为98.61％，这表现出色的先前研究。
高性能 - ntt-hardware-accelerator-to-support- ...
大型多项式乘法对于基于模块的键盘封装机制（ML-KEM）和基于模块的数字签名（ML-DSA）（ML-DSA）等量子后加密标准标准至关重要。这些复杂的这些乘法通常使用数字理论变换（NTT）加速。这项工作介绍了一种新型的架构，具有高性能NTT加速器，能够使用一组硬件资源来执行NTT和逆NTT操作。设计利用单个蝴蝶配置单元来减少资源需求并改善关键路径。采用多路径延迟分组（MDC）策略来实现多个系数的完全管道和并行处理，从而支持ML-KEM和ML-DSA计算。实际结果表明，我们提出的NTT发动机需要3,821个LUTS，2970 FFS，20 DSP和5 BRAM，在AMD Zynq Ultrascale+ FPGA上需要322 MHz。我们的设计在当前的NTT体系结构中提供了最佳的区域时间产品（ATP）。