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unibev：具有均匀BEV编码器的多模式3D对象检测，以抗缺失传感器方式
摘要 - 多传感器对象检测是自动驾驶中的一个积极研究主题，但是这种检测模型的鲁棒性针对缺失的传感器输入（缺少模态）（例如，由于突然的传感器故障）是一个关键问题，这是一个关键问题，这仍然不足。在这项工作中，我们提出了Unibev，这是一种端到端的多模式3D对象检测框架，旨在稳健性，以防止缺失模式：Unibev可以在Lidar Plus相机输入上运行，但也可以在无激光镜或仅相机输入的情况下操作。为了促进其检测器头以处理不同的输入组合，Unibev旨在从每种可用方式中创建良好的鸟类视图（BEV）特征图。与以前的基于BEV的多模式检测方法不同，所有传感器模态都遵循统一的AP-prach，以从原始传感器坐标系统重新示例到BEV功能。我们还研究了各种融合策略W.R.T.的鲁棒性缺少模态：常用的特征串联，但也通过通道平均，以及对平均定期通道归一化权重的加权平均化的概括。为了验证其有效性，我们将Unibev与所有传感器输入组合的Nuscenes的最新bevfusion和Metabev进行了比较。在这种情况下，对于所有输入组合，Unibev的性能比这些基准更好。一项消融研究表明，通过对常规的con依的加权平均融合的鲁棒性优势，并在每种模态的BEV编码器之间共享查询。我们的代码将在纸上接受时发布。
利用双模压缩真空进行量子损失传感……
我们研究了当使用双模压缩真空态作为探针时，在损耗传感中的量子优势。在 PRX 4, 011049 中进行实验演示后，我们考虑了一种量子方案，其中信号模式通过目标，并在测量之前将热噪声引入闲置模式。我们考虑了两种具有实际意义的检测策略：巧合计数和强度差异测量，它们广泛用于量子传感和成像实验。通过计算信噪比，我们验证了即使在强热背景噪声下量子优势仍然存在，而经典方案使用直接受到热噪声影响的单模相干态。这种稳健性来自这样一个事实：在经典方案中信号模式受到热噪声的影响，而在量子方案中闲置模式受到热噪声的影响。为了进行更公平的比较，我们进一步研究了一种不同的设置，其中在量子方案中将热噪声引入信号模式。在这种新设置中，我们表明量子优势显著降低。然而，值得注意的是，在与量子 Fisher 信息相关的最佳测量方案下，我们表明双模压缩真空态确实在整个环境噪声和损耗范围内表现出量子优势。我们希望这项工作能为实验证明损耗参数传感中的量子优势提供指导，这种传感受有损和有噪声的环境影响。
体感神经失传导揭示了本体感觉在运动和姿势的反馈和自适应前馈控制中的侧化作用
本体感觉提供了确定肢体位置和运动所需的关键信息，也可能用于更新可能构成运动和姿势控制基础的内部模型。对患有慢性大纤维失神经症的患者的上肢运动的开创性研究为本体感觉信息在假设形成和维持内部模型以产生准确的运动指令方面的作用提供了证据。视觉也有助于感觉运动功能，但不能完全弥补本体感觉的缺陷。最近的研究表明，姿势和运动控制过程在大脑中是侧化的，本体感觉在协调这些过程对目标导向动作控制的贡献方面起着根本性的作用。事实上，失神经症患者每个肢体的行为类似于控制器单独执行的动作。因此，本体感觉提供了神经系统有效协调多个运动控制过程所需的状态估计。