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脉冲脑电信号的图形去噪及其图形表示的效果
随着脑监测领域的快速发展，对处理相关信号的创新方法的需求日益增加。最近，图信号处理成为逐个信号分析的有力替代方案，它能够处理信号集合。对于自然接受图形表示的脑电图 (EEG) 信号尤其如此，每个电极对应一个图节点。这些信号经常被以重尾统计数据为特征的脉冲噪声破坏，从而导致传统去噪技术失败。为了解决这个问题，我们提出了一种基于分数低阶矩的有效正则化图滤波方法，该方法可以更好地适应重尾统计数据。对真实 EEG 测量结果（包括公开的 P300 数据集和癫痫信号）的实验评估表明，与成熟的 EEG 信号去噪方法相比，我们的方法具有更优异的去噪性能。
Silq：一种具有安全非计算和直观语义的高级量子语言
现有的量子语言迫使程序员在较低的抽象层次上工作，从而导致代码不直观且混乱。一个根本原因是，从程序状态中删除临时值需要明确应用量子操作来安全地取消计算这些值。我们提出了 Silq，这是第一种通过支持安全、自动取消计算来解决这一挑战的量子语言。这可以实现一种直观的语义，即隐式地删除临时值，就像在经典计算中一样。为了确保 Silq 语义的物理性，其类型系统利用新颖的注释来拒绝非物理程序。我们的实验评估表明，Silq 程序不仅更易于读写，而且比其他量子语言中的等效程序短得多（Q# 平均减少 46%，Quipper 减少 38%），同时仅使用一半的量子原语。
硅量子点器件的快速虚拟门提取
硅量子点器件由于其延长的相干时间、紧凑的尺寸以及最近在实验中演示的相当大的量子比特阵列，成为大规模量子计算的有希望的候选者。尽管潜力巨大，但控制这些阵列仍然是一项重大挑战。本文介绍了一种新的虚拟门提取方法，以快速建立对单个量子点电位的正交控制。利用对器件物理学的深入了解，所提出的方法通过关注电荷态转变周围的关键区域，显著降低了实验开销。此外，通过采用高效的电压扫描方法，我们可以有效地精确定位这些电荷态转变线并滤除错误点。使用真实量子点芯片数据集进行的实验评估表明，与传统方法相比，速度提高了 5.84 倍到 19.34 倍，从而展示了加速硅自旋量子比特器件扩展的良好前景。
迈向图像编辑方法的定量评估指标
在生成AI的快速发展的领域中，这项工作采取了初步步骤，以建立用于比较图像编辑方法的系统范围。当前，缺乏用于评估IMED编辑任务的定量指标，而新方法主要是定性评估的。我们的方法涉及三个关键组成部分：1）使用gan-Control创建大型合成数据集，该数据集可以生成地面图像，以跨不同面部身份进行一致的编辑； 2）匹配过程，将编辑的图像与相应的地面真相配对； 3）将感知距离指标应用于匹配对。我们通过用户研究和一组仿真实验评估了我们提出的框架的有效性。我们的结果表明，我们的方法可以以与人类判断相符的方式对图像编辑方法进行排名。这项研究旨在为随后的研究中的图像编辑技术建立全面的评估框架奠定基础，并就此主题进行对话。
一种提高输电线路动态热额定值估计精度的数字孪生方法
摘要：输电线路热容量的限制对电力系统的安全性和可靠性起着至关重要的作用。动态热线额定值方法旨在估计输电线路的温度并评估其是否符合上述限制。现有的基于物理的标准是根据多个传感器测量的环境和线路条件来估计温度的。本文表明，采用数据驱动的数字孪生方法可以提高估计精度。所提出的方法利用机器学习，通过学习物理传感器数据和实际导体温度之间的输入输出关系，作为基于物理的标准的数字等价物。对真实数据的实验评估，将所提出的方法与 IEEE 738 标准进行比较，结果显示均方根误差减少了 60%，最大估计误差从 10°C 以上降至 7°C 以下。这些初步结果表明，数字孪生提供了更准确、更稳健的估计，可以作为传统方法的补充或潜在替代方案。
ASFM：腿部机器人社会导航的增强社会力量模型
摘要 - 机器人技术中的社会导航主要涉及通过人口掩护的区域指导移动机器人，并且行人舒适度与有效的途径进行平衡。al-尽管在该领域已经看到了进步，但解决机器人无缝集成到行人环境中的解决方案仍然难以捉摸。在本文中，开发了一种用于腿部机器人的社会力量模型，利用视觉感知来进行人类本地化。特别是引入了增强的社会力量模型，并结合了基于行人行动的排斥力量和回避行为的精致解释，以及目标以下机制。通过各种情况，包括与即将到来的行人，人群和阻塞路径的相互作用，对四足机器人进行实验评估，这表明，所提出的增强模型在先前的基线方法上以选择的路径长度，平均速度以及有效和有效的社交导航的时间来显着改善基线方法。代码是开源的，而视频演示可以在项目的网页上找到：https：//rpl-cs-ucl.github.io/asfm/
MAE研究生研究研讨会
摘要：该海报对螺旋桨性能的上前缘表面粗糙度影响进行了实验评估。本研究中使用的螺旋桨的直径为16英寸，音高为10英寸。四个螺旋桨用圆顶形状的粗糙度打印出3D。每个螺旋桨都具有不同的粗糙度区域覆盖范围，弦脉和跨度范围不同。对这些螺旋桨进行测试是在低亚音线风洞中进行的，测量推力，扭矩，空中速度和旋转速度。空气速度从20英尺/s到50英尺/s，旋转速度从3000 rpm到6000 rpm不等。这些条件全部属于低雷诺数制度，这可能容易受到边界层分离的影响。结果表明，在某些情况下，表面粗糙度对螺旋桨的性能产生了积极影响，这可能表明粗糙度被动地向上表面上的流动。这项研究的结论将无人飞机运营商在不利天气下在低飞行速度下对性能的潜在影响，从而促使螺旋桨选择和设计变化。
网络疫苗用于深泡免疫
摘要-Deepfakes对网络安全构成了不断发展的威胁，该威胁要求开发自动化对策。虽然大量的法医研究已致力于对深层的定义和定位，但逆转伪造为真实的解决方案尚待开发。在这项研究中，我们引入了网络疫苗接种，以赋予深层侵害的免疫力。类似于生物疫苗接种，该生物疫苗接种会在实际病原体中注射抗原在感染之前诱导免疫力，网络疫苗接种模拟了深层疫苗并进行对抗性训练以建立防御性免疫系统。旨在使用有限的计算资源来建立攻击无知的免疫力，我们建议用一次性压倒性的攻击模拟各种深击：面部掩盖。所提出的免疫系统由用于诱导免疫力和用于恢复面部含量的中源的胶囊组成。实验评估表明，有效的免疫力可以面对替换，面部重演和各种类型的腐败。
通知母亲与...
尽管言语参与对婴儿语言和认知发展的重要性非常重要，但在低收入环境中，许多父母并未定期与婴儿交谈。我们报告了一项随机现场实验，该实验评估了一种低成本干预措施，旨在通过向最近或预期的母亲展示3分钟的信息视频，并为他们提供主题墙日历，从而提高与婴儿的口头互动。六到八个月后，母亲被选为干预措施报告，对口头上与婴儿的好处，更频繁的父母对话的对话的好处更大，并且他们的婴儿具有更高级的语言和认知能力。我们在为期一天的记录和测量师观察的婴儿认知技能中测量对父母言语输入的积极但嘈杂的影响。可以通过现有的健康诊所以非常低的边际成本将干预措施交付给准妈妈，因此在低收入环境中可能是一项高度成本效益的幼儿发展政策。
使用ARI机器人学习未知对象。
本本学论文研究了使Ari人形机器人能够使用机器学习和计算机视觉中的基本概念来学习和识别新对象的任务。该研究围绕着开发和实施直接向前的3D对象检测和分类管道，目的是使机器人能够识别以前尚未遇到的对象。该方法整合了开放式识别和增量学习的基本方面，重点是使用ARI机器人在实用环境中应用这些技术。通过一系列元素实验评估了实施系统的有效性，重点关注其检测和分类新的观察的能力。这些初始测试提供了有关系统在受控环境中的基本功能及其潜在效用的见解。本文在介绍性层面上有助于掌握机器人技术，并在实用机器人背景下对机器学习和计算机视觉的使用进行了初步探索。它为在机器人对象识别领域的未来研究奠定了基础。