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光学密集有效的两级系统的定量吸收成像
吸收成像是一种通常采用的方法，具有高时间分辨率，关于部分透明对象的空间信息。它依赖于探针梁和对象的相干响应之间的干扰。在低饱和度方案中，啤酒兰伯特衰减很好地描述了它。在本文中，我们从理论上讲，我们通过在任何饱和度方面的两级系统的合奏来得出σ极化激光探针的吸收。我们在实验上证明，相对于单个粒子响应，密集的87 rb冷原子集合中的吸收横截面通过与培养基的光密度B成比例的因子减少。为解释这种还原，我们开发了一个模型，该模型在单个粒子响应中融合了周围集合发出的不连贯的电磁背景。我们表明它在定性上再现了实验结果。我们的校准因子对σ偏振光的光密度B具有通用依赖性：α= 1。17（9） + 0。255（2）b允许获得密集量子系统的定量和绝对原位图像。
在密集标记的多光谱brainbow图像中无监督的神经跟踪
成像技术的最新进展，用于产生大量高分辨率3D图像，尤其是Brainbow等多型标记技术，允许在密集的大脑中对邻近神经元的不良分化。这首先可以从光学显微镜图像中研究许多神经元之间的连通性。但是，缺乏可靠的自动化神经形态重建，使数据分析成为提取神经科学中丰富信息学的瓶颈。已经提出了基于超级氧基的神经元分割方法来解决此问题，但是，在最终分割中出现的大量错误阻碍了先前的方法。在本文中，我们提出了一种新型的无监督方法来追踪来自多光谱脑弓图像的神经元，该方法防止了分割误差并使用两种创新来追踪连续性误差：首先，我们采取了基于高斯混合模型的聚类策略，以改善为下一步骨骼提供准确的分离色的色彩通道。然后，提出了一种骨架图方法，以允许神经元树拓扑中的不连续性识别和区域。我们发现，这些创新可以比当前的最新方法更好地表现，从而导致更准确的神经元追踪结果接近人类专家注释。
Yolocs：基于特征空间固化的密集通道压缩的对象检测
在这项研究中，我们在特征纯化和逐渐反向传播过程中检查了通道特征与卷积内核之间的关联，重点是网络内的向前和向后传播。因此，我们提出了一种称为特征空间固化的称为密集的Channel压缩的方法。利用了该方法的中心概念，我们引入了两个用于主链和头部网络的创新模块：特征空间固化结构（DF）的密集通道压缩和不对称的多级压缩解耦头（ADH）。集成到Yolov5模型中时，这两个模块表现出了出色的性能，从而导致修改的模型称为Yolocs。在MSCOCO数据集，大型，中和小型Yolocs模型上评估的AP分别为50.1％，47.6％和42.5％。保持推理速度与
occ-vo：通过基于3D占用率的视觉探针的密集映射用于自动驾驶
摘要 - 视觉进程（VO）在自主系统中起关键作用，主要挑战是相机图像中缺乏深度信息。本文介绍了OCC-VO，这是一个新颖的框架，该框架利用了深度学习的最新范围，将2D摄像机图像转换为3D语义占用，从而规定了传统的同时估计自我姿势和地标地点的需求。在此框架内，我们利用TPV形式将环绕摄像机的图像转换为3D语义占用。解决了这种转换所带来的挑战，我们专门为姿势估计和映射算法定制，该算法结合了语义标签滤波器，动态对象滤波器，最后利用Voxel Pfilter来维护一致的全局语义映射。对OCC3D-NUSCENES的评估不仅展示了成功率提高了20.6％，并且针对ORB-SLAM3的轨迹精度提高了29.6％，而且还强调了我们构建全面地图的能力。我们的实施是开源的，可在以下网址提供：https：//github.com/ustclh/occ-vo。
半天的密集研讨会：“ 21世纪的创新：深技术和深科”
癌症研究领导者Monde Ntwasa教授是生物技术领域的杰出研究员和学术领导者。目前，他担任南非大学农业与环境科学学院（CAES）的生物技术教授的职位，在那里他还担任代理副行政院长。NTWASA教授的教育背景令人印象深刻。他在姆塔莎（Mthatha）的圣约翰学院（St. Johns College）完成了矩阵，然后在开普敦大学获得双重科学学士学位，并获得了微生物学和临床科学与免疫学学位。他对知识的渴望使他上了英国的剑桥大学，在那里他获得了哲学硕士（MPHIL）和哲学博士（PHD）学位。
现代地面通信系统的密集小型卫星网络：优势、基础设施和技术
摘要 — 低地球轨道 (LEO) 上的密集小型卫星网络 (DSSN) 可使多种移动地面通信系统 (MTCS) 受益。然而，只有通过仔细考虑 DSSN 基础设施并确定合适的 DSSN 技术才能实现潜在优势。在本文中，我们讨论了 DSSN 基础设施的几个组成部分，包括卫星编队、轨道路径、卫星间通信 (ISC) 链路以及从源到目的地的数据传输通信架构。我们还回顾了 DSSN 的重要技术以及在 DSSN 中使用这些技术所面临的挑战。本文还确定了几个开放的研究方向，以增强 DSSN 对 MTCS 的优势。还包括一个案例研究，展示了 DSSN 在 MTCS 中的集成优势。
基于微型微镜的哺乳动物脑组织的密集连接组重建
摘要：大脑细胞网络的信息处理能力取决于神经元及其分子和功能特征之间的物理布线模式。映射神经元并解决其单个突触连接可以通过在纳米级分辨率下以密集的细胞标记在纳米级分辨率下实现。光学显微镜独特地定位于可视化特定的分子，但是由于分辨率，对比度和体积成像能力的限制，光学显微镜的密集，突触级的电路重建已经无法触及。在这里，我们开发了基于光微镜的连接组学（LICONN）。我们将专门设计的水凝胶嵌入和扩展与基于深度学习的分割和连通性分析进行了整合，从而将分子信息直接纳入突触级脑组织重建中。liconn将允许以易于采用的方式在生物学实验中进行突触级的脑组织表型。
利用虚拟密集连接提升视觉变换器的对抗性迁移能力
随着视觉变换器 (ViT) 的巨大成就，基于变换器的方法已成为解决各种计算机视觉任务的新范式。然而，最近的研究表明，与卷积神经网络 (CNN) 类似，ViT 仍然容易受到对抗性攻击。为了探索不同结构模型的共同缺陷，研究人员开始分析跨结构对抗性迁移能力，而这方面仍未得到充分研究。因此，在本文中，我们专注于 ViT 攻击，以提高基于变换器和基于卷积的模型之间的跨结构迁移能力。先前的研究未能彻底调查 ViT 模型内部组件对对抗性迁移能力的影响，导致性能较差。为了克服这个缺点，我们开展了一项激励研究，通过线性缩小 ViT 模型内部组件的梯度来分析它们对对抗性迁移能力的影响。基于这项激励研究，我们发现跳跃连接的梯度对迁移能力的影响最大，并相信来自更深块的反向传播梯度可以增强迁移能力。因此，我们提出了虚拟密集连接方法（VDC）。具体来说，在不改变前向传播的情况下，我们首先重构原始网络以添加虚拟密集连接。然后，在生成对抗样本时，我们通过虚拟密集连接反向传播更深层注意力图和多层感知器（MLP）块的梯度。大量实验证实了我们提出的方法优于最先进的基线方法，ViT模型之间的可迁移性提高了8.2%，从ViT到CNN的跨结构可迁移性提高了7.2%。
覆盖农作物，以改善密集园艺生产系统中土壤微生物学特性
Ribatejo地区霍尔托工业作物的生产基于具有高技术干预的单一培养系统，这导致土壤生物多样性失衡，生育能力丧失和进行性降解。在这些系统中，在农业年主要农作物之前引入覆盖作物可以有助于改善生产系统的土壤状况和可持续性。目前的工作描述了在Ribatejo的两个现场试验中对土壤微生物指标的评估，其中安装了不同的覆盖作物：豆类和草的生物多样性混合物，包括接种根茎的三叶草；年度黑麦草（Lolium Multiflorum）；和觅食萝卜（raphanus sativus）进行生物耗尽。在两个领域都保持了无覆盖作物的控制地块。评估集中于土壤酶活性（脱氢酶，碱性磷酸酶和β-葡萄糖苷酶）和几组微生物，包括总细菌，共生氮固定细菌（Rhizobia），散生氮的氮，磷酸细菌，磷酸化细菌 - 磷酸细菌 - 磷酸化磷酸化 - 磷酸化 - 磷酸化 - 磷酸化细菌溶质溶质 - 磷酸化盐溶质溶质溶剂溶质溶质溶剂溶质溶质溶质溶剂化磷酸化磷酸化细菌和磷酸化磷酸化磷酸化细菌和磷酸化磷酸化细菌。微生物。结果表明，土壤微生物活性增加和有益的微生物具有覆盖作物的趋势，尤其是豆类和草的生物多样性混合物以及每年的黑麦草。