XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System差到
图像和视频生成的第一个开发套件ai〜稳定扩散，...
9瓷砖用于图像编辑和处理（线条艺术，面部变化等）：背景替换10参考图像编辑和处理（线条艺术，面部，面部变化等）：面部替换a 11 stable视频扩散txt2img txt2img图像从文本a 12 txt2Video生成text2vide x x x x x x x x x x x x x x x x x x x Imbory ot gpu becarty x a text x a overative有。 Python版本A 14 TXT2IMG（Jupyter）从文本生成图像。 Jupyter notebook version A 15 Img2img(jupyter) Image generation from images A 16 mask (jupyter) Image replacement with partial mask × error 17 clip guidance (jupyter) Background replacement A 18 Multiprompting (jupyter) Background replacement, multi A 19 variants (jupyter) Background changes in several patterns A 20 Animation animation generation B credit is required 21 rest api: Account rest method检查帐户状态，例如使用https 22 REST API提出请求的信用次数：TXT2IMG REST方法从文本A 23 REST API生成图像：IMG2IMG REST方法生成图像B信用brect of Sirmine brect
基于混合注意力机制的残差 UNet 用于脑肿瘤语义分割
摘要：由于脑肿瘤形状不规则且弥散，因此在磁共振成像 (MRI) 体积中对其进行分割非常困难。最近，由于标记数据集的可用性，二维和三维深度神经网络已成为医学图像分割的热门选择。然而，三维网络的计算成本很高，需要大量的训练资源。这项研究提出了一种用于脑肿瘤分割的三维深度学习模型，该模型使用轻量级特征提取模块来提高性能，而不会影响上下文信息或准确性。所提出的模型称为基于混合注意的残差 Unet (HA-RUnet)，它基于 Unet 架构，利用残差块从 MRI 体积中提取低级和高级特征。注意和挤压激励 (SE) 模块也被集成在不同级别，以在局部和全局感受野内自适应地学习注意感知特征。所提出的模型在 BraTS-2020 数据集上进行了训练，在测试数据集上，Dice 得分分别为 0.867、0.813 和 0.787，对整体肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤的灵敏度分别为 0.93、0.88 和 0.83。实验结果表明，所提出的 HA-RUnet 模型优于 ResUnet 和 AResUnet 基础模型，同时参数数量少于其他最先进的模型。总体而言，所提出的 HA-RUnet 模型可以提高脑肿瘤分割准确率，并有助于医生进行适当的诊断和治疗计划。
多传感器融合与交互多模型和卡方检验容差滤波器
摘要：由于传感器技术、电信和导航系统的最新进展，多传感器信息融合算法在最先进的组合导航系统中具有关键重要性，本文提出了一种改进的创新容错融合框架。组合导航系统由四个传感子系统组成，即捷联惯性导航系统 (SINS)、全球导航系统 (GPS)、北斗二号 (BD2) 和天文导航系统 (CNS) 导航传感器。在这种多传感器应用中，一方面，有效融合方法的设计受到极大限制，特别是在没有关于系统错误特性的信息时。另一方面，开发准确的故障检测和完整性监测解决方案既具有挑战性又至关重要。本文通过联合设计故障检测和信息融合算法，解决了传统故障检测解决方案的敏感性问题以及无法获得精确已知的系统模型的问题。特别是，通过使用交互多模型 (IMM) 滤波器的思想，系统的不确定性将通过模型概率和使用所提出的基于模糊的融合框架进行自适应调整。本文还通过联合设计双状态传播器卡方检验和融合算法，解决了使用损坏的测量值进行故障检测的问题。使用两个并行运行的 IMM 预测器，并根据从融合滤波器接收到的信息交替重新激活，以提高所提出的检测解决方案的可靠性和准确性。通过将 IMM 与所提出的融合方法相结合，我们提高了检测系统的故障敏感性，从而显著提高了组合导航系统的整体可靠性和准确性。模拟结果表明，所提出的容错融合框架比传统框架具有更优异的性能。
用于脑肿瘤检测和分割的多任务上下文空洞残差网络
摘要 —近年来，深度神经网络在医学成像中的各种识别和分割任务中取得了最佳性能，包括脑肿瘤分割。我们发现，分割脑肿瘤面临着数据不平衡的问题，即属于背景类（非肿瘤像素）的像素数量远大于属于前景类（肿瘤像素）的像素数量。为了解决这个问题，我们提出了一个级联结构的多任务网络。我们的模型包含两个目标，即（i）有效区分脑肿瘤区域和（ii）估计脑肿瘤掩模。第一个目标由我们提出的上下文脑肿瘤检测网络执行，该网络起到注意力门的作用，只关注脑肿瘤周围的区域，而忽略与肿瘤相关性较小的远邻背景。与处理每个像素的其他现有物体检测网络不同，我们的上下文脑肿瘤检测网络只处理真实实例周围的上下文区域，这种策略旨在产生有意义的区域提议。第二个目标建立在 3D 空洞残差网络和编码解码网络之下，以便有效地分割大物体和小物体（脑肿瘤）。我们的 3D 空洞残差网络采用跳跃连接设计，使深层的梯度能够直接传播到浅层，从而保留不同深度的特征并用于相互细化。为了从体积 MRI 数据中整合更大的上下文信息，我们的网络利用具有各种内核大小的 3D 空洞卷积，从而扩大了滤波器的感受野。我们提出的网络已经在包括 BRATS2015、BRATS2017 和 BRATS2018 数据集在内的各种数据集上进行了评估，包括验证集和测试集。我们的性能已通过基于区域的指标和基于表面的指标进行了基准测试。我们还与最先进的方法进行了比较。1
差分相多样性电气调节器取消纤维分散和激光噪声
带宽和噪声是所有通信和信号处理系统中的基本考虑。光学纤维的组速度分散在其频率响应中产生零，从而限制了带宽，从而限制了通信和信号处理系统的时间响应。强度噪声通常是数据通信中半导体激光器的主要光学噪声源。在本文中，我们提出并演示了一类电容调节剂，能够缓解这两个问题。调制器，用薄膜锂锂制造，同时达到相位多样性和差异操作。前者弥补了纤维的分散性惩罚，而后者克服了强度噪声和其他常见模式弹性。在时间拉伸数据采集和光学通信中，所谓的四相电型调制器的应用。
基于同差的量子随机数发生器，速度达 2.9 Gbps，可抵御量子边信息
量子随机数生成器 (QRNG) 承诺生成完全不可预测的随机数。然而，以随机模型形式对随机数进行安全认证通常会引入难以证明或不必要的假设。两个重要的例子是将对手限制在经典机制中以及连续测量结果之间的相关性可以忽略不计。此外，不严格的系统特性会打开一个安全漏洞。在这项工作中，我们通过实验实现了一个不依赖于上述假设的 QRNG，其随机模型是通过严格的计量方法建立的。基于真空涨落的正交测量，我们展示了 8 GBit/s 的实时随机数生成率。我们的安全认证方法提供了许多实际好处，因此将在量子随机数生成器中得到广泛应用。特别是，我们生成的随机数非常适合当今的传统和量子加密解决方案。
分析差分相移量子键分布中的单个光子检测器
量子密钥分布（QKD）在身份验证的用户中共享安全的秘密密钥，在这些用户中，量子力学的假设实现了无条件的安全性，并且与经典加密术相关，其中计算复杂性是整个密码系统的基础。许多研究社区[5,6,40]在现实情况下进行了安全测试和详细的分析，并得出结论，诸如单个或纠缠光子之类的源特征是任何量子结晶系统的性能决定因素之一。量子密钥分布于1992年第一次实施[1]，并在[16-18、20、40]中开发了所需的改进。如今，Quantum Technologies已在许多工业应用中部署[25]。在1550 nm处的波长是量子通信的实际部署所需的波长，因为它提供了更少的损失（0.2 dB/km），而1300 nm波长则损失了（0.35 db/km）。有各种基于单个光子
差分相移量子密钥分发中单光子探测器的分析
量子密钥分发 (QKD) 在经过验证的用户之间共享安全密钥，通过量子力学的假设实现无条件安全性，不同于以计算复杂性为整个加密系统基础的经典密码学。许多研究团体 [5,6,40] 在现实场景下进行了安全测试和详细分析，并得出结论，源特性（例如单个或纠缠光子）是任何量子密码系统性能的决定因素之一。量子密钥分发于 1992 年首次实现 [1]，并在 [16-18, 20, 40] 中进行了所需的改进。量子技术如今已部署在许多工业应用中 [25]。1550 nm 的波长是量子通信实际部署的理想波长，因为与损耗更高的 1300 nm 波长（0.35 dB/km）相比，它的损耗更小（0.2 dB/km）。有各种基于单光子的量子密钥分发系统。
Microsoft Word - 主动差速齿轮箱驱动的多功能高升力系统分析 - v3d0.docx
摘要 进行了飞行动力学评估，以分析使用外襟翼进行滚转控制的能力。根据空客 A350 襟翼系统架构，外襟翼可以通过使用所谓的主动差动齿轮箱 (ADGB) 独立于内襟翼展开，两种不同的概念被认为可能有利于实现预期目的。在这两种概念中，为了减轻重量和降低系统复杂性，都拆除了内副翼，外襟翼与外（低速）副翼一起执行（全速）滚转控制。概念 1 包括通常的襟翼几何形状和外副翼，而概念 2 包括外襟翼，其沿翼展方向延伸了内副翼的长度。在所呈现的分析中未考虑滚转扰流板。飞行动力学评估表明，为了满足认证规范 CS-25 和操纵质量标准的要求，襟翼偏转率至少需要达到 16°/s。系统分析表明，现有 ADGB 仅能使襟翼以最大速率 0.43°/s 偏转，或略作修改后为 1.4°/s 偏转 _____________________________________________
空气质量差与生命的头两年中的视觉认知受损有关：纵向研究
背景：空气质量差与儿童的认知缺陷有关，但是在脑生长达到顶峰的第一年，这种关系尚未被检查。方法：我们在印度乡村的家庭样本中测量了直径<2.5μm（PM 2.5）的颗粒物，直径<2.5μm（PM 2.5）和婴儿的认知。结果：使用固体烹饪材料的房屋中的空气质量较差。来自空气质量较差的家庭的婴儿在6个月和9个月大时显示出较低的视觉工作记忆评分，并且在控制家庭社会经济状况时，视觉处理速度从6到21个月较慢。结论：因此，在生命的头两年中，空气质量差与视觉认知受损有关，与早期大脑发育的动物研究一致。我们首次使用家庭内空气质量和基于基于的认知措施的直接度量在生命的第一年中首次证明空气质量与认知之间的关联。由于室内空气质量与家庭中的烹饪材料有关，因此我们的发现表明，减少烹饪排放的努力应该是干预的关键目标。资金：Bill＆Melinda Gates Foundation Grant OPP1164153。