XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System平滑度
跟踪Modulo的明确范围之外...
摘要在单个光子激光雷（SPL）中，激光重复率设置了可以明确恢复的最大距离。常规SPL通过降低重复率来扩展此最大记录深度；但是，较慢的采集速度限制了接收到的光子的数量，这可能是不可能跟踪快速移动对象的。受到Modulo感测成功的启发，我们利用了典型轨迹的平滑度，以实现超出明确范围的远程跟踪。尽管SPL自然地获得了模量时间的测量时间，但它引入了几个挑战，包括随机抽样时间，多个噪声源和绝对距离不确定性 - 当前的模型传感文献无法解决这些挑战。因此，我们提出了一种直接在模量样品上运行的插值和denoising方法。我们基于变化的反射性降落性进一步消除了绝对距离。蒙特卡洛模拟考虑了实际条件下的逼真的轨迹，表明，如果适当地解开，我们的深度估算的归一化平方误差估计，相对于重复期会导致不模棱两可的激光雷达设置，我们的深度估计值降低了20 dB以上。
用于婴儿脑部 MRI 图像变形配准的循环组织感知网络
可变形配准是纵向和基于人群的图像分析的基础。然而，由于婴儿时期大脑发育迅速，精确配准同一受试者的纵向婴儿大脑 MRI 图像以及不同受试者的横截面婴儿大脑 MRI 图像具有挑战性。在本文中，我们提出了一种可循环使用的深度神经网络来配准婴儿大脑 MRI 图像。我们提出的方法有三个主要亮点。（i）我们使用脑组织分割图而不是强度图像进行配准，以解决生命第一年脑组织对比度快速变化的问题。（ii）单个配准网络以一次性方式训练，然后多次循环应用于推理，从而可以逐步恢复复杂的变形场。（iii）我们还在配准网络中提出了自适应平滑层和组织感知反折叠约束，以确保估计变形的生理合理性，而不会降低配准精度。与最先进的配准方法相比，实验结果表明，我们提出的方法实现了最高的配准精度，同时仍保持了变形场的平滑度。我们提出的配准网络的实现可在线获得。
从地面到对象：与地面接触的动态物体的粗到细节自我监督的单眼估计
自我监督的单眼深度估计（DE）是一种学习深度的方法，没有昂贵的深度地面真理。但是，它经常在移动物体上挣扎，这些物体违反了训练期间的静态场景假设。为了结束这个问题，我们介绍了一个粗到最新的训练策略，该策略利用了地面与先验接触的地面，该期望是在户外场景中大多数移动物体在地面上造成的。在粗糙的训练阶段，我们将动态类中的对象排除在再投入损失计算中，以避免深度学习不准确。为了对物体的深度进行精确的监督，我们提出了一种新颖的接地式差异平滑度损失（GDS-loss），该损失（GDS-loss）鼓励DE网络将物体的深度与其接地接触点保持一致。随后，在精细的训练阶段，我们完善了DE网络，以了解重新投影损失中对象的详细深度，同时通过使用基于成本量的加权因素利用我们的正则化损失来确保对移动对象区域的准确DE。我们的整体粗表表训练策略可以轻松地与无需修改的方法集成，从而显着提高了挑战性的城市景观和KITTI数据集的DE性能，尤其是在移动对象区域中。
利用 Daubechies 小波对快速时变磁场进行量子传感
摘要 结合使用量子传感技术和正交函数（如 Walsh 和 Haar 小波函数）作为量子位的控制序列，可以重建时变磁场的波形。然而，Walsh 和 Haar 小波函数的分段常数性质会在重建波形中引起脉冲形伪影。在本文中，我们提出了一种强大的量子传感协议，通过使用基于高平滑度 Daubechies 小波的控制序列来驱动量子位。时变磁场波形重建时伪影可忽略不计，精度更高。基于 Bloch 球面上表示的直观模型，推导出量子位读数、量子态的累积相位和小波系数之间的基本数学关系。通过使用由 Daubechies 小波函数调制的连续微波控制序列控制每个量子位，可以将产生的量子位读数与指定的小波系数相关联。然后利用这些系数通过逆小波变换重构出更平滑、更准确的时变磁场波形。在不同的 Daubechies 小波参数设计下，对单音、三音和含噪波形进行了仿真，以验证所提方法的有效性和准确性。基于 Daubechies 小波的波形重构方法也可应用于磁共振波谱以及重力、电场和温度的测量。
如果量子力学是解决方案，问题应该是什么？
部门逻辑系统和模型摘要：本文解决了该问题，量子力学实际上解决了。其观点表明，时间及其课程的关键联系在理解问题时被省略。量子力学历史上的普通解释仅在木板尺度上看到离散性，这在宏观尺度上转化为连续性甚至平滑度。这种方法充满了一系列看起来悖论。表明，量子力学的当前数学形式主义仅与其问题部分相关，这是表面上知道的。本文接受了相反的情况：数学解决方案是绝对相关的，并且是公理基础，从中推导了真实而隐藏的问题。波颗粒二元性，希尔伯特空间，量子力学，量子信息和schrödinger方程的概率和许多世界的解释都包括在该基础中。schrödinger方程被理解为能源保护定律对过去，现在和将来的时刻的概括。推论的量子力学的实际问题是：“在任何物理变化中描述时间过程的普遍定律是什么，因此包括任何机械运动？”关键词S：节能；希尔伯特空间；量子力学的许多世界解释；过去，现在和未来；量子力学的概率解释；量子信息； Schrödinger方程；时间;波粒二元性
在约束最小二乘过滤计算上开发高性能量子图像算法
摘要：计算机技术的最新开发可能导致量子图像算法成为热点。量子信息和计算给出了我们的量子图像算法的一些优势，这些算法处理了原始经典图像算法无法解决的有限问题。图像处理为量子图像的应用而哭泣。量子图像上的大多数作品都是理论上的，有时甚至是未抛光的，尽管量子计算机中的现实世界实验已经开始并正在繁殖。但是，正如计算机技术的开发有助于推动技术革命一样，从量子力学，量子信息和极其强大的计算机上提出了一种新的量子图像算法。引入了量子图像表示模型来构建图像模型，然后将其用于图像处理。为了重建或估计点扩散函数，采用了先验知识，并根据相反的处理获得非分类估计。使用最佳的平滑度度量来解决噪声的模糊功能。在约束条件上，确定最小标准函数并估计原始图像函数。对于某些运动模糊和某些噪声污染（例如高斯声音），所提出的算法能够产生更好的恢复结果。另外，应该注意的是，当存在噪声强度非常低的噪声攻击时，基于约束最小二乘过滤的模型仍然可以带来良好的恢复结果，并且具有很强的鲁棒性。随后，讨论实现量子电路和图像过滤的复杂性的仿真分析，并证明当噪声密度较小时，该算法对模糊恢复具有良好的影响。
Jishen Zhao -UCSD CSE
图1。我们引入了一个时空优化器，该优化器概括了亚当和拉普拉斯平滑（大步骤）。除了时间过滤（如Adam）外，它还将各向异性交叉双侧过滤器应用于跨空间的梯度。我们的跨双边滤波器可以减少梯度噪声，并通过在先前施加分段平滑度来改善各向异性目标的条件。我们的方法可以使（a）纹理，（b）体积和（c）在非常低的样品计数下的纹理和（c）网格的更快收敛和更高质量的逆渲染；所有实验仅使用每个像素的1个样品进行梯度估计。（a）对于100次迭代后粗糙度纹理恢复，我们的方法融合了，而其他方法则具有伪像。（b）用于体积密度和反照率恢复仅50次迭代，我们的方法已经可以恢复粗糙的形状和颜色。更高的样本计数进一步优化可恢复详细信息。（c）对于网格恢复，我们的方法能够比竞争方法更快地恢复尖锐的功能（顶行，立方体）和薄结构（底行，龙）。在窗户上改编的场景©Bernhard Vogl，Autumn Field©Jarod guest and Sergej Majboroda，高分辨率烟雾羽流©Jangafx，Kloppenheim 06©Greg Zaal和Asian Dragon和Asian Dragon©Stanford Computer Graphics Labrications。
Xerox Nuvera® - 纸张指南
介绍。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。-vi 关于本指南。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。-vi 印刷约定。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。-vi 相关资源。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....................-vii 1 选择股票。...。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...............1-1 库存尺寸和重量范围。.........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...............1-1 推薦股數。..........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.....................1-2 库存库和媒体兼容性指南 ...。。。。。。。。。。。。.......1-3 不应使用的股票 ...............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-4 纸张订购指南。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...1-5 影响静电复印图像的纸张属性 ..........................1-6 亮度 ..............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-6 完成度/平滑度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-7 施乐 Nuvera 的库存涂层类别。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-7 阵型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-8 杂质。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-8 不透明度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-8 阴影。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-8 电气特性和图像质量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..1-8 影响纸张处理的纸张属性 .....................。。。。。。。。。。1-9 水分含量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-9 谷物 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.........1-10 确定纹理方向 .............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-11 剪切质量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-12 内部修剪和剪纸。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-12 表面强度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-12 电气特性和纸张处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..1-12 2 管理您的纸张供应 .........................2-1 检查纸张是否有缺陷。...............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-2 处理纸张。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-3 纸张和水分。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...............2-4 湿气引起的问题 ..........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。........2-4 控制纸张中的水分 .............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...2-5 使用储存袋存放未使用的纸张 .............................2-6 周末停工。...........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-6 将纸张调节至打印环境 ..........................2-7 将纸张装入进纸盘 ...................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-8 插入器提示和技巧。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-11 股票名称。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-11 库存方向。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-11 纸张处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>.........2-11 3 按股票类型分类的提示 ..。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . . div> 3-1 MX 系统的特殊注意事项 . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>3-1 MX 系统的特殊注意事项 ...........。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3-1
运动序列学习涉及更好地预测运动轨迹的下一个动作和优化
学习新的顺序运动是许多动物的基本技能。尽管序列学习的行为表现很明确，但基本机制仍然很少理解。运动序列学习可能来自三个不同的过程：（1）改善独立于顺序上下文的单个运动的执行； （2）接下来应该执行对“什么”运动的增强期望，从而更快地启动； （3）应在序列中最佳地执行编码“如何”运动的摩托序列特定表示。但是，许多现有的范式将学习的组成部分混为一谈，因为参与者经常获得序列内容（做什么）及其执行（如何做）。这种重叠掩盖了每种机制对运动序列学习的不同贡献。在这项研究中，我们使用连续的任务解散了这些机制。将训练序列中的性能与随机序列进行比较，以排除仅归因于孤立运动执行的改进。还通过改变了几个即将到来的目标，我们评估了预期在学习中的作用。当参与者只能看到一个未来的目标时，改进主要是由于他们学习了下一个目标。当他们看到未来的四个目标时，参与者立即证明了快速的运动时间并增加了运动平滑度，在一个目标条件下超过了晚期性能。至关重要的是，即使对未来目标的全面可见性，参与者也表现出进一步的序列特异性学习，这是由于运动轨迹的连续优化而引起的。随访实验表明，学到的序列表示是效应器特异性和编码四个运动或更长的上下文信息。我们的范式可以在运动序列学习的“什么”和“如何”组成部分之间进行明显的解离，并为效应特异性序列表示的开发提供了令人信服的证据，从而指导最佳运动执行。
NPBDREG：使用基于非参数贝叶斯深度学习的方法进行微分同胚脑 MRI 配准中的不确定性评估
基于深度神经网络 (DNN) 的图像配准算法中的不确定性量化在图像配准算法用于临床应用（例如手术规划、术中指导、病情进展或治疗效果的纵向监测）以及面向研究的处理流程中起着至关重要的作用。当前用于基于 DNN 的图像配准算法中不确定性估计的方法可能会导致次优临床决策，因为对于假设的配准潜在空间参数分布的配准词干的不确定性估计可能不准确。我们引入了 NPBDREG，这是一种完全非参数贝叶斯框架，用于基于 DNN 的可变形图像配准中的不确定性估计，它结合了 Adam 优化器和随机梯度朗之万动力学 (SGLD)，通过后验采样来表征底层后验分布。因此，它有可能提供与分布外数据的存在高度相关的不确定性估计。我们使用来自四个公开数据库（MGH10、CMUC12、ISBR18 和 LPBA40）的 390 个图像对，证明了 NPB-DREG 与基线概率 VoxelMorph 模型 (PrVXM) 相比在脑部 MRI 图像配准方面的附加值。NPBDREG 显示预测不确定性与分布外数据的相关性更好（r > 0.95 vs. r < 0.5），并且配准准确度提高了 ∼ 7.3%（Dice 分数，0.74 vs. 0.69，p ≪ 0.01），配准平滑度提高了 ∼ 18%（变形场中的褶皱百分比，0.014 vs. 0.017，p ≪ 0.01）。最后，与基线 PrVXM 方法相比，NPBDREG 对受混合结构噪声破坏的数据表现出更好的泛化能力（Dice 得分为 0.73 对 0.69，p≪0.01）。