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通过逐步学习的电池单元的一声分割
由于电动汽车和电池储能系统的重要性日益严重，因此必须在生产过程中和生产后确保电池安全性。一个方面是内部结构的可视化，可以通过计算机断层扫描（CT）作为一种非破坏性测试（NDT）方法来实现。深度学习工具可以快速学习和执行不同的图像处理任务。但是，在大多数设置中，生成训练这些工具所需的标记数据很昂贵。因此，这项工作通过逐步学习（GL）解决了CT体积中阳极和阴极的分割，该技术仅需要单个注释的体积切片。该技术利用了相邻切片之间的高相似性，并应用于电池堆栈细胞和圆柱形细胞。对于堆栈细胞，使用了平移相似性，这导致平均增益比联合（IOU）点相交0.09。对于圆柱细胞，提出了沿旋转中心切片的顺序分割。这导致GL应用之前的堆栈单元的较高初始IOU为0.78 vs. 0.73。对于圆柱细胞类型的GL的IOU增益为0.01 iOU点较小，但由于去除其余的伪影时，定性样品显示出改善。
CNS SG/11-WP/18 - ICAO
CNS SG/11-WP/18 - 2 - 1.2 远程机场 ATS 是通过实时传输来自远程控制机场的固定和移动高清数字摄像机组合和集成的视图来实现的。远程数据流用于复制机场及其附近的视图，这相当于机场塔台视觉控制室的视图。固定摄像机覆盖机场的机动区域，并用作显示器的主要输入源。这些摄像机可能由其他视觉监视系统（如闭路电视）补充，用于看不见的区域。可移动摄像机具有平移倾斜变焦 (PTZ) 功能，可以根据需要将其定向以放大机场上的固定和移动物体。这种用法复制了传统塔台中空中交通管制员使用双筒望远镜的方式。可临时配置可移动摄像机以弥补固定摄像机的故障。因此，一系列环境传感器和麦克风可以捕捉声音、气象或其他运行数据，从而大大增强和补充空中交通管制员的视觉态势感知能力。 1.3 远程机场 ATS 的概念正在不断发展，目前欧洲航空安全局 (EASA) 定义了两种主要运行模式： • 单一运行模式是指由一个远程 ATS 工作，一次为一个机场提供 ATS 服务
全局淬灭后三部分信息的普适性
我们考虑无限量子自旋链中连通子系统 A ∪ B ∪ C 的宏观大 3-划分 ( A, B, C )，并研究 R´yi- α 三部分信息 I ( α ) 3 ( A, B, C )。在具有局部哈密顿量的干净一维系统中，在平衡态下它通常为零。一个值得注意的例外是共形临界系统的基态，其中 I ( α ) 3 ( A, B, C ) 是交比 x = | A || C | / [( | A | + | B | )( | C | + | B | )] 的普适函数，其中 | A | 表示 A 的长度。我们确定了不同类的状态，这些状态在具有平移不变哈密顿量的时间演化下，局部放松到具有非零（R´enyi）三部分信息的状态，此外还表现出对 x 的普适依赖性。我们报告了对自由费米子对偶系统中 I ( α ) 3 的数值研究，提出了场论描述，并计算了它们在一般情况下对 α = 2 的渐近行为以及在系统子类中对一般 α 的渐近行为。这使我们能够推断出缩放极限 x → 1 − 中的 I ( α ) 3 的值，我们称之为“残差三部分信息”。如果非零，我们的分析指向一个与 R´enyi 指数 α 无关的通用残差值 − log 2，因此也适用于真正的（冯·诺依曼）三部分信息。
基于无人机的飞机外部螺丝计算机视觉检测
在飞机维护中，绝大多数目视检查旨在查找机身上的缺陷或异常。这些检测很容易受到人工操作的错误影响。由于空中交通量不断增长以及商业航班时刻表对飞机利用率的要求不断提高，对维护操作的按时完成的压力越来越大，因此对员工的压力也越来越大 (Marx and Graeber, 1994) (Drury, 1999)。自 1990 年代以来，人们一直在研究使用机器人自动进行飞机外部检查。目的通常是帮助维护技术人员进行诊断并提高维护报告中缺陷和损坏的可追溯性。最初的机器人解决方案专注于外部表面蒙皮检查，机器人在飞机上爬行。尽管概念验证有效，但实际部署仍存在一些局限性 (Davis and Siegel, 1993) (Siegel 等, 1993) (Backes 等, 1997) (Siegel, 1997) (Siegel 等, 1998)。2010 年代初，一种名为 Air-Cobot 的轮式协作移动机器人问世。它能够在包含一些需要避开的障碍物的环境中安全地围绕飞机移动 (Futterlieb 等, 2014) (Frejaville 等, 2016) (Bauda 等, 2017) (Futterlieb, 2017) (Lakrouf 等, 2017)。两个传感器专用于检查。使用平移倾斜变焦摄像机，可以进行一些检查
无人驾驶运营理念及政策影响...
图 1。俄亥俄州/印第安纳州 UAS 中心飞行操作程序。...................................................... 13 图 2。俄亥俄州/印第安纳州 UAS 中心试飞步骤和流程。......................................................... 14 图 3。Yamaha R-Max。......................................................................................................... 14 图 4。美国 290 号公路上的 SH 6 — 平移、倾斜和缩放与 400 英尺高程视图。.................... 20 图 5。UAS 响应单元示例。............................................................................................. 24 图 6。操作场景 1：事件监控。........................................................... 27 图 7。操作场景 2：态势感知。......................................................... 28 图 8。操作场景 3：困难地形、安全或机动性。................................ 30 图 9。操作场景 4：自然事件。......................................................................... 31 图 10。操作场景 5：致命事故现场测绘。................................................. 32 图 11。TIM 系统的国家 ITS 服务包图形。.......................................... 34 图 12。UAS-TIM 架构。.............................................................................................. 34 图 13。奥斯汀空域分析。......................................................................................... 45 图 14。大学城空域分析。...................................................................................... 45 图 15。达拉斯-沃斯堡空域分析。...................................................................................... 46 图 16。埃尔帕索空域分析。............................................................................................. 46 图 17。休斯顿空域分析。................................................................................................ 47 图 18。里奥格兰德河谷空域分析。................................................................................ 47 图 19。圣安东尼奥空域分析。................................................ . ...................................... 48
Europass CV - 招标门户
从 DICOM 格式的 CT 图像序列开始，在受试者口腔的个性化三维虚拟模型上定制牙种植体。该项目的一个重要组成部分是创建一个基于数值模型解释的 3D 引擎，以支持图像分析和重建、渲染和 3D 模型操作的主要操作。这项工作是使用 Java 编程语言进行的，使用 VTK 库来生成 3D 模型。该系统配备了虚拟模型和受试者嘴部之间的对齐模块，通过使用空间变换系统（旋转平移和变形），使用一些外部点作为参考。此功能允许您使用从虚拟软件获得的数据来引导带有数控铣床的机械臂，该铣床能够在虚拟模型上定位和建立（在模型上孔的起始点和终止点定位）后自动以极高的精度（最大误差小于 0.5 毫米）创建用于插入牙种植体的孔。为了验证最后一个功能是否正常运作，在高精度磁定位器“微鸟追踪器 - 由Ascension Technology 公司生产”（实验室内）的帮助下，对一个已经过 CT 扫描并重建了 3D 虚拟模型的塑料头骨模型进行了测试。这样就可以验证所创建的系统的精度和有效性。这项研究的成果已成为科学出版物的主题 [1] [2]。
《爱丽丝与鲍勃遇见巴拿赫》勘误表
P. 103，第 4.1 节的注释和备注：我们错误地引用了 [GLMP04] 中的一个结果；它应该是“对于任何中心对称凸体 KĂRn，dBMpK,∆nqďn”。在这种对称性假设和一般性下，这实际上是从练习 4.2 得出的（实际上是一个等式；[GLMP04] 进一步断言，如果其中一个体 K、L 是中心对称的，则 dBMpK,Lqďn）。事实上，KĂ´n∆ 意味着 K 包含在 n∆ 的某个平移中，因此它是∆ 的同位像——比率为 n——关于某个中心（回想一下，通过构造，∆ĂK）。由于 K 的对称中心可能不同于 ∆ 的质心（假设为 0 ），从这个论证中不能立即确定同位体中心的位置。例如，在 [GLMP04] 中引用的例子中心属于 ∆ 的边界，这对于某些应用来说并不理想。如果我们接受任何单纯形（即不一定是体积最大的单纯形），但仍然坚持同位体中心是其质心，则最优因子是什么并不完全清楚。对于不一定对称的体 K °R n ，似乎已知至少在某些情况下，我们可能有 d BM pK, ∆ nq °n 。例如，在 [R. Fleischer, K. Mehlhorn, G. Rote, E. Welzl and C. Yap, Simultaneous inner and outer approximation of shapes. Algorithmica 8 (1992), 365-389] 断言三角形和正五边形之间的距离等于
Julien Miranda、Stanislas Larnier、Ariane Herbulot、Michel Devy。基于无人机的计算机视觉飞机外部螺丝检测。14 小时国际计算机视觉、成像和计算机图形理论与应用联合会议，2019 年 2 月，捷克共和国布拉格。hal- 02065284
在飞机维护中，绝大多数目视检查旨在发现机身上的缺陷或异常。这些检测很容易受到人工操作员的错误影响。由于空中交通量不断增长，并且由于商业航班时刻表对飞机利用率的要求不断提高，因此对维护操作的按时压力更大，从而对劳动力的压力也更大（Marx and Graeber，1994）（Drury，1999）。自 1990 年代以来，人们一直在研究使用机器人自动进行飞机外部检查。目的通常是帮助维护技术人员进行诊断并提高维护报告中缺陷和损坏的可追溯性。第一个机器人解决方案专注于外部表面蒙皮检查，机器人在飞机上爬行。尽管概念验证有效，但实际部署仍存在一些局限性（Davis 和 Siegel，1993 年）（Siegel 等人，1993 年）（Backes 等人，1997 年）（Siegel，1997 年）（Siegel 等人，1998 年）。2010 年代初，一款名为 Air-Cobot 的轮式协作移动机器人问世。它能够在包含一些需要避免的障碍物的环境中安全地围绕飞机发展（Futterlieb 等人，2014 年）（Frejaville 等人，2016 年）（Bauda 等人，2017 年）（Futterlieb，2017 年）（Lakrouf 等人，2017 年）。两个传感器专用于检查。使用平移倾斜变焦摄像机，可以进行一些检查
来自多项式局部测量的多体熵和纠缠
估计多体量子系统的整体特性（例如熵或二分纠缠）是一项极其困难的任务，通常需要大量测量或经典后处理资源，而这些资源会随着系统规模的扩大而呈指数增长。在这项工作中，我们解决了通过部分转置 (PT) 矩估计全局熵和混合态纠缠的问题，并表明在假设所有空间相关长度都是有限的条件下，存在有效的估计策略。专注于一维系统，我们在系统密度矩阵上确定了一组近似分解条件 (AFC)，这些条件使我们能够根据局部子系统的信息重建熵和 PT 矩。这产生了一种简单有效的熵和纠缠估计策略。我们的方法可以以不同的方式实现，具体取决于如何提取有关局部子系统的信息。我们专注于随机测量 (RM)，提供一种实用且常见的测量方案，证明我们的协议只需要多项式多次测量和后处理操作，假设要测量的状态满足 AFC。我们证明 AFC 适用于有限深度量子电路状态和平移不变矩阵积密度算子，并提供数值证据证明它们在更一般、物理上有趣的情况下得到满足，包括局部汉密尔顿量的热状态。我们认为，我们的方法可以实际用于检测当今量子平台中可用的大量量子比特的二分混合态纠缠。
在相空间中设计任意汉密尔顿量
简介。— 生成非经典玻色子态 [1 – 3]，例如压缩光、福克态和薛定谔猫态，不仅对量子力学的基础研究很重要，而且对量子技术的应用也很重要 [2,4 – 6]。例如，相空间中具有离散平移或旋转对称性的玻色子态 [7 – 14] 已被提议用于编码量子信息 [15 – 20]，为硬件高效的量子纠错铺平了道路 [21 – 24]。可以通过例如交错的选择性数字相关任意相位 (SNAP) 和位移门 [25 – 27] 来制备和稳定玻色子代码态以防止耗散。最近的一系列研究 [28 – 31] 指出了一种基于汉密尔顿工程的替代被动控制方法，该方法可用于促进容错操作，例如通过抑制相位翻转错误 [28]、动态抑制与环境的耦合 [30] 以及加速代码字的状态准备 [31] 。汉密尔顿工程的另一个感兴趣领域是拓扑。由于相空间的非交换性质，在封闭的相空间环上移动的量子粒子获得类似于磁场中粒子的 Aharonov-Bohm 相的几何相。因此，相空间中的带隙格子汉密尔顿可以支持非平凡的陈数 [16,32 – 40] 。这是一个很有吸引力的特性，因为在具有物理边界的系统中，它将导致拓扑稳健的边缘传输。虽然已经展示了如何生成