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存在散斑和弱闪烁的闭环自适应光学
散斑是一种干涉现象，由相干照明从物体平面的光学粗糙表面散射而产生。传播到光瞳平面后，背向散射的光线自干涉形成亮斑和暗斑，这些斑块被称为“散斑”。假设照明为准单色，且表面高度变化超过光波长的一半，则散斑图案将“完全显现”，对比度趋于一致。在非合作定向能应用中，散斑充当乘性噪声，对图像质量[2]和轨迹质量[3]产生有害影响。给定一个扩展信标，自适应光学系统必须分别感测和校正大气引起的相位像差（导致闪烁）和物体引起的相位像差（导致散斑）。然而，波前传感器（在自适应光学系统内）实际测量和重建的是来自两个相位像差源的路径积分贡献的总和。例如，夏克-哈特曼波前传感器 (SHWFS) 使用单独的小透镜将接收器孔径划分为子孔径，这些子孔径对入射波前进行采样，并将样本聚焦到探测器阵列上。
在具有弱初始条件的相对熵中混乱的传播∗
由于随机噪声的正则化作用，提出了对平均值相互作用粒子系统的定量熵类型传播。与现有结果相对熵的混乱传播的现有结果不同，我们取代了相互作用粒子的初始分布与限制McKean -Vlasov SDES的有限相对熵，而有限的L 2 -Wasserstein距离 - 在某种意义上削弱了初始条件。Furthermore, a general result on the long time entropy-cost type propagation of chaos is provided and is applied in several degenerate models, including path dependent as well as kinetic mean field interacting particle system with dissipative coeffcients, where the log-Sobolev inequality for the the distribution of the solution to the limit McKean-Vlasov SDEs does not hold.
KTAO3处的超导性和弱反定位（111 ...
增强现实（AR）技术为人类机器人互动提供了一种令人兴奋的新媒介，为隐式和明确的人类机器人沟通带来了新的机会。例如，这些技术使身体受限的机器人能够执行非语言相互作用模式，例如Deictic手势，缺乏这样做所需的物理形态。但是，大量的HRI研究表明了物理体现的真正好处（与屏幕上的虚拟机器人相比），暗示虚拟机器人零件的AR增强可能面临挑战。在这项工作中，我们提供了经验证据，比较了使用虚拟（AR）和物理臂来执行识别虚拟或物理引用者的神性手势。我们的主观和客观结果证明了混合现实的神性手势在克服这些潜在局限性方面的成功，无论手势和参考方之间的身体差异如何，它们的成功使用。这些结果有助于激发混合现实机器人系统的进一步部署，并为混合现实技术在HRI环境中的作用提供细微的洞察力。
能量感知的树网络在计算上弱节点∗
我们研究了具有lim的计算能力的移动剂之间分布式网络形成的基本问题，旨在通过以对等方式无线传输和接收能量来实现能量平衡。特别是，我们设计了由少数状态组成的简单分布式协议以及形成任意和k -ary树网络的交互规则。此外，我们（理论上和使用计算机模拟）评估了很多能量再分配方案，这些协议可以利用不同的知识水平，以便在媒介之间实现所需的能量分布，要求每个代理具有至少或至少具有高度深度固定剂的两倍。我们的研究表明，如果不使用有关网络结构的任何知识，就无法及时实现此类能量分布，这意味着在重新分配过程中可能会有很高的能量损失。另一方面，只有几个额外的信息似乎足以保证与满足特定特性的能源分布的快速收敛，从而产生低的能量损失。
引力波中量子粒子的 Fisher 信息和弱等效原理
其中 D μ 是弯曲时空中的协变导数。在这种情况下，m 根本不是一个乘法因子，而是克莱因-戈登方程中的特征。在这种背景下，有建议认为量子流体（超导体、超流体、量子霍尔流体、玻色-爱因斯坦凝聚体）的性质可能会增强与引力波的相互作用，从而导致超流体成为引力天线的介质[1-7]，超导电路作为引力波探测器[8]、换能器[9,10]和镜子[11-13]。这些想法并非没有引起争议[14-16]。原因是许多这些想法启发性地应用了量子粒子违反 WEP 的概念。这促使我们为引力波中的量子粒子提供更严格的 WEP 特征。WEP 认为自由落体轨迹应该与质量无关，可以重新表述为自由落体物体的 Fisher 信息与质量不变的陈述 [ 17 ]。在这个信息论框架中，违反 WEP 意味着人们可以提取有关自由落体物体质量的信息。WEP 的这种信息论表述具有以下优势：它可以以明确的方式扩展到量子物体。具体而言，Fisher 信息给出了可观测随机变量提供的有关未知参数的信息量。在我们的例子中，随机变量是粒子 x 的位置，未知参数是其质量 m 。对于具有波函数 ψ( x , t ) 的粒子，Fisher 信息为
mctformer+：弱监督语义分割的多类令牌变压器
摘要 - 本文提出了一个基于变压器的新型框架，旨在通过生成精确的特定于类的对象定位图作为伪标签来增强弱监督的语义细分（WSSS）。在观察到标准视觉变压器中的单级令牌区域的观察基础上可以促进类不足的定位图，我们探索了变压器模型通过学习多个类代币来捕获类别歧视对象定位的特定于类别歧视对象的特定歧视对象的潜力。我们引入了一个多级令牌变压器，该变压器结合了多个类令牌，以启用与贴片令牌的类感知相互作用。为了实现这一目标，我们设计了一种班级感知的培训策略，该策略在输出类令牌和地面实际类标签之间建立了一对一的对应关系。此外，提出了一个对比类别（CCT）模块来增强判别类令牌的学习，从而使模型能够更好地捕获每个类别的独特特征和特性。结果，可以通过利用与不同类代币相关的类键入浓度来有效地生成类歧视对象定位图。为了进一步完善这些定位图，我们提出了从斑块到斑块变压器注意的斑块级成对亲和力的利用。此外，提出的框架无缝补充了类激活映射（CAM）方法，从而在Pascal VOC 2012和MS Coco 2014数据集中显着改善了WSSS性能。这些结果强调了类令牌对WSSS的重要性。代码和模型在此处公开可用。
大型强子对撞机 / 唐·林肯
大型强子对撞机（LHC）是一种新的科学工具。工具（用于辅助观察和测量的仪器）的发明对科学的进步至关重要。尽管关于纯研究和应用研究的相对优点存在激烈的争论，但仪器对这两个分支都至关重要，是一座和谐的桥梁。在十九世纪末和二十世纪初，基础研究和应用研究的进步被用于创造更强大的工具。其中许多是为了舒适和娱乐而设计的，但它们用于增进对自然的理解引领了潮流。这真的很舒服：研究创造了新知识，这使得创造新仪器成为可能，这使得发现新知识成为可能。举个例子：伽利略在荷兰听说了他们的发明后，建造了许多望远镜。在一个令人震惊的周末，他将望远镜转向天空，发现了木星的四颗卫星！这让他确信地球确实在运动，正如哥白尼所推测的那样。望远镜的进化最终让人类能够测量出我们宇宙的浩瀚，宇宙中有数十亿个星系，每个星系都有数十亿个太阳。在更复杂的科学中，开发出了更强大的望远镜。与我们关于 LHC 的书相关的另一个例子是：电子的结构和特性是人们在了解世界如何运作的伟大探索中所能获得的最基本的东西。但其中许多特性使电子成为无数仪器中的重要组件。电子发出 X 射线用于医疗用途和确定生物分子的结构。电子束制造了示波器、电视机以及实验室、医院和家庭中数以百计的设备。一项令人印象深刻的技术使粒子加速器中的高能电子束得以控制。这些是在 20 世纪 30 年代发明的，可提供有关原子大小、形状和结构的精确数据。为了探测原子核，需要更高的能量，质子加速被添加到物理学家的工具箱中。
强相关材料的电子结构计算
In collaboration with He, Rong-Qiang （贺荣强） a gifted expert Zheng, Ru （郑茹） , Wang, Jia-Ming （王佳明）， Chen, Yin （陈寅） , Tian, Yi-Heng ( 田一衡） at Renmin University of China; Huang, Li ( 黄理） a gifted expert at Science and Technology on Surface Physics and Chemistry Laboratory
强双线性耦合的伊辛机
耦合参数谐振器（参数器）网络有望成为并行计算架构。在实现复杂网络的过程中，我们报告了两个耦合参数器的实验和理论分析。与以前的研究不同，我们探讨了参数器之间强双线性耦合的情况，以及失谐的作用。我们表明，即使需要仔细校准以确保有正确的解空间，系统仍可在此状态下作为 Ising 机运行。除了形成分裂正常模式外，还会产生新的混合对称状态。此外，我们预测具有 N > 2 个参数器的系统将经历多个相变，然后才能达到与 Ising 问题等同的状态。
量子强宇宙审查和黑洞蒸发
猜想（量子强宇宙审查）设 S 为（不一定是全局双曲）时空 ( M , g ab ) 的严格偏柯西曲面，设 D ( S ) 为其依赖域。（ D ( S ) , ^ g ab ）本身可以看作是一个全局双曲时空，其中 ^ g ab = ψ − 1 ∗ g ab ，ψ : D ( S ) → ψ ( D ( S )) ⊂ M 是等距嵌入。设 A 是定义在 ( M , g ab ) 上的 F 局部量子场论，设 B 是同构于 A ( M ; D ( S )) 的 ( D ( S ) , ^ g ab ) 上的量子场论。设 ω : B → C 是一般的纯 Hadamard 态。那么，一般来说，不存在将 ω 扩展至 Hadamard 状态 ω : A ( M ; D ( S )) → C 的情况。