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b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
Kach Vax诊所提供流感和互联疫苗
完成您的初级共卷-19疫苗接种系列（完全疫苗接种）几个月。尽管我们了解纽约和邻国的共同指南虽然减少了，但在整个西点，国防卫生局需要戴口罩，而在所有军事待遇设施中，包括凯勒，莫洛尼，登图纳克等。在获取流感和/或共vid疫苗时，请携带并戴上口罩，并在可能的情况下继续保持手卫生，打喷嚏/咳嗽礼节和社交疏远。
微电子研究所提供的博士项目列表（...
该项目将利用“边缘纳米系统”计划中开发的功能。这项工作旨在利用和扩展微电子技术的功能，以创建新一代先进芯片，用于探测微电子技术提供的大规模生物现象。学生将致力于创建先进结构，与悬浮在流体中的粒子相互作用，以实现不同的功能，包括对粒子/细胞进行灵巧的位置控制以及表征单粒子质量。这些先进的工具既可用于基础研究，也可用于食品/营养加工，包括在短时间内对大量粒子/细胞进行统计映射。该项目的成果和能力将有助于推动微电子技术的未来，包括渗透到生物制剂等重要的新兴应用中，为真正的跨学科工作创造一个强大的平台。 Navab Singh 博士
2022 年 8 月 15 日 主题：临时授权请求 - 2 类许可证修改请求，MDB 的 RWCS 滑橇释放药剂监测水平变化 蓝草化学药剂销毁试验工厂 (BGCAPP) 蓝草陆军仓库 (BGAD) EPA ID #KY8-213-820-105，AI #2805 SDN：24915-00-TKD-GGPT-20693 肯塔基州环境保护部废物管理司危险废物处 收件人：April J. Webb 女士，PE，经理 300 Sower Boulevard，2 楼 肯塔基州法兰克福 40601 亲爱的 Webb 女士：根据 BGCAPP 许可要求和 401 KAR 39:060，第5（包含 40 CFR § 270.42），请求批准随附的临时授权（40 CFR § 270.42(e)）。此临时授权要求将当前的行动水平 0.25 VSL 更改为 0.50 VSL，直至 2 级许可证修改申请获得批准。随附的还有 401 KAR 39:060 第 5 节所要求的其他信息。如果您有任何疑问或需要更多信息，请联系 BGAD 环境主管 Ramesh Melarkode 先生，电话 (859) 779-6268，或 Bechtel Parsons Blue Grass (BPBG) 环境经理 John McArthur 先生，电话 (859) 625-6447。“我谨依法证明，本文件及所有附件均在我的指导或监督下按照旨在确保合格人员妥善收集和评估所提交信息的系统准备。根据我对该人或该人目录的询问
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所提出的教学策略的有效性
本研究调查了采用人工智能应用教授地理的拟议策略对培养中学生高阶思维技能和成绩的有效性。本研究采用准实验方法。使用了高阶思维技能观察卡和地理科目成绩测试。样本包括从中学二年级学生中选出的（60 名女生）。研究表明，对照组和实验组学生在成绩测试中的平均分数之间存在显著差异（0.05），实验组在后测中更胜一筹。此外，对照组和实验组学生在高阶思维技能评估卡上的评估平均值也存在差异，实验组更胜一筹。效果大小很高。研究建议，应强调扩大人工智能在地理教学中的应用。关键词：成就、人工智能应用、地理学科、高阶思维技能。
所提供课程的暂定清单（2022 年 8 月至 11 月学期）
水资源系统：规划与管理 人工智能 化学过程计算（针对 CL 学生） 认知科学 数字控制系统 计算 计算与认知 数字信号处理 数据结构与算法 I（针对 CS 学生） 基础神经科学 电机的动态行为 数字系统（针对 EE 和 CSE 学生） 认知心理学基础 电气系统实验室 动力学与振动（针对 ME 学生） 学习与记忆 电磁波 地球材料与过程（针对 CE 学生） 心灵哲学 光子学概论 电气与电子实验室 认知科学研究方法 医学成像系统
![b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'](/simg/4/4e9553780581bbfda8e4d6bb48115782efffb2a7.webp)
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
CHA 好莱坞长老会医疗中心和南加州眼科研究所移动疫苗诊所提供强生 COVID-19 疫苗
CHA 好莱坞长老会医疗中心很荣幸与洛杉矶市议员马克·里德利·托马斯 (Mark Ridley-Thomas)（第 10 区）合作，根据洛杉矶县公共卫生局 (LAC DPH) 疫苗分发指南，向有资格接种疫苗的社区成员免费提供疫苗。
b'摘要 提出了一种毫米波\xe2\x80\x90 低\xe2\x80\x90 轮廓宽带微带天线。为了加宽阻抗带宽并同时实现稳定的大增益，在由同轴探针馈电的微带贴片两侧布置共面寄生贴片阵列。在微带贴片上蚀刻双槽以降低 H \xe2\x80\x90 平面交叉\xe2\x80\x90 极化水平。提出了使用 Floquet \xe2\x80\x90 端口模型进行零\xe2\x80\x90 相位\xe2\x80\x90 反射分析以预测寄生贴片阵列的谐振频率。根据理想探针的输入阻抗来验证激发的谐振模式。依次激励两个相邻的宽边谐振，分别以微带贴片的准 \xe2\x80\x90 TM 10 模式和寄生贴片阵列的准 \xe2\x80\x90 TM 30 模式为主导。所提出的天线尺寸为 1.06 1.06 0.024 \xce\xbb 0 3（\xce\xbb 0 为自由空间中 29 GHz 的波长），在 | S 11 | \xe2\x89\xa4 10 dB 时实现 15%（27\xe2\x80\x93 31.35 GHz）的阻抗带宽。实现的峰值增益高达 9.26 dBi，2 \xe2\x80\x90 dB 增益带宽为 15.7%。 H \xe2\x80\x90 平面交叉 \xe2\x80\x90 极化水平在 3 \xe2\x80\x90 dB 波束宽度内小于 14 dB，背部辐射水平小于 17.9 dB。'
b'摘要 提出了一种毫米波\xe2\x80\x90 低\xe2\x80\x90 轮廓宽带微带天线。为了加宽阻抗带宽并同时实现稳定的大增益，在由同轴探针馈电的微带贴片两侧布置共面寄生贴片阵列。在微带贴片上蚀刻双槽以降低 H \xe2\x80\x90 平面交叉\xe2\x80\x90 极化水平。提出了使用 Floquet \xe2\x80\x90 端口模型进行零\xe2\x80\x90 相位\xe2\x80\x90 反射分析以预测寄生贴片阵列的谐振频率。根据理想探针的输入阻抗来验证激发的谐振模式。依次激励两个相邻的宽边谐振，分别以微带贴片的准 \xe2\x80\x90 TM 10 模式和寄生贴片阵列的准 \xe2\x80\x90 TM 30 模式为主导。所提出的天线尺寸为 1.06 1.06 0.024 \xce\xbb 0 3（\xce\xbb 0 为自由空间中 29 GHz 的波长），在 | S 11 | \xe2\x89\xa4 10 dB 时实现 15%（27\xe2\x80\x93 31.35 GHz）的阻抗带宽。实现的峰值增益高达 9.26 dBi，2 \xe2\x80\x90 dB 增益带宽为 15.7%。 H \xe2\x80\x90 平面交叉 \xe2\x80\x90 极化水平在 3 \xe2\x80\x90 dB 波束宽度内小于 14 dB，背部辐射水平小于 17.9 dB。'