在 Uzan [1] 的论文“超量子关联:必要的澄清”中,他指出强于量子(或超量子)关联是不可能的。Uzan 论证的要点是相信无信号(NS)的直观定义与无信号(NS stat )的统计定义不同,并且存在尊重 NS stat 而不受 NS 尊重的情况。在本文中,我们说明了为什么这些定义是同一个,以及原始论文中的例子在何处不成立。我们提供了更广泛的背景,以帮助读者直观地理解情况。关键词
摘要。在本文中,我们介绍了对所有最先进的算法进行的广泛研究,这些算法已在图像中发表的所有最新算法使用深度学习以消除合成和现实世界的图像。我们进一步根据所有论文和这些论文中报道的数据取得的各种参数来评估所有这些算法。本文旨在比较所有这些算法,并阐明本研究范围中所有算法的局限性。在2000年代初期到2021年的审查范围内包含的论文。每篇论文中的方法从生成的逆向网络的使用到零拍摄成像以及使用卷积神经网络到采用传统的使用暗通道先验来改善所获得的结果的传统方法。我们已经列出了在本研究中包括的所有论文中记录的结果。论文已根据公共图像参数进行评估,例如峰信号与噪声比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)。最后,我们查看在所有这些领域中都能单独执行最好的算法以及最佳表现算法。
1 System LSI部,三星电子,Yongin-si,Gyonggi-Do,韩国共和国,电子邮件:chulsoo.choi@choi@samsung.com 2 Samsung高级技术研究所,Suwon,Suwon,Gyeonggi-do,Gyonggi-do,韩国,韩国,3 Semiconductor R&D Center,Semiconductor R&D Center,Samiconductor R&D Center,Samsong remolon oferea Electronemonge oferon oferon oferon oferon oferon oferon oferon oferon oferon,wore,hissi si,gye,he gye, 4铸造司,三星电子,扬宁 - 锡,朝鲜共和国摘要 - 在本文中,一种称为Nano-Prism(NP)设计的元体型结构是由完整的EM-WAVE分析工具设计的,严格耦合的波浪分析(RCWA),并在0.64μmpixel Image Sensor上应用于50MMM,并将常规μ-镜头。为了将NP结构应用于产品级别图像传感器,不仅要在直接光中固定特征,而且还要在倾斜的光条件下使用主要射线角(CRA)保护特征。在本文中,描述了NP设计和改进的像素特征在斜光条件下。此外,NP的关键优势之一是光谱响应可以通过安排图案设计而不更改颜色滤镜材料来调节,这在本文中得到了验证。此外,在本文中也证明了创新的量子效率(QE)提高(QE)的提高(QE),这导致了25%的灵敏度和1.2dB的信号与噪声比(SNR)的改善,以及其他重要的传感器特性,例如自动对焦和分辨率。