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基于机器学习的3D点云分类和多个时空变化分析，并使用开源科学
方法和结果：虽然深层神经网络的新方法正在迅速发展[1]，但足够且适当的训练数据（通常是带注释的点云）的瓶颈仍然是地球科学中许多应用的主要障碍。那些饥饿的学习方法取决于训练数据的适当域表示，这对天然表面和动态具有挑战性，在较高的阶层内变异性。通过VLS生成的合成激光元点云，例如，使用开源模拟器Helios ++ [3]，可以解决一些解决方案，以克服缺乏给定任务的训练数据。在代表目标表面类的虚拟3D/4D场景中，可以模拟不同的激光雷达广告系列，所有生成的点云被自动注释。VLS软件（例如Helios ++）允许模拟给定场景的任何激光雷达平台和设置，该平台为数据增强提供了很高的潜力，并创建了针对特定应用程序的培训样品。在最近的实验[1]中，纯粹的合成训练数据可以实现类似的性能，以从现实世界中获得的昂贵标记的训练数据进行语义场景分类。
光诱导的光学干扰涂层的热辐射提交给时空照明
光学干扰过滤器用于现代光学元件的大多数区域，因为它们允许修改高精度光学系统中光传播和运输的参数：反射，传输，吸收，吸收，相位和极化，脉冲持续时间，脉冲持续时间等[1-4]。因此，这些光学特性是由波长，入射角和极化的函数控制的。例如，今天，我们合成和制造了许多光学功能，例如抗反射器，极化器和束分式拆分器，二分色过滤器，镜像和窄带过滤器，多PIC过滤器，高和低通滤波器，高通滤波器，逆滤波器，逆滤波器，chir滤波器和其他滤镜。合成（或设计或反问题）技术从数学和算法的角度取得了很大发展，到现在可以将任何任意光学（强度）函数与多层合构成的点。同时，制造技术已经发生了很大的发展，因此现在可以生产几百个薄层不同材料的过滤器，每一层的厚度从几nm到几百nm不等。某些问题自然保持开放，例如（除其他）相位和宽带特性，大块和微材料以及非光学特性。用于旗舰应用，例如引力波[5，6]或陀螺仪的镜子，而空间光学器件，当前的挑战是打破PPM屏障，即确保通过吸收和散射造成的总损失少于入射通量的100万。尽管假想索引（几个10-6）和多层组件中的低粗糙度（nm的一部分），但尚未达到这种艺术状态。应注意，这些损失也与组件的激光通量抗性直接相关，具体取决于照明状态[7]。在最低的光学损失的最后背景下，这项工作已经进行了。在所需的精度水平上，我们需要分析吸收机制的细节，考虑到这种吸收被转移到热传导，对流和辐射的过程中。对这种光诱导的热辐射的分析[8-10]至关重要：首先，它使我们能够追踪非常低的吸收水平（目前难以测量10-6以下），这可以允许确定
多模单程时空压缩
压缩态的压缩分布到一组独立的光学模式上，是连续变量量子信息技术领域的重要量子资源 [1]，例如单向量子计算 [2] 和量子通信 [3]。此外，多模压缩光在计量应用方面是一种很有前途的工具，特别是用于具有量子增强灵敏度的多参数估计 [4,5]。例子包括通过空间多模压缩实现量子成像 [6,7]，以及利用时间/光谱多模压缩光实现远距离时钟的量子改进同步 [8]。上述广泛的潜在应用与不断增强的产生、控制和检测多模量子光的能力密切相关，这得益于空间光调制器、光频率梳、多像素探测器等光学技术的发展。压缩光通常通过放置在光学腔内的二阶非线性晶体中的参量下转换 (PDC) 获得，即所谓的光学参量振荡器 (OPO)。光学腔增强了非线性相互作用，并将压缩光限制为单个空间模式。通过利用光的不同自由度（例如时间/光谱 [ 9 ]、空间 [ 10 ] 和轨道角动量 [ 11 ]），可以产生多模压缩。然而，OPO 谐振腔将压缩带宽限制在谐振腔带宽内。产生宽带多模压缩的一种有前途的替代方法是使用单通 PDC 源，用脉冲激光器泵浦，该激光器在频域中具有光频梳 [ 12 ]。采用脉冲泵浦的单通设计可确保在 PDC 输出的每个脉冲上都维持压缩 [ 13 , 14 ]。基于非线性波导的单通
从儿童到成年期反复出现的时空脑传播的发展变化
摘要 从儿童期到青少年期，大脑经历了深刻的结构和功能转变。越来越多的证据表明，神经发育以分层的方式进行，其特点是大脑区域和网络中的成熟模式不同。然而，大脑活动内在时空传播的成熟仍未得到充分探索。本研究旨在通过描述从儿童期到成年早期的时空传播来弥合这一空白。通过利用最近开发的捕捉时间滞后动态传播的方法，我们沿着三个轴描述了内在动态传播：感觉联想 (SA)、“任务正”到默认网络 (TP-D) 和躯体运动视觉 (SM-V) 网络，这些网络从儿童期到成年早期逐渐发展为类似成人的大脑动态。重要的是，我们证明，随着参与者的成熟，SA 和 TP-D 传播状态的出现时间会延长，这表明他们在这些状态下花费的时间更长。相反，SM-V 传播状态的流行率在发育过程中下降。值得注意的是，沿 SA 轴自上而下的传播表现出与年龄相关的发生率增加，与自下而上的 SA 传播相比，它更能预测认知分数。这些发现在两个独立的队列（总共 N = 677）中得到了复制，强调了这些发现的稳健性和普遍性。我们的研究结果为青少年时期成人样功能动态的出现及其在支持认知方面的作用提供了新的见解。关键词：神经发育、fMRI、皮质发育、动态大脑活动、青春期、自上而下处理
Benjamin L. Ochoa -UCSD CSE 计算机视觉简介I CSE 152A讲座1 LIFT3D：将任何2D视觉模型的零射击到3D Nadia Heninger -UCSD CSE 立体声（第2部分） Jishen Zhao -UCSD CSE 逆渲染的时空双侧梯度过滤 神经体系结构CSE 252D：高级计算机视觉 图像过滤 浮雕歧义 光度图像形成 未校准的立体声和特征提取
教学加利福尼亚大学圣地亚哥大学本科课程CSE 8B编程和计算问题解决简介II，2020，2021，2021，2022（春季和秋季），2023，2023，2025 CSE 11编程和计算问题解决简介解决简介：解决速度：加速速度，2024（Spring and Fall），2024（Spring and Fall）CSE 15L软件工具和技术分析，春季和2019年，2019年（冬季），2019年（冬季），2019年，冬季（冬季），企业，2019年冬季cers和2019 of Algorithms , 2018 CSE 152 Introduction to Computer Vision , 2015, 2016, 2017, 2018 CSE 152A Introduction to Computer Vision I (broad introduction), 2021, 2024 CSE 166 Image Processing , 2016, 2017, 2019, 2020 (spring and fall), 2022, 2023 (winter and fall) CSE 167 Computer Graphics , 2018, 2020 Graduate Courses CSE 252A Computer Vision I (comprehensive简介），2014，2015，2015，2016，2019，2021，2022，2023，2023，2025 CSE 252B计算机愿景II（成像几何），2014，2014，2015，2016，2017，2018，2019，2019，2021，2021，2021，2022，2022，2023，2023，2023，2024 CSE 252C选择了视觉和学习的主题291），2021（作为CSE 291），2022，2023，2024
风与显着波高之间的时空关系的统计建模
摘要。许多海洋活动，例如设计海洋结构和规划海洋行动，都需要海态气候的特征。考虑其时空行为，这项研究调查了风状态与海洋国家之间的统计关系。在北大西洋上（预测指标）和三个位置的显着波高（预测和预测）之间建立了传递功能：法国海岸（Gironde）的西南（Gironde），英国通道和缅因州海湾。开发的方法通过包括局部和全球预测因子来考虑风海和膨胀。使用完全数据驱动的方法，定义了全局预测指标的时空结构，以说明风与波之间的非本地和非恒定关系。天气类型是使用回归引导的聚类方法构建的，所得簇对应于不同的波系统（膨胀和风向海域）。然后，在每种天气类型中，预测指标和预测指数之间都拟合了惩罚的线性回归模型。验证分析证明了预测显着波高的模型技能，在三个考虑的位置中，均方根误差约为0.3 m。此外，该研究还讨论了所提出方法的物理见解。
基于时空信息的图像解释
大脑计算机界面（BCI）应用提供了一种直接的方法，将人脑活动映射到外部设备的控制上，而无需进行物理运动。这些系统，对于医疗应用至关重要，也对非医疗应用程序有用，主要使用非侵入性记录的EEG信号，用于系统控制，并需要算法将信号转换为命令。传统的BCI应用程序在很大程度上取决于针对特定行为范式量身定制的算法，并使用具有多个通道的EEG系统来收集数据。这使可用性，舒适性和负担能力复杂化。更重要的是，广泛的培训数据集的有限可用性限制了将收集到的数据分类为行为意图的强大模型的开发。To address these challenges, we introduce an end-to-end EEG classification framework that employs a pre-trained Convolutional Neural Network (CNN) and a Transformer, initially designed for image processing, applied here for spatiotemporal represen- tation of EEG data, and combined with a custom developed automated EEG channel selection algorithm to identify the most informative electrodes for the process, thus reducing data dimensionality, and放松主题的舒适性，并改善了脑电图数据的分类性能到受试者的意图。我们使用两个基准数据集（EEGMMIDB和OpenMiir）评估了我们的模型。与现有的最新脑电图分类方法相比，我们取得了卓越的性能，包括常用的EEGNET。这项研究不仅可以推进BCI领域，而且还为BCI应用程序提供了一个可扩展和负担得起的框架。我们的结果表明，OpenMiir的分类精度提高了7％，EEGMMIDB的分类为1％，平均值分别达到81％和75％。重要的是，这些改进是通过较少的记录渠道和较少的培训数据获得的，这证明了一个框架，可以从培训数据的量以及大脑信号所需的硬件系统的简单性方面支持更有效的BCI任务方法。
设计项目背后的政治：何时空间，组织和技术碰撞
目的：虽然越来越多的组织致力于转型项目，目的是同时重新设计其工作空间，工作组织和技术，但支持此类项目的设计过程仍然在很大程度上被研究了。本文探讨了此类过程展开以及它们对项目管理的影响时发生的政治紧张局势。这样做，纸张反对有关“新工作方式”的规范性和规范性文献，这在很大程度上忽略了此类项目的政治复杂性。
推断量子时空相关性中的时间箭头
我们考虑如何从两个时间和任意数量的量子比特的量子实验中分辨出与测量数据相关的时间顺序。我们定义了一个时间箭头推理问题。我们考虑在时间反转下对称或不对称的初始状态和最终状态的条件。我们通过伪密度矩阵时空状态表示时空测量数据。有一个完全正向和迹保持 (CPTP) 的正向过程和一个通过基于反转单元膨胀的替代恢复图获得的反向过程。对于不对称条件，协议确定数据是否与单元膨胀恢复图或 CPTP 图一致。对于对称条件，恢复图产生有效的 CPTP 图，实验可以在任一方向进行。我们还讨论了将该方法应用于 Leifer-Spekkens 或过程矩阵时空状态。
社论：调节突触功能和神经回路动力学的时空分子机制
了解突触功能和神经回路动力学如何受到调节是神经科学的基石，因为这些过程对于信息传递、记忆形成和对环境变化的适应性反应至关重要。它们提供了对大脑如何处理信息、适应经验和对伤害做出反应的见解，例如通过学习中的突触可塑性、创伤后的神经再生和对环境变化做出反应的自适应电路重塑等机制。这些机制对于理解精神和神经系统疾病的病理生理学也至关重要。虽然已经取得了重大进展，例如高分辨率成像技术的开发和关键分子调节剂的识别，但对突触特性和神经回路在时间和空间维度上的精确调节仍然了解不足。解决这些挑战对于揭示大脑可塑性背后的分子机制和推进神经和精神疾病的新治疗方法至关重要。本研究主题重点关注调节突触功能和神经回路动力学的时空分子机制。它汇集了旨在弥补现有知识空白的各种研究。通过深入研究突触特性的分子基础及其动态变化，该研究主题提供了对突触功能调节和电路可塑性的重要见解，其更广泛的目标是增进我们对大脑可塑性及其对神经系统疾病的影响的理解。