我们研究由统一门,投影测量和控制操作组成的量子电路,将系统带向纯净的吸收状态。随着这些对照操作的速率提高:测量引起的纠缠过渡,以及向吸收状态的定向渗透过渡(在这里被视为产品状态)。在这项工作中,我们分析表明,这些过渡通常是不同的,并且在达到吸收状态过渡之前,量子轨迹变得脱节,我们分析了它们的关键特性。我们介绍了一类简单的模型,其中每个量子轨迹中的测量值定义有效张量网络(ETN) - 最初时空图的亚图,在该图中发生了非平凡的时间演化。通过分析ETN的纠缠特性,我们表明纠缠和吸收状态过渡仅在有限的局部希尔伯特空间维度的极限下重合。专注于允许大型系统大小的数值模拟的Clifford模型,我们验证了我们的预测并研究了大型局部希尔伯特空间维度的两个过渡之间的有限尺寸的交叉。我们提供的证据表明,纠缠过渡由与没有反馈的混合电路相同的固定点约束。
解决运动想象分类问题一直是脑信息学领域的难题。由于计算能力和算法可用性无法满足复杂的脑信号分析,准确度和效率是过去几十年运动想象分析的主要障碍。近年来,机器学习(ML)方法的快速发展使人们能够用更有效的方法来解决运动想象分类问题。在各种ML方法中,图神经网络(GNN)方法在处理相互关联的复杂网络方面显示出了其效率和准确性。GNN的使用为从大脑结构连接中提取特征提供了新的可能性。在本文中,我们提出了一种名为MCGNet +的新模型,它提高了我们之前的模型MutualGraphNet的性能。在这个最新的模型中,输入列的互信息形成了列间余弦相似度计算的初始邻接矩阵,从而在每次迭代中生成一个新的邻接矩阵。动态邻接矩阵与时空图卷积网络(ST-GCN)相结合,比不变矩阵模型具有更好的性能。实验结果表明,MCGNet+具有足够的鲁棒性来学习可解释的特征,并且优于目前最先进的方法。
由深神经网络(DNN)赋予的自动驾驶汽车(AV)为我们的社会带来了变革性的变化。但是,他们通常容易受到对抗攻击的影响,尤其是在物理上可实现的扰动,这些扰动可能会误导感知并引起灾难性的结果。尽管现有的防御能够表现出成功,但仍需要提高鲁棒性,同时保持效率以实现实时系统操作。为了应对这些挑战,我们介绍了物理素,这是一种构成的解决方案,利用多方面的推理来进行误解检测和校正。此防御构建在物理特征上,包括静态和动态对象属性及其相互关系。为了有效地整合了这些不同的来源,我们基于条件随机字段开发了一个系统,该系统将对象和关系建模为空间 - 时空图,以在感知到的场景上进行整体推理。为了确保防御不会违反实时网络控制循环的时序要求,我们介绍了工作负载的运行时间特征,以并行化和管道执行量实现。通过模拟数据集和现实世界驾驶测试,可以在实验上验证物理的功效。它还证明了针对自适应攻击的弹性,以及将基本原则应用于视力超出视觉方式的其他方式的潜力。
摘要:大脑大规模动力学受到内在解剖基础异质性的制约。人们对时空动力学如何适应异质结构连接 (SC) 知之甚少。现代神经成像模式使得研究秒到分钟尺度的内在大脑活动成为可能。扩散磁共振成像 (dMRI) 和功能性 MRI 揭示了不同大脑区域的大规模 SC。电生理方法 (即 MEG/EEG) 提供神经活动的直接测量,并表现出复杂的神经生物学时间动态,而这是 fMRI 无法解决的。然而,大多数现有的多模态分析方法在空间或时间域中折叠大脑测量值,无法捕捉时空电路动态。在本文中,我们提出了一种新颖的时空图 Transformer 模型来整合空间和时间域中的结构和功能连接。所提出的方法使用多模态脑数据(即 fMRI、MRI、MEG 和行为表现)通过对比学习和基于多头注意的图 Transformer 来学习异构节点和图表示。所提出的对比图 Transformer 表示模型结合了受 T1 到 T2 加权(T1w/T2w)约束的异构图,以提高模型对结构功能相互作用的拟合度。使用多模态静息态脑测量的实验结果表明,所提出的方法可以突出大规模脑时空动态的局部特性,并捕捉功能连接和行为之间的依赖强度。总之,所提出的方法能够对不同的模态变体进行复杂的脑动力学解释。
近年来,创造日益生动的3D说话面孔已成为一个热门话题。术语时,大多数语音驱动的作品都集中在嘴唇同步上,但忽略了有效捕获情绪与面部感受之间的相关性。为了解决这个问题,我们提出了一个名为Emoface的两流网络,该网络由情感分支和内容分支组成。Emoface采用一种新颖的网状注意力进行机械性,以分析和融合情感特征和内容特征。尤其是,新设计的基于时空图的卷积螺旋 - conv3d用于网格注意力,以学习网格顶点之间的波动时间和空间特征依赖性。此外,据我们所知,这是第一次引入新的自我生长训练方案,并通过中间监督进行动态调整3D面动画任务中采用的地面图的比率。对我们高质量的3D情绪面部面积数据集的全面定量和定性评估,3D-Ravdess(4。8863×10 - 5 mm,LVE和0。 9509×10 - 5毫米,与公共数据集vocaset一起使用(2。 8669×10 - 5 mm,lve和0。 4664×10 - 5 mm的EVE)证明我们的方法可以实现最先进的性能。8863×10 - 5 mm,LVE和0。9509×10 - 5毫米,与公共数据集vocaset一起使用(2。8669×10 - 5 mm,lve和0。 4664×10 - 5 mm的EVE)证明我们的方法可以实现最先进的性能。8669×10 - 5 mm,lve和0。4664×10 - 5 mm的EVE)证明我们的方法可以实现最先进的性能。
摘要:人类机器人协作(HRC)组装结合了机器人操作10的优势与人类的认知能力和适应性,这为11个复杂的组装任务提供了一种有效而灵活的方式。在HRC组装过程中,机器人需要准确地了解操作员的意图12,以帮助协作组装任务。目前,考虑13个上下文信息(例如复杂环境中的汇编对象),操作员的意图识别仍然具有挑战性。在本文中,我们14提出了一种人为对立的综合方法,用于在HRC中进行上下文感知的组装意图识别,15,该方法集成了对组装行动和组装零件的识别,以提高16个操作员的意图识别的准确性。具体来说,考虑到HRC组件的实时要求,使用基于骨架功能的17个时空图卷积网络(ST-GCN)模型可用于18识别汇编操作,以减少不必要的冗余信息。考虑到这种疾病和19个组装部分的闭塞,提出了改进的Yolox模型,以提高20个网络结构对组装部分的聚焦能力,这些零件难以识别。之后,以减速器汇编21个任务为例,一种基于规则的推理方法包含汇编22个操作和组装零件的识别信息,旨在识别当前的组装意图。最后,验证了识别人类意图的拟议方法的可行性和23个有效性。2624个组装行动识别和组装部分识别的集成可以促进准确的操作员在复杂而灵活的HRC组装环境中的准确操作员的意图25识别。
基础量子力学(BQM):11. 在量子力学的背景下解释算子、状态、特征值和特征函数这些术语(首先针对双态系统,然后扩展到具有连续特征值的系统),并确定物理量的期望值和不确定性。12. 确定给定势阱(例如无限势阱和屏障)中粒子的波函数,并列举其在技术中的应用示例(例如量子点显示器、存储设备)。13. 使用特征函数的正交性并对叠加中的量子系统进行基本分析。14. 讨论量子现象(例如量子叠加、波函数坍缩、量子隧穿和海森堡不确定性原理),并解释它们与我们对现实的感知的冲突。15. 使用氢原子的量子数:n、l、m 确定相应的特征函数(来自给定的表格)并解决相关的简单问题。课程内容 基础(FND) 波的性质 光速 叠加、衍射和干涉 原子和亚原子粒子 狭义相对论(SR) 参考系和伽利略变换 狭义相对论和洛伦兹变换的假设 长度收缩和时间膨胀 闵可夫斯基时空图 解决悖论 相对论动量、动能和能量 基础核物理(BNP) 放射性粒子(𝛼,𝛽 𝑝𝑎𝑟𝑡𝑖𝑐𝑙𝑒𝑠 𝑎𝑛𝑑 𝛾−𝑟𝑎𝑑𝑖𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛) 核裂变和聚变 放射性 质能当量 医学应用和剂量 量子物理(QP) 黑体辐射物理量的量化光电效应康普顿散射和波长对的产生/湮没双缝实验戴维森-杰默实验波粒二象性氢原子(玻尔模型和原子光谱)基础量子力学(BQM)特征值、特征函数和算子两能级系统薛定谔方程和波函数概率(密度)无限和有限势阱(盒子中的粒子)量子谐振子势垒/台阶期望值和不确定性
通过出现高通量抗体分析和测序方法,人类细胞的分子构建块已越来越多地映射到大型项目中。这些转变努力在解决许多人类细胞中蛋白质的表达水平和空间位置方面表现出了显着的进步。本论文旨在表征人类生殖组织,睾丸和输卵管(FT)的单细胞水平上的空间蛋白表达,并研究如何在非小细胞肺癌(NSCLC)中重新表达的睾丸蛋白如何影响免疫微环境。在纸I中,睾丸中有500多种RNA表达水平升高的蛋白在具有免疫组织化学(IHC)的八种不同的细胞类型中进行了分析。在精子发生的各个阶段,在细胞类型的水平上定位了几种特征性较差的蛋白质,即所谓的“缺失蛋白质”,从而提供了对其可能功能的新见解。在论文II中,通过组合单细胞转录组学和多重IHC来创建人类精子发生的时空图。高通量图像分析确定了近500种蛋白质的细胞状态特异性蛋白表达。通过检查RNA和蛋白质相关动力学,我们强调了人类睾丸的复杂时空景观。这些蛋白质是功能研究的靶标。在论文III中,IHC介绍了基于RNA水平升高的FT中升高的蛋白质编码基因,大多数蛋白质在功能上与纤毛运动有关,这是创建对受精至关重要的管状流动所必需的机制。,大多数是纤毛细胞独有的,其中包括以前在纤毛中未描述的几种蛋白质。在纸IV中,IHC在300多名免疫表型NSCLC患者中以IHC为特征。 ctas通常在睾丸和港口免疫原性中表达,由于NSCLC中异常表达而可能用作治疗靶标。 CTA与免疫谱有关,例如巨噬细胞和浆细胞浸润,可能表明原位免疫原性作用。 这些关联可以作为潜在的免疫疗法靶标进行研究和利用。 本论文在单细胞分辨率下定义了生殖组织的空间蛋白质组,并鉴定了许多蛋白质的蛋白质,并且具有先前未知功能的蛋白质。 在分子水平上绘制组织特异性细胞多样性的综合方法表明,将RNA和蛋白质检测方法结合在一起。 论文开发了新兴方法,例如多重染色和生物图像分析,这对大规模努力有希望。 这项工作显着有助于生殖组织的细胞图中,历史上没有得到充分研究。在纸IV中,IHC在300多名免疫表型NSCLC患者中以IHC为特征。ctas通常在睾丸和港口免疫原性中表达,由于NSCLC中异常表达而可能用作治疗靶标。CTA与免疫谱有关,例如巨噬细胞和浆细胞浸润,可能表明原位免疫原性作用。这些关联可以作为潜在的免疫疗法靶标进行研究和利用。本论文在单细胞分辨率下定义了生殖组织的空间蛋白质组,并鉴定了许多蛋白质的蛋白质,并且具有先前未知功能的蛋白质。在分子水平上绘制组织特异性细胞多样性的综合方法表明,将RNA和蛋白质检测方法结合在一起。论文开发了新兴方法,例如多重染色和生物图像分析,这对大规模努力有希望。这项工作显着有助于生殖组织的细胞图中,历史上没有得到充分研究。
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