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通过 Meta 实现即时响应小样本物体检测器......
小样本物体检测（FSOD）旨在通过少量参考样本对新类别的物体进行识别和定位，是一项颇具挑战性的任务。先前的研究通常依赖于微调过程将其模型迁移到新类别，而很少考虑微调的缺陷，从而导致了许多应用缺陷。例如，这些方法由于微调次数过多而无法在情节多变的场景中令人满意，并且它们在低质量（如低样本和类别不完整）支持集上的性能严重下降。为此，本文提出了一种即时响应小样本物体检测器（IR-FSOD），它可以在没有微调过程的情况下准确直接地检测新类别的物体。为了实现目标，我们仔细分析了 FSOD 设置下 Faster R-CNN 框架中各个模块的缺陷，然后通过改进这些缺陷将其扩展到 IR-FSOD。具体来说，我们首先为框分类器和 RPN 模块提出了两种简单但有效的元策略，以实现具有即时响应的新类别对象检测。然后，我们在定位模块中引入了两个显式推理，以减轻其对基类别的过度拟合，包括显式定位分数和半显式框回归。大量实验表明，IR-FSOD 框架不仅实现了具有即时响应的少量对象检测，而且在各种 FSOD 设置下在准确率和召回率方面也达到了最先进的性能。
GMSK载波同步环路相位检测器在极低信噪比下的性能分析
I. 简介 深空通信系统在非常远的距离内运行，而机载能量发生器的容量非常有限，导致接收端的信噪比 (SNR) 非常低。这就是使用接近香农极限的纠错码的原因。然而，为了利用这种增益，必须进行相干解调，并且必须在更严格的 SNR（对于 Turbo 码 1/6，𝐸 𝑠 /𝑁 0 ≃ – 8 dB）下提供载波相位同步。分配给深空任务的频谱资源是有限的（X 波段 8 GHz），为了优化频谱效率，空间数据系统咨询委员会（CCSDS）建议 [1] 对于 B 类任务（深空任务）使用预编码 GMSK 调制（高斯最小频移键控），高斯滤波器带宽位周期积𝐵𝑇 𝑏 = 0.5，对于 A 类任务（低空任务）使用 GMSK 𝐵𝑇 𝑏 = 0.25。本文讨论了一种由最大后验（MAP）准则和洛朗展开式 [3] 衍生的用于 GMSK 调制的盲相位检测器 [2]。为了评估该相位检测器在非常低的 SNR 下在闭环结构中的性能，我们考虑了 [4] 和 [5] 中描述的另外两个简化版本。我们对线性和非线性域中的这三种不同结构进行了全面研究。我们还介绍了使用低速率纠错码（Turbo 1/6）进行计算机模拟所获得的结果。这项工作的目的是比较这三个相位检测器的性能，并评估为获得两个简化版本而进行的简化的影响。
红移的Cherenkov辐射，用于快速定时检测器
基于闪烁体的伽马射线检测器中时间响应的增强对于诸如飞行时间正电子发射断层扫描（TOF-PET）以及实验核和粒子物理等应用至关重要。实现这一改进的一种有希望的方法是利用Cherenkov辐射，与传统闪烁光相比，它几乎瞬间发出。然而，基于Cherenkov的检测的主要局限性是可检测光子的低收率，因为大多数紫外线（UV）范围内发出，许多材料表现出很高的吸收和透明度降低。为了克服这一限制，我们建议使用红移的Cherenkov散热器（RCR）。通过将荧光掺杂剂引入液体溶剂中，Cherenkov光子从紫外线转移到可见的光谱，在紫外线上，材料更透明，常规的光电探测器具有更高的效率。这种技术旨在增加检测到的Cherenkov光子的数量，最终导致辐射探测器的时机分辨率得到改善。为了评估这种方法的可行性，我们测试了不同的液体溶剂，包括八度（ODE），氯仿（CHCL₃）和二甲基亚氧化二甲基亚氧化物（DMSO），并以Popop为波长转移掺杂剂。uv-ab-吸附分析证实，ODE在紫外线范围内表现出最高的透明度，并且在检测到的Cherenkov光子中，Popop的掺入导致了17％至56％的增加，如图1左图所示，这比较了与波长偏移的不同溶剂的相对检测率。
pg8974p无线电源镜镜pir运动检测器
PG8974P无线镜像光学PIR运动检测器是安全系统的重要组成部分。在检测运动后，PG8974P向安全系统传达了警报。此外，PG8974P提供了重达18公斤（40磅）的宠物的免疫力，以减少误报。使用高级技术，PG8974P提供了可靠性，对干扰的稳健性，延长电池寿命，扩展范围和易于安装。
25微米表单光子敏感动力电感检测器
我们报告的测量值表征了动力学电感检测器阵列的性能，该阵列设计为25微米的波长和非常低的光学背景水平，适用于诸如低温冷却的空间望远镜上的远红外仪器。在低光通量下的脉冲计数模式下，检测器可以解析单个25微米光子。在集成模式下，检测器在70 ZW至200 fw的吸收功率中保持光子噪声有限，在6个以上的数量级上，限制了噪声等效功率为4。6×10 - 20 W Hz -1在1 Hz时。 此外，检测器在光载荷下至1 MHz的平坦功率光谱高度稳定。 确定检测器的操作参数，包括在铝吸收元件和准粒子自我重组常数中转化为准粒子的转化效率。6×10 - 20 W Hz -1在1 Hz时。此外，检测器在光载荷下至1 MHz的平坦功率光谱高度稳定。操作参数，包括在铝吸收元件和准粒子自我重组常数中转化为准粒子的转化效率。
测量X-arapuca光子检测器的绝对效率为沙丘远探测器1
摘要Dune FAR检测器旨在检测由中微子与大型液体氩靶的相互作用的带电产物产生的光子和电子。第一个沙丘远检测器（FD1）的光子检测系统（PDS）由6000个光子检测单元组成，称为X-arapuca。在LAR中释放粒子能量产生的及时光脉冲的检测将补充并增强沙丘壁球时间投影室。它将改善标记的非光束事件，并在低能启用超新星中微子的触发和量热法。X- Arapuca是几个组件的组件。其Photon检测效率（PDE）取决于组件的设计，单个组件的等级和耦合。X-arapuca PDE是PDS敏感性的主要参数之一，进而决定了沙丘对在银河系中检测核心偏曲超新星和核子衰减搜索的敏感性。在这项工作中，我们介绍了FD1 X-Arapuca基线设计的绝对PDE的最终评估，该设计在两个具有独立方法和设置的实验室中测量。在Palomares中报道了初步结果（Jinst 18（02）：C02064，https：//doi.org/10.1088/1748-0221/18/18/02/C02064，2023）。这些X-Arapuca设备的一百六十个单元已在CERN NETRINO平台的NP04设施中部署了1:20秤
swin-fake：一致性学习变压器的深击视频检测器
摘要：DeepFake已成为一项新兴技术，近年来影响网络安全的非法应用。大多数DeepFake检测器都利用基于CNN的模型（例如Xception Network）来区分真实或假媒体；但是，它们在交叉数据集中的表现并不理想，因为它们在当前阶段遭受过度的苦难。因此，本文提出了一种空间一致性学习方法，以三个方面缓解此问题。首先，我们将数据增强方法的选择提高到5，这比我们以前的研究的数据增强方法还多。具体来说，我们捕获了一个视频的几个相等的视频帧，并随机选择了五个不同的数据增强，以获取不同的数据视图以丰富输入品种。其次，我们选择了Swin Transformer作为特征提取器，而不是基于CNN的主链，这意味着我们的方法并未将其用于下游任务，并且可以使用端到端的SWIN变压器对这些数据进行编码，旨在了解不同图像补丁之间的相关性。最后，这与我们的研究中的一致性学习结合在一起，一致性学习能够比监督分类确定更多的数据关系。我们通过计算其余弦距离并应用传统的跨膜损失来调节这种分类损失，从而探索了视频框架特征的一致性。广泛的数据库和跨数据库实验表明，弹药效果可能会在某些开源的深层数据集中产生相对良好的结果，包括FaceForensics ++，DFDC，Celeb-DF和FaceShifter。通过将我们的模型与多种基准模型进行比较，我们的方法在检测深冰媒体时表现出相对强大的鲁棒性。
核结构物理及其应用的位置敏感检测器Helen Boston
• Nuclear Structure • Nuclear Astrophysics • Hadron physics • Phases of nuclear matter • Theory • Experiments require semiconductor instrumentation development • A natural path of this evolving instrumentation has been on designing and implementing position sensitive detectors • Position sensitive detectors for nuclear structure, nuclear medical imaging and portable spectrometers for use in security and decommissioning
X射线光谱的硅漂移检测器整体阵列
多年来，非传染性疾病（NCD）的突出仍然是全球关注的问题。这些疾病代表了其特征的慢性疾病，其特征是其非感染和非传染性，包括心血管疾病，各种形式的癌症，糖尿病和慢性呼吸道疾病（1，2）。人口，经济和环境转变以及共同的19日大流行，加剧了NCD的流行。covid-19显着提高了NCD患者对严重疾病和死亡率的敏感性（3）。在2019年，NCD约占全球总死亡率的74％，估计约为4000万人死亡（3）。 这凸显了全球对医疗保健管理战略的需求，旨在降低NCD的流行。在2019年，NCD约占全球总死亡率的74％，估计约为4000万人死亡（3）。这凸显了全球对医疗保健管理战略的需求，旨在降低NCD的流行。
火焰（辐射能）检测器-UV和双IR量子安全系列
•炸药和弹药•肥料工厂•车辆电池充电站•航空航天行业（飞机吊架）•废物管理设施•制药行业•制药行业•危险材料存储区域•食品加工•仓库•室内柴油存储和工艺•制造商和自动化行业