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World File Search System模板匹配
分子的摊销模板匹配
生物分子发生构象变化以执行其功能。冷冻电子显微镜（Cryo-EM）可以捕获各种构象中的生物分子的快照。但是，这些图像是嘈杂的，并以未知的取向显示分子，因此很难将符合差异与噪声或投影方向引起的差异分开。在这里，我们介绍了基于冷冻EM模拟的推理（Cryosbi），以推断生物分子的构象和与单个Cryo-Em图像的推理相关的不确定性。Cryosbi建立在基于仿真的推理上，基于物理的模拟和概率深度学习的组合，即使可能性太昂贵而无法计算，我们也可以使用贝叶斯推断。我们从构象合奏开始，可以是分子模拟或建模的模板，并将其用作结构假设。我们使用这些模板中的模拟图像训练一个近似贝叶斯后验的神经网络，然后使用它准确地从实验图像中推断出生物分子的构象。训练只能完成一次，此后，对图像进行推断仅需几毫秒，使Cryosbi适合于任意大型数据集。Cryosbi消除了估计粒子姿势和成像参数的需求，与显式似然方法相比，显着提高了计算速度。我们说明和
学习与可区分的精确模板匹配...
抽象模板匹配是计算机视觉中的一项基本任务，已经研究了数十年。它在制造业中起着至关重要的作用，可以估算不同部分的姿势，从而促进了下游任务，例如机器人抓握。当模板和源图像具有不同的方式，混乱背景或弱纹理时，现有方法失败。他们也很少考虑通过同谱进行几何变换，即使对于平面工业部位，它们通常也存在。为了应对挑战，我们提出了一种基于可不同的粗到功能对应关系的准确模板匹配方法。我们使用边缘感知模块来克服蒙版模板和灰度图像之间的域间隙，从而允许匹配。使用基于变形金刚提供的新结构感知信息的粗略对应关系来估算初始翘曲。使用参考图和对齐图像获得了用于获得最终几何变换的子像素级对应关系，将此初始对齐传递给了重新构造网络。广泛的评估表明，我们的方法比最先进的方法和基准要好得多，即使在看不见的真实数据上，也提供了良好的概括能力和视觉上可行的结果。
半径优化的高效模板匹配用于脑图像病变检测
摘要 — 为了快速自动诊断神经疾病，需要从体积磁共振成像 (MRI) 中计算机辅助检测脑损伤。模板匹配技术可以为脑损伤的自动定位提供满意的结果；然而，找到使模板和损伤相似度最大化的最佳模板大小仍然具有挑战性。这增加了算法的复杂性和对计算资源的要求，同时使用了三维 (3D) 模板处理大型 MRI 体积。因此，需要降低模板匹配的计算复杂度。在本文中，我们首先提出了一个数学框架，用于计算归一化互相关系数 (NCCC) 作为 MRI 体积和近似 3D 高斯模板之间的相似性度量，具有线性时间复杂度，而不是传统的基于快速傅里叶变换 (FFT) 的方法，其复杂度为，其中是图像中的体素数，是尝试的模板半径的数量。然后，我们提出一个数学公式来分析估计图像中每个体素的最佳模板半径，并计算具有位置相关最佳半径的 NCCC，从而将复杂度降低到。我们在一个合成和两个真实的多发性硬化症数据库上测试了我们的方法，并将其在病变检测中的性能与 FFT 和最先进的病变预测算法进行了比较。我们通过实验证明了所提出的方法在脑病变检测中的效率及其与现有技术相当的性能。索引术语 – 脑病变检测、计算复杂度、FFT、MRI、NCCC、模板匹配。
半径优化的高效模板匹配用于脑图像病变检测
摘要 — 为了快速自动诊断神经疾病，需要从体积磁共振成像 (MRI) 中计算机辅助检测脑损伤。模板匹配技术可以为脑损伤的自动定位提供满意的结果；然而，找到使模板和损伤相似度最大化的最佳模板大小仍然具有挑战性。这增加了算法的复杂性和对计算资源的要求，同时使用了三维 (3D) 模板处理大型 MRI 体积。因此，需要降低模板匹配的计算复杂度。在本文中，我们首先提出了一个数学框架，用于计算归一化互相关系数 (NCCC) 作为 MRI 体积和近似 3D 高斯模板之间的相似性度量，具有线性时间复杂度，而不是传统的基于快速傅里叶变换 (FFT) 的方法，其复杂度为，其中是图像中的体素数，是尝试的模板半径的数量。然后，我们提出一个数学公式来分析估计图像中每个体素的最佳模板半径，并计算具有位置相关最佳半径的 NCCC，从而将复杂度降低到。我们在一个合成和两个真实的多发性硬化症数据库上测试了我们的方法，并将其在病变检测中的性能与 FFT 和最先进的病变预测算法进行了比较。我们通过实验证明了所提出的方法在脑病变检测中的效率及其与现有技术相当的性能。索引术语 – 脑病变检测、计算复杂度、FFT、MRI、NCCC、模板匹配。
量子电路简化的通勤组合物
2.3.1 门数。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 30 2.3.2 电路深度。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 31 2.3.3 辅助线。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 . ....................................................................................................................................................................................................................................31 2.4 用于电路综合与优化的模板匹配 . ....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................32 2.4.1 模板匹配概述 . ....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................32 2.4.1 模板匹配概述 . .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... . ...
高能碰撞中带电轨迹寻找的量子路径
在高能粒子碰撞中，带电轨迹查找是一项复杂而又至关重要的工作。我们提出了一种量子算法，特别是量子模板匹配，以提高轨迹查找的准确性和效率。通过引入数据寄存器并利用新颖的 oracle 结构来抽象量子振幅放大例程，可以将数据解析到电路并与命中模式模板匹配，而无需事先了解输入数据。此外，我们解决了命中数据缺失带来的挑战，证明了量子模板匹配算法能够从命中数据缺失的命中模式中成功识别带电粒子轨迹。因此，我们的研究结果提出了适合实际应用的量子方法，并强调了量子计算在对撞机物理学中的潜力。
学生可以进行学术规划
“未提供的课程”功能旨在适应以下情况：学生历史上有有效的课程作业，可以与模板匹配，但当前和未来的学生无法计划。未参加课程的学生将无法在当前和未来的学期查看、搜索或计划这些未提供的课程，但参加过课程的学生将看到这些课程与模板匹配并列在他们的学术计划中。
基于内容和知识丰富的跨模态分类表征：一项调查
本综述记录了跨不同模态分类的表示方法，从纯粹基于内容的方法到利用外部结构化知识源的技术。我们介绍了与用于表示的三种范式相关的研究，即（a）低级模板匹配方法，（b）基于聚合的方法，和（c）深度表示学习系统。然后，我们描述现有的结构知识资源，并阐述使用此类信息丰富表示的必要性。接下来介绍利用知识资源的方法，根据如何利用外部信息进行组织，即（a）输入丰富和修改，（b）基于知识的细化和（c）端到端知识感知系统。随后，我们将进行高层次的讨论，总结和比较所提出的表示/丰富范式的优缺点，并在综述结束时概述相关研究成果和未来工作的可能方向。
神经科学中尖峰分类算法的全面回顾
脉冲分选在神经科学中起着举足轻重的作用，是分离来自多个神经元的电信号以进一步分析神经元相互作用的关键步骤。该过程涉及分离来自多个神经元的电信号，这些信号通过电极阵列等设备记录下来。这是脑机接口领域非常重要的环节。脉冲分选算法（SSA）的目标是利用脑内电极捕获的波形从背景噪声中区分出一个或多个神经元的行为。本文从传统SSA的步骤开始，将SSA分为三个步骤：脉冲检测、脉冲特征提取和脉冲聚类。在深入研究两种新兴技术：模板匹配和基于深度学习的方法之前，它概述了每个阶段的流行算法。关于深度学习的讨论进一步细分为三种方法：端到端解决方案、用于脉冲排序步骤的深度学习以及基于脉冲神经网络的解决方案。最后，阐述了 SSA 的未来挑战和发展趋势。