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贝叶斯网络的排雷传感器建模和特征级融合
摘要— 开发了一种获取传感器测量过程的贝叶斯网络 (BN) 表示的方法，以便从统一的角度处理传感器融合和管理问题。传感器数据中嵌入的不确定性、可靠性和因果信息用于构建传感器的 BN 模型。该方法用于为人道主义排雷建模探地雷达、电磁感应和红外传感器。采用结构和参数学习算法对 BN 模型中的地雷特征、传感器测量值和环境条件之间的关系进行编码。在存在异质土壤和变化的环境条件的情况下，推理用于估计目标特征。开发了一种基于 BN 模型的多传感器融合技术，以利用传感器测量的互补性。通过相同的方法，可以获得 BN 分类器来估计目标类型。BN 模型和分类器还计算所谓的置信度，以量化与特征估计和分类决策相关的不确定性。通过实施这些 BN 工具来检测和分类具有不同形状、大小、深度和金属含量的金属和塑料地雷，证明了该方法的有效性。通过 BN 融合，特征估计的准确性相对于单传感器测量提高了高达 64%，并且同时检测和分类的物体数量增加了高达 62%。
时间和频率计量的可追溯性
当使用由 NMI 控制的广播服务时，计量学家使用图 3 所示的链来建立可追溯性。链路 A 将 BIPM 连接到 NMI。链路 A 的不确定性可以从 BIPM 的 Circular T 中获得（fiwt 之后）。链路 B 是 NMI 和广播服务之间的控制链路。链路 B 的不确定性可以从 NMI 获得。一些广播服务直接连接到 NMI 维护的 UTC 时间尺度；其他广播服务位于远程位置并参考定期与 UTC 进行比较的频率标准。链路 C 将广播服务连接到用户。这种不确定性是由于 NMI 和用户之间的信号路径造成的。通常，通过低频 (LF) 无线电或卫星路径传播的信号比通过高频 (IF) 无线电路径或电话或互联网路径传播的信号具有较小的不确定性。链路 D 是广播信号与用户的参考标准、工作标准或测量仪器之间的链路。例如，广播服务可用于校准参考标准。参考标准现在可追溯至 NMI，并用于校准工作标准和测量仪器。从定义上讲，可追溯性是测量的结果。因此，参与测量过程的一切都可能给链路 D 带来不确定性，包括接收仪器、天线系统、软件、测试设备、校准程序和人为错误。[6]
利用贝叶斯网络进行排雷传感器建模和特征级融合
摘要—开发了一种获取传感器测量过程的贝叶斯网络 (BN) 表示的方法，以便从统一的角度处理传感器融合和管理问题。传感器数据中嵌入的不确定性、可靠性和因果信息用于构建传感器的 BN 模型。该方法用于为人道主义排雷建模探地雷达、电磁感应和红外传感器。采用结构和参数学习算法在 BN 模型中对地雷特征、传感器测量值和环境条件之间的关系进行编码。在存在异质土壤和不同环境条件的情况下，使用推理来估计目标特征。开发了一种基于 BN 模型的多传感器融合技术，以利用传感器测量值的互补性。通过相同的方法，可以获得 BN 分类器来估计目标类型。 BN 模型和分类器还计算所谓的置信度，以量化与特征估计和分类决策相关的不确定性。通过实施这些 BN 工具来检测和分类具有不同形状、大小、深度和金属含量特征的金属和塑料地雷，证明了该方法的有效性。通过 BN 融合，特征估计的准确度相对于单传感器测量提高了 64%，并且同时检测到和分类的物体数量增加了 62%。
应用机器学习和计算机视觉方法确定
摘要。研究相关性是由在难以到达条件下改善对象大小的测量过程的需要决定的。在现代工业环境中，高测量精度对于确保安全和最大化生产过程的效率至关重要，对该主题的研究在快速技术发展和提高生产质量要求的背景下是相关的。该研究旨在评估使用现代计算机视觉方法在困难的技术条件下测量和重建对象的可能性，例如水 - 水功率反应堆的封闭。该研究采用了3D摄影测量方法，包括立体声和多视图立体声的深度，以及运动方法的结构。研究确定，现代计算机视觉方法，特别是机器学习方法，可以成功地用于在难以到达的条件下测量和重建对象。研究表明，在理想条件下，从测量设备到对象的测量精度可以达到接近1 mm的值。同时，与立体声方法的深度相比，多视图立体法揭示了误差的空间分布更大的均匀性。在实践中，在真实照片的条件下，多视图立体声方法最需要准确地确定相机的位置。由于其对摄像机确切坐标的需求较低，立体声方法的深度显示出更好的结果，显示出较小的测量误差。这项研究强调了使用所提出的方法区分
时间和频率计量中的可追溯性
当使用由 NMI 控制的广播服务时，计量学家使用图 3 所示的链来建立可追溯性。链路 A 将 BPM 连接到 NMI。链路 A 的不确定性可以（事实上）从 BIPM 的 Circular T 获得。链路 B 是 NMI 和广播服务之间的控制链路。链路 B 的不确定性可以从 NMI 获得。一些广播服务直接连接到 NMI 维护的 UTC 时间尺度；其他广播服务位于远程位置并参考定期与 UTC 进行比较的频率标准。链路 C 将广播服务连接到用户。这种不确定性是由于 NMI 和用户之间的信号路径造成的。通常，通过低频 (LF) 无线电或卫星路径传播的信号的不确定性小于通过高频 (HF) 无线电路径或电话或互联网路径传播的信号。链路 D 是广播信号与用户的参考标准、工作标准或测量仪器之间的链路。例如，广播服务可用于校准参考标准。参考标准现在可追溯至 NMI，并用于校准工作标准和测量仪器。根据定义，可追溯性是测量的结果。因此，所有参与测量过程的因素都可能给链路 D 带来不确定性，包括接收仪器、天线系统、软件、测试设备、校准
利用贝叶斯网络进行排雷传感器建模和特征级融合
摘要—开发了一种获取传感器测量过程的贝叶斯网络 (BN) 表示的方法，以便从统一的角度处理传感器融合和管理问题。传感器数据中嵌入的不确定性、可靠性和因果信息用于构建传感器的 BN 模型。该方法用于为人道主义排雷建模探地雷达、电磁感应和红外传感器。采用结构和参数学习算法在 BN 模型中对地雷特征、传感器测量值和环境条件之间的关系进行编码。在存在异质土壤和不同环境条件的情况下，使用推理来估计目标特征。开发了一种基于 BN 模型的多传感器融合技术，以利用传感器测量值的互补性。通过相同的方法，可以获得 BN 分类器来估计目标类型。 BN 模型和分类器还计算所谓的置信度，以量化与特征估计和分类决策相关的不确定性。通过实施这些 BN 工具来检测和分类具有不同形状、大小、深度和金属含量特征的金属和塑料地雷，证明了该方法的有效性。通过 BN 融合，特征估计的准确度相对于单传感器测量提高了 64%，并且同时检测到和分类的物体数量增加了 62%。
利用贝叶斯网络进行排雷传感器建模和特征级融合
摘要—开发了一种获取传感器测量过程的贝叶斯网络 (BN) 表示的方法，以便从统一的角度处理传感器融合和管理问题。传感器数据中嵌入的不确定性、可靠性和因果信息用于构建传感器的 BN 模型。该方法用于为人道主义排雷建模探地雷达、电磁感应和红外传感器。采用结构和参数学习算法在 BN 模型中对地雷特征、传感器测量值和环境条件之间的关系进行编码。在存在异质土壤和不同环境条件的情况下，使用推理来估计目标特征。开发了一种基于 BN 模型的多传感器融合技术，以利用传感器测量值的互补性。通过相同的方法，可以获得 BN 分类器来估计目标类型。 BN 模型和分类器还计算所谓的置信度，以量化与特征估计和分类决策相关的不确定性。通过实施这些 BN 工具来检测和分类具有不同形状、大小、深度和金属含量特征的金属和塑料地雷，证明了该方法的有效性。通过 BN 融合，特征估计的准确度相对于单传感器测量提高了 64%，并且同时检测到和分类的物体数量增加了 62%。
利用量子信息技术通过t3引力相检验时空的等效原理和离散性
我们提出了一项基于当今量子信息技术的新思想实验，通过 Bose-Marletto-Vedral (BMV) 效应 [ 1 – 4 ] 测量量子引力效应，揭示引力 t 3 相位项、其与低能量子引力现象的预期关系，并检验广义相对论的等效原理。这里提出的技术有望通过分析与量子系统测量过程的理想输出相关的随机噪声来揭示引力场涨落。为了提高灵敏度，我们建议将引力场涨落随时间对一系列独立测量输出的影响累积起来，这些测量作用于粒子纠缠态，就像在构建量子加密密钥时一样，并从相关的时间序列中提取预期引力场涨落的影响。事实上，通过共享最大纠缠态的粒子构建的理想量子密钥由一串不相关符号的随机序列表示，该序列在数学上可以用完美的白噪声来描述，这是一个均值为零且在不同时间取值之间没有相关性的随机过程。引力场扰动（包括量子引力涨落和引力波）会引入额外的相位项，使用于构建量子密钥的纠缠对退相干，从而使白噪声着色 [ 5 , 6 ]。我们发现，这种由大质量中观粒子构建的装置可以揭示 t 3 引力相位项，从而揭示 BMV 效应。
添加剂制造的测试工件
在过去的几十年中，增材制造（AM）为通过广泛的市售机器铺平了多个过程的道路。基准伪影以设置共同参考。在本文中，提出了对不同AM基准伪像设计方法的综述。更准确地说，描述了设计方法的演变。最初，通过确定生产定义功能的能力来评估增材制造机。的确，AM基准伪影设计通过定义简单的几何形状来遗传传统的减法制造方法。但是，由于AM可用的自由，没有标准的伪像可以足够代表研究标准的多样性。此外，不考虑计量方面。面临各种基准伪像，拟议的指南然后着重于定义的系统设计方法而不是标准伪像。已经提出了几种方法来帮助设计适合考虑标准的基准伪像。然而，发现一些传统的简单几何形状与测量仪器不兼容，例如，几乎无法表征AM自由形式表面的仪器。这就是为什么最近要在人工制品设计阶段考虑测量问题和不确定性的重要努力的原因。正如本文总结的那样，现在倾向于以更高的方式设计基准的伪像，以整合依赖统计建模和仪器比较的整个制造后测量过程。关于提高的赌注，提供了一套最终建议，以和解制造商和计量师的观点，以基准的人工制品设计。
用于感知白平衡的分割四元数
本研究的主要目的是描述一种通过分裂四元数实现的新型白平衡算法。该算法的独特之处在于，它与最近开发的色彩感知数学模型 [9, 7] 相一致。该模型提供了一种替代 CIE（国际照明委员会）的色彩描述方法，即通过比色空间中的三个坐标（例如 RGB、HSV、CIELab 等）描述色彩。它还强调了这样一个事实：感知色彩应被描述为（感知）测量过程的结果。测量方程是所提算法的基石，它使用量子信息工具并表达所谓的 L¨uders 运算的结果。对这种关于色彩感知的新范式的完整数学描述超出了本文的范围。为了保持自洽，本模型的基本概念将在第 2 部分回顾，对更多细节感兴趣的读者可以参阅以下论文 [9, 7, 4, 6, 8, 5]。我们认为值得一提的是，本模型能够：内在地调和三色视觉与赫林对立 [4, 6]；形式化牛顿色盘 [4]；单独提出希尔伯特-克莱因双曲度量作为自然的感知色距 [5]；解决将无限感知色锥限制为感知色凸有限体积立体这一长期存在的问题 [4, 9]；预测色对立的不确定性关系 [8]，并给出感知色感知属性的连贯数学定义 [7]。正如我们将在第 2 节中更详细地强调的那样，颜色测量方程发生在代数 H (2 , R ) 中，该代数由 2 × 2 对称矩阵组成，具有实数项。为了获得有意义的