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用于紫外线、激光和灰度光刻的正性光刻胶
1) N. Gerges、C. Petit-Etienne、M. Panabière、J. Boussey、Y. Ferrec、C. Gourgon；优化的紫外线灰度处理，用于光谱成像仪的高垂直分辨率；J. Vac. Sci. Technol. B 39 (2021)；doi：10.1116/6.0001273
在灰度中看不到的大脑首先在颜色上过度融合
他们汇集了一群8至26岁之间的视觉障碍儿童和年轻人，并要求他们识别图像中的物体 - 一棵树，公共汽车，鸡，一堆书等。- 首先在灰度中，然后是颜色。在另一项测试中，他们要求小组确定提交给它们的两个圆盘中的哪个具有更轻的色调，而研究人员调整了颜色。
紫外线，激光和灰度光刻的阳性光倍师
1）N。Gerges，C。Petit-Etienne，M。Panabière，J。Boussey，Y。Ferrec，C。Gourgon；优化的紫外线灰度工艺，用于应用于光谱成像仪的高垂直分辨率； J. Vac。SCI。 技术。 b 39（2021）; doi：10.1116/6.0001273SCI。技术。b 39（2021）; doi：10.1116/6.0001273
激光斑点灰度光刻：一种用于制造高度敏感的柔性电容压力传感器
实现对实际应用的高灵敏度一直是可穿戴柔性压力传感器的主要发育方向之一。本文引入了激光斑点灰度光刻系统和一种新的方法，用于使用颗粒状激光斑点图案制造随机锥形阵列微观结构。其可行性归因于激光斑点强度的自相关函数，该功能遵循第一类的一阶Bessel函数。通过客观的斑点尺寸和暴露剂量操纵，我们开发了具有各种微形态的微结构光蛋白天。这些微结构用于形成用于柔性电容压力传感器中的聚二甲基硅氧烷微结构电极。这些传感器表现出超高灵敏度：低压范围为0 –100 pa的19.76 kPa -1。它们的最小检测阈值为1.9 pa，它们保持稳定性和弹性超过10,000个测试周期。这些传感器被证明擅长捕获生理信号并提供触觉反馈，从而强调其实际价值。
使用内部灰度方差和数字表面模型从卫星图像中自动检测建筑物
摘要 自动建筑物提取最近被认为是遥感操作中的一项活跃研究。它已经进行了 20 多年，但由于图像分辨率、变化和细节级别，自动提取仍然遇到问题。由于物体密度高和场景复杂，这将是一个更大的挑战，尤其是在城市地区。本文将介绍一个高分辨率全色图像的理想框架，有助于可靠和准确的建筑物提取操作。提出的框架以及对领域知识（空间和光谱特性）的考虑提供了诸如场景中物体的性质、它们的光学相互作用及其对结果图像的影响等特征。为了更好地分析场景的几何性质，我们使用数字表面模型 (DSM)。已使用来自 IKONOS 和 QuickBird 卫星的各种图像对提出的算法进行了评估。结果表明，与最先进的方法相比，所提出的算法准确且有效。
原始研究文章的安全传输灰度图像带有触发错误的视觉共享
在当今的数字世界中，图像和文档通过电子邮件，社交网络和整个互联网广泛传输。保护文档和图像的敏感性和机密性已成为传输时的主要问题。交流的参与者可能不知道图像是否由第三方访问。网络攻击者利用网络和安全功能的弱点，并尝试访问数据。在医疗行业中，受保护的健康信息（PHI）需要安全性。PHI包括患者的个人资料，健康信息，信用卡详细信息，医疗图像和其他图像。《健康信息隐私与问责制法》（HIPAA）标准为医疗保健从业人员提供了指南，以采取措施确保健康信息免受安全风险。调查说，医疗组织连续第十一年经历了数据泄露的平均成本最高。
自动QML：通过在灰度图像上使用进化算法的稳健量子启发的分类器的自动生成和培训
提出了一种新的混合系统，用于通过使用多目标遗传算法在灰度图像上自动生成和训练量子启发的分类器。定义了动态适应性函数，以获得最小的电路复杂性和最高的观点数据精度，从而确保所提出的技术是可以推广且健壮的。同时，它通过惩罚其外观和门数来最大程度地减少生成电路的复杂性。通过使用二维降低方法来减少图像的大小：主成分分析（PCA），该方法在个人内部编码并由系统进行了遗传优化，以及一个小的卷积自动编码器（CAE）。这两种方法相互比较，并采用经典的非线性方法来理解其行为，并确保分类能力是由于量子电路而不是用于降低维度的预处理技术引起的。
尽管缺乏发达的语言系统，猕猴大脑仍能对物体颜色进行知识表征
动物通过大脑中对世界的内部表征来指导其行为。我们旨在了解猕猴大脑如何存储这些一般的世界知识，重点是物体颜色知识。在猕猴中进行了三项功能性磁共振成像 (fMRI) 实验：观看彩色和无色光栅、观看他们熟悉的水果和蔬菜的灰度图像（例如，灰度草莓）以及观看真色和假色物体（例如，红色草莓和绿色草莓）。我们在色块中观察到了稳健的物体知识表征，尤其是位于 TEO 周围的色块：活动模式可以根据物体的记忆颜色对物体的灰度图片进行分类，并且这些区域中的响应模式可以在彩色光栅观看和灰度物体观看之间转换（例如，红色光栅 - 草莓的灰度图像），这样通过观看彩色光栅训练的分类器可以根据其记忆颜色成功地对灰度物体图像进行分类。我们的结果显示了猕猴物体颜色记忆的直接积极证据。这些结果表明基于感知的知识表征是一种保守的记忆机制，并为利用猕猴模型研究这种特殊的（语义）记忆表征开辟了一条新途径。
使用深度学习进行肿瘤大小估计和 3D 模型查看
在花费大量时间尝试所有可能的格式后，作者选择了 TIFF（标签图像文件格式）格式。在 TIFF 格式中，图像和与图像相关的数据信息都存储在文件中。将 DICOM 扫描转换为 TIFF 格式后，进行了规范化，将像素阵列规范化为 256 个交叉 256 个图像，因为每个受试者的每幅图像在受试者和位置之间各不相同。对图像进行规范化后，将彩色图像从 RGB 格式转换为灰度格式，因为这可以减少计算要求。处理 RGB 格式的图像比处理灰度需要更多的 GPU 计算能力和资源。除了规范化和灰度转换之外，作者还尝试