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Fredkin CSWAP 量子门的设计
Fredkin 门以物理学家 Edward Fredkin 的名字命名，他引入了可逆计算的概念，并为可逆逻辑门的发展做出了贡献。可逆门在量子计算中非常重要，因为它们可以保存信息，因此可用于构建信息不能丢失的量子电路。Fredkin 门，也称为受控交换 (CSWAP) 门，是量子计算和可逆计算中的三位可逆门。它对三位执行受控交换操作。如果第一位（控制位）设置为 1，Fredkin 门会交换第二位和第三位，如果控制位为 0，则保持不变。可逆逻辑也称为信息无损逻辑，因为嵌入在电路中的信息如果丢失可以恢复。人们设计和发明了许多可逆门。例如 Fredkin 门、Toffoli 门、Peres 门和 Feynman 门。可逆逻辑具有广泛的应用，被认为是未来技术之一。但逻辑电路设计基于不可逆的逻辑门。这些逻辑门有助于未来实现更高端的电路。本文尝试使用可逆门设计逻辑门，并设计了一些高端电路，例如二进制到灰度、灰度到二进制、加法器、减法器等。
旨在利用AI（人工智能）技术改善河流监测......
然而，对于人或黑色和绿色垃圾袋没有任何反应。因此，我们决定进行一项研究，以提高夜间检测精度。 为了提高检测精度，我们决定使作为检测目标的图像更清晰。为了提高可视性，可以对设备本身进行改进或更换，例如安装图像锐化装置或引入可以夜间监控的红外摄像机。但缺点是每台初始投资为数十万日元至数百万日元。另一方面，有一种方法使用图像处理技术来锐化现有闭路电视摄像机拍摄的图像。该方法的模型构建成本为数万日元至数十万日元，通过将其纳入使用 CNN 模型的检测工作的第一阶段，有望实现图像锐化并提高检测精度。相机图像锐化模型。 伽玛 (γ) 校正是锐化夜间摄像机图像的图像处理技术之一。该技术利用伽马值（表示图像灰度响应特性的数值）将图像的亮度和灰度校正为最适合人类观看的值，也用于再现亮度和暗度。我们构建了一个实现该技术的图像锐化模型，锐化闭路电视摄像机图像和检测 CNN 模型的结果如图 4-8 所示。
阿尔茨海默病的脑部 MR 图像分类
摘要 阿尔茨海默病 (AD) 是最常见的痴呆症类型。在发达国家，65 岁以后的 AD 发病率估计约为 5%，85 岁以上的发病率高达 30%。AD 会破坏脑细胞，导致人们失去记忆力、心理功能和继续日常活动的能力。这项研究的结果可能会帮助专家通过患者的磁共振成像 (MRI) 区分 AD 患者和正常对照 (NC) 来做出决策。性能进化被应用于来自阿尔茨海默病神经成像计划 (ADNI) 收集的 346 张磁共振图像。深度信念网络 (DBN) 分类器用于实现分类功能。权重用于测试所提出方法的识别能力，并使用样本训练集对网络进行训练。因此，这项研究提供了一种利用自动分类识别阿尔茨海默病的新方法。在测试中，它的表现令人钦佩，当将灰度共生矩阵 (GLCM) 特征与 DBN 相结合时，对 AD 和 NC 研究类别的准确率达到 98.46%。关键词：阿尔茨海默病、深度信念网络、灰度共生矩阵、磁共振成像。
TIC：使用条件生成模型
抽象图像着色是计算机视觉中的一个众所周知的问题。但是，由于任务的不良性质，图像着色本质上是具有挑战性的。尽管研究人员已经尝试了几次尝试使着色管道自动化，但由于缺乏调理，这些过程通常会产生不切实际的结果。在这项工作中，我们试图将文本描述与要着色的灰度图像一起集成为辅助条件，以提高着色过程的保真度。据我们所知，这是将文本条件纳入着色管道中的首次尝试之一。为此，已经提出了一个新颖的深网，该网络采用了两个输入（灰度图像和各自的编码文本描述），并尝试预测相关的颜色范围。由于各自的文本描述包含场景中存在的对象的颜色信息，因此文本编码有助于提高预测颜色的整体质量。已使用SSIM，PSNR，LPISP（分别达到0.917，23.27,0.223）评估了所提出的模型。这些定量指标表明，在大多数情况下，提出的方法优于SOTA技术。
K600i 喷墨打印机 - 多米诺印刷
对于需要最高质量输出的具有大量可变数据内容的应用程序，或者首选 PDF 工作流程的应用程序，我们有 Domino Editor™ RIP。这种模块化解决方案从简单的桌面到多个机架安装刀片，可以配置为处理您的数据要求。还支持全灰度图像处理，以获得最高质量的打印输出。包括 PDF 文件以及 IPDS 和 AFP 数据流的选项。
MS-EVS：基于多光谱事件的基于深度学习的面部检测的愿景
基于事件的传感是一种相对较新的成像模态，可实现低潜伏期，低功率，高时间分解和高动态范围采集。这些支持使其成为边缘应用和在高动态范围环境中的高度可取的传感器。截至今天，大多数基于事件的传感器都是单色的（灰度），在单个通道中捕获了Visi-ble上广泛光谱范围的光。在本文中，我们介绍了穆斯特朗事件并研究了它们的优势。尤其是我们在可见范围内和近红外范围内考虑多个频段，并探索与单色事件和用于面部检测任务的传统多光谱成像相比的潜力。我们进一步发布了第一个大型双峰面检测数据集，其中包含RGB视频及其模拟色彩事件，N-Mobiface和N-Youtubefaces，以及带有多光谱视频和事件的较小数据集，N-SpectralFace。与常规多频谱图像的早期融合相比，多阶段事件的早期融合可显着改善面部检测性能。此结果表明，相对于灰度等效物，多光谱事件比传统的多光谱图像具有相对有用的有关场景的信息。据我们所知，我们提出的方法是关于多光谱事件的首次探索性研究，特别是包括近红外数据。
深圳Lianxinke Micro-Electronics Co.，Ltd.地址
lianxinke智能自动编码系列采用了专利的技术，具有智能的多用量误差识别编码线，该技术稳定而可靠地实现了全日制自动编码。它还支持0个场功能原型IC应用程序，并且在交付灯后不需要编码。工程安装和售后维护非常方便，并且可以将智能自动编码系列中不同的IC系列混合在灯中以进行自动编码。ucs512h系列使用DMX512差分并行协议LED驱动器芯片，并支持1/2/2/3/4局部高精确常数恒定电流输出和65536灰度级别。UCS512H系列采用第二代自适应微频转换技术开发的灰度平滑函数，以最大程度地发挥低灰色和无抖动的效果。最多32K端口的刷新速率可改善射击效果，地址线检测模式可以迅速通过地址线失败定位灯。芯片提供4个高精度恒定电流输出通道为120mA。电流的输出大小可以由外部电阻器设置，并且每个通道的电流可以通过软件独立调整64个级别。
使用生成对抗性
本项目使用深度学习技术介绍了用于图像着色和文本对图像生成的Web应用程序。应用程序包括两个主要模块：图像着色，将黑白图像转换为颜色，以及文本到图像生成，该图像基于文本描述创建图像。用于图像着色，预先训练的深度神经网络模型可用于预测灰度图像的色彩信息。该模型是使用OpenCV的DNN模块实现的，并且能够准确恢复颜色为灰度图像。在文本到图像生成模块中，采用稳定的扩散管道来生成文本提示中的图像。本管道利用深度学习技术根据用户提供的文本描述来合成图像。Web应用程序提供了一个用户友好的接口，供用户上传图像以进行着色和输入文本提示以生成图像。处理后，应用程序将有色的图像或生成的图像返回给用户。总体而言，该项目展示了深度学习模型在增强视觉内容创建方面的潜力，并为用户提供了一种实用的应用程序，可以交互探索图像着色和文本驱动的图像生成。
r氧替替尼在复杂的tafro相关特发性多中心castlenapher
通过向细胞中添加RIPA裂解缓冲液（ServiceBio）提取总蛋白质。蛋白浓度，并调整蛋白质浓度，以使它们之间在不同组之间保持一致。使用SDS-PAGE分离蛋白质，并转移到PVDF膜（美国Billerica，美国）。 初级抗体TFRC（1：10000），ACSL4（1：10000），GPX4（1：5000），FTH1（1：2000）和GAPDH（1：500）在4°C下孵育12小时。 这些抗体是从英国剑桥市ABCAM获得的。 使用1×TBST从PVDF膜表面取出初级抗体后，将山羊抗兔二级抗体（1：10000，ServiceBio）在室温下孵育12小时。 通过化学发光检测蛋白表达，并处理灰度值，并使用图像J. 计算相对蛋白表达。蛋白质，并转移到PVDF膜（美国Billerica，美国）。初级抗体TFRC（1：10000），ACSL4（1：10000），GPX4（1：5000），FTH1（1：2000）和GAPDH（1：500）在4°C下孵育12小时。这些抗体是从英国剑桥市ABCAM获得的。使用1×TBST从PVDF膜表面取出初级抗体后，将山羊抗兔二级抗体（1：10000，ServiceBio）在室温下孵育12小时。蛋白表达，并处理灰度值，并使用图像J.
论文的提议 - 返回2008
对软物质领域的兴趣，特别是乳液和微乳液。跨学科和多尺度实验方法的动机。将特别理解在乳液和微乳液制定方面的实验经验（灰度层状相）。分散系统的物理化学表征的知识，特别是通过显微镜技术（包括共聚焦显微镜）和光和X射线的扩散。在有机合成的两亲分子和聚合物的经验中，将构成一种资产。涉及的科学系统和学科使这一主题高度跨学科。