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近似图着色无分布式量子优势
在本研究中，我们解决了近似图着色的分布式计算复杂性，适用于分布式计算的 LOCAL 模型的确定性、随机性和量子版本。简而言之，设置如下：我们有一个带有 푛 个节点的输入图 퐺。每个节点都是一台计算机，每条边代表一个通信链路。计算以同步轮次进行：每个节点向其每个邻居发送一条消息，从其每个邻居接收一条消息，并更新其自身状态。在 푇 轮次之后，每个节点都必须停止并宣布自己的输出，并且输出必须形成输入图 퐺 的适当 푐 着色。如果 퐺 的色数为 휒 ，则在这种情况下，在 푇 = O(푛) 轮中很容易找到 휒 着色，因为在 O(푛) 轮中，所有节点都可以了解其自身连通分量的完整拓扑，并且它们可以通过强力在本地找到最佳着色而无需进一步通信。但关键问题是：我们能在 푇≪푛 轮中将图着色得有多好？如果我们使用可以交换量子信息的量子计算机（可能具有预共享纠缠态），这会有多大帮助？
图着色量子算法的编译规划
摘要。最近，编译通用量子算法以便在近期量子处理器上实现的问题已被引入人工智能社区。先前的研究表明，时间规划是此编译任务的一部分的一种有吸引力的方法，具体而言，是在量子处理器架构上应用于 MaxCut 问题的量子交替算子拟定 (QAOA) 的电路的路由。在本文中，我们将早期的工作扩展到实现图着色问题 QAOA 的电路的路由。着色的 QAOA 需要在芯片上执行更多、更复杂的操作，这使得路由成为一个更具挑战性的问题。我们在领先的量子计算公司最先进的硬件架构上评估了该方法。此外，我们还研究了将规划方法应用于量子位初始化和路由。我们的实证评估表明，时间规划与合理的分析上限 [20] 相比效果良好，并且使用经典规划器解决量子比特初始化通常有助于时间规划器找到用于图着色的 QAOA 的更短完成时间编译。这些进展表明，时间规划可以成为更复杂的量子计算算法和架构的有效方法。
Mitnano Nano Day着色书2022.pdf
如果您可以建造与背包内适合的材料相同数量的房屋，该怎么办？MIT机械工程系的D'Arbeloff职业发展教授Carlos Portela助理教授可以向您展示如何。Portela教授的实验室正在创建自己的材料来构建超轻量化但仍然强大的物体。它们从纳米级开始，材料的行为不同，因此您认为如果您放弃的东西会破裂，实际上可能会反弹。Portela教授的作品不仅关注纳米构造材料，而且还集中在可扩展的材料上 - 足够大，可以在现实世界中使用。Portela's Group正在制作弯曲的陶瓷。
涂料着色的溶液是由于太阳辐射在外墙上
当今有许多不同类型的建筑设计。结果，设计的重点是建筑物油漆的质量。油漆的独特用途以及油漆的质量和耐用性将增加建筑物的视觉价值。因此，研究人员认为，建筑物外墙上的油漆颜色的褪色是由天然因素引起的，即太阳的光线。研究人员决定对油漆褪色以及克服和控制阳光在油漆上产生的问题进行深入研究。这项实验研究旨在确定建筑物外壁太阳辐射引起的褪色油漆颜色的解决方案。本研究使用了两种方法来检查油漆颜色褪色，包括文献综述和对专家小组的访谈。本研究还集中在可以实现研究目标的解决方案上，即研究太阳辐射对建筑物外墙褪色的影响，确定需要采取的措施来减少外墙上的褪色，并建议保留建筑物的油漆外墙的解决方案。
第 1 卷 10 个按数字着色活动，内置二进制
计算机使用 0 和 1 的语言，本质上是向称为晶体管的计算机部件发送开启和关闭信号。这些 0 和 1 已被翻译成称为 ASCII 二进制代码的代码，其中每个字母、数字和字符都有 8 位 0 和 1 的组合。ASCII 是计算机和互联网文本文件的最常见格式。它代表美国信息交换标准代码，使用数字来表示字母和特殊字符。二进制版本仅使用 8 位（或数字）模式中的 0 和 1。
L-CoDe：使用颜色对象解耦条件的基于语言的着色
对灰度图像进行着色本质上是一个具有多模态不确定性的病态问题。基于语言的着色提供了一种自然的交互方式，即通过用户提供的标题来减少这种不确定性。然而，颜色-物体耦合和不匹配问题使得从单词到颜色的映射变得困难。在本文中，我们提出了一种使用颜色-物体解耦条件的基于语言的着色网络 L-CoDe。引入了物体-颜色对应矩阵预测器 (OCCM) 和新颖的注意力转移模块 (ATM) 来解决颜色-物体耦合问题。为了处理导致颜色-物体对应不正确的颜色-物体不匹配问题，我们采用了软门控注入模块 (SIM)。我们进一步提出了一个包含带注释的颜色-物体对的新数据集，以提供用于解决耦合问题的监督信号。实验结果表明，我们的方法优于基于标题的最先进的方法。
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。
皮质基因座上的长链非编码 RNA 控制蝴蝶的适应性着色
蝴蝶和蛾类翅膀色素沉着的进化变异提供了通过隐蔽和拟态进行适应的惊人例子。皮质基因座已被独立定位为控制 14 种鳞翅目昆虫颜色多态性的基因座，表明它是翅膀图案多样化的基因组热点，但通过蛋白质编码敲除进行功能验证已被证明很难获得。我们的研究揭示了一种新的长链非编码 RNA (lncRNA) 的作用，我们将其命名为象牙，它从皮质基因座转录而来，在调节蝴蝶的颜色图案方面发挥着作用。令人惊讶的是，象牙表达预示了蛹发育过程中大多数黑色素图案，表明象牙在确定鳞片身份方面具有早期发育作用。为了测试这一点，我们在五种蛱蝶科蝴蝶中生成了 CRISPR 马赛克敲除，并表明象牙诱变会导致深色色素鳞片转变为白色或浅色鳞片。对 Vanessa cardui 生殖系突变体的基因分型将这些表型与象牙保守的第一个外显子上的小靶标缺失联系起来。相反，具有已确认无效等位基因的皮质生殖系突变蝴蝶缺乏任何翅膀表型，并且排除了该相邻基因的颜色图案作用。总体而言，这些结果表明 lncRNA 充当颜色图案规范的总开关，并在蝴蝶颜色图案的适应性多样化中发挥关键作用。
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。