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飞秒两杆3D灯场光刻-NSF-PAR
基于我们在去年所证明的成功的单光子3D光场光刻学，我们将方法扩展到了飞秒3D光场光刻。与我们以前的单光子与紫外线LED光的工作相比，使用飞秒光和3D光场光刻中相关的两光子光吸收可以仅在3D空间中设计的Voxel位置周围固化光线剂。这样的两光子方案可以防止在到达设计的体素位置之前，在我们以前的基于UV LED LED的单光子3D灯场光谱术中观察到，在到达设计的体素位置之前，光孔物的光孔疗法固化。飞秒两杆3D光场光刻的实验方案从将均匀的飞秒激光脉冲传递到空间光调节器开始。设计的像素映射显示在空间灯调制器上，然后传递到Microlens阵列中以在自由空间中构造3D虚拟图像。通过使用显微镜系统在光构仪层中压缩3D虚拟图像，我们可以成功生成不同的显微镜3D模式，而无需像传统的3D光刻一样依赖扫描过程。在这项研究中，我们介绍了（a）为使用飞秒光的3D模式开发的（a）算法的初步结果，当使用飞秒光线时，该算法应满足其他约束，并且（（b）具有fletoResists生成的3D模式，具有flemtosecond femtsecond thepsocond Photon 3D 3D Light Field Field Field Figh Figh Figh Figh Figh Field Littionshophation。
层全彩色碳化硅衍射波导
和安全优势。第一个光学透视 HMD 由 Sutherland 在 20 世纪 60 年代提出 6 。从那时起，光学透视技术在军事 7-11 、工业 12,13 和消费电子应用 14-16 中不断得到探索。已经开发出各种方法来将图像从微型投影仪引导到观察者，将现实世界的视图与虚拟图像相结合 16,17 。早期的 HMD 光学组合器基于传统的轴向分束器，如谷歌眼镜 18-20 所示。然而，由于视场 (FOV) 和框架尺寸与光学元件的尺寸成正比，因此在性能和舒适度之间取得平衡会导致此类智能眼镜的 FOV 更小。为了实现更大的 FOV，使用离轴非球面镜的 HMD
从自由形式草图生成肺癌 CT 图像...
医学成像中的人工智能 (AI) 应用在收集和使用大型数据集方面仍然面临困难。为解决此问题，一种建议的方法是使用生成对抗网络 (GAN) 生成的虚拟图像进行数据增强。然而，由于生成图像的质量和多样性，尚未探索将 GAN 用作数据增强技术。为了通过生成多样化图像来促进此类应用，本研究旨在使用基于 pix2pix 的模型从肿瘤草图生成自由形式的病变图像，该模型是一种源自 GAN 的图像到图像转换模型。由于 pix2pix 假设一对一图像生成，不适合数据增强，我们提出了 StylePix2pix，它经过独立改进，允许一对多图像生成。所提出的模型引入了来自 StyleGAN 的映射网络和样式块。基于医生创建的 20 幅肿瘤草图的图像生成结果表明，所提出的方法可以重现具有复杂形状的肿瘤。此外，StylePix2pix 的一对多图像生成表明其在数据增强应用中的有效性。
支持超表面的增强现实显示器：综述
摘要：增强现实（AR）显示将虚拟图像叠加在周围场景上，在视觉上融合了物理世界和数字世界，为人机交互开辟了新视野。AR显示被认为是下一代显示技术之一，引起了学术界和工业界的极大关注。当前的AR显示系统基于各种折射、反射和衍射光学元件的组合，例如透镜、棱镜、镜子和光栅。受底层物理机制的限制，这些传统元件仅提供有限的光场调制能力，并且存在体积大、色散大等问题，导致组成的AR显示系统尺寸大、色差严重、视场窄。近年来，一种新型光学元件——超表面的出现，它是亚波长电磁结构的平面阵列，具有超紧凑的占地面积和灵活的光场调制能力，被广泛认为是克服当前AR显示器所面临的局限性的有效工具。本文旨在全面回顾超表面增强现实显示技术的最新发展。我们首先让读者熟悉增强现实显示的基本原理，包括其基本工作原理、现有的基于传统光学的解决方案以及相关的优缺点。然后，我们介绍光学超表面的概念，强调典型的操作机制和代表性的相位调制方法。我们详细介绍了三种超表面设备，即超透镜、超耦合器和超全息图，它们为不同形式的增强现实显示提供了支持。详细解释了它们的物理原理、设备设计和相关增强现实显示的性能改进。最后，我们讨论了超表面光学在增强现实显示应用中面临的现有挑战，并对未来的研究工作提出了展望。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
用三重DES加密加固图像和HMAC
Visakhapatnam，Andhra Pradesh，印度摘要中，在这个世界上，数字照片保护至关重要，本文通过结合使用Triple DES Encryption和HMAC完整性验证，为屏蔽照片提供了坚固的答案。该提出的技术通过结合了一个经过验证的对称键块密码来加强图像信息，从而引入了多层安全范式。Triple Des补充了加密电力，克服了传统加密策略中发现的障碍。此外，采用HMAC（基于哈希的总消息身份验证代码）来确保确保完整性和身份验证。拟议的项目通过将照片分为块来启动，每个块使用3DES算法经历了三倍的加密系统。这种三层方法增强了照片对蛮力攻击和加密脆弱性的弹性。3DE的使用及其安全的安全文件为保护虚拟的机密性和完整性提供了坚固的基础。该合资企业为照片安全性，利用三重加密和HMAC身份验证引入了单一的技术。通过这种双层保护加固照片，提出的方法为虚拟图像安全领域内的主要苛刻情况提供了一种全面的方法。关键字：图像安全性，三重加密，HMAC验证，数据完整性，密码学，网络安全，视觉数据保护，加密方法，安全范式，数字图像加固。2。在一代人中进行了简介，在其中数字隐私和安全性至关重要的是，强大的加密机制以屏蔽敏感事实的强大加密机制从未如此重要。易于自动图像加密和解密设备是一种基于Python的软件，旨在为客户提供可靠的加密和解密快照的方式，同时确保事实的完整性和机密性。挑战可容纳两个主要功能：照片加密和图像解密。通过使用TKINTER构建的人 - 令人愉悦的图形接口，用户可以使用Triple DES（3DES）加密无缝地加密照片，这是一种以强大的保护功能而识别的对称键块密码。此外，该软件还采用基于哈希的消息身份验证代码（HMAC）来肯定加密图像的完整性，包括额外的安全层来篡改。1。照片加密：用户可以挑选照片文件并指定加密键，启动加密过程。实用程序利用DES3加密算法转换图像信息，以确保具有合适解密密钥的最有效的法律事件可以使得进入原始内容的权利。HMAC验证：为了防止未经授权的更改加密照片，小工具为每张加密图片生成了HMAC。此HMAC用作数字签名，允许