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非惯性量子时钟帧会导致非热动力学
时间的操作方法是相对论理论的基石，正如适当的时间概念所证明的那样。在标准量子力学中，时间是外部阶段。最近，已经尝试了许多尝试在关系框架内延长适当时间的量子力学概念。在这里，我们使用类似的想法与相对论的质量能量等效性一起研究具有内部时钟系统的加速量量子粒子。我们表明，从粒子的内部时钟的角度来看，随之而来的演变是非热的。此结果不依赖于时钟的特定影响。是一个特别的结果，我们证明了两个重力相互作用粒子的有效哈密顿素体从任何一个粒子的时钟的角度都是非热的。
引文：Matozel, EK、Dale, N.、Price, AC 平行高通量单分子动力学分析位点特异性 DNA 裂解。J. Vis. Exp. ()，
位点特异性 DNA 裂解 (SSDC) 是许多细胞过程中的关键步骤，对基因编辑至关重要。这项工作描述了一种能够同时测量许多单个 DNA 分子中的 SSDC 的动力学分析。在微流体流道中制备珠子束缚的底物 DNA，每个底物 DNA 都包含目标序列的单个副本。外部磁铁对顺磁珠施加弱力。通过使用宽视野、低放大倍数物镜在暗场成像下可视化微珠，可以监测多达 1,000 个单个 DNA 的完整性。注射限制性内切酶 NdeI 会启动裂解反应。视频显微镜用于通过观察相关珠子向上移动并移出物镜焦平面的帧来记录每个 DNA 裂解的确切时刻。逐帧珠子计数量化反应，指数拟合确定反应速率。该方法允许在单个实验中收集单分子 SSDC 反应的定量和具有统计意义的数据。
Brain2Pix：根据大脑活动进行完全卷积自然视频帧重建
从大脑活动中重建复杂而动态的视觉感知仍然是机器学习应用于神经科学的一大挑战。在这里，我们提出了一种新方法，用于从非常大的单参与者功能性磁共振成像数据中重建自然图像和视频，该方法利用了图像到图像转换网络的最新成功。这是通过利用从整个视觉系统的视网膜主题映射中获得的空间信息来实现的。更具体地说，我们首先根据其对应的感受野位置确定特定感兴趣区域中的每个体素在视野中代表什么位置。然后，将视野上大脑活动的 2D 图像表示传递给完全卷积的图像到图像网络，该网络经过训练以使用带有对抗性正则化的 VGG 特征损失恢复原始刺激。在我们的实验中，我们表明我们的方法比现有的视频重建技术有了显着的改进。
基于时空脑电图帧的胶囊神经网络实现跨对象情绪识别
头皮脑电图是头皮电位与时间的关系图，因此，由于电极在头皮上的位置，它可以捕获空间信息，以及脑电波变化的时间信息。在本文中，我们提出了一种新方法，通过将信号合并到稀疏的时空框架中来组合表示空间和时间信息，以便计算机视觉领域的深度学习算法可以轻松地对其进行处理。在脑电图情绪识别设置中，还定义了模型对测试数据的熟悉度，并引入了一种数据拆分形式，使得模型必须在熟悉度最低的集合上执行。在 DEAP 数据集上训练 CapsNet 架构以执行跨主题二元分类任务，并分析了使用贝叶斯优化对超参数的调整。该模型报告称，对于 LOO 主题，最佳情况准确率为 0.85396，平均情况准确率为 0.57165，对于未见主题-未见记录分类，最佳情况准确率为 1.0，平均情况准确率为 0.51071，这与其他文献报告的结果相当。
通过逐层优化脑外科医生学习修剪深度神经网络
如何开发精简而准确的深度神经网络对于实际应用至关重要，尤其是对于嵌入式系统中的应用。尽管之前沿着该研究方向的工作已经显示出一些有希望的结果，但是大多数现有方法要么无法显著压缩训练有素的深度网络，要么需要对修剪后的深度网络进行大量再训练才能重新提高其预测性能。在本文中，我们提出了一种新的深度神经网络分层修剪方法。在我们提出的方法中，每个单独层的参数都基于相应参数的分层误差函数的二阶导数独立地进行修剪。我们证明，修剪后最终的预测性能下降受每层造成的重构误差的线性组合限制。通过适当控制分层误差，只需对修剪后的网络进行轻度再训练即可恢复其原始的预测性能。我们在基准数据集上进行了大量实验，以证明我们的修剪方法与几种最先进的基线方法相比的有效性。我们的工作代码发布在：https://github.com/csyhhu/L-OBS 。
2008 年 7 月 1 日星期二下午 P3-C，级别... - 核心
元音编码了有关说话者声道长度（VTL）以及元音类型的信息。本文展示了如何根据元音逐帧估计 VTL，以便于跟踪说话者，并使自动语音识别（ASR）在多说话者环境中更加稳健。该算法基于一种新的 VTL 协变语音特征，该特征对大小信息进行线性编码。本文表明，与更传统的倒谱系数相比，这种新的语音特征更适合 VTL 估计。VTL 估计基于高斯混合模型，该模型是在已知身高但未知 VTL 的说话者的语音材料上训练的。该研究由奥地利科学基金 (FWF) (J2541-N15)、EOARD (FA8655-05-1-3043) 和 UK-MRC (G0500221) 资助。
使用多帧脑电图图像对工作记忆负荷进行跨学科领域自适应分类
工作记忆 (WM) 表示暂时存储在大脑中的信息，是人类认知领域的基础研究课题。脑电图 (EEG) 可以监测大脑的电活动，已广泛应用于测量 WM 水平。然而，一个关键挑战是个体差异可能会导致无效的结果，特别是当建立的模型遇到不熟悉的受试者时。在本文中，我们提出了一种具有空间注意的跨受试者深度适应模型 (CS-DASA)，以推广跨受试者的工作量分类。首先，我们将 EEG 时间序列转换为包含空间、光谱和时间信息的多帧 EEG 图像。首先，CS-DASA 中的受试者共享模块从源受试者和目标受试者接收多帧 EEG 图像数据并学习共同的特征表示。然后，在特定主题模块中，实施最大平均差异来测量再生核希尔伯特空间中的域分布差异，这可以为域自适应添加有效的惩罚损失。此外，采用主题到主题的空间注意机制来关注目标图像数据中的判别性空间特征。在包含 13 个主题的公共 WM EEG 数据集上进行的实验表明，所提出的模型能够实现比现有最先进方法更好的性能。
AI 引擎上的逐块可配置快速傅里叶变换实现应用说明
快速傅里叶变换 (FFT) 广泛应用于各种信号处理算法，这些算法通常需要高吞吐量和可配置的 FFT 大小。本应用说明展示了 Xilinx ® Versal™ AI Core 设备中 AI 引擎阵列上的高效 FFT 实现。所提出的架构利用 AI 引擎阵列的分组交换功能，将 4096 个输入样本分发到四个 AI 引擎，在其中执行 512 点或 1024 点 FFT，然后使用另一个 AI 引擎根据控制字对 2048 点和 4096 点 FFT 的数据进行后处理，该控制字逐块指定 FFT 大小和 FFT/IFFT 模式。仿真结果证实，5x2 AI 引擎阵列中的两个 FFT 模块实现了 3.7 GSPS 的吞吐量，足以服务于 24-32 个 100 MHz 带宽的天线。
分析师检测中的视频移动目标指示...
本报告介绍了分析师检测支持系统 (ADSS) 中实现的视频移动目标指示 (VMTI) 功能的回顾。VMTI 子系统专为移动传感器视频而设计，特别是但不限于机载城市监控视频。移动传感器的范例是国防应用中的典型场景（例如，无人机监控视频），与固定传感器相比，它带来了一些独特的问题。我们对这些问题的解决方案借鉴了计算机视觉社区的许多算法，并将它们组合成一个新系统。它将逐帧提供给定视频序列中任何移动目标的位置和大小信息。此外，给定合适的并行非专用硬件，该系统允许近乎实时地解决 ADSS 中的 VMTI。
使用计算机视觉实现边境安全 - IRJET
用于对象检测和跟踪的图像和视频处理在计算机视觉领域有许多重要的应用。很容易确定视频分析中的三个关键步骤：检测有趣的移动物体、逐帧跟踪检测到的物体以及分析物体轨迹以识别其行为和相应的目标物体。自动瞄准武器的另一个现有例子是哨戒枪，它瞄准并射击由其传感器选择的目标。另一个现有的应用是“防空枪”，它安装在陆军坦克顶部的设备上，可自动跟踪和射击低空飞行的物体。使用摄像头进行物体检测是图像处理的一场革命，它本身在各种民用和军事领域都有应用。这些应用包括空中交通管制、导航系统、容错系统、判断问题、检查、目标分析、指挥和控制、传感器管理和武器辅助。1.1运动检测：