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量子参考框架之间动态转换的组结构
最近，显示出参考帧与量子系统相关联时，需要修改此类量子参考框架之间的转换定律以考虑参考帧的量子和动态特征。这导致了量子系统的相位空间变量的关系描述，量子系统的一部分是量子系统的一部分。虽然这种转换被证明是系统的哈密顿量的对称性，但对于它们是否享受群体结构，与Quantum机械师中的classical参考框架相似的问题仍然没有答案。在这项工作中，我们确定了包含量子参考框架的量子系统相空间上的规范变换，并表明这些转换封闭了由lie代数定义的组结构，这与量子机械的通常的galilei代数不同。我们进一步发现，这个新代数的要素实际上是先前确定的量子参考帧转换的构建块，我们是我们恢复的。最后，我们展示了如何通过采用控制惯性转换的量子性质引入的附加非交通性的参数的零极限来从量子参考框架之间的一组转换中获得的经典参考框架之间的转换。
![arxiv：2303.04376v2 [CS.CV] 2024年2月21日](/simg/c\c08cba40f15bbb2f314c7e7ff6ea1da6df626a12.webp)
arxiv：2303.04376v2 [CS.CV] 2024年2月21日
无监督的视频对象细分（UVO）是指无需手动指导即可在视频中分割突出对象的具有挑战性的任务。换句话说，净工作在没有先验知识的情况下以一系列RGB框架检测目标对象的准确区域。在重点作品中，已经讨论了两种可以分为：基于外观和外观运动的方法。基于外观的方法利用框架间的范围信息来捕获通常以序列出现的目标对象。但是，这些方法不考虑目标对象的运动，这是由于利用随机配对帧之间的相关信息。另一方面，基于外观运动的方法将RGB帧中的外观特征与光流的运动特征融合在一起。运动提示提供了有用的信息，因为显着对象通常在序列中显示出独特的运动。但是，这些方法的限制是对光流的依赖性主要是主要的。在本文中，我们提出了一个针对紫外线的新型框架，可以从时间和规模上提出上述两种方法的局限性。时间对齐融合将相邻帧的显着信息与目标框架保持一致，以利用相邻帧的信息。比例比对解码器通过连续映射与隐式神经表示通过连续映射汇总不同规模的特征图来预测目标对象掩模。我们在公共基准数据集，戴维斯（Davis）2016和FBM上提出了实验结果，这些结果证明了我们方法的有效性。此外，我们在2016年戴维斯（Davis）上的最先进方法。索引术语 - 视频对象细分，时间对齐，比例对齐，隐式神经代表，联合培训
建模3D点云对象跟踪的连续运动
带有LIDAR点云的3D单一对象跟踪（SOT）的任务对于各种应用程序（例如Au au sosos驱动器和机器人）至关重要。但是，现有方法主要依赖于外观匹配或仅在两个连续的框架内进行匹配或运动模拟，从而俯瞰3D空间中对象的远程连续运动属性。为了解决这个问题，本文提出了一个新颖的信息，将每个曲目视为连续的流：在每个时间戳上，只有当前框架被馈入网络工作，以与存储在存储库中的多帧历史特征进行交互，从而有效利用了序列信息的有效利用。为了实现有效的跨帧消息传递，混合注意机制旨在说明远程关系建模和局部几何特征提取。此外，为了增强多帧特征的利用来进行健壮的跟踪，提出了一种对比性的增强策略，该策略使用地面真相轨迹来增强训练序列并促进对比方式的歧视误差。广泛的实验表明，所提出的方法在多个基准上通过重要的婚姻优于最先进的方法。
低SNR环境中卫星跟踪算法的性能分析
处理多个帧的算法对于在较大范围搜索中识别昏暗的卫星信号和轨道运动至关重要。检测方法之前，要查看具有目标信号并将所有帧数据提供给跟踪器的多个图像，并将检测决策延迟直至形成轨道。本文旨在通过对所有帧进行二项式决策规则进行建模，以估算低SNR跟踪算法的性能。作为系统设计分析的一部分，有必要根据各种参数来预测搜索的性能，例如光圈，传输，检测器灵敏度，帧数，最小可检测的目标大小，衰减和其他因素。这些搜索算法的性能可以由Monte Carle（MC）模拟确定，该模拟需要许多迭代来创建表来描述预期的系统性能。不幸的是，当系统参数和目标特性变化导致任务延迟时，这些基于MC的预测可能需要大量返工。这项工作旨在描述一个分析表达式，以描述场景的预期检测和虚假警报性能，该表达式将允许在太空域名（SDA）任务中观察平台的搜索和收集任务。另外，分析表达可以直接通过对结果的主动性理解并更好地理解任何操作异常。
DNx-SL-501
• 由可编程 PLL 在每个通道上生成完全可定制的波特率，范围从 300 波特到 2 Mbaud • 可编程字符间延迟（需要驱动/模拟某些航空电子仪器） • 可编程帧间延迟（用于以不同的速率安排帧） • 如果主机未按时发送新数据，则自动重复最后一帧（需要保持许多航空电子设备上的“inop”标志正常） • 8 位模式下的无/偶/奇/Space/Mark 奇偶校验和 9 位模式下的每个符号可编程 • 自动硬件或软件流控制 • 异步事件模式，100μs 内循环闭合（适用于需要立即回复的航空电子设备）
提高能源时间中的原始密钥率......
将帧中的单位分解成 m = n/ 2 b log( n − ` ) c 个大小为 k = 2 b log( n − ` ) c 的箱体，记为 B 1 , B 2 , . . . , B m 。然后，
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• 感光度响应 (ADU/R) • 温度稳定性 (暗帧) • 满阱与抗晕 • 空间分辨率 (MTF-CTF) • 空间线性 • 信噪比转换 (DQE) • 动态范围 • 图像保留 (CsI 函数)