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World File Search System鉴别器
鉴别器增强基于模型的强化...
图2：左：在交叉环境中的不同场景的描述，代理控制银色汽车。两辆汽车都同时进入交叉路口，但是代理商不知道迎面而来的绿色汽车是向左转（左图）还是向右转（右图）。如果代理商太快地驱动到交叉路口，则可能会发生碰撞。右：学识渊博的（单峰）模型和地面真相分布p（− y s +1 | s t，a t），其中s t =（2，0，2，0），动作是要加速。在最大似然训练后，单峰模型错误地将大概率质量放在状态空间的不切实际区域。歧视器产生重要的权重（黑色箭头，日志刻度），使模型在不切实际的区域中的样本下降。
;关于 lIr 多路径误差的表征
3 .多径对星载导航接收机的影响 ...............................11 3.1 PRN 测距和 DLL 操作 .......................11 3.2 PRN调制信号描述 .......................16 3.3 相干PRN接收机 ...............................17 3.3.1 无多径情况下的相干 DLL 鉴别器曲线 ....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。........18 3.3.2 多径情况下的相干 DLL 鉴别器曲线 ............。。。。。。。。。..............21 3.3.3 存在多径时的 PLL 操作 .........26 3.4 非相干PRN接收机 ...........................31 3.4.1 无多径情况下的非相干DLL鉴别器曲线 .........................31 3.4.2 多径存在下的非相干 DLL 鉴别器曲线 ...........................32 3.4.3 存在多径时的 PLL 操作 ..........35 3.5 模拟结果 ..................。。。。。。。。。。。。。。。42 3.5.1 CIA 代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。................42 3.5.2 具有窄相关器间距的 CIA 码 .......。。。。56 3.5.3 P 代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。73
生成人工智能 (GENAI) 概述
生成对抗网络 (GAN) 是成对的深度学习算法，称为神经网络，它们同时进行训练。其中一个是生成器，经过训练可根据标签（例如“狗”、“棕色”、“友好”）产生新的输出，而第二个是鉴别器，它尝试将示例分类为真实的（来自域）或假的（由生成器生成），直到鉴别器定期被生成器“欺骗”。GAN 可以输出音频、视频和 3D 模型以及图像。
![arXiv:2009.01235v3 [quant-ph] 2022 年 1 月 28 日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\7bdb3d7911ef8a815b025f85c66fbfbfedfec5ed.webp)
arXiv:2009.01235v3 [quant-ph] 2022 年 1 月 28 日
量子计算机具有在高维空间中相对快速运行的独特能力——这是它们相对于传统计算机的竞争优势。在这项工作中，我们提出了一种称为量子鉴别器的新型量子机器学习模型，它利用量子计算机在高维空间中运行的能力。量子鉴别器使用量子-经典混合算法在 O（N log N）时间内进行训练，并在通用量子计算机上以线性时间进行推理。量子鉴别器将从给定数据中提取的二进制特征与预测量子位作为输入，并输出预测标签。我们分析了它在 Iris 和 Bars and Stripes 数据集上的性能，并表明它在模拟中可以达到 99% 的准确率。
读出芯片目录
MAROC3A 是一款 64 通道芯片，旨在读取负快速输入电流脉冲，例如由多阳极光电倍增器提供的脉冲。每个通道为大于 1/3 光电子 (50fC) 的信号提供 100% 的触发率，并可测量高达 30 个光电子 (~ 5 pC) 的电荷，线性度为 2%。由于 8 位可变增益前置放大器允许补偿检测器通道之间的不均匀性，因此每个通道的增益可以在 0 到 4 之间调整。慢速整形器与两个采样和保持电容器相结合，可以存储高达 5 pC 的电荷以及基线。同时，由于两条可能的触发路径，可以获得 64 个触发输出：一条由双极或单极快速（15 ns）整形器组成，后跟一个用于光子计数的鉴别器；另一条由双极快速整形器（增益较低）组成，后跟一个用于为较大输入电荷（> 1 pe）提供触发的鉴别器。鉴别器阈值由两个内部 10 位 DAC 设置。数字电荷输出由集成的 8、10 或 12 位 Wilkinson ADC 提供。
增强型生成对抗网络，用于 3D 脑 MRI 超分辨率
用于磁共振成像 (MRI) 的单图像超分辨率 (SISR) 重建引起了人们的极大兴趣，因为它不仅可以加快成像速度，还可以改善可用图像数据的定量处理和分析。生成对抗网络 (GAN) 已被证明在图像恢复任务中表现良好。在这项工作中，我们遵循 GAN 框架并开发了一个与鉴别器相结合的生成器来解决 T1 脑 MRI 图像上的 3D SISR 任务。我们开发了一种新颖的 3D 内存高效的残差密集块生成器 (MRDG)，其在 SSIM（结构相似性）、PSNR（峰值信噪比）和 NRMSE（归一化均方根误差）指标方面实现了最先进的性能。我们还设计了一个金字塔池化鉴别器 (PPD) 来同时恢复不同尺寸尺度上的细节。最后，我们引入了模型混合，这是一种简单且计算效率高的方法，可以平衡图像和纹理
![arXiv:2303.15939v1 [eess.IV] 2023 年 3 月 28 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\fb020348d55c0fbb9129702104facb46a48991f0.webp)
arXiv:2303.15939v1 [eess.IV] 2023 年 3 月 28 日
数字图像相关 (DIC) 已成为评估机械实验（尤其是疲劳裂纹扩展实验）的宝贵工具。评估需要裂纹路径和裂纹尖端位置的准确信息，但由于固有的噪声和伪影，这些信息很难获得。机器学习模型在识别标记的 DIC 位移数据时非常成功。为了训练具有良好泛化的稳健模型，需要大数据。然而，由于实验成本高昂且耗时，材料科学与工程领域的数据通常很少。我们提出了一种使用带有物理引导鉴别器的生成对抗网络生成合成 DIC 位移数据的方法。为了确定数据样本是真是假，该鉴别器还接收派生的 von Mises 等效应变。我们表明，这种物理引导方法可以提高样本的视觉质量、切片 Wasserstein 距离和几何分数。
arXiv:2303.15939v1 [eess.IV] 2023 年 3 月 28 日
数字图像相关 (DIC) 已成为评估机械实验（尤其是疲劳裂纹扩展实验）的宝贵工具。评估需要裂纹路径和裂纹尖端位置的准确信息，但由于固有的噪声和伪影，这些信息很难获得。机器学习模型在识别标记的 DIC 位移数据时非常成功。为了训练具有良好泛化的稳健模型，需要大数据。然而，由于实验成本高昂且耗时，材料科学与工程领域的数据通常很少。我们提出了一种使用带有物理引导鉴别器的生成对抗网络来生成合成 DIC 位移数据的方法。为了确定数据样本是真是假，该鉴别器还接收派生的 von Mises 等效应变。我们表明，这种物理引导方法可以提高样本的视觉质量、切片 Wasserstein 距离和几何分数。
分析人工智能生成图像的危害并保障网络真实性
在没有监管护栏的情况下，图像生成人工智能 (AI) 工具的民主化放大了互联网上原有的危害。互联网上 AI 图像的出现始于生成对抗网络 (GAN)，这是一种神经网络 1，包含 (1) 创建图像的生成器算法和 (2) 评估图像质量和/或准确性的鉴别器算法。通过生成器和鉴别器之间的几轮协作，最终生成 AI 图像 (Alqahtani、Kavakli-Thorne 和 Kumar，2021 年)。ThisPersonDoesNotExist.com 是由 Uber 工程师创建的网站，可生成逼真人物的 GAN 图像，于 2019 年 2 月推出，令观众惊叹不已 (Paez，2019 年)，对广泛诈骗和社会工程等滥用领域的利用具有严重影响。这只是 AI 生成的图像及其在互联网上的利用的开始。随着时间的推移，AI 图像生成逐渐从 GAN 发展到扩散模型，这种模型可以生成比 GAN 更高质量、更多样的图像。扩散模型的工作原理是将高斯噪声 2 添加到原始训练数据图像中