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Zoom：学习视频镜面检测，并具有极高的监督
镜像检测是计算机视频中的一个主动研究主题。但是，所有现有的镜像探测器都从大规模像素的数据集中学习镜像代表，这些数据集乏味且获得昂贵。尽管在相关主题中广泛探索了弱监督的学习，但我们注意到流行的弱监督信号（例如，边界框，涂鸦，点）仍然需要用户的一些努力来定位目标对象，并以强烈的假设是，注释的图像始终包含目标对象。这样的假设可能会导致miror子的过度分割。我们对这项工作的关键思想是，在一段时间内，伴侣的存在可能是较弱的监督，以训练镜像探测器，原因有两个。首先，如果网络可以预测镜子的存在，则可以从本质上找到镜子。第二，我们观察到镜子的反射内容往往与相邻帧中的内容相似，但与遥远框架的区域形成了鲜明的对比（例如，非MIRROR框架）。在本文中，我们提出了Zoom，这是从视频中人均零镜像指示器的极度弱势注释中学习强大镜像表示形式的第一种方法。缩放的关键见解是在时间变化中对相似性和对比度进行建模，以定位和分割mir or。为此，我们提出了一种新颖的融合策略，以利用镜像定位的时间一致性信息，以及一个新颖的时间相似性对比模型模型用于镜像分割。我们构建了一个新的视频镜数据集，以进行培训和评估。在新的和标准指标下的实验结果表明，Zoom对现有的全面监督镜像检测方法的性能有益。
边界粗糙度对石墨烯中镜面反射的衰减的影响
在半导体和绝缘纳米线和薄膜中，从边界粗糙度散射发出的降低的声子镜面P在较低的导热率中起主要作用。Although the well-known Ziman formula p = exp( − 4 σ 2 q 2 x ) , where σ and q x denote the root-mean-square boundary roughness and the normal component of the incident phonon wave vector, respectively, and its variants are commonly used in the literature to estimate how roughness attenuates p , their validity and accuracy remain poorly understood, especially when the effects of mode conversion cannot be ignored.在本文中，我们通过将其预测与从原子绿色功能（AGF）模拟中计算出的P值进行比较，从而研究了Ziman公式的更通用的Oggilvy公式的准确性和有效性，以获得单层石墨烯中粗糙边界的集合。分析了声子分散，入射角，极化，模式转换和相关长度的影响。我们的结果表明，对于0 ，Ogilvy公式非常准确
在某些选定的白色念珠菌基因中对镜面重复序列的内部评估
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第五份报告 - NPL 出版物
在包含镜面的几何结构中，由于积分球的不均匀性，反射的镜面分量可能无法以与漫反射分量相同的效率收集。可以使用校准镜和哑光白色反射标准再次确定与镜面光束相关的误差。确定此错误的方法在附录中给出。镜面光束反射误差系数表示为 K:;。表 3 列出了所有参与者的 K:; 值。这些值介于约 0.4% 和 0.04% 之间。对于光泽样品，镜面反射率通常在 4% 左右。因此，对于光泽样品，总反射率永远不会低于 4%，即使是黑色光泽样品也是如此。因此，对于参与者的结果，反射率始终至少是镜面光束误差的 10 倍。
使用机器学习技术在红外镜面合成数据上进行融合设备中的温度估计
摘要 - infrared（ir）成像系统是用于监测热核融合设备（Tokamak）中务件组件的常见诊断。然而，由于存在多种反射，并且随着融合操作的进行，完全金属环境中的IR解释是复杂的。这会导致表面温度测量的高误差，这是机器保护的风险。本文提出了模拟辅助机器学习方法的首次演示，该方法是从IR测量中检索表面温度的，对具有未知性能的金属靶标。该技术依赖于确定性射线示踪剂生成的合成数据集上的卷积神经网络的训练。考虑到纯镜面的Tokamak原型，这种方法的性能首先得到证明。
发光光子学：«哇»效果
▪“包装光子系统包装的动机（PSIP）”▪包装概念▪MOPA系统作为一个示例的实验结果▪包装设计▪玻璃结构（金属布线，空腔，滑动，镜面，镜面，镜面）▪层堆叠和密封件，划分•逐步划分•进一步划分•进一步划分•进一步的构建•▪进一步的构建▪▪▪▪▪▪•▪•▪进一步的构建▪▪▪▪▪▪•▪•▪•▪•平面外耦合▪纤维耦合▪通用图片测试平台▪2PP，用于印刷微观磁带和光子线键▪取回回家消息
