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![基于多核纤维的太空分层多路复用网络的深增强学习RMSCA [邀请教程]](/simg/a\a7dc23a2ed6945ae588b3a67352e043368864ba0.webp)
基于多核纤维的太空分层多路复用网络的深增强学习RMSCA [邀请教程]
对网络能力的不断升级的要求催化了太空层多路复用（SDM）技术的采用。随着多核光纤（MCF）制造的持续进展，基于MCF的SDM网络被定位为可行且有前途的解决方案，可在多维光学网络中实现更高的传输能力。然而，借助基于MCF的SDM网络提供的广泛网络资源带来了传统路由，调制，频谱和核心分配（RMSCA）方法的挑战，以实现适当的性能。本文提出了一种基于基于MCF的弹性光网（MCF-eons）的深钢筋学习（DRL）的RMSCA方法。在解决方案中，具有基本网络信息和碎片感知奖励函数的新型状态表示旨在指导代理学习有效的RMSCA策略。此外，我们采用了一种近端策略优化算法，该算法采用动作面膜来提高DRL代理的采样效率并加快培训过程。用两个不同的网络拓扑评估了所提出的算法的性能，其交通负荷不同，纤维具有不同数量的核心。结果证实，所提出的算法在将服务阻断概率降低约83％和51％方面优于启发式方法和最先进的基于DRL的RMSCA算法。此外，提出的算法可以应用于具有和没有核心切换功能的网络，并且具有与现实世界部署要求兼容的推理复杂性。
基于cAN的逼真的骨超声图像和标签合成，以改善分割⋆
摘要。为提供安全的替代方案，用于术中的流体镜检查，已研究超声（US）作为各种计算机辅助矫形外科手术（CAOS）的替代安全成像方式。然而，低信号与噪声比，成像伪影和骨表面出现几毫米（mm）的厚度，阻碍了我们在CAOS中的广泛扩散应用。为了为这些问题提供解决方案，研究集中于精确，健壮和实时骨分割方法的发展。最近基于深度学习的方法显示出非常有希望的结果。但是，在训练深度学习模型时，骨头数据的稀缺引入了显着的挑战。在这项工作中，我们提出了一种基于一种新的生成对抗网络（GAN）结构的计算方法，以（1）生成合成的B模式US图像和（2）实时实时的骨表面掩模。我们展示了如何针对此类任务实现偶性概念。由两个卷积块武装，称为自预测和自我发项块，我们提出的gan模型合成了现实的B模式US图像和分割的骨骼面膜。使用两种不同的美国机器对27名受试者收集的1235次扫描进行了定量和定性评估研究，以显示我们模型与最先进的GAN的比较结果，用于使用U-NET进行骨表面分割的任务。
by-slam：基于台面和语义信息提取的动态视觉大满贯系统
摘要：SLAM是一种至关重要的技术，用于实现无人车辆的自主导航和定位。传统的视觉同时本地化和映射算法建立在静态场景的假设上，从而忽略了动态目标在现实世界环境中的影响。来自动态目标的干扰可以显着降低系统的定位精度，甚至导致跟踪故障。为了解决这些问题，我们提出了一个名为S-Slam的动态视觉大满贯系统，该系统基于“同样和语义信息提取”。最初，引入了词汇描述符来描述定向的快速特征点，从而提高了特征点匹配的精度和速度。随后，fasternet替换了Yolov8的骨干网络以加快语义信息提取。通过使用DBSCAN聚类对象检测的结果，获得了更精致的语义掩码。最后，通过利用语义面膜和表现约束，可以辨别和消除动态特征点，从而仅利用仅利用静态特征点进行姿势估计，并构建了不包括动态目标的密集3D地图。在TUM RGB-D数据集和现实世界情景上进行了实验评估，并证明了拟议算法在滤除场景中的动态目标方面的有效性。与Orb-Slam3相比，TUM RGB-D数据集的本地化准确性提高了95.53％。针对经典动态大满贯系统的比较分析进一步证实了通过lam的定位准确性，地图可读性和鲁棒性的提高。
koh湿蚀刻下的gan纳米氏菌的刻度机制
alpes，ltm，Grenoble F-38054，法国 * erwine.pargon@cea.fr，Univ。Grenoble Alpes，CNRS，LTM，17 Rue des Mardyrs，38054 Cedex 09法国Grenoble，法国摘要摘要本研究提出了通过在上衣的室内饮用量的策略，该策略通过与上衣相结合的室友eTch fat Chip Chore to Chore Choh toper fore the toper the toper fore the notch facking Koh weats face face face the the gan支柱。的确，KOH溶液中的gan蚀刻是一个各向异性过程，这意味着它允许在宏观尺度上出现稳定的面，而原子过程（例如踩踏）驱动湿蚀刻的基本机制在微观尺度上驱动湿蚀刻的基本机制。我们的研究强调了形状（圆形或六角形，与M平板或A平板对齐）的关键作用，以及硬面膜在确定所得的结晶刻面形成及其相关的粗糙度方面的粗糙度。此外，它强调了等离子体图案后的GAN支柱剖面（重入，直，锥形）的重要性，因为它们会强烈影响随后的湿蚀刻机制。最终，该文章证明，可以通过在等离子蚀刻后在略微倾斜的GAN曲线上使用室温湿KOH（44 wt％）来实现平滑的M型面，并结合使用六边形M的Masks。
制造过程杂志
在这项研究中，我们提出了一条基于冷喷雾剂的新型制造路线，该路线可以在高空间分辨率的情况下自定义生产灵活的电子产品（FE），而无需高温后插图后。提议的制造路线顺序包括：（1）冷喷涂金属化； （2）飞秒激光加工； （3）超声波塑料焊接。首先，柔性聚合物（即，PET）表面通过真空和无面膜条件下的锡（SN）颗粒的冷喷涂直接写入锡（SN）颗粒。然后精确地切成任意设计的高分辨率电极（即，500μm线宽）通过飞秒激光加工。最后，激光切割电极通过超声塑料焊接连接到碱基聚合物底物上，以构成机械弹性和保形的Fe。以这种方式，提出的路线可以利用Fe中的冷喷水沉积物的独特特征（例如，强烈的粘附，高电导率，最小的热输入）。所得的打印件显示出极好的电导率（1.08×10 6 s·m -1），柔韧性（60％伸长）和粘附强度，而没有显着损害内在的聚合物和功能涂料特性。此外，还制造了蛇形形的柔性微型热器（10×10 mm 2），以证明在柔性微电子中引入平台的生存能力。这项工作有可能提供有希望的途径，以机械弹性和保形的方式快速，可扩展和成本效益的高分辨率和高性能FE产生。
改进的Pix2Pix生成对抗网络模型，以增强甲状腺结节分割
摘要 - 甲状腺结节是一种病变，医生通常需要高级诊断工具来检测和进行后续诊断。有监督的深度学习技术，尤其是生成的对抗网络（GAN），已被用来提取基本特征，检测结节并生成甲状腺面膜。但是，由于识别癌症区域和训练模式崩溃的高成本，这些方法在获得培训数据方面面临重大挑战。因此，本研究提出了一个GAN模型的改进，即用于甲状腺结节分割的像素到像素（Pix2Pix）模型，在该模型中，将发生器与监督损失功能合并，以解决GAN训练期间的不稳定性。该模型使用了具有u-Net体系结构启发的编码码头结构的生成器来产生掩码。该模型的歧视者由多层卷积神经网络（CNN）组成，以比较真实和生成的面具。此外，使用三个损失函数，即二进制跨透明镜丢失，软骰子丢失和jaccard损失，并结合损失gan来稳定GAN模型。基于结果，提出的模型从超声甲状腺结节图像中实现了97％的癌症区域检测准确性，并使用稳定模型对其进行了分割，其发电机损耗函数值为0.5。简而言之，这项研究表明，与半监视分割模型相比，改进的PIX2PIX模型在结节分割精度方面产生了更大的灵活性。关键字 - 甲状腺结节分割，超声图像，深度学习，生成对抗网络，pix2pix，损失功能
clr-face：使用基于得分的扩散模型
最近的生成方法显示出有希望的盲人恢复性能。他们通常将退化的图像投射到潜在空间，然后通过单阶段潜在优化或直接从启动编码来解码高质量的面孔。对投入的信仰产生细粒度的面部细节仍然具有挑战性。大多数现有的方法产生过度平滑的输出或改变身份。这可能归因于潜在空间中质量和分辨率之间的典型权衡。如果潜在的压缩高度压缩，则解码的输出对降解更为强大，但忠诚度较差。另一方面，更灵活的潜在空间可以更好地捕获错综复杂的偏僻，但是对于高度退化的面孔来说，极其难以优化。我们在VQGAN体系结构中引入了基于扩散的优势，该基于未腐烂的潜在嵌入的分布而引起了研究。我们迭代地恢复了降解的柜台上的清洁嵌入条件。此外，为了确保反向扩散轨迹不会偏离潜在的身份，我们训练一个单独的身份恢复网络，并使用其输出来限制反向差异。具体来说，使用可学习的潜在面膜，我们将面部识别网络的梯度添加到一个潜在特征的子集中，这些特征与像素空间中与身份相关的细节相关联，使其他功能未触及。在潜在空间中的感知和忠诚之间的分离使我们能够达到两全其美。我们对多个真实和合成数据集进行了广泛的评估，以验证我们的方法。
心脏应急响应计划（CERP）
（1）教学内部建筑物 - AED的数量应足以使学校工作人员或其他人检索AED并将其运送到学校建筑物内的任何位置，理想情况下是在收到可能的心脏紧急情况的3分钟内。（2）在学校大楼外面的学校 /运动场 - 静止或拥有现场的运动教练，教练或其他合格人员的AED数量，足以使AED在学校外（包括学校场地）以外的任何位置（包括任何运动场），包括任何运动场所，包括任何一分钟内的任何位置，都可以在任何情况下进行任何紧急情况。（3）有关其他信息，请参阅附件3-A - 安装自动外部除颤器（AEDS）（b）（插入学校名称）的指南，将根据AED的操作手册进行定期检查并维护每个学校拥有的AED，并维护维护活动的日志。（c）学校应指定一个负责验证设备准备和维护记录的人。（d）其他复苏设备：复苏套件应连接到AED携带案件。该套件应包含无乳胶手套，剃须刀，剪刀，毛巾防腐湿巾和CPR屏障面膜。（e）AED应随时访问，以便根据本计划在学费和课后活动中响应心脏紧急情况。每个AED应具有连接到设备的一组除颤器电极和一个备用组。所有AED都应具有清晰的AED标牌，以便易于识别。AED的位置应在CERT协议中列出。（f）AED不得锁定在办公室或存储在始终不容易，快速访问的位置。（g）使用AED的说明应张贴在AED旁边。（附件3-B）
covid-19-疫苗接种 - 塞普利埃 - 案例...
亲爱的供应商，康沃尔市公司致力于工作场所安全，并保护我们的员工，志愿者，承包商，学生和客户免受Covid-19的危害。自2021年10月1日起，该公司已实施一项疫苗接种政策，要求所有员工，志愿者，承包商和学生在2021年11月15日之前全面接种疫苗，加上14天。该政策适用于所有在城市设施工作的供应商。作为19岁和变体可以从有症状的个体以及无症状和症状的人传播，所有人都需要自我监测症状。任何有症状的人都无法进入城市设施。个人必须与他人隔离，如果他们患有199个症状并联系当地公共卫生局并遵循他们的建议。所有人都必须在室内戴口罩。关注的变体的传播潜力的增加突出了戴面膜和遵守其他公共卫生措施的重要性。单独的口罩不会阻止病毒传播；因此，建议将口罩视为额外的保护层以及其他缓解措施（例如，物理距离，手工卫生）。如果可以保持身体距离，则不会在户外戴口罩。作为与公司合同的一部分，供应商必须遵守所有城市政策。COVID-19疫苗接种政策已随附供您参考，并在员工中分发。如果您有任何疑问，请联系我们的办公室。要求供应商完成所附供应商的证明，并在开始为康沃尔市开始服务之前，将证明返回购买服务。供应商将无法在不提交供应商证明的情况下进入城市设施。感谢您的合作，并尽自己的一份力量阻止了Covid-19的传播。真诚的，妮可·罗伯逊（Nicole Robertson）采购主管外壳：COVID-19疫苗接种政策供应商证明
连续膜表面微加工硅变形镜
表面微加工的一个成功光学应用是开发静电驱动微机械镜阵列（由可移动的反射或折射元件组成的大规模并行阵列），用于投影显示系统。1 每个元件都是一个镜面部分，可用作大型显示器中的一个像素，元件的驱动通过二进制数字控制信号并行协调。在这种系统中，已证明简单微机械致动器的制造成品率可以接近 100%。此外，已证实可以实现电子器件与微机电系统（MEMS）阵列结构的大规模集成。这种集成是通过在平面化 CMOS 电子器件阵列上构建 MEMS 结构来实现的。已提出了这些基本概念的几种扩展，以便开发用于自适应光学系统的表面微加工连续膜可变形镜。在自适应光学中，重要的是可变形镜既要连续又要精确可调。本文描述的装置是使用表面微加工技术制造的第一种连续镜。~ 体微加工连续镜之前已经展示过。2 ! 波士顿大学设计、制造和测试了表面微加工镜。该装置由单个柔性光学膜组成，该膜由多个附件支撑，这些附件位于表面法向静电致动器的底层阵列上。该装置有两个特点与以前的表面微加工镜系统不同。首先，镜面是连续的，而不是分段的。因此，致动器的局部变形会导致镜面平滑偏转，表面轮廓没有不连续性，没有由于分段边缘而导致的衍射干扰，也没有由于填充因子低于 1 而导致的光强度损失。此外，新的可变形镜装置允许精确、连续地控制镜面膜。