XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System高保真
来自单眼视频的高保真头发建模
毫无疑问，高保真3D头发对于实现现实，艺术表达和沉浸在计算机图形中至关重要。现有的3D头发建模方法取得了令人印象深刻的性能，但实现高质量头发重建的挑战仍然存在：它们要么重新确定严格的捕获条件，因此很难实现实践应用，或者很大程度上依赖于学到的先前数据，并在图像中遵守细节细节。为了应对这些挑战，我们提出了Monohair，这是一个通用框架，以从单元视频中实现高保真的头发重建，而对环境没有具体要求。我们的方法将头发建模过程分为两个主要阶段：精确的外部重建和内部结构推断。使用基于补丁的多视图优化（PMVO）精心制作外部。此方法从策略性地收集并集成了从多个视图（独立于先前数据）产生高保真外部3D线图的头发插入。此地图
高保真ppg-to-ecg翻译的区域限制扩散模型
心血管疾病（CVD）的高流行率要求可访问且具有成本效益的连续心脏监测工具。尽管心电图（ECG）是黄金标准，但连续监测仍然是一个挑战，导致探索光摄影学（PPG），这是一种有希望的但更基本的替代方案，可在消费者可穿戴设备中获得。这个概念最近引发了将PPG转化为ECG信号的兴趣。在这项工作中，我们介绍了区域限制扩散模型（RDDM），这是一种新型扩散模型，旨在捕获ECG的复杂时间动力学。传统的扩散模型，例如deno deno扩散概率模型（DDPM）在捕获整个信号中不可分犯的噪声过程中捕获这种细微差别时面临挑战。我们提出的RDDM通过企业进行了一个新颖的远期过程来克服这种限制，该过程有选择地将噪声添加到ECG信号中的QRS复合物等特定区域（ROI），以及一个反向过程，该过程散布了ROI和非ROI区域的差异。定量实验表明，RDDM可以在少于10个扩散步骤中从PPG产生高保真性ECG，从而使其非常有效且在计算上有效。此外，为了严格验证所产生的ECG信号的有用性，我们引入了心脏桥，这是针对各种心脏相关任务的全面评估基准，包括心率和血压估计，压力分类以及对心房颤动和糖尿病的检测。我们的详尽实验表明，RDDM在心脏座位上实现了最先进的表现。据我们所知，RDDM是生物信号域中交叉模式信号转换翻译的第一个扩散模型。据我们所知，RDDM是生物信号域中交叉模式信号转换翻译的第一个扩散模型。
单视3D场景重建具有高保真形状和纹理
为了进一步缓解从单视输入中恢复3D形状的歧义，我们遵循Yu等人。[84]以实现单眼，正常和分割提示，以促进训练过程。但是，由于这些图像在3D-Front [19]数据集中不可用，因此我们使用场景的3D扫描，对象的3D CAD模型以及摄像机在数据集中提供的内在和外在的pa-rameters进行调整。pix3d [69]数据集提供实例分割，但缺乏深度和正常图像。由于渲染是不可能的，因此我们将估计的深度和正常地图用作最先进的估计器的伪基真实[17]。请注意，在训练阶段的过程中，深度，正常和分割信息仅用于指导模型的学习过程，而在推理阶段则无需。这种调查表明，我们的模型仍然灵活且适用于各种情况。
可扩展，高保真和有效的雷达模拟
摘要 - 由于缺乏可用的高分辨率雷达数据集，并且在获取现实世界中的数据方面缺乏可用的高分辨率雷达数据集和巨大的困难，因此摘要模拟已成为雷达算法开发和测试的重要工具。但是，由于现有的雷达仿真工具不容易易于访问，需要详细的网格输入并花费小时才能模拟，模拟雷达数据很具有挑战性。 为了解决这些问题，我们提出了Shenron，这是一个开源框架，它有效地仅使用LIDAR点云和相机图像来模拟高档MIMO雷达数据。 我们表明，使用Shenron，可以生成模拟数据，这些数据可用于与实际数据一样有效地评估算法。 此外，人们可以通过雷达的庞大参数空间进行快速迭代，以找到任何应用程序的最佳参数集，并在雷达感知和传感器融合方面具有很大的帮助研究。模拟雷达数据很具有挑战性。为了解决这些问题，我们提出了Shenron，这是一个开源框架，它有效地仅使用LIDAR点云和相机图像来模拟高档MIMO雷达数据。我们表明，使用Shenron，可以生成模拟数据，这些数据可用于与实际数据一样有效地评估算法。此外，人们可以通过雷达的庞大参数空间进行快速迭代，以找到任何应用程序的最佳参数集，并在雷达感知和传感器融合方面具有很大的帮助研究。
Biozym B7高保真DNA聚合酶
5.1。反应缓冲液5x B7反应缓冲液包含：15 mM MGCL 2，5 mm DNTPS，增强剂和稳定器。我们不建议添加进一步的单独的PCR增强剂（例外请参见5.3）或MGCL 2。5.2。引物引物应使用默认引物3设置（https://bioinfo.ut.ee/primer3/）具有预测的熔点约为60°C。反应中的最终引物浓度应在0.2μm和0.6μm之间。5.3。10倍增强子长模板，富含GC的模板或具有复杂二级结构的模板：如果没有或弱扩增的添加10x B7增强子可以提高产量。5.4。退火使用的退火温度等于下TM引物的TM。如果存在非特异性产品，则以2°C的增量增加。或者使用温度梯度在实验中找到最佳的退火温度。5.5。扩展E Xtension应在72°C下进行。最佳延长时间取决于模板的扩增子长度和复杂性。我们建议大多数模板的延长时间为30秒（KB）。在2步协议的情况下，68至75°C可以用作结合退火/延长温度。5.6。多路复用PCR首次执行多重PCR时，建议在计算出的退火温度周围运行温度梯度。在随后的实验中应使用代表最佳特异性的退火温度。不应使用快速循环条件。最初建议使用最长片段的延长时间。
低温离子陷阱系统，用于附近的高保真性
捕获的离子是建造通用量子处理器的有前途的候选者，具有单量量[1]和两分（2-5]门，具有量子误差校正所需的保真度[6，7]。通常使用电动 - 二极孔 - 弗尔登过渡实现，在该过渡中，状态寿命足够长，可以通过自发排放来忽略不可忽略，从而导致几分钟[8-10]或更长的时间[11]。 量子转换通常位于在电肢体转变[12]上工作的光学结构域，或在同一歧管内的超细状态之间的微波域中[13]。 尽管超细量子位位于微波域中，但通常使用刺激的拉曼过渡与紧密聚焦的激光束进行操纵，因为短的光波长可以使单Qubit Soperion [14]和离子自由度和运动自由度之间的有效耦合[15]。 利用刺激的拉曼过渡的激光驱动的操作从根本上遭受了光子散射引起的不忠行动[16-18]。 此外，刺激的拉曼操作对大规模量子处理器的缩放是具有挑战性的，因为需要控制许多高强度激光束并与sub-µm精度对齐。 微波辐射可直接驱动超精细或采率量子[15]。 但是，由于微波辐射的自由空间波长远大于激光光的空间，因此自由空间空间选择性和微波辐射的自旋运动偶联是不切实际的。 有，在该过渡中，状态寿命足够长，可以通过自发排放来忽略不可忽略，从而导致几分钟[8-10]或更长的时间[11]。量子转换通常位于在电肢体转变[12]上工作的光学结构域，或在同一歧管内的超细状态之间的微波域中[13]。尽管超细量子位位于微波域中，但通常使用刺激的拉曼过渡与紧密聚焦的激光束进行操纵，因为短的光波长可以使单Qubit Soperion [14]和离子自由度和运动自由度之间的有效耦合[15]。利用刺激的拉曼过渡的激光驱动的操作从根本上遭受了光子散射引起的不忠行动[16-18]。此外，刺激的拉曼操作对大规模量子处理器的缩放是具有挑战性的，因为需要控制许多高强度激光束并与sub-µm精度对齐。微波辐射可直接驱动超精细或采率量子[15]。但是，由于微波辐射的自由空间波长远大于激光光的空间，因此自由空间空间选择性和微波辐射的自旋运动偶联是不切实际的。有如果一个人能够在微波场中设计出较大的空间梯度，则可以增加几个数量级的空间选择性[19]和自旋运动耦合。实现有效微波场梯度的一种方法是将远场微波与强，静态磁场梯度相结合[20-22]。然而，此方法需要辐射原子涂层技术[23 - 25]才能最大程度地减少反应性，因为量子状态状态需要对磁场敏感。另一种解决方案是将离子定位在微波电流导体的近场状态下[15，26，27]；在这里，场梯度取决于导体和导体几何形状的距离，而不是微波的自由空间波长。除了这些方法外，最近还使用射频场梯度振荡近距离接近离子的运动频率[28]，最近还证明了一种新型的自旋运动耦合。微波技术比激光技术更成熟，并且用于许多日常设备，例如移动电话。它的成本低于激光系统，并且也更容易控制。微波电路也可以直接整合到离子陷阱结构中，这有助于促进基于芯片的离子陷阱的产生，这些陷阱可缩放到量子“ CCD样”设备中[15，29 - 32]。
在 NISQ 时代高保真地实现 AKLT 状态......
AKLT 状态是各向同性量子海森堡自旋 1 模型的基态。它表现出激发间隙和指数衰减的关联函数，其边界处具有分数激发。到目前为止，一维 AKLT 模型仅在捕获离子和光子系统中进行了实验。在这项工作中，我们成功地在嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代量子设备上准备了 AKLT 状态。具体来说，我们在 IBM 量子处理器上开发了一种非确定性算法，其中 AKLT 状态准备所需的非幺正算子嵌入在幺正算子中，每对辅助自旋 1/2 都有一个额外的辅助量子位。这种幺正算子实际上由由单量子位和最近邻 CX 门组成的参数化电路表示。与 Qiskit 的传统算子分解方法相比，我们的方法仅使用最近邻门即可实现更浅的电路深度，同时保持原始算子的 99.99% 以上的保真度。通过同时后选择每个辅助量子比特，使其属于自旋向上 |↑〉 的子空间，可以在量子计算机上通过从单重态加上辅助量子比特的初始平凡乘积状态演化系统地获得 AKLT 状态，然后通过对所有其他物理量子比特进行测量来记录该状态。我们展示了如何通过读出误差缓解在 IBM 量子处理器上进一步提高我们的实现的准确性。
在NISQ时代量子处理器上对AKLT状态的高保真实现 advnf：减少使用对抗性学习的有条件归一流流程中的模式崩溃 远程量子ising模型的有限温度临界行为 NISQ算法的矩阵元素的矩阵元素 在p s ... 下的独家J/ψ和ψ（2s）生产的测量 随机系列膨胀量子蒙特卡洛（Rydberg Arrays）
AKLT状态是各向同性量子Heisenberg Spin-1模型的基态。它表现出激发差距和指数衰减的相关函数，并在其边界处具有分数激发。到目前为止，仅通过捕获离子和光子系统实验实现了一维AKLT模型。在这项工作中，我们成功地准备了嘈杂的中间量子量子（NISQ）ERA量子设备上的AKLT状态。尤其是，我们在IBM量子处理器上开发了一种非确定性算法，其中AKLT状态制备所需的非单生操作员嵌入到单一操作员中，并为每对辅助旋转旋转1 /2的额外的Ancilla Qubit带有附加的Ancilla Qubit。这样的统一操作员有效地由由单量子和最近的邻居CX门组成的参数化电路表示。与Qiskit的常规操作员分解方法相结合，我们的方法导致了较浅的电路深度，仅邻近邻居的大门，而原始操作员的忠诚度超过99.99％。通过同时选择每个Ancilla Qubit，以使其属于旋转|↑>的子空间，可以通过从最初的单元状态以及量子计算机上的旋转量中的旋转量中的初始产品状态以及随后对所有其他物理量进行录制来系统地获得AKLT状态。我们展示了如何通过减轻读数错误的IBM量子专业人员进一步提高实施的准确性。
高保真SIM重建基于超分辨率定量FRET成像
摘要。基于结构化照明的超分辨率Förster共振能量转移显微镜（SIM-FRET）提供了一种方法来解决活细胞中复杂的生物结构中的分子行为。但是，SIM重建伪像将减少模拟信号的定量分析保真度。为了解决这些问题，我们开发了一种称为HIFI Spectrum优化SIM-FRET（HIFI-SO-SIM-FRET）的方法，该方法在两步频谱优化中使用优化的Wiener参数来抑制Sidelobe伪像并实现超分辨率的Sim-Fret。我们通过证明其减少重建伪像的能力，同时在模拟的FRET模型和Live细胞FRET-Standard构造样本中保持FRET信号的准确性，从而验证了我们的方法。总而言之，HIFI-SO-SIM-FRET提供了一种有希望的解决方案，用于实现高空间分辨率并减少定量FRET成像中的SIM卡重建伪像。
实现一致的高保真量子学习......
摘要 —在近期的噪声中尺度量子（NISQ）时代，高噪声将显著降低量子计算的保真度。更糟糕的是，最近的研究表明，量子设备上的噪声是不稳定的，也就是说，噪声会随时间动态变化。这导致了一个迫在眉睫的挑战性问题：在运行时，有没有办法在不稳定的设备上有效地实现一致的高保真量子系统？为了研究这个问题，我们以量子学习（又名变分量子算法）为载体，它具有广泛的应用，例如组合优化和机器学习。一种直接的方法是使用参数移位方法在目标量子设备上优化变分量子电路（VQC），然后再使用它；然而，优化的时间成本极高，在运行时不切实际。为了解决这个紧迫的问题，在本文中，我们提出了一种新颖的量子