重新思考深度学习技术在生物特征数据纠错中的应用 背景介绍 随着信息技术的发展，生物特征数据在身份验证和安全存储中的应用愈发广泛。传统密码学通常依赖均匀分布且可精确重现的随机字符串，然而，现实中大多数数据（如指纹、虹膜扫描等生物特征）并不具备这样的属性，导致在实际应用中存在生成、存储和检索的诸多挑战。近年来，基于生物特征数据的密码学系统（biometric cryptosystems）被广泛研究，旨在利用独特的生物特征（例如指纹、虹膜等）作为生成加密密钥的来源。然而，由于生物特征数据的固有可变性以及传感器噪声等外部因素，精确恢复加密密钥变得复杂，进而对纠错机制提出了更高的要求。 在这种背景下，近年来深度学习方法凭借其在语音识别、图像处理等领域的卓越表现，被尝试应用于提升生物特征数据的纠错能力。...

基于可见光和红外跨模态学习的Adaptive Middle-Modality Alignment Learning方法研究 研究背景与问题 在智能监控系统的需求推动下，可见光-红外行人再识别（Visible-Infrared Person Re-identification, VIReID）正逐渐成为一个备受关注的研究领域。该任务旨在通过对不同光谱模态（如可见光与红外）的行人图像进行匹配，实现全天候行人识别。由于可见光和红外图像源自不同的光谱，存在显著的模态差异，包括光照、纹理、颜色等，这使得跨模态匹配成为一大挑战。 传统方法多通过设计复杂的生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）或深度网络模型来缩小模态差异，但这些方法通常存在如下问题： -...

背景介绍 中风是全球死亡和致残的主要原因之一，随着人口老龄化和城镇化的发展，中风患者总数正在全球范围内增加。尽管治疗的进步降低了死亡率，但幸存者中需要康复治疗的人数却大幅增加。特别是在低收入和中低收入国家，这种情况尤其显著。这些国家的卫生资源有限，因此亟需一种适应性强、成本效益高的康复干预措施（Feigin et al. 2022）。 中风康复是一个漫长且负担沉重的过程，不仅耗费体力，还带来巨大的经济压力，因此自动化评估系统能够减轻康复费用和减少对物理治疗师访视需求的重要性愈发显著。这些系统通过传感器数据评估中风幸存者的运动功能，提供互动康复练习的低成本方法，尤其适合家庭康复（Chen et al. 2017）。此外，将游戏融入这些系统中可以增加中风幸存者的动机和参与度，通过使他们能够从事有...

在中风患者双足任务中，运动相关皮层电位和顶枕-中央前区连通性的时间同步性 背景介绍 在中风后康复研究中，功能连通性（FC）、运动相关皮层电位（MRCP）和步态活动是与康复结果相关的常见衡量指标。尽管这些都已被单独研究，但它们之间的相互关系，特别是与双足辨别性的相互关系，尚未得到深入探讨。中风患者的康复效果差异显著，这些指标之间的关系可能揭示新的康复策略和疗法。 论文来源 这篇文章由 Chun-Ren Phang, Kai-Hsiang Su, Yuan-Yang Cheng, Chia-Hsin Chen 和 Li-Wei Ko 等学者撰写，分别来自 National Yang Ming Chiao Tung University, Kaohsiung Medical University ...

超窄线宽混合集成自注锁定780nm激光器研究报告 研究背景 在现代科技中，窄线宽激光器在多种应用中发挥着至关重要的作用，包括经典与量子传感、离子陷阱系统、定位/导航/定时系统、光钟和微波频率合成器等。在可见光及近可见光谱范围内，低噪声激光器尤为重要，特别对于用于量子计算、传感和原子钟的激光束缚与冷却技术。本研究展示了一种在780 nm操作的混合集成窄线宽激光器，实现了105 Hz的自差异线宽。这项研究不仅展示了Hz级窄线宽激光器的技术可行性，还为未来的探索奠定了基础。 论文来源 这篇论文的主要作者是Artem Prokoshin、Michael Gehl、Scott Madaras、Weng W. Chow和Yating Wan，分别来自沙特阿拉伯的King Abdullah Univers...