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噪声期刊最新视觉报道_噪音检测在线测试(2024年12月全程跟踪)

内容来源：安定传媒所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

噪声期刊

【「复旦大学在二维超灵敏电路助力感觉神经-机器接口开发方面取得突破」】「复旦大学」近日，复旦大学周鹏/王水源团队与长征医院合作，在感觉神经-机器接口方面取得了重要进展。相关成果以“Neuromorphic peripheral sensory-computer interface embodied by two-dimensional ultrasensitive circuits”为题发表于Materials Science & Engineering R: Reports期刊（文章链接可点击文末“阅读原文”获取）。研究团队提出了一种感觉神经-机器接口（Peripheral Sensory-Computer Interface, PSCI）系统，其核心采用超灵敏、低功耗、原子级超薄二维晶体管阵列。该新型接口能够以高精度捕获和解码来自感觉神经的生物电信号。为提升医学诊断和治疗干预的准确性，PSCI实现了感知生物信号的实时高保真处理以及生物电刺激的闭环控制。PSCI的关键特性包括高灵敏度的多通道二维晶体管阵列，能够显著抑制生物电噪声，并以低电压运行，从而确保设备在直接与身体接触时的精准性、安全性和高能效。复旦大学科研团队在二维超灵敏电路助力感觉神...

二、观测不可能“看到”的东西除增强型导航之外，量子传感器还能用于提高成像的精度和灵敏性、探测低可观测水下和空中平台。这些传感器可安装在近地轨道(low Earth orbit，LEO)卫星或飞机、地面和海上平台上，包括UUV和USV上。量子重力仪和磁力仪具有特殊的应用前景，因为这些传感器能探测到由诸如隧道等人造地下或水下结构所引起的环境下重力场或磁场的细微变化或扰动。特别是量子重力仪，被认为是能提供地球地表/水面和地面/水面以下厘米级的精度。从军事角度看，量子磁力仪尤其适合于水下情报、监视和侦察(ISR)，研究人员建议该类系统可用于潜艇探测和水雷识别。用这些传感器探测到潜艇的距离可能达6 km，如采用改进后的噪声抑制技术，探测距离还会更大。然而，量子磁力仪非常灵敏，这意味着它们易受干扰。因此，背景噪声甚至地球磁场的微小波动及太阳风暴等诱因，都会影响到它的效能。位于布拉格(Prague)的捷克技术大学(Czech Technical University)的量子安全研究学者Michal Krelina在2021年11月的《EPJ量子技术》(EPJ Quantum Technology)期刊上发表的“量子技术的军事应用”(“Quantum technology for military applications”)一文中提到，高分辨率量子磁力和重力传感器的进一步军事应用包括：能从LEO上探测到伪装车辆、飞机、搜索舰队或单独的舰船。然而，一位不愿透露姓名的量子传感教授对此提出质疑。他们认为，量子增强雷达，特别是机载平台上的量子增强雷达更实用。除了水下和空中目标，Krelina建议这些高分辨率传感器也能用于探测诸如地下燃料库、研究设施以及导弹发射井等地下结构设施，或掩埋的爆炸物。量子传感中另一个感兴趣的军事领域是量子成像，它能提供更好的物体分辨率和在挑战性环境中观测的能力。这类系统是SPAD(Single Photon Avalanche Detectors，单光子雪崩探测器)，这是一种与脉冲式照明源相联的非常灵敏的单光子探测器。Krelina补充道，将SPAD集成为一个阵后，它就能方便地探测到视线外的物体，如藏在角落中的物体。兰德公司(RAND Corporation)物理学家Edward Parker在他2021年10月的一份报告“量子技术的商业和军事应用及其时间表”(“Commercial and military applications and timelines for quantum technology”)中写道：量子传感的另一个应用是“鬼”成像(ghost imaging)技术，利用光的独特特性和非常微弱的照明光束来探测远程的物体(译注：“鬼”成像又称双光子成像(two-photon imaging)或关联成像(correlated imaging)，是一种利用双光子复合探测恢复待测物体空间信息的新型成像技术。可让一台高分辨率照相机对一个它本身并不能看到的物体成像，方法是使用2个传感器，一个对着光源，另一个对着这一物体，利用光子纠缠的特性进行成像。这些光束不但非常难以探测且适合隐蔽作战，也能实现在最低光照条件下的成像。它们能穿透主要大气遮蔽物，如浓烟或云。简单地说，它是一种无需直接拍摄物体而创建物体图像的技术。它是利用光模式之间的相关性来重构图像，类似于我们可根据阴影和声音来了解屋中的某人一样。Parker说，美国陆军研究实验室(US Army Research Laboratory)的研究人员已建议将“鬼”成像用于地面和UAV的远距离ISR。（a）（b）图3 ⠂ ⠢€œ鬼”成像示意图（图片来自网网络）量子雷达是另一项有前途的技术，理论上，它的抗噪声和抗干扰能力更强，并且不会被电子战(electronic warfare，EW)手段发现。然而，它的高成本引起了人们对将其作为主要监视系统的实用性的担心。量子雷达利用量子纠缠特性实现其功能，粒子对之间以这种方式互相关：一个粒子能立即影响到另一个粒子的状态，而与距离无关。靠纠缠雷达光子，量子雷达能比传统雷达系统获得更高的灵敏度和分辨率。奥地利科技研究所(Institute of Science and Technology Austria，ISTA)的研究人员试验了这种方法，指出它可在如此低的功率水平下工作，以致该系统能有效隐藏在背景噪声中。这使得量子雷达对低信号特征至关重要的应用场景极具吸引力。靠利用纠缠和相干性，量子雷达探测低可观测飞机时比传统雷达更加有效。传统雷达系统同样能从量子力学中获益。例如，将一个量子时钟集成到系统中就能提供高质量的振荡输入，减小噪声，并支持对杂波环境中小目标的探测。研究人员告诉《简氏》（Janes），这项技术非常有前景。

贝叶斯神经网络：深度学习的新突破口大家好，最近深度学习研究是不是让你感到压力山大？是否在寻找新的创新点来突破研究瓶颈？今天，我要给大家介绍一个不那么热门但极具潜力的研究方向——贝叶斯神经网络（BNN）。贝叶斯神经网络与传统神经网络相比，有几个显著的优势。首先，它通过引入概率分布来描述网络参数的不确定性，这使得BNN在处理数据时能够更好地应对噪声和异常值，实现更高的鲁棒性。其次，BNN的代码实现相对简单，并且可以与LSTM、Transformer等流行网络结构相结合，在多种任务中显著提升模型性能。这对于希望发表论文的研究人员来说，无疑是一个极佳的选择。最近，BNN的研究成果已经登上了顶级期刊TPAMI和顶级会议Neurips。为了帮助大家在BNN领域取得突破，我整理了12篇最新的贝叶斯神经网络论文供大家学习和参考，并且附上了开源代码，以便大家直接参考和实践。希望这些资料能帮助你在深度学习的研究上找到新的灵感！

声学领域SSCI期刊推荐清单𐟓š 大家好！今天为大家整理了一份声学领域的SSCI期刊推荐清单，希望对声学方向的研究者们有所帮助！𐟓– 𐟓š《声学学报》月刊，CSCD核心、北核、科核、EI 𐟓š《噪声与振动控制》月刊，CSCD核心、北核、科核 𐟓š《应用声学》月刊，CSCD扩展、北核、科核 𐟓š《声学技术》月刊，CSCD扩展、北核、科核 ✅SCI期刊推荐 The Journal of the Acoustical Society of America《美国声学学会杂志》声学2区，IF=2.4 ACOUSTICAL PHYSICS《声学物理学》声学4区，IF=0.9 Journal of Sound and Vibration《声音与振动杂志》声学2区，IF=4.3 APPLIED ACOUSTICS《应用声学》声学3区，IF=3.4 WAVE MOTION《波浪运动》声学4区，IF=2.1 Journal of Vibration and Control《振动与控制杂志》声学4区，IF=2.3 Journal of Theoretical and Computational Acoustics《理论与计算声学杂志》声学3区，IF=1.3 Acoustics Australia《澳大利亚声学》声学4区，IF=1.9 JOURNAL OF LOW FREQUENCY NOISE VIBRATION AND ACTIVE CONTROL《低频噪声振动与主动控制杂志》声学4区，IF=2.8 ACTA ACUSTICA《声学学报》声学3区，IF=1 Archives of Acoustics《声学档案》声学4区，IF=0.6 希望这份清单能帮助到正在寻找声学领域期刊的你们！𐟓š𐟔

多模态学习SCI期刊推荐，审稿快易中！大家好！今天给大家推荐一本适合AI安全领域的计算机SCI期刊，特别适合多模态学习方向的研究者！ 𐟓ˆ 多模态学习是指利用不同的感知模态（如视觉、听觉、触觉等）来提升机器学习算法的性能和鲁棒性。在这个领域，不仅要研究如何融合不同感知模态的信息，还需要探索如何处理数据的不一致性和噪声。 𐟒ᠥ䚦衦€学习的应用场景非常广泛，以下是一些可能的应用领域：语音识别和自然语言处理：通过结合语音和文本信息，可以提高语音识别和自然语言处理的准确性。视觉识别：结合图像、视频、深度传感器等多种视觉信息，可以提升物体识别和行为分析的准确性。智能交互：通过结合语音、图像、手势等多种输入方式，可以实现更加智能化的人机交互。医疗健康：结合医疗影像、生理信号等多种数据，可以提高疾病诊断和治疗效果。自动驾驶：利用雷达、摄像头、激光雷达等多种传感器信息，可以实现更加精准的自动驾驶。 𐟓š 对于计算机方向的本科生想要保研、硕博生想要毕业或硕士生想要申博的朋友们，这本期刊都是一个非常好的选择！

Diffusion新突破，未来展望 Diffusion模型在深度学习领域一直备受关注，2023年更是见证了这一模型的重大创新𐟑‡ ✨多尺度Diffusion模型的新发展多尺度Diffusion模型的发展为解决大规模高分辨率图像生成问题提供了新的可能性。通过在不同时间尺度上建模数据的演变，多尺度Diffusion模型更好地捕捉了数据分布的全局和局部特征，提高了模型的泛化性能。论文中详细解释了多尺度Diffusion模型的设计和实验效果，对于突出创新之处至关重要。 ✨可逆Diffusion过程的突破 2023年，Diffusion模型在可逆Diffusion过程方面取得了巨大突破。通过建模数据的生成过程，模型能够逐步演变噪声分布至目标分布，生成更高质量的样本。这项创新在图像生成、数据增强和密度估计等任务中显著提高了性能。论文中详细描述了这一模型算法的结构和训练过程，以及它在样本生成方面的显著优势。 ✨Contrastive Divergence的引入 Contrastive Divergence的引入为Diffusion模型的训练提供了新的思路。通过利用对比散度，模型能够更有效地学习数据分布的特征，加速模型的收敛速度，提高生成样本的质量。 ✨清晰的算法描述在论文写作中，要特别强调清晰而深入的算法描述。详细阐述可逆Diffusion过程、Contrastive Divergence的具体应用，以及多尺度Diffusion模型的设计。通过对算法的深入阐述，读者能更好地理解创新的核心思想。 ✨实验验证与应用场景除了算法描述，实验验证也是论文中不可或缺的一环。清晰地说明实验设计、数据集的选择以及与现有方法的比较结果，确保读者能够重复实验并验证模型性能。此外，强调Diffusion模型在实际应用场景中的潜在贡献。 ✨选择适当的期刊与会议在论文发表阶段，选择适当的期刊和会议至关重要。考虑到Diffusion模型的深度学术性，选择享有良好声誉的深度学习领域期刊或会议，确保研究能够得到更广泛的认可。 ✨与同行专家的沟通与反馈最后，与同行专家的沟通和反馈是不可忽视的一环。在论文写作过程中，积极寻求同行的建议，接受他们的反馈，并根据专家意见进行适当修订，有助于提升论文质量。

「我国自主量子计算机“本源悟空”成功实现全球最大规模量子计算流体动力学仿真」[鲜花]我国科学家近期取得了重大突破，成功开发出一种新型的量子计算流体动力学（QCFD）方法，并在中国第三代自主超导量子计算机“本源悟空”上实现了迄今全球规模最大的 QCFD 仿真案例。这标志着国产量子算力在解决实际问题方面取得重要进展，目前相关成果已经发表在国际期刊《应用力学与工程中的计算机方法》上（DOI:10.1016/j.cma.2024.117428网页链接）。 [威武]该研究由陈昭昀副研究员及其团队主导，聚焦于解决在近期量子计算机上实现计算流体动力学仿真面临的量子噪声显著、比特资源不足等多个关键问题。研究团队提出 Iterative-QLS 算法，基于最小 L2 范数原则有效抑制了量子噪声的影响。为了避免量子态层析过程的大量计算资源消耗，团队还创新性地提出一种稀疏层析方法，可高效提取量子信息从而保持算法整体优势。 [超人爸爸]成果在本源量子的“悟空”号超导计算机上对上述高效容错量子算法进行了验证并成功模拟了二维 Poiseuille 流动，计算结果与理论解的相对误差低于 0.2%，实现了在当前含噪量子计算机的流动高精度模拟。 [微风]针对当前量子计算机的计算资源十分有限，难以支撑实际流动问题模拟需求，研究团队在 Iterative-QLS 算法基础上进一步提出 Sub-QLS 算法，实现弹性地计算不同规模的 CFD 问题。基于该算法，研究人员在“悟空”号超导量子计算机上模拟了网格规模为 41㗴1 非定常声波传播问题，求解的线性方程组维度高达 5043，成功展示了在超导量子计算机上进行大规模流体模拟的潜力。这也是迄今为止国际上采用量子计算的最大规模 CFD 案例。 [打call]论文给出了一套利用量子计算模拟实际 CFD 问题的综合性方法，使得在含噪的量子计算机上也能进行高精度、大规模的流动模拟。陈昭昀副研究员表示：“未来，我们有望在 NISQ (含噪中等规模量子) 阶段利用量子计算解决一些目前 CFD 由于算力不足而无法模拟的流动问题。进一步把握好量子计算的科学价值，挖掘其战略意义”。

「两大顶会动画质量的差异」有网友在参加了视觉顶会CVPR和图形学顶会SIGGRAPH后，发现了一些有趣的思维差异现象。这两大“门派”虽然都想提高动画质量，但在方法和关注点上却存在显著差异。具体来说—— • 视觉派Slogan：关注技术创新和模型性能。他们专注于开发新的动画生成算法和模型，并就“图形学期刊审稿过于严格”开炮，放话“你们怎么能因影子效果等细节拒稿呢？” • 图形学派Slogan：注重动画的视觉效果和细节。他们会严格要求阴影的真实度、动作的自然流畅性等。于是乎，他们就“视觉研究者过于忽视动画的视觉质量”开喷：“你们过于追求算法创新了！怎么能忽视动画出现的噪点、抖动等现象呢？” 其实仔细研究我们不难发现，公说公有理，婆说婆有理，本质只是双方侧重点不同： • 从数据集的角度看：视觉派倾向于使用大量的数据来训练模型。然而，预训练数据本身往往存在质量参差不齐，噪声不一致性等情况，导致生成的动画在细节上打折扣。图形学派虽注重数据的高质量和精细度，但高质量的数据集往往规模较小，难以满足深度学习模型对大量数据的需求。 • 从评审专家角度看： CVPR视觉顶会的评审，普遍更关注算法的新颖性、模型的性能提升和理论贡献。而SIGGRAPH图形学顶会上，评审们普遍更加重视动画的视觉效果、细节表现和实际应用价值。 • 从研究者角度看：视觉派的研究者喜欢探索新的模型架构和训练方法，推动技术的前沿发展；而图形学派的研究者则更关注如何将现有技术应用于实际项目，提升动画的真实感和观赏性。量子位的微博视频

「中国电信国际首创双场量子密钥分发共纤传输架构与方案」[鲜花]中国电信研究院联合北京邮电大学，在国际上首创提出了经典通信与双场 QKD 共纤传输架构与方案，成功解决了经典通信与双场 QKD 共纤传输过程中噪声干扰严重的难题。 [威武]该成果已于 10 月 7 日被国际顶级光学期刊《IEEE Journal of Lightwave Technology》（JLT，SCI 一区）录用发表，由研究院孔维文，唐建军，窦天琦，李振华，解宇恒，赵琦，陈娜等共同完成。目前，该成果是国内运营商首篇量子通信领域 SCI 一区论文。 [纸飞机]量子密钥分发（QKD）技术，作为基于量子力学原理实现密钥分发的新型技术，被视为未来信息安全传输的基石。双场 QKD 则是利用单光子干涉原理，将成码率与信道传输率由线性关系演变为平方根关系，扩展了传输距离。然而，在共纤传输场景下，经典信号对量子信号的干扰一直是制约双场 QKD 发展的关键难题。 [太阳]为解决这一难题，中国电信研究院联合北京邮电大学采用空分复用技术，并设计了创新性的空频双维资源分配方案，降低了经典信号对量子信号的噪声影响。研究团队设计了一种基于多芯光纤的共存经典通信和双场 QKD 传输系统，该系统利用多芯光纤的不同纤芯分别传输双向经典信号、量子信号和伺服信号。同时，空频双维资源分配方案从纤芯和波长两个维度入手，成功降低量子通信中约 50.8% 噪声干扰。实验与仿真平台结果显示，该方案最高可将成码率提升近 10 倍，为后续实现高安全、大容量、远距离的 QKD 网络提供了重要参考。网页链接

「brainnews超话」「健康登顶计划」 Nat Methods两连发：中科院神经所王凯团队开发多种显微成像新技术！来源：brainnews 01 2024年11月22日，《Nature Methods》期刊在线发表了题为《Super-resolution imaging of fast morphological dynamics of neurons in behaving animals》的研究论文。该研究由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（神经科学研究所）王凯研究组完成。研究团队开发了一种新型超分辨显微成像技术，有效解决了背景噪声干扰和运动伪影两大技术难题，可在清醒动物脑中对神经元的快速动态进行超分辨率光学成像和解析，为研究动物学习过程中的神经元突触可塑性基础提供了有力的新工具。 02 2024年10月8日，《Nature Methods》期刊在线发表了题为《Volumetric Voltage Imaging of Neuronal Populations in Mouse Brain by Confocal Light Field Microscope》的研究论文。该研究由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（神经科学研究所）王凯研究组完成。研究团队开发了一种新型三维光场显微成像技术，显著提升了神经元电压光学成像的通量。这项技术能够对小鼠脑三维神经网络中数百神经元的膜电位进行高速同步记录，为深入解析神经网络的信息处理机制提供了新的有力工具。

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