Projekt „Opracowanie skutecznej metody wykrywania niewielkich budynków na zdjęciach satelitarnych”
miał na celu zbudowanie wydajnego podejścia do identyfikacji małych obiektów budowlanych (o
wymiarach poniżej 10×10 m) na zobrazowaniach satelitarnych Sentinel-2. Tradycyjne metody
segmentacji i klasyfikacji, takie jak U-Net czy ResNet, osiągają ograniczoną dokładność w przypadkach,
gdy obrys budynku zajmuje mniej niż jeden piksel lub gdy obiekt znajduje się w złożonym otoczeniu – na
Przedstawiamy protokół kwantowego szyfrowania obrazów, który wykorzystuje dyskretne kwantowe spacery czasowe (DTQW) w cyklach i wyraźnie bada rolę paradoksu Parrondo w bezpieczeństwie. Wykorzystując reprezentację NEQR, maska prawdopodobieństwa generowana przez DTQW jest przekształcana w kwantowy obraz klucza i stosowana za pomocą CNOT do szyfrowania obrazów w skali szarości. Stosujemy wydajną realizację obwodów DTQW opartą na diagonalizacji QFT i warstwach fazowych uzależnionych od monety, co daje niską głębokość dla pozycji N=2^n i kroków t.
Podczas seminarium zaprezentowane zostaną wyniki realizacji projektu badawczego, którego celem było opracowanie podsystemu głosowej interakcji człowiek-robot. Zrealizowany system integruje nowoczesne technologie przetwarzania mowy, rozpoznawania i generowania odpowiedzi za pomocą dużych modeli językowych (LLM, np. GPT-4).
Zaprezentowane zostaną wyniki realizacji projektu pt. „Porównawcza analiza podejść analitycznych, numerycznych i symulacyjnych charakterystyk czasowych długości pierwszego przepełnienia bufora w modelu $M^X/G/1/N$ z Multiple Vacation” nr IITIS/BW/01/25 realizowanego w ramach Funduszu Badań Własnych IITiS PAN.
dr. Emery Doucet (University of Maryland, Baltimore County, USA)
Data:
19/11/2024 - 12:00
Abstrakt:
Many of the differences between the quantum and classical worlds are most visible when studying measurements. For example, classical measurements are repeatable and their outcomes are objective, whereas only measurements of quantum systems which exhibit quantum Darwinism have these properties and so support the emergence of classicality. Another difference is that the outcomes of sets of classical measurements can always be described with joint probability distributions, whereas sets of quantum measurements may require quasiprobabilities.
Duże modele językowe (ang. Large Language Models, LLM) są w ostatnim czasie intensywnym obszarem badań. Ich kompetencje w syntezie, streszczaniu i tłumaczeniu tekstu, są już dobrze znane. Jednak ich zastosowanie w klasycznych zadaniach uczenia maszynowego, takich jak klasyfikacja, pozostaje obszarem nowym i słabo zbadanym.
Sygnały instrumentalne uzyskane dla złożonych próbek posiadają duży zasób informacji. W efekcie, bardzo kłopotliwe staje się analizowanie złożonych danych eksperymentalnych bez użycia technik statystycznej analizy wielowymiarowej takich jak metoda głównych składowych (z ang. Principal Component Analysis, PCA). W standardowych zastosowaniach metoda PCA jest używana do kompresji danych poprzez porządkowanie informacji wg. malejącej wariancji, modelowania i wizualizacji struktury danych, określania ilości chemicznie/fizycznie interpretowalnych składowych, redukcji poziomu szumów w danych.
Zapraszamy na warsztaty szkoleniowe dla młodych pracowników naukowych na temat efektywnych metod przygotowywania i składania artykułów do publikacji w czasopismach o wysokiej punktacji. Warsztaty poprowadzi prof. Mirosław Skibniewski. Podczas warsztatów zostaną omówione następujące zagadnienia:
Analiza szeregów czasowych jest ważną dziedziną inżynierii danych. W ramach seminarium przedstawiamy metodę statystyczną przeznaczoną do analizy szeregów czasowych, przy założeniu, że szeregi te naśladują jakąś postać złożonego układu fizycznego. W metodzie wykorzystuje się wykres rekurencyjny i wykładnik Hursta. Dotychczas metoda ta była wykorzystywana do danych związanych z dynamiką molekularną i obserwacjami klimatu (temperatury). Dlatego nasza metoda porusza bardzo ważny problem zmian klimatycznych.
