本课题针对高分辨SAR图像数据量大，稀疏特征难以表示的瓶颈问题，从而借鉴脑神经计算机理，构造量子深度神经网络模型对高分辨SAR数据进行稀疏表示；为解决深度神经网络模型规模与训练速度、训练精度之间的权衡问题，基于量子并行计算，建立量子深度学习算法，实现高效学习，克服灾变性失忆等缺陷；将非监督的高分辨SAR图像分类转化为对目标函数的优化问题，针对传统优化算法全局优化能力不足导致SAR图像处理结果易陷入局部极值，建立量子免疫优化的高维特征选择算法，用具有挑战性的高分辨SAR图像分类问题，来验证该网络计算模型的有

针对现有主动测量磨削加工技术中急需解决的工艺参数调整随意性大、加工误差依赖人为补调、在线尺寸与形位误差综合控制手段欠缺、产品加工精度一致性较差等关键问题，提出一种新的基于主动测量模式的磨削加工几何精度预测与控制方法。以主动测量磨削加工机理为基础，提出基于加权灰靶决策的工艺参数智能优化设计方法；以统计学习理论为基础，构建基于灰色关联在线支持向量回归机的几何精度预测模型及智能化控制策略；针对模型训练学习的实时性及准确性要求，提出在线支持向量回归机的主动增量学习机制、快速算法及参数优化方法；建立符合新一代产品几

? DESCRIPTION: The 3D structural organization of the genome plays a key role in nuclear functions such as gene expression and DNA replication. One of the next grand challenges of biology is to determine the detailed 3D genome architecture and elucida

Project Summary/AbstractBiochemical imaging using hyperpolarized(HP)nuclei now offers the possibility of extending the inherentpower of 13C NMR to rapidly image intermediary metabolism in human patients.The recent installation of aclinical polarizer in th

本研究課題では,安心安全な社会の実現を目的として,エッジコンピューティング環境における高信頼化手法を提案してきた.クラウドコンピューティング環境は一極集中型であることから,現在ではエッジコンピューティングが主流となっている.このようなエッジコンピューティングは,分散型環境であることから,運用段階における信頼性評価と管理が難しい.こうしたエッジコンピューティング環境に対する信頼性評価法として,ジャンプ拡散過程モデルの数理的深化と高性能化とともに,申請者の既存研究を数理的に精緻化した.具体的には,数理モデルと

Ожидаемые результаты:Научная значимость выполнения проекта будет заключаться в разработке обобщенной и систематизированной концепции,описывающей принципиально новые эффекты и механизмы повышения пластичности,в том числе,технологической пластичности высоко