X射线荧光光谱（XRF）在广泛的科学领域，尤其是在文化遗产中，在元素分析中起重要作用。使用栅格扫描来获取跨艺术品的光谱的XRF成像为基于其元素组成的颜料分布的空间分析提供了机会。然而，常规的基于XRF的色素识别依赖于耗时的元素映射，该元素映射通过测量光谱的专家解释。为了减少对手动工作的依赖，最近的研究应用了机器学习技术，以在数据分析中聚集相似的XRF光谱并确定最可能的颜料。然而，对于自动色素识别策略，直接处理真实绘画的复杂结构，例如色素混合物和分层色素。此外，与平均光谱相比，基于XRF成像的像素颜料识别仍然是障碍物。因此，我们开发了一个基于深度学习的端到端色素识别框架，以完全自动化色素识别过程。特别是，它对浓度较低的颜料具有很高的敏感性，因此可以使令人满意的结果基于单像素XRF光谱映射颜料。作为案例研究，我们将框架应用于实验室准备的模型绘画和两幅19世纪的绘画：Paul Gauguin的Po \'Emes Barbares（1896），其中包含带有底层绘画的分层颜料，以及Paul Cezanne的沐浴者（1899--1899-- 1904）。色素鉴定结果表明，我们的模型通过元素映射获得了与分析的可比结果，这表明我们的模型的概括性和稳定性。
translated by 谷歌翻译
在本文中，我们考虑图对对齐问题，这是恢复的问题，给定两个图形，节点之间的一对一映射，最大化边缘重叠。此问题可以被视为众所周知的图形同构问题的嘈杂版本，并出现在许多应用中，包括社交网络Deanymation和蜂窝生物学。我们这里的焦点是部分恢复，即，我们寻找一个一对一的映射，这对图形的节点的一小部分而不是在所有这些上都是正确的，并且我们假设两个输入图对问题是相关的ERD \ h {o} sr \'enyi参数$（n，q，s）$。我们的主要贡献是在$（n，q，s）$给出必要和充分的条件，在其中部分恢复是可能的，因为节点N $的节点数量的概率很高。特别是，我们表明，在某些额外的假设下，可以在$ NQS = \ \ \θ（1）$制度中实现部分恢复。
translated by 谷歌翻译