在各种科学和临床环境中，快速无创探测空间变化的非相关事件（例如人类头骨下方的脑血流）是一项必不可少的任务。所使用的主要光学技术之一是弥漫性相关光谱（DC），其经典实现使用单个或几个单光子检测器，导致空间定位精度较差，时间分辨率相对较低。 Here, we propose a technique termed Classifying Rapid decorrelation Events via Parallelized single photon dEtection (CREPE)}, a new form of DCS that can probe and classify different decorrelating movements hidden underneath turbid volume with high sensitivity using parallelized speckle detection from a $32\times32 $像素SPAD阵列。我们通过对隐藏在5mm组织样的幻影下的不同时空 - 偏置模式进行分类来评估我们的设置，该模式由快速反相关的动态散射介质制成。十二个多模式纤维用于从组织幻影表面的不同位置收集散射光。为了验证我们的设置，我们通过在Multi-Kilo-Hertz速率下调制的数字微龙器设备（DMD）以及含有流动流体的容器幻影。除了具有胜过经典无监督学习方法的深层对比学习算法外，我们证明我们的方法可以准确地检测和分类浊度散射介质下的不同瞬态去相关事件（发生在0.1-0.4s中），而无需任何数据标记。这有可能应用于非侵入性的深层组织运动模式，例如在紧凑和静态检测探针内以多赫兹速率识别正常或异常的脑血流事件。

通过动态散射介质进行非侵入性光学成像具有许多重要的生物医学应用，但仍然是一项艰巨的任务。尽管标准弥漫成像方法测量光吸收或荧光发射，但也良好的是，散射的相干光的时间相关性通过组织像光强度一样扩散。然而，迄今为止，很少有作品旨在通过实验测量和处理这种时间相关数据，以证明去相关动力学的深度组织视频重建。在这项工作中，我们利用单光子雪崩二极管（SPAD）阵列摄像机同时监视单photon水平的斑点波动的时间动力学，从12种不同的幻影组织通过定制的纤维束阵列传递的位置。然后，我们应用深度神经网络将所获得的单光子测量值转换为迅速去摩擦组织幻像下散射动力学的视频。我们证明了重建瞬态（0.1-0.4s）动态事件的图像的能力，该动态事件发生在非相关的组织幻影下，并以毫米级分辨率进行重构，并突出显示我们的模型如何灵活地扩展到埋藏的phantom船只内的流速。

我们报告了张力层造影差异相位对比度显微镜（T2DPC），这是一种用于同时测量相和各向异性的无定量标签层析成像方法。T2DPC扩展了差异相位对比显微镜（一种定量相成像技术），以突出光的矢量性质。该方法求解了从配备有LED矩阵，圆极偏振器和偏振敏感摄像机的标准显微镜获得的强度测量的各向异性样品的介电常数张量。我们证明了各种验证样品的折射率，双折射和方向的准确体积重建，并证明生物标本的重建极化结构是病理学的预测。

作为一种引起巨大关注的新兴技术，通过分析继电器表面上的漫反射来重建隐藏物体的非视线（NLOS）成像，具有广泛的应用前景，在自主驾驶，医学成像和医学成像领域防御。尽管信噪比低（SNR）和高不良效率的挑战，但近年来，NLOS成像已迅速发展。大多数当前的NLOS成像技术使用传统的物理模型，通过主动或被动照明构建成像模型，并使用重建算法来恢复隐藏场景。此外，NLOS成像的深度学习算法最近也得到了很多关注。本文介绍了常规和深度学习的NLOS成像技术的全面概述。此外，我们还调查了新的拟议的NLOS场景，并讨论了现有技术的挑战和前景。这样的调查可以帮助读者概述不同类型的NLOS成像，从而加速了在角落周围看到的发展。

信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。

We present a novel single-shot interferometric ToF camera targeted for precise 3D measurements of dynamic objects. The camera concept is based on Synthetic Wavelength Interferometry, a technique that allows retrieval of depth maps of objects with optically rough surfaces at submillimeter depth precision. In contrast to conventional ToF cameras, our device uses only off-the-shelf CCD/CMOS detectors and works at their native chip resolution (as of today, theoretically up to 20 Mp and beyond). Moreover, we can obtain a full 3D model of the object in single-shot, meaning that no temporal sequence of exposures or temporal illumination modulation (such as amplitude or frequency modulation) is necessary, which makes our camera robust against object motion. In this paper, we introduce the novel camera concept and show first measurements that demonstrate the capabilities of our system. We present 3D measurements of small (cm-sized) objects with > 2 Mp point cloud resolution (the resolution of our used detector) and up to sub-mm depth precision. We also report a "single-shot 3D video" acquisition and a first single-shot "Non-Line-of-Sight" measurement. Our technique has great potential for high-precision applications with dynamic object movement, e.g., in AR/VR, industrial inspection, medical imaging, and imaging through scattering media like fog or human tissue.

本书章节介绍了如何利用散射光场中的光谱相关性来进行高精度的飞行时间感测。本章应作为温和的介绍，旨在用于计算成像科学家和新手合成波长成像主题的学生。技术细节（例如检测器或光源规格）将在很大程度上省略。取而代之的是，不同方法之间的相似性将被强调“绘制更大的图景”。

对医疗保健监控的远程工具的需求从未如此明显。摄像机测量生命体征利用成像装置通过分析人体的图像来计算生理变化。建立光学，机器学习，计算机视觉和医学的进步这些技术以来的数码相机的发明以来已经显着进展。本文介绍了对生理生命体征的相机测量综合调查，描述了它们可以测量的重要标志和实现所做的计算技术。我涵盖了临床和非临床应用以及这些应用需要克服的挑战，以便从概念上推进。最后，我描述了对研究社区可用的当前资源（数据集和代码），并提供了一个全面的网页（https://cameravitals.github.io/），其中包含这些资源的链接以及其中引用的所有文件的分类列表文章。

低成本毫米波（MMWAVE）通信和雷达设备的商业可用性开始提高消费市场中这种技术的渗透，为第五代（5G）的大规模和致密的部署铺平了道路（5G） - 而且以及6G网络。同时，普遍存在MMWAVE访问将使设备定位和无设备的感测，以前所未有的精度，特别是对于Sub-6 GHz商业级设备。本文使用MMWAVE通信和雷达设备在基于设备的定位和无设备感应中进行了现有技术的调查，重点是室内部署。我们首先概述关于MMWAVE信号传播和系统设计的关键概念。然后，我们提供了MMWaves启用的本地化和感应方法和算法的详细说明。我们考虑了在我们的分析中的几个方面，包括每个工作的主要目标，技术和性能，每个研究是否达到了一定程度的实现，并且该硬件平台用于此目的。我们通过讨论消费者级设备的更好算法，密集部署的数据融合方法以及机器学习方法的受过教育应用是有前途，相关和及时的研究方向的结论。

飞行时间（TOF）传感器提供了一种成像模型加油，包括自主驾驶，机器人和增强现实的激光雷达。传统的TOF成像方法通过将光的脉冲发送到场景中并测量直接从场景表面反射的第一到达光子的TOF而没有任何时间延迟来估计深度。因此，在该第一响应之后的所有光子通常被认为是不需要的噪声。在本文中，我们通过使用第一到达光子的原理来涉及全光子TOF成像方法来结合第一和​​后退光子的时间 - 极化分析，这具有关于其几何和材料的丰富现场信息。为此，我们提出了一种新的时间 - 偏振反射模型，一种有效的捕获方法和重建方法，其利用由表面和子表面反射反射的光的时间 - 极性变化。所提出的全光子偏振子TOF成像方法允许通过利用系统捕获的所有光子来获取场景的深度，表面法线和材料参数，而传统的TOF成像仅从第一到达光子获得粗糙的深度。我们使用原型验证我们的模拟方法和实验。

光学成像通常用于行业和学术界的科学和技术应用。在图像传感中，通过数字化图像的计算分析来执行一个测量，例如对象的位置。新兴的图像感应范例通过设计光学组件来执行不进行成像而是编码，从而打破了数据收集和分析之间的描述。通过将图像光学地编码为适合有效分析后的压缩，低维的潜在空间，这些图像传感器可以以更少的像素和更少的光子来工作，从而可以允许更高的直通量，较低的延迟操作。光学神经网络（ONNS）提供了一个平台，用于处理模拟，光学域中的数据。然而，基于ONN的传感器仅限于线性处理，但是非线性是深度的先决条件，而多层NNS在许多任务上的表现都大大优于浅色。在这里，我们使用商业图像增强器作为平行光电子，光学到光学非线性激活函数，实现用于图像传感的多层预处理器。我们证明，非线性ONN前处理器可以达到高达800：1的压缩率，同时仍然可以在几个代表性的计算机视觉任务中高精度，包括机器视觉基准测试，流程度图像分类以及对对象中对象的识别，场景。在所有情况下，我们都会发现ONN的非线性和深度使其能够胜过纯线性ONN编码器。尽管我们的实验专门用于ONN传感器的光线图像，但替代ONN平台应促进一系列ONN传感器。这些ONN传感器可能通过在空间，时间和/或光谱尺寸中预处处理的光学信息来超越常规传感器，并可能具有相干和量子质量，所有这些都在光学域中。

许多介入外科手术依赖于医学成像来可视化和跟踪仪器。这种成像方法不仅需要实时能力，而且还提供准确且强大的位置信息。在超声应用中，通常只有来自线性阵列的二维数据可用，并且由于以下三维中的精确位置估计是非微不足道的。在这项工作中，我们首先使用现实的合成训练数据训练神经网络，以估计对象与重建的超声图像中的相关轴向像差的平面外偏移。然后将获得的估计与卡尔曼滤波方法组合，该方法利用先前的时间框架中获得的定位估计来改善本地化鲁棒性并降低测量噪声的影响。使用模拟评估所提出的方法的准确性，并在使用新型光学超声成像设置获得的实验数据上证明了其实际适用性。实时提供准确和强大的位置信息。对于模拟数据的平均误差为0.1mm的平均误差，对于实验数据的平均误差为0.1mm的平均误差，轴向和横向坐标估计。三维定位最精确地高于1mm的高距距离，最大距离为25mm孔径为5mm。

随着Terahertz（THZ）信号产生和辐射方法的最新进展，关节通信和传感应用正在塑造无线系统的未来。为此，预计将在用户设备设备上携带THZ光谱，以识别感兴趣的材料和气态组件。 THZ特异性的信号处理技术应补充这种对THZ感应的重新兴趣，以有效利用THZ频带。在本文中，我们介绍了这些技术的概述，重点是信号预处理（标准的正常差异归一化，最小值 - 最大归一化和Savitzky-Golay滤波），功能提取（主成分分析，部分最小二乘，t，T，T部分，t部分，t部分正方形，T - 分布的随机邻居嵌入和非负矩阵分解）和分类技术（支持向量机器，k-nearest邻居，判别分析和天真的贝叶斯）。我们还通过探索他们在THZ频段的有希望的传感能力来解决深度学习技术的有效性。最后，我们研究了在联合通信和传感的背景下，研究方法的性能和复杂性权衡；我们激励相应的用例，并在该领域提供未来的研究方向。

Sunquakes are seismic emissions visible on the solar surface, associated with some solar flares. Although discovered in 1998, they have only recently become a more commonly detected phenomenon. Despite the availability of several manual detection guidelines, to our knowledge, the astrophysical data produced for sunquakes is new to the field of Machine Learning. Detecting sunquakes is a daunting task for human operators and this work aims to ease and, if possible, to improve their detection. Thus, we introduce a dataset constructed from acoustic egression-power maps of solar active regions obtained for Solar Cycles 23 and 24 using the holography method. We then present a pedagogical approach to the application of machine learning representation methods for sunquake detection using AutoEncoders, Contrastive Learning, Object Detection and recurrent techniques, which we enhance by introducing several custom domain-specific data augmentation transformations. We address the main challenges of the automated sunquake detection task, namely the very high noise patterns in and outside the active region shadow and the extreme class imbalance given by the limited number of frames that present sunquake signatures. With our trained models, we find temporal and spatial locations of peculiar acoustic emission and qualitatively associate them to eruptive and high energy emission. While noting that these models are still in a prototype stage and there is much room for improvement in metrics and bias levels, we hypothesize that their agreement on example use cases has the potential to enable detection of weak solar acoustic manifestations.

我们提出了一种新的四管齐下的方法，在文献中首次建立消防员的情境意识。我们构建了一系列深度学习框架，彼此之叠，以提高消防员在紧急首次响应设置中进行的救援任务的安全性，效率和成功完成。首先，我们使用深度卷积神经网络（CNN）系统，以实时地分类和识别来自热图像的感兴趣对象。接下来，我们将此CNN框架扩展了对象检测，跟踪，分割与掩码RCNN框架，以及具有多模级自然语言处理（NLP）框架的场景描述。第三，我们建立了一个深入的Q学习的代理，免受压力引起的迷失方向和焦虑，能够根据现场消防环境中观察和存储的事实来制定明确的导航决策。最后，我们使用了一种低计算无监督的学习技术，称为张量分解，在实时对异常检测进行有意义的特征提取。通过这些临时深度学习结构，我们建立了人工智能系统的骨干，用于消防员的情境意识。要将设计的系统带入消防员的使用，我们设计了一种物理结构，其中处理后的结果被用作创建增强现实的投入，这是一个能够建议他们所在地的消防员和周围的关键特征，这对救援操作至关重要在手头，以及路径规划功能，充当虚拟指南，以帮助迷彩的第一个响应者恢复安全。当组合时，这四种方法呈现了一种新颖的信息理解，转移和综合方法，这可能会大大提高消防员响应和功效，并降低寿命损失。

气孔（螳螂虾）视觉系统最近提供了一种用于设计范式转换极化和多光谱成像传感器的蓝图，使解决方案能够挑战医疗和遥感问题。然而，这些生物透视传感器缺乏气孔视觉系统的高动态范围（HDR）和异步偏振视觉功能，将时间分辨率限制为\〜12 ms和动态范围到\〜72 dB。在这里，我们提出了一种新的Stomatopod-Inspireation相机，其模仿持续和瞬态的生物视觉途径，以节省超出最大奈奎斯特帧速率的功率和样本数据。该生物启发传感器同时捕获同步强度帧和异步偏振亮度改变信息与百万倍的照明范围内的子毫秒延迟。我们的PDAVIS摄像机由346x260像素组成，组织在2×2宏像素中，该型滤光器有4个线性偏振滤波器偏移45度。使用基于低成本和延迟事件的算法和更准确但深度神经网络的更准确而是重建极化信息。我们的传感器用于图像在快速循环载荷下观察牛筋膜中单胶原纤维的单胶原纤维的动态性能

事件摄像机可产生大型动态范围事件流，并具有很高的时间分辨率，可丢弃冗余视觉信息，从而为对象检测任务带来新的可能性。但是，将事件摄像机应用于使用深度学习方法对象检测任务的现有方法仍然存在许多问题。首先，由于全局同步时间窗口和时间分辨率，现有方法无法考虑具有不同速度的对象。其次，大多数现有方法都依赖于大型参数神经网络，这意味着较大的计算负担和低推理速度，因此与事件流的高时间分辨率相反。在我们的工作中，我们设计了一种使用简单但有效的数据增强方法的高速轻质检测器，称为敏捷事件检测器（AED）。此外，我们提出了一个称为“时间主动焦点（TAF）”的事件流表示张量，该量子充分利用了事件流数据的异步生成，并且对移动对象的运动非常强大。它也可以在不耗时的情况下构造。我们进一步提出了一个称为分叉折叠模块（BFM）的模块，以在AED检测器的输入层的TAF张量中提取丰富的时间信息。我们对两个典型的实体事件摄像机对象检测数据集进行了实验：完整的预言GEN1汽车检测数据集和预言1 Megapixel Automotive检测数据集，带有部分注释。实验表明，我们的方法在准确性，速度和参数数量方面具有竞争力。同样，通过基于光流密度度量的对象将对象分类为多个运动级别，我们说明了相对于摄像机具有不同速度的对象的方法的鲁棒性。

视觉的触觉传感器由于经济实惠的高分辨率摄像机和成功的计算机视觉技术而被出现为机器人触摸的有希望的方法。但是，它们的物理设计和他们提供的信息尚不符合真实应用的要求。我们提供了一种名为Insight的强大，柔软，低成本，视觉拇指大小的3D触觉传感器：它不断在其整个圆锥形感测表面上提供定向力分布图。围绕内部单眼相机构造，传感器仅在刚性框架上仅成型一层弹性体，以保证灵敏度，鲁棒性和软接触。此外，Insight是第一个使用准直器将光度立体声和结构光混合的系统来检测其易于更换柔性外壳的3D变形。通过将图像映射到3D接触力的空间分布（正常和剪切）的深神经网络推断力信息。洞察力在0.4毫米的总空间分辨率，力量幅度精度约为0.03 n，并且对于具有不同接触面积的多个不同触点，在0.03-2 n的范围内的5度大约5度的力方向精度。呈现的硬件和软件设计概念可以转移到各种机器人部件。

心肌组织中电脉冲现象的分析对于心律节律疾病和其他心脏病生理学的诊断是重要的。心脏映射技术获取本地时间测量，并将它们与心脏表面相结合以可视化电生理波现象的传播。然而，低空间分辨率，稀疏测量位置，噪音和其他工件使得能够准确地可视化时空活动来挑战。例如，电解剖导管映射受测量的稀疏性严重限制，并且光学映射容易发生噪声和运动伪影。在过去，已经提出了几种方法来获得从嘈杂或稀疏映射数据的更可靠的地图。在这里，我们证明了深度学习可用于计算阶段地图和检测心室颤动的光学映射视频中的相位奇点，以及非常嘈杂，低分辨率和极其稀疏的旋流波混沌模拟导管映射数据的模拟数据。深度学习方法学习直接将相位映射和相奇异性的位置与短时空序列的电气数据序列联系起来。我们基于具有编码和解码结构的卷积神经网络测试了几种神经网络架构，以通过预测相位映射和相位奇异性的后续经典计算来预测直接或间接地预测相位映射或转子芯位置。可以跨不同数据执行预测，其中模型在一个物种上培训，然后成功应用于另一个物种，或者仅在模拟数据上培训，然后应用于实验数据。未来的用途可包括对基本心血管研究中的光学映射研究的分析，以及临床环境中心房颤动的映射。

癌症是全球死亡的主要原因之一。快速安全的早期，术中和术中诊断可以显着有助于成功的癌症识别和治疗。在过去的15年中，人工智能在增强癌症诊断技术方面发挥了越来越多的作用。这篇评论涵盖了在MRI和CT等良好技术中人工智能应用的进步。此外，它显示出高潜力以及基于光谱的方法，这些方法正在开发用于移动，超快速和低侵入性诊断的方法。我将展示基于光谱的方法如何通过使薄薄或甲莫妥蛋白和欧洲蛋白染色过时来减少组织制备进行病理分析的时间。我将介绍用于快速和低侵入性前和体内组织分类的光谱工具的例子，以确定肿瘤及其边界。另外，我将讨论与MRI和CT相反，光谱测量不需要化学剂来提高癌症成像的质量，这有助于开发更安全的诊断方法。总体而言，我们将看到，光谱和人工智能的结合构成了一个非常有前途且快速发展的医疗技术领域，它将很快增加可用的癌症诊断方法。