XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用格子修剪，正向上下文适应和矢量化
摘要 - 依赖性量化（DQ）是多功能视频编码（VVC）标准中的关键编码工具之一。dq采用两个标量量化器，每个标量量化器的选择受奇偶元驱动的四州状态机的控制。由于设计是规范上执行的，因此DQ的使用需要汇率优化的量化（RDOQ），并具有每个系数决策和状态更新，例如基于网格的量化，最初针对VVC参考软件（VTM）提出。由于其固有的依赖性（包括基于先前编码的系数值的VVCS上下文选择）以及相当广泛的搜索范围，因此Trellis量化在计算上是高度复杂的。降低该算法的复杂性对于实用的VVC编码器至关重要。在本文中，我们提出了一个快速依赖的量化格子搜索，通过以下方式改进了初始设计：不可能的分支的格子修剪，正向自适应上下文传播，最后是矢量化的实现。在开放和优化的VVEND编码器中提出的建议方法将量化运行时减少了37％，允许在中等预设中总体15％的编码器加速，而在全intra编码条件下对压缩性能没有影响。在随机访问条件下，实现了9％的整体编码器加速。索引项 - VVC，VVEN，量化，格子，矢量。
变形金刚和皮层波：编码器，用于跨时间在上下文中拉动
摘要：诸如ChatGpt和其他大型语言模型（LLM）等变压器网络的功能引起了世界的关注。其性能基础的至关重要的计算机制依赖于将完整的输入序列（例如，句子中的所有单词）转换为一个长的“编码向量”，该序列使变压器可以在自然序列中学习长距离的时间依赖性。具体来说，应用于此编码向量的“自我注意力”通过计算输入序列中的单词对之间的关联来增强变形金刚中的时间上下文。我们建议，跨单个皮质区域或以整个脑规模的多个区域传播的神经活动波可以实施类似的编码原理。通过将最新的输入历史记录到每个时间时刻，皮层波可以使时间上下文从感觉输入的序列中提取，这是变压器中使用的计算原理。
营养，农药暴露和病毒感染相互作用以在蜜蜂（Apis Mellifera）中产生上下文依赖性作用
经常认为传粉媒介健康的下降是多种相互作用的生物和非生物压力源的综合结果。也就是说，营养限制，农药暴露以及病原体和寄生虫感染。尽管有这一假设，但大多数检查压力源相互作用的研究都被限制在两个并发因素上，从而限制了我们对多压力动力学的理解。使用蜜蜂作为模型，我们通过研究可变饮食，多种农药的野外现实水平以及病毒感染相互作用以影响生存，感染强度以及免疫和解毒基因表达来解决这一差距。尽管我们发现证据表明农业化学暴露（毒性里利和两种杀真菌剂的野外混合物）会加剧感染并增加病毒诱导的死亡率，但这种结果是营养依赖性的，只有在提供人工花粉时才发生。与自然收获的多性花粉倒置的供应倒置，降低了病毒诱导的死亡率并提出了激烈的反应。为了测试该反应是否特定于农药，我们重复了使用拟除虫菊酯（Lambda-Cyhalothrin）和新烟碱（Thiamethoxam）的实验，发现了可变结果。最后，为了了解这些作用的基础，我们测量了重要的免疫和解毒基因的病毒载量和表达。一起，我们的结果表明，多应激源相互作用是复杂的，高度依赖于上下文，但具有影响蜜蜂健康和生理学的巨大潜力。
CIS基因调节的系统解码定义上下文...干细胞分泌组治疗可改善全体代谢，降低肥胖并促进老年小鼠的骨骼肌功能圣地亚哥UC
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非在信用额度中另有说明。
大学和研究部 genethera p rn 国家研究中心基金会 - 带有RNA技术指数的基因治疗开发和药物，选择N 2 POS 主题：旨在获取感兴趣的事件和估计上下文收集的公告
候选人必须在06/09/2024的时间内发送其通过认证的E -Mail（P.E.C.）申请
上下文化语音识别：重新思考第二...
自动语音识别（ASR）系统近年来见证了显着的进步。上下文化的ASR任务需要识别语音不是孤立的话语，而是在更广泛的情况下。常规方法经常采用第二通范式来重新排列初始转录，但它们有可能在候选假设中遇到预测错误，从而损害了识别精度。在这项研究中，我们引入了一个新颖的框架，该框架与典型的第二频繁撤退方法不同。给出了n-最佳假设，我们利用大型语言模型来提示上下文化的第二通过。除了追求更高的准确性外，我们还旨在探索性能边界，而无需实质上改变潜在的预培训的语言和语言模型。我们通过零拍的提示和战略性的低级适应调整来提高所提出的范式的有效性。在多个价值的口语阅读理解基准基准SRC上，促使模型和微调模型的表现优于1好的ASR假设，分别达到了13.6％和45.9％的明显相关性单词错误率（WER）改善。结果表明，提出的方法增强了转录准确性和上下文理解。
Sonifyar：增强现实中的上下文感知声音
（1）有限的现实世界上下文。现有系统通常支持链接到AR中虚拟对象的动作触发器，但缺乏对现实世界上下文信息的支持（例如，，一种虚拟玩具机器人，穿越木材，地毯或玻璃等多样化的室内表面。（2）有限的交互规范。现有系统仅提供预定义的交互触发器，例如“ TAP”和“接口输入”。这限制了创建者在提供的选项之外指定交互的能力，尤其是涉及环境环境的选项（例如，用户在现实世界中“幻灯片”虚拟粉笔在现实世界黑板上滑动）。（3）有限的声音来源。现有系统受其图书馆中可用的声音资产的限制以及在线合适的声音资源的稀缺性。因此，AR的作者努力为不同的AR事件找到适当的声音（例如，复制虚拟蜻蜓的翅膀颤动或模拟虚拟恐龙的饮食声音）。
迷幻和上下文的重要性
我们目前正在见证迷幻研究的复兴；如此之多，以至于这样的短语开始感觉到铂。有些人将目前的复兴称为“第三波”（Austin等人2017），因为这不是第一次迷幻的心理学和精神病学领域（Carhart-Harris and Goodwin，2017年），而某些本地文化（最著名的是在美洲）自古以来就庆祝了它们的影响（Labate，2014年； Labate和Cavnar，2016年）。鉴于当前迷幻研究的氛围的有前途的性质，引起人们对潜在陷阱的关注是明智的，以防止它们。本文的主要假设是，迷幻的动作从根本上依赖于心理和环境意义上的上下文。有人认为，忽视上下文可能会使迷幻的经历不仅在临床上无效，而且可能有害 - 部分会计，部分原因是仍然会束缚这些药物的负面污名（Erritzoe等人，2017年； Erritzoe和Richards，2017年）。1
通过声源本地化手术中的空间上下文意识
摘要。背景意识和场景理解是计算机辅助和机器人手术中智能系统开发的组成部分。尽管大多数系统主要利用视觉数据进行场景理解，但最新的概念证明已展示了声学的大量，用于检测和分析与典型的噪声排放相关的手术活动。但是，尚未有效地用于手术中的定位任务，这对于获得对场景的全面理解至关重要。在这项工作中，我们介绍了可以揭示声学活动及其在手术领域的位置的新型声源定位概念（SSL），因此提供了对患者和医疗设备的外科手术人员的相互作用的见解。我们通过在两个概念验证本地化任务中使用声学摄像头解释声音活动热图，表明了这一概念的潜力。对于对象检测任务，我们以86.07％的0.5 IOU实现AP，平均欧几里得距离为13。70±14。65个PX在图像分辨率为1100x825 PX的图像分辨率，用于关键点检测任务。基于这些结果，我们认为声学事件的本地化具有外科手术理解的巨大潜力，为未来手术室中的多模式感应解决方案打开了许多新的研究方向。据作者的最佳知识，这是在医学背景下利用SSL的第一项作品。