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World File Search System伪装
在伪装实例分段中揭示隐藏上下文
摘要。预测隐藏在com-plex上下文中的对象的实例级掩码是伪装实例分割（CIS）的目标，这一任务因伪装的obs obsptss and Anckatiks之间的惊人相似之处而复杂。伪装观察的各种外观，包括不同的角度，部分可见性和模棱两可的信息，进一步加剧了这一挑战。先前的作品考虑在高不确定性区域内clasifulsiful sifialpixels，而无需考虑其文本语义，从而导致许多假阳性。我们提出了一种称为Mask2Camouflage的新颖方法，该方法同时增强了上下文特征的建模，并完善了实例级别的预测地图。mask2Camouflage利用多尺度功能集成了骨干线中提取的功能。然后，引入了全局细化的交叉注意模块（GCA），以补充前景面罩和背景掩盖，以减少假阳性。fur-hoverore，通过模拟全球换档聚类过程，我们介绍了全球偏移的多头自我注意力（GSA），该过程使对象查询不仅可以从早期功能中捕获信息，还可以从结构性概念中捕获信息，从而降低与评估的数据验证的掩体对象检测任务中的类内部问题。与15种最先进的方法相比，我们的Mask2Camouflage显着提高了伪装实例细分的性能。我们的代码可在https://github.com/underlmao/mask2camouflage上找到。
伪装对受监督的SAR超级...
合成孔径雷达（SAR）是一个尖端的遥感系统，在地球仪和环境监测中起着重要作用。高分辨率SAR成像提供了图像中的更细节，可以检测和识别地面上较小的对象和特征。然而，从理论上讲，侧面空气传播的雷达（SLAR）的分辨率受到倾斜范围的雷达带宽的限制，而在方位角[1]中的天线足迹宽度[1]实际上受到目标侧侧的降解[2]。为了克服这些问题，已经在[2、3、4、5]中提出了空间变体速差（SVA）算法及其旨在减少或取消旁观的变体。这些基于脉冲响应模型的这些不明显的算法在计算上是快速有效地减少侧叶的。但是，主叶宽度保持不变。可以使用基于神经网络的监督学习方法来解决后一个问题，通过利用配对高分辨率（HR）和低分辨率（LR）SAR图像的数据库中的先验信息[6，7，8]。对于尖锐的主机，神经网络必须学会从下采样的LR SAR输入中恢复HR SAR图像，这可能是在光学图像超级分辨率上的挑战中类似的设置[9]。但是，SAR图像形成特定于与视神经不同的雷达波。尤其是SAR范围和方位角轴是不可列出的，并且是经典的增强轴（例如旋转和翻转）是不现实的。此外，斑点噪声高度损坏了SAR图像，从而使伪造过程对靶标和异常进行了决定[10]。幸运的是，诸如[11，12]之类的SAR佩克林方法能够使用很少的single外观复杂（SLC）SAR图像减少斑点噪声。在本文中，我们建议评估使用Fell fell
brochosomes作为叶霍普珀的反染色伪装涂层
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，于2024年8月16日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.08.15.608063 doi：biorxiv preprint
不确定性意识到伪装对象检测中的人机合作
伪装的对象检测（COD）是识别在其环境中识别对象的任务，由于其广泛的实际应用范围很快。开发值得信赖的COD系统的关键步骤是对不确定性的估计和有效利用。在这项工作中，我们提出了一个人机协作框架，用于对伪装物体的存在进行分类，利用计算机视觉模型（CV）模型的互补优势和无创的脑部计算机界面（BCIS）。我们的方法引入了一个多视障碍，以估计简历模型预测中的不明显，利用这种不确定性在培训过程中提高效率，并通过基于RSVP的BCIS在测试过程中为人类评估提供了低信任案例，以实现更可靠的决策。我们在迷彩数据集中评估了框架，与现有方法相比，平衡准确性（BA）的平均平均提高为4.56％，F1得分的平均提高为4.56％。对于表现最佳的细节，BA的改善达到7.6％，F1分数为6.66％。对培训过程的分析表明，我们的信心措施和精度之间存在很强的相关性，而消融研究证实了拟议的培训政策和人机合作的有效性
RECQ5 的转录衰减和RNA聚合酶II的缩合机制 通过欧洲黑松的造林管理增强生态系统服务提供 brochosomes作为叶霍普珀的反染色伪装涂层 myh11稀有变体增强主动脉生长，并诱导心脏肥大和心力衰竭，并以压力超负荷 Genomeocean：在大规模宏基因组组件上训练的有效基因组基础模型 干细胞特异性NF-κB是干细胞存活和肠道损伤时上皮再生所必需的 1 Nora病毒在分裂的肠道干细胞中增殖... 2025.01.31.635872.full.pdf 一个集成多端的计算分析，以更好地了解85个小动物的结构和功能 铬摩托运动指纹启用单个疾病生物标志物分子的多素数字计数 AAV血清型php.eb与中的AAV9相比，具有上升的神经元转导效率 Neuromark DFNC模式 rtct：啮齿动物三角完成任务，以促进路径整合的翻译研究 全球大脑活动和功能连通性的剂量依赖性变化1 1识别... 的JNK调节的磷蛋白体标记 CDKN2ALOW癌细胞胜过... 的巨噬细胞 2025.02.05.636601.full.pdf gutheridge3
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月5日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.05.636647 doi：Biorxiv Preprint
伪装的 Pt(II) 层状双氢氧化物增强 PD-1
1. 厦门大学医学院肿瘤研究中心，厦门 361102。2. 香港中文大学理工学院，深圳市创新药物合成重点实验室，深圳 518172。3. 杜克大学 Thomas Lord 机械工程与材料科学系，北卡罗来纳州达勒姆 27708，美国。4. 广东药科大学第一附属医院，广州 510026。5. 加利福尼亚大学环境毒理学系，加利福尼亚州河滨市 92507，美国。6. 福建医科大学基础医学院免疫治疗研究所，福州 350122。7. 厦门大学医学中心附属翔安医院消化内科、妇产科，厦门 361000。 8. 山东第一医科大学附属省立医院麻醉科，山东济南 250021。
2024 年 2 月 12 日 052-COM-1361 伪装自己和......
绩效衡量标准 允许 不允许 N/A 1. 在整个伪装行动中应用伪装原则。 a. 采用逼真的伪装。 b. 应用伪装运动技术。 c. 打破常规形状。 d. 通过遮盖或移除可能反射光线的物品来减少可能的反光。 e. 与周围环境混合颜色，或至少确保颜色与背景不形成对比。 f. 采用噪音控制。 2. 伪装您暴露的皮肤。 a. 使用油漆棒遮盖皮肤油脂，即使您的皮肤很黑。 b. 在脸上涂漆时使用表格 052-COM-1361-1 中的颜色图表。 c. 用深色涂高、有光泽的区域（前额、颧骨、鼻子、耳朵、下巴）。 d. 用浅色涂低、阴影区域（眼睛周围、鼻子下方和下巴下方）。在颈后、手臂和手部裸露的皮肤上涂上不规则的图案。 3. 伪装您的制服和头盔。 a. 卷起您的袖子并扣上所有纽扣。 b. 将树叶、草、小树枝或 LCSS 碎片贴在您的制服和头盔上。 c. 穿着未上浆的 ACU。 d. 更换过度褪色和磨损的 ACU，因为伪装效果已丧失。 4. 伪装您的个人装备。 a. 遮盖或移除闪亮的物品。 b. 固定移动或佩戴时会发出嘎嘎声或噪音的物品。 c. 使用天然物品和/或 LCSS 破坏大型和笨重装备的形状。 5. 维护伪装。 a. 当天然伪装失效并失去效力时更换它。 b. 当伪装褪色时更换它。 c. 更换伪装以适应不断变化的环境。
传感器数据保护通过整合区块链和伪装的网络物理制造系统中的加密
传感技术的进步可以从制造系统中收集有效的数据来监视和控制。此外，随着物联网（IoT）和信息技术的快速发展，越来越多的制造系统变得启用了网络，从而有助于实时数据共享和信息交流，从而显着提高了制造系统的功能和效率。但是，支持网络的环境可能会在数据和信息共享过程中构成具有网络物理攻击风险高的传感器数据。指定的是，网络物理攻击可以针对制造过程和/或数据传输过程，以使传感器数据恶意篡改传感器数据，从而导致错误警报或监测中异常检测的失败。此外，网络物理攻击也可以在无授权的情况下实现非法数据访问并导致关键产品/过程信息的泄漏。因此，开发一种有效的方法来保护数据免受这些攻击的影响至关重要，以便可以在支持网络的环境中确保制造系统的网络物理安全性。为了实现这一目标，本文提出了一种综合区块链启用的数据保护方法，该方法利用了凸轮的不对称加密。提出了一项现实世界中的案例研究，该案例研究介绍了添加剂制造中收集的传感器数据的网络物理安全性，以证明该方法的有效性。[doi：10.1115/1.4063859]结果表明，可以在相对较短的时间内检测到恶意篡改（小于0.05 ms），并且未经授权的数据访问的风险也大大降低。
祝福您的心：伪装成南方敌意的南方敌意的解构及其对“ Charlie先生的布鲁斯”和“消失的半d
建议引用推荐引用Neill，Sterling S.，“祝福您的心：伪装成南方敌对的南方敌意的解构及其对“ Charlie先生布鲁斯先生”和“消失的一半”中黑人身份的影响。论文，佐治亚州立大学，2023年。doi：https：//doi.org/10.57709/36396231