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用于声道建模的多模态分割
精确的声道建模对于构建可解释语音处理和语言学的发音表征是必不可少的。然而，声道建模具有挑战性，因为许多内部发音器官被外部运动捕捉技术遮挡。实时磁共振成像 (RT-MRI) 可以测量语音过程中内部发音器官的精确运动，但由于标记方法耗时且计算成本高昂，MRI 的注释数据集大小有限。我们首先使用纯视觉分割方法为 RT-MRI 视频提出一种深度标记策略。然后，我们介绍一种使用音频来改进发声器官分割的多模态算法。我们共同为 MRI 视频分割中的声道建模设定了新的基准，并利用该基准为 75 位说话者的 RT-MRI 数据集发布了标签，将声道的带标签公共 RT-MRI 数据量增加了 9 倍以上。代码和数据集标签可在 rishiraij.github.io/multimodal-mri-avatar/ 找到。索引术语：发音语音、视听感知
通过 CNN U 优化脑肿瘤分割
摘要。准确分割医学图像中的脑肿瘤对于精确诊断和治疗计划至关重要。在本研究中，我们介绍了一种稳健的脑肿瘤分割方法，该方法采用卷积神经网络 (CNN) 和对比度限制自适应直方图均衡 (CLAHE) 和直方图均衡 (HE) 预处理技术。我们利用 CNN U-Net 架构，并通过 CLAHE-HE 预处理增强，以实现脑肿瘤分割的高精度。我们的评估证明了这种方法的有效性，表明在训练、验证和测试阶段，准确度（达到 0.9982）、损失（降低到 0.0054）、均方误差 (MSE，降低到 0.0015）、交并比 (IoU，增加到 0.9953）和 Dice 分数（增加到 0.9977）均有显着改善。值得注意的是，我们的模型具有有效的泛化能力，这一点可以通过验证性能与训练结果的紧密结合看出。这些发现强调了预处理技术在增强医学图像分析方面的潜力，所提出的方法展示了彻底改变脑肿瘤分割的前景，从而有助于在临床环境中做出更准确、更可靠的诊断。未来的研究可能会探索创新的预处理方法以及所提出的方法在其他医学图像分割任务中的应用，这将进一步提高其能力和可能的应用领域。
1q'fy25-新闻稿（带分割）
上个月，Ola Electric宣布了网络合作伙伴计划，旨在扩大其在印度的销售和服务网络。根据该计划，Ola Electric计划在2025年底之前将网络发展到10,000。此外，Ola Electric还将训练10万特定的第三方机械师，以使印度EV的每一个机械师准备就绪。为了重新定义其客户的售后经验，Ola Electric最近宣布了#HyperService活动。在该活动下，该公司计划在今年12月之前将其服务网络加倍到1,000个中心，并推出了快速服务保证和行业优先的AI-LED主动维护和诊断。Ola Electric提供了宽敞的S1投资组合，其中有六个产品遍布有吸引力的价格点，可满足不同范围要求的客户。虽然高级产品S1 Pro和S1 Air的价格分别为1,34,999卢比和1,07,499卢比，但大众市场产品包括S1 X Portfolio（2 kWh，3 kWh，3 kWh和4 kWh），价格为74,999卢比，87,9999999999.9999999999999.9999999999999.99999999999999.999999999999999.999999999999999999.999999999999999999999.9999999999号。在2024年8月的年度“ sankalp”活动中，该公司宣布推出其Roadster Motorcycle系列，包括Roadster X（2.5 kWh，3.5 kWh，4.5 kWh，4.5 kWh），Roadster（3.5 kWh，4.5 kWh，6
对细胞分割的计算方法的系统评估
。cc-by-nc 4.0国际许可（未获得同行评审证明），他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年1月31日。 https://doi.org/10.1101/2024.01.28.577670 doi：biorxiv preprint
用安全的工作量解决分割难题！
解决方案，应用网络安全控件不再是一项琐碎的任务。策略控制工具集只会不断增长，网络中有多个执行点，以使用不同的方法（例如主机防火墙，网络防火墙和SDN控制器）或以安全组的形式保护我们的应用程序工作负载。
狂热的脑肿瘤分割挑战2023
Anahita Fathi Kazerooni 1，Nastaran Khalili 1，Xinyang Liu 2，Debanjan Haldar 3，Zhifan Jiang 2，Anna Zapaishchykova 4，Julija Pavaine 5，Julija Pavaine 5 Khanak K. Nandolia 12，Andres F. Rodriguez 13，Ibraheem Salman Shaikh 14，Mariana Sanchez-Montano 15，Holley Adewole 17，Jake Albrecht 18，Udunna Anazodo 19，Hannah Anazodo 19，Hannah Anderson 20，Syed Muhammed Anwar2 22，蒂莫西·贝格斯（Timothy Bergquist）18，奥斯汀·J·博尔贾（Austin J. Janas 30, Elaine Elaine 31, Alexandros Karargyris 21, Hasan Kassem 21, Neda Khalili 1, Florian Kofler 32, Dominic Labella 33, Koen Van LEMPUT 34, Hongwei B. Li 35 , Nazanin Maleki 30, Zeke Meier 36, Bjoern Menze 37, Ahmed W. Moawad 38, Sarthak Pati 21, Marie Pirud 32，Tina Poussant 4，Zachary D. Rudare 39，Rachit Saluja 40，Micah Sheller 21，Russell Takeshi Shinohara 41，Karthik Viswanathan 1，Chunhao Wang 33，Benedikt Wiestler 42，Walter F. Wigter F. Wiggin F. Wiggin S. 43，Cristos B. 风暴1，Miriam Bornhorst 45，Roger Packer 45，Trent Hummel 46，Peter de Blank 46，Lindsey Hoffman 47，Lindse Aboian 8，Ali Nabavizade 1，Jeffrey B. Ware 1，Benjamin H. Linguraru 2风暴1，Miriam Bornhorst 45，Roger Packer 45，Trent Hummel 46，Peter de Blank 46，Lindsey Hoffman 47，Lindse Aboian 8，Ali Nabavizade 1，Jeffrey B. Ware 1，Benjamin H. Linguraru 2
分割医学图像：从UNET到Res- ...
摘要 - 这项研究提供了深度学习模型的比较分析 - UNET，RES-UNET，RES-RES-UNET和NNUNET，可评估其在脑瘤，息肉和多级心脏分段任务中的表现。分析侧重于精确，准确性，召回，骰子相似性系数（DSC）和联合（IOU）的相交以评估其临床适用性。在脑肿瘤分割，RES-UNET和NNUNET中明显胜过UNET，在DSC和IOU分数中，RES-UNET领先，表明肿瘤描述的准确性均出色。同时，NNUNET在召回和准确性方面表现出色，这对于临床诊断和计划中可靠的肿瘤检测至关重要。在息肉检测中，NNUNET是最有效的，在所有类别中达到了最高的指标，并将其作为内窥镜检查中可靠的诊断工具证明了它。在复杂的心脏细分任务中，RES-UNET和RES-UNET在描述左心室方面非常出色，RES-UNET也导致右心室分割。nnunet在心肌分段中无与伦比，在精确，召回，DSC和IOU中取得了最高分数。结论指出，尽管有时会在特定指标中表现出色，但差异很小。NNUNET始终在整个实验中显示出卓越的整体性能。索引术语 - 深度学习，UNET，RES-UNET，RES-UNET，NNUNET，医学成像细分，临床应用特别是因为其高召回和准确性而引起的，这在临床环境中至关重要，可以最大程度地减少误诊并确保及时治疗，NNUNET在所有测试类别中的关键指标中的稳健表现将其确立为这些变化和复杂的分割任务的最有效模型。
新的高效率分割的热电unicouple
为了实现高热能能量转换效率，希望在大温度梯度上操作热电发电机设备，并最大程度地提高用于构建设备的材料的热电性能。但是，没有单个热电材料适合在非常宽的温度（〜300-1000k）中使用。因此，必须在其具有最佳性能的每个温度范围内使用不同的材料。这可以通过两种方式实现：1）多阶段热电发生器，每个阶段在固定温度差上运行，并且是电隔离的，但与其他阶段进行热接触2）分段的发电机，其中P和N-Legs形成了由不同片段组成的不同片段。在较早的出版物中引入了将喷气推进实验室开发的新的热电材料整合到分段热电Unicouple中的概念。这种新的Unicouple预计将在300-973 K的温度差上运行，并将根据最先进的热电材料和新颖的P-Type Zn 4 SB 3，P-Type 4 SB 12-基于4 SB 12的合金和N型cosb 3-by-bys alloys的组合，将使用新颖的分段腿。预计该新的单分型将预计转化效率约为15％。我们在本文中介绍了该Unicouple制造的最新实验结果，包括P-Legs，N腿和P-Leg与N-Leg互连的不同段之间的键合研究。
uctnet：室内RGB-D语义分割
摘要。在本文中，我们解决了RGB-D语义分段的问题。解决此问题的关键挑战在于1）如何从深度传感器数据中提取特征，以及2）如何有效地融合从两种模式中提取的特征。对于第一个Challenge，我们发现从传感器获得的深度信息并不总是可靠的（例如，具有反射性或深色表面的对象典型地读取不准确或无效的传感器读数），现有的使用Convnets提取深度特征的方法并未明确考虑不同像素位置的深度值的可靠性。为了应对这一挑战，我们提出了一种新颖的机制，即不确定的自我注意力，该机制明确控制了从无法可靠的深度像素到特征提取过程中的深度像素的信息。在第二个挑战中，我们基于交叉注意力提出了一个有效且可扩展的融合模块，该模块可以在RGB编码器和深度编码器之间自适应地融合和交换信息。我们提出的框架，即uctnet，是一个编码器 - 模型网络，natu-rally将这两个关键设计结合在一起，以实现鲁棒和准确的RGB-D分割。实验结果表明，UCTNET优于效果，并在两个RGB-D语义分割基准上实现最先进的性能。