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多模式癌康复的发展（...
1体育与体育活动学院，英国Sheffield Hallam University，英国Sheffinfienf。 a.myers@shu.ac.uk（a.m.）; g.frith@shu.ac.uk（g.f.）; m.thelwell@shu.ac.uk（M.T。）; katie.pickering@shu.ac.uk（k.p。）2个高级福祉研究中心，英国Sheffield Hallam University，英国Sheffinfinfinfinfiend Hallam University； jhnkidder@aol.com（J.K。）; g.phillips@shu.ac.uk（g.p。）; r.j.copeland@shu.ac.uk（R.C。）3重症监护局，Sheffield教学医院NHS Foundation Trust，Sheffieffient of Shef Fiffield，Sheffiffiffinfinfinfinfinfinfip。 g.h.mills@sheffield.ac.uk（G.H.M.）4个专业癌症服务，Sheffield教学医院NHS Foundation Trust，Sheffield s10 2Jf，英国； patricia fin@nhs.net（p.f.）; diana.green field@nhs.net（D.M.G.）5治疗和姑息治疗局，联合社区和急诊小组，Shef Fiffield教学医院NHS基金会基金会信托基金会，英国Sheffiffielf Fiffielf Fiffient and palliative Care。 carol.keen@nhs.net（C.K。）; suzanne.hodson@nhs.net（S.H.）; rachel.smith162@nhs.net（R.S.）; laura.evans48@nhs.net（L.E。）6饮食服务，Sheffield教学医院NHS Foundation Trust，Shef Fiffield s10 2Jf，英国； sarah.thornton14@nhs.net 7心理服务部，Sheffind教学医院NHS基金会信托基金会，英国Sheffiffiffiffinfinfinfinfinfinfter Find Finders Trust，英国； emma.dale5@nhs.net 8 Sheffind教学医院NHS基金会信托基金会，英国Sheffiffinfinfinfinfinfinfinfinfinfinfient Fiffient s10 2Jf； louisemaxwell@nhs.net 9肿瘤学和代谢系，Shef Fieferd大学，医学院Beech Hill Road，Sheffiffiffiffiffiffiffiend s10 2rx，英国 *通信：l.humphreys@shu.ac.ac.uk
多模式图像融合的去核扩散模型
多模式图像融合旨在结合不同的模态，以产生保留每种模式的合并特征的融合图像，例如功能亮点和纹理细节。为了利用强大的先验，并应对基于GAN的生成方法的不稳定培训和缺乏解释性等挑战，我们提出了一种基于脱氧扩散概率模型（DDPM）的新型融合算法。在DDPM采样框架下，融合任务是作为条件生成概率提出的，该框架被划分为无条件生成子问题和最大似然子问题。后者以层次的贝叶斯方式进行了模拟，并以潜在变量为单位，并通过期望最大化（EM）算法来推断。通过将推理解决方案集成到扩散采样迭代中，我们的方法可以从源图像中生成具有自然图像生成先验的高质量融合图像，并从源图像中产生交叉模式信息。请注意，我们所需的只是无条件的预训练的生成模型，不需要微调。我们的广泛实验表明，我们的方法产生了有希望的融合会导致红外可见的图像融合和医学图像融合。该代码可在https：// github上找到。com/zhaozixiang1228/mmif-ddfm。
3D空间多模式内存
我们提出了3D空间多模式内存（M3），这是一种多模式存储系统，旨在通过视频源保留有关中型静态场景的信息，以供视觉感知。通过将3D高斯脱衣技术与基础模型集成在一起，M3构建了能够跨粒度呈现特征表示的多模式内存，其中包括广泛的知识。在我们的探索中，我们在以前的特征劈叉上确定了两个关键挑战：（1）在每个高斯原始原始原始原始的存储高维纤维中的计算限制，以及（2）蒸馏功能和基础模型之间的未对准或信息损失。为了解决这些挑战，我们提出了M3的主要场景组件和高斯记忆注意的关键组成部分，从而实现了有效的训练和推理。为了验证M3，我们对特征相似性和下游任务以及定性可视化进行了全面的定量评估，以突出显示高斯记忆注意的像素痕迹。我们的方法包括各种基础模型，包括视觉模型（VLM），感知模型以及大型多模式和语言模型（LMMS/LLMS）。此外，为了演示现实世界的适用性，我们在四足机器人的室内场景中部署了M3的功能字段。值得注意的是，我们声称M3是在3D功能蒸馏中挑战核心压缩挑战的第一项工作。
多模式热泵的建模和控制
抽象的现代热泵在过去的50年中已经显着发展，以在广泛的条件下提供能量效率的冷却和加热。但是，改进的建筑法规和更高的能量效率标准的结果是，在某些情况和应用中，热泵可能难以在室内湿度保持舒适的水平，尤其是在潮湿的气候下。本文考虑了可以以多种模式运行的住宅热泵系统的建模和控制，包括常规的冷却模式和重新加热模式。在加热模式下，凝结（温暖）制冷剂通过室内热交换器重新加热条件空气。反馈的配置和作用降低了蒸发剂的温度，从而增加了水冷凝速率并降低了室内相对湿度水平。提出了一种对照算法，该算法可以协调可变速度压缩机，电子驱动的膨胀阀和可变速度风扇的作用，以实现室内空气温度调节和室内湿度调节。该算法包括在操作模式之间切换的混合逻辑。对多模式热泵的模拟耦合，并与位于潮湿气候区域中的典型住宅建筑的动态模型结合在一起，既显示温度和湿度调节。
多模式深度学习模型
背景：临床注释包含与患者过去和当前健康状况有关的结构化数据之外的上下文化信息。目标：本研究旨在设计一种多模式深度学习方法，以使用入院临床注释和易于收集的表格数据来提高心力衰竭（HF）的医院结果的评估精度。方法：多模式模型的开发和验证数据是从3个开放式美国数据库中回顾性得出的，包括重症监护III V1.4（MIMIC-III）的医学信息MART和MIMIC-IV V1.0和MIMIC-IV V1.0，从2001年至2019年的研究中收集了来自2019年的教学医院，并从2019年进行了研究。 2015。研究队列由所有关键HF患者组成。分析了临床注释，包括主要投诉，当前疾病的历史，体格检查，病史和入院药物以及电子健康记录中记录的临床变量。我们为院内患者开发了一个深度学习死亡率预测模型，该模型接受了完整的内部，前瞻性和外部评估。使用综合梯度和沙普利添加说明（SHAP）方法来分析危险因素的重要性。结果：该研究包括发育套件中的9989（16.4％）患者，内部验证集中的2497（14.1％）患者，前瞻性验证集中的1896年（18.3％），外部验证集中的7432（15％）患者。在早期评估中，病史和体格检查比其他因素更有用。模型的接收器工作特性曲线下的面积为0.838（95％CI 0.827-0.851），0.849（95％CI 0.841-0.856）和0.767（95％CI CI 0.762-0.772），对于内部，前瞻性，前瞻性，外部效力，以及外部效力。多峰模型的接收器操作特性曲线下的面积优于所有测试集中的单峰模型的区域，而表格数据有助于更高的歧视。结论：结合入学笔记和临床表格数据的多模式深度学习模型显示，有希望的功效是评估HF患者死亡风险的潜在新方法，提供了更准确，更及时的决策支持。
使用多模式港口系统✩
现代车辆可以看作是一个复杂的网络物理系统（CPS），其中车辆动力学与软件控制系统相互作用。自适应巡航控制（ACC）和车道保持控制（LKC），特别是半自主和自主驾驶的基础特征。此类系统的安全分析对于实现车辆自治非常重要。确保在这种复杂的CP中的安全性非常具有挑战性，尤其是在多个子系统，非线性，混合动力学和干扰之间存在相互作用的情况下。本文介绍了使用多模式港口港系统对汽车控制系统安全分析的方法。该方法将哈密顿式功能用作安全和不安全状态的能量水平之间的障碍，并采用被动性证明轨迹无法越过这一障碍。该方法应用于由ACC和LKC组成的车辆动力学的安全分析。目标是确保主机不会与铅车相撞，并且不会滑行。使用硬件中的仿真平台实现和评估控制设计。实验结果证明了安全分析方法，包括实施效应（例如离散和量化）的影响。©2019 Elsevier Ltd.保留所有权利。
多模式共学习：挑战，与...
使用多种模式的多模式深度学习系统，例如文本，图像，音频，视频等，表现出比单个模式（即单峰）系统更好的性能。多模式机器学习涉及多个方面：表示，翻译，对齐，融合和共同学习。在多模式机器学习的当前状态下，假设是在训练和测试时间内都存在所有模式，对齐和无声。然而，在实际的任务中，通常可以观察到缺少一种或多种方式，嘈杂，缺乏带注释的数据，具有不可靠的标签，并且在培训或测试中稀少，并且两者兼而有之。这一挑战是通过称为多模式共学习的学习范式来解决的。（资源贫乏）模式的建模是通过利用知识传递（包括其表示形式和预测模型）之间知识转移来帮助（资源丰富）模态来帮助的。
评估机器学习和多模式数据...
精神疾病，这是一个重大的全球健康问题，涵盖了全世界数百万人的广泛心理疾病（1，2）。这些疾病的后果超出了个人，影响家庭，社区和经济体。例如，仅抑郁症是全球残疾的主要原因，精神障碍是全球整体疾病负担的主要因素（3，4）。精神疾病的社会影响是深远的，涵盖了由于生产力失去，医疗保健费用以及降低生活质量的无形而巨大的成本（5，6）。此外，心理健康障碍会加剧社会问题，例如无家可归和失业，从而造成贫困和疾病的恶性循环（7）。