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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。
IV INPE关于天体物理学的高级课程 技术注释号41/2024-CGICI/DPNI/SVSA/MS 卫生部 用于改善普通豆的遗传改善的生物技术工具 投票号69/2024/sei/direo3/anvisa -Portal Gov.br pertuzumab和曲妥珠单抗新辅助治疗中皮下固定剂量的结合 XX-REALTORY-DA-REDE-INTERGRADA-BANCOS-of-Perfis ...- Gov.br 德克萨斯2012 教育部（MEC）高等教育人员改善（CAPES）评估委员会（DAV）19.farm@capes.gov.br 报告Vigitel Brasil 2023（2706367）我知道25351.911221 ... 初步报告 - 血友病患者和血液凝血因子VIII> VIII因子VIII PowerPoint演示 技术会议与展览 - 门户gov.br 意见SEI No. 3997/2024/MF摘要：CP ANVISA No. 1,282 ... 人类细胞和组织的良好实践指南用于治疗用途 扇区和项目资格参数列表 技术注释14（0046213575）I SEI 25000.031534/2024-94 ... 最终语句特定实例号02/20181 ... FDD-空缺出版-Gov.br 卫生部-Portal Gov.br 航空中的人工智能-Portal Gov.br
与实验研究的许多其他领域一样，射电天文学与现代技术同时发展，有时会从中借来，有时会推到新的杠杆。这种伙伴关系可以清楚地看到接收者，低温和最先进的电子产品。在过去的20 - 30年中，电子组件价格价格的自由轨道轨迹，尤其是低噪声放大器（LNA），使得建立非常敏感的接收器，以允许在Karl Jansky在1930年代收集到Galaxy的一流数据时，可以对物理可观察到的物理可观察结果进行测量。另一方面，多光束接收器和大面积设施已经在改变当前数据采集率和预期灵敏度的范式，不仅对天体物理学的影响（更多的数据，更多的数据，更多的来源，更深入的红移，在较少观察的时间内），而且在操作的效率上也有效。SKA，Lofar，Alma，Evla和Hauca等是面对新世纪开创性科学挑战的最先进技术。
极端监督实例细分
本文介绍了一种新颖的方法，可以使用极端点，即每个对象的最上方，最左侧，最左侧，bottommost和最右点进行学习。这些要点在现代边界框注释过程中很容易获得，同时为预分段提供了强大的线索，因此可以使用盒子监督的方法以相同的注释成本来提高性能。我们的工作将极端点视为真实实例掩盖的一部分，并传播它们以识别潜在的前面和背景点，它们全部用于训练伪标签生成器。然后，发电机给出的伪标签又用于监督我们的最终模型。在三个公共基准测试中，我们的方法大大优于现有的盒子监督方法，以完全监督的对应物进一步缩小了差距。尤其是，当目标对象分为多个部分时，我们的模型会生成高质量的掩码，而以前的盒子监督方法通常会失败。
通过实例模式编写器实现可泛化的隐式神经表征
尽管隐式神经表征 (INR) 近期取得了进展，但对于基于坐标的 INR 多层感知器 (MLP) 来说，学习跨数据实例的通用表征并将其推广至未见实例仍然具有挑战性。在这项工作中，我们为可推广的 INR 引入了一个简单而有效的框架，该框架使基于坐标的 MLP 能够通过仅调节早期 MLP 层中的一小组权重作为实例模式组合器来表示复杂数据实例；其余 MLP 权重学习跨实例通用表示的模式组合规则。我们的可推广 INR 框架与现有的元学习和超网络完全兼容，可用于学习预测未见实例的调节权重。大量实验表明，我们的方法在音频、图像和 3D 对象等广泛领域都实现了高性能，而消融研究验证了我们的权重调节。
具有成本效益的主动激光扫描系统，用于深度感知深度学习的实例分段
摘要：家禽业在全球农业中起关键作用，家禽是蛋白质的主要来源，并为经济增长做出了重大贡献。但是，该行业面临着与重复性且苛刻的劳动密集型任务相关的挑战。自动化已成为提高运营效率并提高工作条件的关键解决方案。具体来说，机器人的操纵和对象的处理在工厂中变得无处不在。但是，存在挑战以预先识别和引导机器人处理一堆具有相似纹理和颜色的物体。本文着重于开发旨在自动化鸡的机器人解决方案的视觉系统，该机器人解决过程是一种基本的，但在家禽加工中是一种基本但身体上剧烈的活动。为了解决通用实例分割模型在识别重叠对象中的限制，开发了一种具有成本效益的双重活性激光扫描系统来生成对象上的精确深度数据。将经过良好的深度数据生成与RGB图像集成在一起，并将其发送到实例分割模型以进行单个鸡检测和识别。这种增强的方法显着改善了该模型在处理涉及重叠鸡的复杂场景中的性能。具体而言，RGB-D数据的集成将模型的平均平均精度（MAP）检测准确性提高了4.9％，并显着改善了中心偏移 - 本研究中引入的定制度量标准，以量化地面真相蒙版中心与预测的面具中心之间的距离。精确的中心检测对于开发未来的机器人控制解决方案至关重要，因为它可以确保在鸡肉重定过程中准确抓住。中心偏移量从22.09像素（7.30 mm）降低到8.09像素（2.65 mm），证明了该方法在缓解闭塞挑战和增强视觉系统的可靠性方面的有效性。
用于生物医学数据实例化和可视化的创新深度学习方法
摘要 大多数生物医学应用面临的主要问题之一是大量未标记的数据。人类专家手动分析和分类海量数据库大多是不可行的，在某些有限条件下（仍然极其耗时）只有部分工作仅针对专家可轻松识别的简单特征。关于这个方面，医学专家面临两个具有挑战性的问题：如何选择最重要的数据进行标记，以及数据集的最小大小是多少（但足以定义每种病理）以进行分类器的训练。在本章中，我们提出了一种基于可视化数据分析的新方法，以使用最少的标记数据构建有效的分类器。编码器是卷积变分自动编码器 (CVAE) 的一部分，用作 2D 可视化的数据投影。输入向量被编码到二维潜在空间中，这有助于专家直观地分析训练数据集的空间分布。
将层次信息纳入多个实例学习，用于使用SCRNA-SEQ数据进行患者表型预测
多个实例学习（MIL）通过单细胞RNA-sequent（SCRNA-SEQ）数据提供了一种结构的方法来预测患者表型预测。但是，现有的MIL方法倾向于忽略SCRNA-Seq数据中固有的层次结构，尤其是细胞的生物组或细胞类型。这种情况可能会导致较高的细胞分裂水平下的次优性能和差的可解释性。为了解决这一差距，我们为基于注意力的MIL框架提供了一种新颖的企业层次信息方法。具体而言，我们的模型在细胞和细胞类型上介绍了基于注意力的聚集机制，因此在整个模型中的信息流程上实施了层次结构。在广泛的实验中，我们提出的方法始终优于现有模型，并在数据约束的情况下证明了鲁棒性。此外，消融测试结果表明，仅将注意力机理赋予细胞类型而不是细胞的注意力会导致性能提高，从而强调合并分层组的好处。通过识别与预测最相关的关键细胞类型，我们表明我们的模型能够捕获生物学上有意义的关联，从而促进生物学发现。
基准测试量子对``硬''匹配问题的实例
电子邮件：vjsandrijo@gmail.com摘要：在这项研究中，真空型制动液液体和恢复机能够删除制动液体泥土杂质，在制动系统中删除空气，并在制动液中检测水含量。是设计和开发的。该机器可以用于制动液回收：从液体中提取空气，并在何时完成出血任务的情况下辅助；测量制动液中存在的破坏性水量；并从杂质（污垢）中纯化制动液，并确定流体是否有资格重复使用。这可以解决用于汽车液压制动器维护和为汽车服务提供商提供服务的适当设备。此外，这也可以用作汽车培训中心和汽车维修，维护和维修领域的汽车培训中心和学校的实验室培训师。这是一种有效且安全的机器，可用于学生在液压制动系统维修方面的实验室性能。
共价可逆转的肽蛋白酶抑制剂。设计，合成和临床成功案例 内源性大麻素降解酶抑制剂作为潜在的抗精神病药：药物化学的观点 结合DNA支架和声力光谱以表征单个蛋白键 单个CSPBBR3纳米晶体中量子限制的光谱指纹 根据不同的生命周期步骤，电池对运输应用的环境影响 基准测试量子对``硬''匹配问题的实例
摘要：人类肽酶失调与癌症，高血压和神经变性等多种疾病有关。病毒蛋白酶的一部分对于病原体的成熟和组装至关重要。几十年的研究致力于探索这些宝贵的治疗靶标，通常用基于合成底物的抑制剂来解决它们，以阐明其生物学作用并开发药物。基于肽的抑制剂的合理设计为获得各种研究工具和候选药物提供了快速的途径。非共价修饰符在历史上是由于其可逆酶结合模式而导致的蛋白酶抑制作用的首选，因此可能更安全。然而，近年来，共价性不可逆抑制剂正在复活，其相关出版物，临床前和临床试验以及FDA批准的药物的急剧增加。取决于上下文，共价修饰符可以提供更有效和选择性的候选药物，因此需要较低剂量，从而限制了脱靶效应。此外，这种分子似乎更适合解决癌症和耐药性耐药性的关键问题。在可逆性和不可逆的抑制剂的边界，新药类别是基于共价肽的抑制剂，随着FDA在2003年获得FDA的批准，迄今为止又有4个其他4个列表。该领域的亮点是第一种口服Covid-19药物Nirmatrelvir的快速发展。1。简介共价可逆抑制剂理论上可以提供可逆修饰符的安全性，并结合其不可逆转的对应物的高效力和特异性。在此，我们将介绍基于共价可逆的基于肽的抑制剂的主要群体，重点是其设计，合成和成功的药物开发计划。
通过超分辨率和最大集团生成优化实例分割
摘要。监视系统的兴起导致收集的数据呈指数增长，从而在深度学习方面有了一些进步来利用它们并自动化自治系统的任务。车辆检测是智能车辆系统和智能运输系统领域的关键任务，使得控制交通密度或检测事故和潜在风险是可能的。本文提出了一个最佳的元方法，可以应用于任何即时分割模型，例如蒙版R- CNN或yolact ++。使用这些模型和超分辨率获得的初始检测，进行了优化的重新指导，允许检测未鉴定的元素并提高其余检测的质量。超分辨率的直接应用是有限的，因为实例分割模型根据固定维度处理图像。因此，如果超过超过该固定尺寸的尺寸，该模型将再次重新汇总，从而失去所需效果。这种元方法的优点主要在于不需要修改模型体系结构或重新培训它。无论给出的输入的图像的大小如何，都将生成符合对象分割模型定义维度的超级分辨区域。应用我们的建议后，实验显示了CityScapes数据集Jena序列中使用的Yolact ++模型的提高高达8.1％。