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测试时间适应性的神经网络，用于强大的医学图像分割
卷积神经网络（CNN）在培训数据集代表预期在测试时遇到的变化时，可以很好地解决监督学习问题。在医学图像细分中，当培训和测试图像之间的获取细节（例如扫描仪模型或协议）之间存在不匹配和测试图像之间的不匹配时，就会违反此前提。在这种情况下，CNNS的显着性能降解在文献中有很好的记录。为了解决此问题，我们将分割CNN设计为两个子网络的串联：一个相对较浅的图像差异CNN，然后是将归一化图像分离的深CNN。我们使用培训数据集训练这两个子网络，这些数据集由特定扫描仪和协议设置的带注释的图像组成。现在，在测试时，我们适应了每个测试图像的图像归一化子网络，并在预测的分割标签上具有隐式先验。我们采用了经过独立训练的Denoising自动编码器（DAE），以对合理的解剖分段标签进行模型。我们验证了三个解剖学的多中心磁共振成像数据集的拟议思想：大脑，心脏和前列腺。拟议的测试时间适应不断提供绩效的改进，证明了方法的前景和普遍性。对深CNN的体系结构不可知，第二个子网络可以使用任何分割网络使用，以提高成像扫描仪和协议的变化的鲁棒性。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/neerakara/test- time- aptaptable-neural-near-netural-netural-networks- for- domain-概括。
bevdriver：利用LLMS中的BEV地图进行强大的闭环驾驶
摘要 - 自主驾驶有可能为更有效的未来移动性奠定基础，要求研究领域通过安全，可靠和透明的驾驶来建立信任。大语言模型（LLM）具有推理能力和自然语言的理解，具有作为可以与人类互动和为人类驾驶员设计的环境互动的自我运动计划的普遍决策者的潜力。尽管这条研究途径很有希望，但当前的自动驾驶方法通过结合3D空间接地以及LLMS的发展和语言能力来挑战。我们介绍了BEV-驱动程序，这是一种基于LLM的模型，用于Carla中的端到端闭环驾驶，它利用潜在的BEV功能作为感知输入。bevdriver包括一个BEV编码器，以有效地处理多视图图像和3D LiDAR点云。在一个共同的潜在空间中，BEV特征通过Q-前者传播，以与自然语言指示保持一致，并传递给LLM，该LLM预测和计划在考虑导航说明和关键场景的同时，可以精确的未来轨迹。在Langauto基准测试中，与SOTA方法相比，我们的模型在驾驶得分上的性能高达18.9％。
强大的富集技术揭示了高度活跃的CRIS PR适应蛋白
通过CRISPR – CAS系统进行的自然原核防御需要在称为适应的过程中将间隔者整合到CRISPR are中。为了搜索具有增强能力的适应蛋白，我们建立了一个永久性的DNA PAC Kaging和Transing（P EDP AT）系统，该系统使用T7 pha ge的菌株将pha ge to packa ge质粒构成，然后将其转移并杀死宿主，然后使用T7噬菌体的不同应变来重复该周期。我们使用PED-PAT来识别更好的适应蛋白 - – Cas1和cas2 - 通过富集具有更高适应性效率的突变体。我们识别出在体内增强的10倍增强的cas1蛋白。在体外，一个突变体具有较高的积分和DNA结合活性，与野生型CAS1相比，另一个突变体具有较高的分解活性。最后，我们结婚说，他们选择的特定座位可降低原始图案。在技术上使用的P EDP或型号屏幕，需要有效，轻松的DNA转导。
燃烧的余烬：朝着更透明和强大的气候...
这些评估的标志性输出是“燃烧的余烬”图。燃烧的余烬首先在第三次评估报告中使用，以形象化关注的原因，这些原因构成了与气候变化相关的影响以及对各个系统和部门的风险。在这些图中，颜色转变显示出对人类和生态系统的评估风险水平的变化，这是气候变化的函数
强大的质量基础设施是安全有效地传递免疫效应细胞的关键：事实调查如何帮助
16 David L. Hahn（美国Intracell研究小组），本尼迪克特C. Albensi（美国东南部，美国诺瓦），詹姆斯·圣约翰（澳大利亚格里菲斯大学），詹妮·埃克伯格（澳大利亚格里菲斯大学），马克·尼尔森（Mark L.美国医学），朱迪思·惠特姆·哈德森（Judith Whittum-Hudson）（美国韦恩州立大学），艾伦·P·哈德森（美国韦恩州立大学），吉拉姆·萨科（Guillaume Sacco）（大学科特·德·阿祖尔大学Farmaceutici，意大利帕尔马），Nicklas Linz（KI Elements Ltd，Saarbrücken，德国），Nicole Danielle Bell（作者，“森林中潜伏的东西”），Shima T. Moein（气味和品味中心）英国爱丁堡医学院）。16 David L. Hahn（美国Intracell研究小组），本尼迪克特C. Albensi（美国东南部，美国诺瓦），詹姆斯·圣约翰（澳大利亚格里菲斯大学），詹妮·埃克伯格（澳大利亚格里菲斯大学），马克·尼尔森（Mark L.美国医学），朱迪思·惠特姆·哈德森（Judith Whittum-Hudson）（美国韦恩州立大学），艾伦·P·哈德森（美国韦恩州立大学），吉拉姆·萨科（Guillaume Sacco）（大学科特·德·阿祖尔大学Farmaceutici，意大利帕尔马），Nicklas Linz（KI Elements Ltd，Saarbrücken，德国），Nicole Danielle Bell（作者，“森林中潜伏的东西”），Shima T. Moein（气味和品味中心）英国爱丁堡医学院）。
![b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元密码系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 h，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ Xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n + 1系数完全描述。设计师观察到，这种结构比一般的MQ问题相比，这种结构能够更好地攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量中求解饼干 - 式多项式系统在有限的字段上，使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多，它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，尚无这种改进的组合算法，这是一个强烈的暗示，即额外的结构使问题更容易。”](/simg/1/1d77c9265b1d8d34fa75fc68715ac08b0fa11253.webp)
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b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元加密系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 H，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n n n n + 1 coefficiations进行了充分描述。设计师观察到，与一般MQ问题相比，这种结构可以实现更好的攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量的n变量中求解饼干 - 式多项式系统，并在有限的字段上使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多。它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，没有这种改进的组合算法，这是一个很大的暗示，即额外的结构使问题更容易。