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Occgen：自动驾驶的生成多模式3D占用预测
摘要。现有的3D语义占用预测方法典型地将任务视为一个单发的3D体素分割问题，在输入和占用图之间的单步映射上进行了限制，这限制了它们完善和完成本地区域的能力。在本文中，我们引入了Occgen，这是3D语义占用预测的简单而强大的生成感知模型。Occgen采用了“噪声到占用”生成范式，通过预测和消除随机高斯分布来逐渐推断和完善占用图。OCCGEN由两个主要组成部分组成：一个能够处理多模式输入的条件编码器，以及一种采用多模式特征作为条件的逐步改进解码器。对这种生成管道的关键见解是，扩散的deoising过程自然能够对密集的3D杯映射的粗到细化进行建模，从而产生更详细的预测。对几个占用基准的广泛实验证明了与最新方法相比，该方法的有效实验。例如，OCCGEN在Muli-Modal，仅LIDAR-仅和仅相机设置下的Nuscenes-cupancy数据集中相对将MIOU提高9.5％，6.3％和13.3％。此外，作为一种生成感知模型，Occgen表现出鉴别模型无法实现的理想特性，例如在其多步预测并提供不确定性估计的情况下。
数字生成多媒体工具理论（DGMTT）
使用数字生成性多媒体工具，为各种媒体（例如游戏，电影，装置，表演和安装）生产了交互式和沉浸式的音景。Miranda and Brouse（2017）声称，声音设计师可以利用生成技术来生成过程的声音效果，环境声音纹理以及音频环境，以适应用户输入和环境变化。声音设计师可能会创造动态，响应迅速的音频体验，从而通过利用这些技术来增加用户的沉浸和参与度。数字生成多媒体技术用于为各种媒体（包括游戏，电影，装置，表演等）创建交互式和沉浸式的音景。借助生成工具，声音设计师可以创建适应用户输入和外部情况的过程声音效果，环境声音纹理和音频环境（Miranda＆Brouse，2017）。使用这些工具，声音设计师可以产生动态的，响应迅速的音频体验，从而促进用户参与度和沉浸感。
Jerrin Philip，医学博士； Izza Shahid，MBBS；迈克尔·弗里德曼（Michael Friedman）医学博士； Anoop Titus MD； Harun Kundi MD MSC； Kobina Hagan，MBBS，MPH；瑞安·张（Ryan Chang），学士学位； Eleonora Avena 结果 WFH生活指南模型 vididencel，一种白血病衍生的树突状细胞疫苗，作用... 613。急性淋巴细胞白血病 Gelofusine作为洗涤的dextran40的替代品... CD371靶向的汽车T细胞分泌白介素18 ... 801。基因疗法 通过... 生成多模式纵向合成数据 623。地幔细胞，卵泡，waldenstrom和其他惰性B细胞淋巴瘤：临床和流行病学：海报II 旨在自体干细胞的患者结局 为工程巨噬细胞开发一个发现平台 Mengxin Yu，Zhuoran Yang，江派粉丝 定量MRCP将恶性与良性区分开来... 极端之间：多余的Vera案例报告自身免疫性贫血贫血作者：Asmaa Mohsen 1 Sophia l Ling 1，Bishma Jayahthilaka2,3，... 在原发性胆管炎患者中受到... 的影响 GAAD和ASAP评分的比较性能预测 正在进行的国际阶段I/II ... 的临时安全结果 患者的人口统计学，病毒学和临床特征 AAV8基因治疗线粒体神经胃肠道... 702。CAR-T细胞疗法 侵略性B细胞淋巴瘤
1。休斯顿卫理公会学术研究所，美国德克萨斯州休斯顿2。休斯顿卫理公会Debakey心脏和血管中心，美国德克萨斯州休斯顿3.心血管计算健康与精密医学中心，休斯敦卫理公会医院，德克萨斯州休斯顿，美国4。心血管预防和保健部，休斯顿卫理公会Debakey心脏和血管中心，美国德克萨斯州休斯敦
空间表示形式的自我监督学习生成多模块化网格单元
为了解决映射，定位和导航的空间问题，Mam-Malian血统开发了惊人的空间表示。一个重要的空间表示是诺贝尔奖的获奖网格细胞：代表自我位置的神经元，局部和多个周期性的数量，看似奇异的非本地和空间周期性活性模式的几个离散时期。为什么Mam-Malian血统学会了这种特殊的网格表示？数学分析表明，这种多周期表示具有良好的特性，作为具有高容量和内在误差校正的代数代码，但迄今为止，在深度复发神经网络中的多模型网格细胞的合成仍然不存在。在这项工作中，我们首先要确定四个方法的关键见解，以回答网格单元格问题：动态系统，编码理论，功能的启发和监督深度学习。然后，我们利用我们的见解提出了一种新的方法，将所有四种方法的优势优雅结合在一起。我们的方法是从规范的角度进行的，无需访问监督职位信息而动机，包括数据，数据，损失功能和网络体系结构，包括数据，数据，损失功能和网络体系结构。没有对内部或读取表示的假设，我们表明，多个网格单元模块可以在我们的SSL框架上训练的网络中出现，并且网络超出其训练分布的范围很大。这项工作包含对对网格细胞起源感兴趣的神经科学家以及对新型SSL框架感兴趣的机器学习研究人员的见解。
一项有关电池集成多个输入DC
摘要：对便携式电子设备和可再生能源系统的需求不断增长，促使人们需要有效且通用的功率转换解决方案。本研究论文介绍了一项有关电池集成多个输入DC-DC增强转换器的综合研究，该研究是各种应用中的关键组件，包括电动汽车，可再生能源系统和便携式电子产品。这项研究的主要目标是研究多个输入DC-DC增强转换器的设计，建模，控制策略和性能分析，这些转换器包含了电池等能量存储元件。该研究探讨了各种转换器拓扑，包括交织的增强转换器，多输入转换器和双向转换器，并结合储能，以提高整体系统效率，灵活性和可靠性。研究的关键方面包括：DC-DC Booster Conveter。1。转换器拓扑分析：对不同多个输入DC-DC提升转换器拓扑的彻底检查，突出了它们在各种应用中的优势和局限性。2。建模和仿真：开发数学模型和仿真工具，以准确预测电池集成的多个输入转换器在各种操作条件下的行为和性能。3。控制策略：对高级控制技术的调查，以优化这些转换器的操作，确保多个输入源和电池之间无缝的能量流，同时保持稳定的输出电压和电流水平。4。5。6。效率和可靠性：评估电池集成转换器的效率和可靠性，考虑组件选择，热管理和瞬态响应等因素。应用和案例研究：现实世界中的案例研究和应用示例，以证明这些转换器在特定情况下的实用性和有效性，例如电动汽车和可再生能源整合。未来的趋势和挑战：对电池集成功率转换领域的新兴趋势和挑战的讨论，包括宽带半导体技术的进步以及与新兴的电池化学分配的整合。这项研究的发现预计将对更有效和多功能的功率转换解决方案的开发产生重大贡献，从而促进可再生能源的广泛采用以及在各种电子系统中的整合。此外，这项研究获得的见解将有助于满足现代节能应用的不断发展的需求，同时解决电力电子和能源管理中的主要挑战。关键字：DC-DC助推器conveter
使用解缠结潜伏扩散模型生成多模态脑肿瘤 MRI
基于深度学习的图像生成方法已被广泛用于克服数据不足。在医疗领域也是如此，数据短缺问题经常发生。在本研究中，我们提出了多模态脑肿瘤磁共振成像（MRI）生成框架，称为解缠结潜在扩散模型（DLDM），以解决医学成像中的数据不足问题。我们训练一个自动编码器，将多模态 MRI 图像的特征解缠结为模态共享和模态特定表示。通过利用从自动编码器学到的特征解缠结，我们能够训练一个可以生成模态共享和模态特定潜在向量的扩散模型。我们用 clean-FID 和改进的准确率和召回率评估了我们的方法。将结果与基于 GAN 的模型 StyleGAN2 进行了比较。关键词：生成、多模态、MRI、特征解缠结、扩散模型。
Kimberlina合成多物理数据集用于二氧化碳监测调查
摘要我们提出了一个由Kimberlina 1.2 CO 2储层模型构建的合成多尺度的多物理数据集，该模型基于加利福尼亚州南部San Joaquin盆地的潜在CO 2存储地点。在300个模型中，一种选定的储层模拟场景在发病和20年的CO 2注入后产生水文状态模型。随后，这些模型被转化为地球物理特性，包括p-和s波地震速度，饱和的降解性，其中饱和流体可以是盐水和超临界CO 2的组合，以及使用已建立的经验经验的岩石物理物理物理学关系的组合。从地球物理特性的这些3D分布中，我们通过获得的综合延时地震，重力和电磁响应，并具有模仿现实监测调查的获取几何形状，并且可以在实际的现场情况下实现。我们还创建了一系列CO 2饱和度，声速，密度和诱导电阻率的合成井原木，并在注射井和三个监测井中。这些是通过将地球物理模型的低频趋势与潜在存储位置收集的实际井木的高频变化相结合来构建的。此外，要更好
借助电力缓冲动态形成多个混合储能系统的分散电力分配策略
摘要 — 由电池和超级电容器 (SC) 组成的多个混合储能系统 (HESS) 被广泛用于直流微电网以补偿功率失配。根据其特定的能量和功率特性，电池和超级电容器分别用于补偿低频和高频功率失配。本文提出了一种借助新型功率缓冲器动态形成多个 HESS 的分散功率分配策略。功率缓冲器是一种结合电容器和双向 DC-DC 转换器的设备，它用作电池和直流母线之间的接口，可轻松实现不同储能单元的即插即用以及有效、高效的功率分配。首先，功率缓冲器和超级电容器通过改进的 IV 下垂控制将功率失配分为低频和高频部分。然后，功率缓冲器根据电池各自的充电状态 (SoC) 将低频失配转移到电池进行补偿，而高频部分则由超级电容器直接处理。该新方案进一步消除了直流母线电压偏差。最后，三个案例研究的实时硬件在环 (HIL) 测试证实了所提出的控制策略的有效性。
“计划分解”扩大了3年型完成多步计划的能力
执行计划是一个动态过程，它需要在访问计划所需的相关知识或记忆与执行控制系统之间的共同点，这些过程允许人们应用该知识以所需的顺序执行相关步骤。做出花生酱和果冻三明治的典范。为了实现这一目标，必须首先检索相关知识（例如，三明治中的成分，成分位于厨房中），然后计划使用该知识所需的步骤（例如，取出成分，取出成分，将一片面包放在盘子上，然后将豌豆坚果放在面包上）。至关重要的是，计划的步骤必须以特定顺序完成，以达到最终目标；将花生酱撒在盘子上，然后将面包放在上面不会导致沙子。如果使用相关知识并以正确的顺序应用该知识正确执行计划，则将实现目标，并且可以吃花生酱和果冻三明治。这是记忆引导计划的一个示例（Blankenship＆Kibbe，2019年），涉及内存重新的协调性（所需的成分，需要组装的命令）和计划（如何执行步骤将夹心放在一起））。虽然记忆指导计划所需的认知系统早期出现，包括显式
生成多种遗传背景下的基因敲除小鼠的通用方法2
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