XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System推广
扩散-PBD：通过扩散特征演示的可推广机器人编程
摘要 - 通过演示编程（PBD）是一种通过演示所需行为来编程机器人操纵技巧的技术技术。但是，大多数现有的方法要么需要广泛的演示，要么无法推广其最初的演示条件。我们介绍了扩散PBD，这是一种新颖的PBD方法，它使用户能够通过利用预先训练的视觉基础模型捕获的表示形式来综合单个演示中的可通用的机器人操纵技能。在演示时间，手和对象检测先验用于从锚定的人类示范中提取路点，以参考场景中的参考点。在执行时，利用了预训练的扩散模型的功能，以确定新观测中的相应参考点。我们通过一系列真实的机器人实验来验证这种方法，表明扩散PBD适用于广泛的操作任务，并且具有强大的能力，可以推广到看不见的对象，摄像头视图和场景。可以在https://diffusion-pbd.github.io
2024 年肺炎球菌疫苗推广注册软件
a. 初级卫生保健将链接到所有 PHC 卫生中心、社区诊所、NIS 和其他单位的下拉列表。此功能适用于所有初级卫生保健管理员，而 b. 其他机构是指管理流感疫苗的所有其他实体，例如私人全科医生、药房、养老院、私人住宅场所和地方议会等。
七个新合作伙伴与 EDF 和 Dreev 一起加入了 EVVE 项目，以加快电动汽车双向充电的推广。
EVVE（虚拟储能环境价值评估）项目于 2021 年在法国电力集团的领导下启动，旨在欧洲部署 800 个车辆到电网 (V2G) 充电站。该项目旨在证明，通过储存低碳电力，电动汽车可以帮助减少二氧化碳排放。该项目将为基于“Combo CCS 1”欧洲充电标准的新型 V2G 功能进入市场铺平道路。在欧盟创新基金 2 的支持下，EVVE 项目及其智能充电站使用由 Dreev 3 开发的双向车辆到电网 (V2G) 技术。当电网拥有丰富的脱碳电力且每千瓦时价格具有竞争力时，该技术可以对车辆充电进行编程。电动汽车电池中储存的能量可以帮助平衡电网的电力供需，尤其是在高峰用电时段。 7 个新合作伙伴的加入加速了 EVVE 项目 Altra（依维柯集团）、以 Arval 和 BNP Paribas Leasing Solutions 4 为代表的 BNP Paribas Mobility、Enedis、IZIVIA、Nuvve、Stellantis 和大众汽车集团法国加入了以 EDF 和 Dreev 为代表的联盟，以加速 EVVE 项目。 每个合作伙伴都承诺在包括法国在内的多个欧洲国家安装一定数量用于不同用途的双向充电点，以达到总共 800 个充电点的部署目标。 这是所有参与者测试这项新技术并评估其对客户（如车队）和电力系统的好处的机会。 到目前为止，作为该项目的一部分，已经部署了 250 个 V2G 充电器，主要在法国和丹麦。 EDF 集团电动汽车高级副总裁 Olivier Dubois：“管理电动汽车充电是电力系统面临的一项战略挑战。必须使电力传输和配电网络能够高效、经济地管理大量电动汽车的到来。V2G 的发展还将提供大规模、具有竞争力的灵活性解决方案，从而可以更好地管理可再生能源的间歇性，从而加速其发展。我们很高兴得到欧盟对此类项目的支持，这对于我们实现能源转型目标至关重要。Dreev 董事总经理 Eric Mevellec：“EVVE 项目为测试未来的充电解决方案（例如 V2G）提供了一个独特的框架。它很好地说明了欧洲工业如何围绕新的充电标准进行组织。在实践中，将部署 800 个双向充电点，形成一个容量超过 8 兆瓦的虚拟发电厂，这将使避免排放近 25,000 吨二氧化碳成为可能。” Arval 董事长兼首席执行官 Alain Van Groenendael：“作为运营租赁的主要参与者和移动解决方案的专家，支持我们的客户进行能源转型是我们战略的核心。我们非常自豪能够加入 EVVE 项目，这完全符合我们的 Arval Energy 计划。Arval 正在帮助加速和
疟疾疫苗在非洲开始推广：需要加强非洲的监管和安全监测系统
引言 疟疾每年导致 60 多万人死亡，其中大多数死亡发生在非洲大陆。1 气候变化的影响和抗疟药物耐药性的出现进一步加剧了疟疾病例的增加。2 这两个因素严重威胁着有效的疟疾治疗和控制。有效的疫苗有可能减少耐药性感染。2 世卫组织建议在 2021 年推出两种疟疾疫苗 RTS、S/AS01，并在 2023 年推出 R21/Matrix-M，这是疫苗研发的一个重大突破。3 在努力引入这些疫苗的同时，重要的是要确保有一个有弹性和强大的药物警戒 (PV) 系统来有效监测疫苗安全，并借鉴引入 COVID-19 疫苗所获得的经验。PV 对于提供及时准确的疫苗安全数据、影响数据驱动的决策和解决公众担忧以提高疫苗接受度至关重要。然而，在全球卫生背景下，PV 经常被忽视。在本文中，我们探讨了通过非洲疾病控制和预防中心 (Africa CDC) 拯救生命和生计 (SLL) 干预措施、经验和战略利用 COVID-19 疫苗安全监测经验的重要性，这些干预措施、经验和战略可用于支持目前在疟疾流行国家推出的疟疾疫苗。在全球疫苗和免疫联盟、世卫组织、联合国儿童基金会和其他合作伙伴的支持下，已向 12 个非洲国家分配了 1800 万剂 RTS、S/AS01，将于 2023 年至 2025 年推出。4 疟疾疫苗的引入将彻底改变抗击疟疾的斗争
用于医学图像处理的稳健且可推广的人工智能
©Emir Konuk©Emir Konuk，Kevin Smith，论文A©Emir Konuk，Christos Matsoukas，Moein Sorkhei，Phitchapha Lertsiravarameth，Kevin Smith，Paper B©Filip Christiansen，Emir Konuk，Emir Konuk，Emithya Raju Ganeshan，Robert welse，rane narane，rane g Bert Fruscio，Adrius Gaurilcikas，Dorella Franchi，Daniela Fischerova，Elisa Mor，Luca Savelli，Maria Angela Pascual，Marek Kudla，Stefano Guerriero，Francesca Buonomo Pangilinan。 24©Emir Konuk©Emir Konuk，Kevin Smith，论文A©Emir Konuk，Christos Matsoukas，Moein Sorkhei，Phitchapha Lertsiravarameth，Kevin Smith，Paper B©Filip Christiansen，Emir Konuk，Emir Konuk，Emithya Raju Ganeshan，Robert welse，rane narane，rane g Bert Fruscio，Adrius Gaurilcikas，Dorella Franchi，Daniela Fischerova，Elisa Mor，Luca Savelli，Maria Angela Pascual，Marek Kudla，Stefano Guerriero，Francesca Buonomo Pangilinan。 24
可持续空间发展的推广和能力建设：贝宁的见解
非洲 16 个国家发射的 59 颗卫星中，约有一半是立方体卫星。南非和埃及已制定了卫星星座太空发展的宏伟目标。在西非，加纳和科特迪瓦通过发射卫星取得了长足进步。
指导、出版物、培训和推广
• 关于保护简报 16：历史建筑外墙替代材料的使用（简报于 2023 年 10 月修订）的点播录制网络研讨会 • 关于新保护简报 51：历史和现有建筑的建筑规范：规划和最大化其应用（简报于 2024 年 6 月发布）的网络研讨会培训 • 点播录制的培训网络研讨会，来自 2023 年 9 月针对频繁使用税收激励计划的用户的面对面高级培训中的演讲，并在 2024 年春季的一系列网络研讨会中重演。培训的重点是 NPS 和 SHPO 如何审查历史保护认证申请 (HPCA)，以便申请人可以更好地预测问题并避免申请不完整、申请被搁置以获取更多信息、额外的批准条件、可能阻碍项目审查的问题处理问题，以及项目在第 3 部分项目完成阶段出现问题的主要原因。 • 关于解释和应用的新培训（目前正在开发中）
通过可推广的深度学习
客观和影响声明。从两光子显微镜（下午2点）的血管分割的大脑血管造影在血液动力学分析和疾病诊断中具有重要的应用。在这里，我们开发了一种可概括的深度学习技术，用于准确2pm从多个下午2点设置获得的小鼠大脑中相当大区域的血管分割。该技术在计算上是有效的，因此非常适合大规模神经血管分析。简介。从下午2点开始血管造影的血管分割是脑血管血液动力学建模的重要第一步。基于深度学习的现有分割方法要么缺乏从不同成像系统中概括数据的能力，要么在大规模血管造影上计算上不可行。在这项工作中，我们通过一种可以推广到各种成像系统的方法来克服这两个局限性，并且能够分割大规模血管造影。方法。我们采用了一个具有损失函数的计算上有效的深度学习框架，该损失函数结合了网络输出的平衡二进制跨性损失和总变化正则化。在从尺寸为808×808×702μm的小鼠大脑中获得的实验获得的体内血管造影中，其效果得到了证明。结果。为了证明我们的框架的卓越概括性，我们从下午2点开始训练数据，并在没有任何网络调整的情况下从不同显微镜中展示了来自不同显微镜的数据的高质量分割。结论。总的来说，与最先进的艺术相比，我们的方法以每秒分段和3×更大的深度来证明10×更快的计算。我们的工作为脑血管系统提供了可概括且计算上有效的解剖建模框架，该框架由深度学习的血管分割组成，然后是图形。它为未来建模和分析血液动力学反应的道路铺平了道路，这是以前无法访问的更大的尺度。
gghead：快速且可推广的3D高斯头
从大型2D图像收集中学习3D头先验是迈向高质量3D感知人类建模的重要一步。核心需求是一种有效的体系结构，可以很好地扩展到大型数据集和大型图像分辨率。不幸的是，现有的3D GAN由于火车相对较慢和渲染速度而难以扩展以高分辨率生成样品，并且通常必须依靠2D超分辨率网络以牺牲全球3D一致性为代价。为了应对这些挑战，我们提出了发电性高斯头（GGHEAD），该挑战在3D GAN框架内采用了最近的3D高斯剥落表示。为了生成3D表示，我们采用强大的2D CNN发电机来预测模板头网格的UV空间中的高斯属性。以这种方式，GGHEAD利用了模板的UV布局的规律性，从而实质上促进了预测非结构化的3D高斯人的挑战性任务。我们进一步提高了生成的3D表示的几何保真度，并在渲染的紫外线坐标上发生了新的总变化损失。直觉，这种正则化鼓励相邻的渲染像素应源于模板的紫外线空间中的邻近高斯人。总的来说，我们的管道可以有效地生成仅从单视2D图像观测值训练的3D头。我们的拟议框架与FFHQ上现有的3D头gan的质量相匹配，同时既快速又完全3D。结果，我们首次以1024 2分辨率证明了高质量3D一致的头的实时生成和渲染。项目网站：https：//tobias-kirschstein.github.io/gghead
用神经学习快速且可推广的气候模型...
主管：本·莫斯利（Ben Moseley）共同服务员：克里斯托弗（Christopher）痛点：天气预测，气候建模，神经差异方程，物理知识的机器学习，科学的机器学习背景天气和气候模拟变得越来越重要，随着地球气候的变化而变得越来越重要。例如，极端天气事件的频率和幅度正在增长，并且在数小时内的局部模拟对于减轻其影响至关重要。此外，随着我们制定气候变化政策，长期全球模拟对于确定气候变化的影响至关重要。但是，尽管今天的模拟高度复杂，但它们需要巨大的计算资源。传统的模拟依赖于建立许多不同物理现象的复杂数学模型，并且必须以数值来解决这些模型，需要显着的计算E5ORT。此外，鉴于地球气候的复杂性，这些模型很可能不会捕获现实世界中展示的所有相关物理学。因此，可以运行的模拟的准确性和数量受到限制。越来越流行的替代方法是使用基于机器学习（ML）的模型进行仿真。诸如Fourcastnet [1]和GraphCast [2]之类的模型比数值模拟快的阶数阶，并且接近准确性。通过从数据中学习，他们还可以解释缺少物理学。但是，一个主要的缺点是，他们很难概括，即长期产生稳定的预测。通过完全用ML模型替换数值模型，其预测能力受到其训练数据的限制，并且对基本物理系统没有强烈的诱导偏见或事先理解。