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自我划分改善了表格数据插补的扩散模型
出于多种原因，例如数据收集中的人错误或隐私注意事项，不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。 人们会期望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。 但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。 这与表格域固有的自然偏差有关，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。 在这项工作中，我们提出了一个高级扩散模型，名为S Elf Subsuped Impation d iffusion M Odel（简短的SIMPDM），专门针对表格数据插图任务量身定制。 为了减轻对噪声的敏感性，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正常，以确保同意和稳定的插定预测。 此外，我们在SIMPDM中引入了一个精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。 广泛的实验表明，在各种情况下，SIMPDM匹配或优于最先进的插补方法。不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。人们会期望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。这与表格域固有的自然偏差有关，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。在这项工作中，我们提出了一个高级扩散模型，名为S Elf Subsuped Impation d iffusion M Odel（简短的SIMPDM），专门针对表格数据插图任务量身定制。为了减轻对噪声的敏感性，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正常，以确保同意和稳定的插定预测。此外，我们在SIMPDM中引入了一个精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。广泛的实验表明，在各种情况下，SIMPDM匹配或优于最先进的插补方法。
基于薄板样条插值，用于动画线INBETWINDING
动画线Inbetwewing是动画制作的关键步骤，旨在通过预测两个关键帧之间的中间线艺术来增强动画流动性。但是，现有方法在有效地解决稀疏像素和行动中的重大运动时面临挑战。在文献中，通常采用倒角距离（CD）来评估表现性能。尽管达到了有利的CD值，但现有方法通常会产生与线路断开连接的插入框架，尤其是对于涉及大型运动的场景 - iOS。为了解决这个问题，我们提出了一种简单而有效的插值方法，用于动画线，其中采用基于薄板样条的变换来更准确地估算两个关键帧之间的关键点对应关系，尤其是对于大型运动方案。在粗估计的基础上，使用简单的UNET模型在最终框架插值之前，采用了一个运动精炼模块来进一步增强运动细节。此外，为了更多地评估动画线的性能，我们完善了CD指标，并引入了一个名为“加权倒角距离”的新指标，该指标与视觉感知质量具有更高的一致性。此外，我们结合了Earth Mover的距离并进行用户研究以提供更全面的评估。我们的方法通过以增强的流动性提供高质量的介导结果来执行现有方法。
先进强混合动力及插电式混合动力工程评估与成本分析
为了提高车辆燃油效率并满足排放标准，全球汽车制造商增加了其强大的 HEV 和 PHEV 产品组合。许多汽车领域都开发并部署了新技术，这些技术声称可以提高效率和整体车辆性能，同时限制成本增加的影响。本研究对可用于支持近期和长期 OEM 混合动力战略的选定最新技术进行了工程评估和成本评估。根据对 OEM 混合动力战略、HEV/PHEV 销售和预测以及近几年车型中车辆架构和混合动力技术的进步的详细审查，选择了代表最先进技术的 6 种最先进系统。选定的技术中有五种与电动动力系统有关，第六种与加热和冷却有关。该研究强调了设计改进，并声称这些系统具有优势，然后继续了解生产它们所用的材料和制造工艺。然后估算了每个组件和组件的直接和间接成本。最后，该报告提供了对新兴技术的见解，以了解到 2025 年可能实现的潜在成本降低。
根和根际性状，以增强动态环境中的水和养分吸收效率当前的神经药物
摘要：本评论讨论了基因饮食对神经退行性疾病的影响和机制，基于可用的证据。生酮饮食是指高脂，中蛋白和低碳水化合物饮食，导致代谢转向酮症。这篇综述系统地总结了支持这种有效的神经性疾病治疗方法的科学文献，包括对线粒体功能的影响，氧化应激，神经蛋白凋亡，神经炎症，神经炎症和微生物群 - gut-gut-gut-brain-brain轴心。它还强调了生酮饮食对治疗阿尔茨海默氏病，帕金森氏病和运动神经元病的影响的临床证据。最后，它讨论了生酮的常见不良反应。尽管生酮饮食在治疗神经退行性疾病中的完整机制尚待阐明，但其临床疗效吸引了许多新的关注者。酮基因饮食是辅助治疗的良好候选者，但其特定的适用性取决于疾病的类型和程度。
α-胞菌素跨人造根梯度重现了番茄根相关的鞘脂的募集
f i g u r e 3的α-替丁氨酸和番茄和菌落形成单元（CFU）的含量取决于伪 - 裂圈系统的距离。α-替代（4 mM）。（a）在距人造根每5 mm的距离内，α-替丁氨酸和番茄的浓度。红色条代表α-替代的含量；紫色条代表番茄的内容。分别使用Tukey的测试分别为tomatine和tomatidine的内容分别表示统计上显着的差异（tomatine; tomatine; a - b）在统计上具有显着差异（p <.05）。（b）CFU在距人造根每5 mm的距离内在土壤中计数。蓝色条代表渗出条件，红色条代表α-替代的条件。使用Tukey的测试，不同的字母（A - C）表示菌落形成单元数的统计学显着差异（P <.05）。错误条表示标准偏差（所有样本，n = 4）。
80.908 康斯坦茨 - 克罗伊茨林根 - 明斯特林根医院
施尔青根，Bäckerstübli 06 05 06 35 07 05 07 35 08 05 08 35 09 05 09 35 10 05 10 35 11 05 Bottighofen，邮政 06 09 06 39 07 09 07 39 08 09 08 39 09 09 09 39 10 09 10 39 11 09 克罗伊茨林根，Zihlstrasse 06 12 06 42 07 12 07 42 08 12 08 42 09 12 09 42 10 12 10 42 11 12 克罗伊茨林根，研讨会 06 17 06 47 07 17 07 47 08 17 08 47 09 17 09 47 10 17 10 47 11 17 Kreuzlingen, Bärenplatz 06 23 06 53 07 23 07 53 08 23 08 53 09 23 09 53 10 23 10 53 11 23 Kreuzlingen, Hauptzoll 06 27 06 57 07 27 07 57 08 27 08 57 09 27 09 57 10 27 10 57 11 27 Konstanz, Bahnhof 06 31 07 01 07 31 08 01 08 31 09 01 09 31 10 01 10 31 11 01 11 31 康斯坦茨，Konzilstr./剧院
根际豌豆基因型的根际菌群对羊膜菌根真菌接种的种群反应
摘要：对三方共生中豆类根际的这项研究的研究重点是共生体之间的关系，而较少的整体根际微生物组。，我们使用了一种实验模型，该模型与AM真菌接种（根瘤菌异常和AM物种混合）的不同花园豌豆基因型来研究它们对土壤微生物主要营养基团的人群水平以及根茎微生物群落中的结构和功能关系的影响。实验是在植物的两个物候周期上进行的。分析：微生物种群密度定义为CUF/G A.D.S.和AMF（％）的根定植率。 我们发现，AMF对微切菌和放线菌的密度有证明的显性作用，朝着还原的方向，表明拮抗作用，以及氨化，磷酸盐 - 溶解和自由生命的非同营养性氮杂杆菌细菌在刺激方向，指示相互关系的指示。 我们确定基因型对于固定矿物质NH 4 + -N和细菌根茎的细菌种群的形成是决定性的。 我们报道了与土壤氮和磷离子可用性相关的营养基团之间的显着双向关系。 微生物群落中营养基团之间保存的比例表明结构和功能稳定性。和AMF（％）的根定植率。我们发现，AMF对微切菌和放线菌的密度有证明的显性作用，朝着还原的方向，表明拮抗作用，以及氨化，磷酸盐 - 溶解和自由生命的非同营养性氮杂杆菌细菌在刺激方向，指示相互关系的指示。我们确定基因型对于固定矿物质NH 4 + -N和细菌根茎的细菌种群的形成是决定性的。我们报道了与土壤氮和磷离子可用性相关的营养基团之间的显着双向关系。微生物群落中营养基团之间保存的比例表明结构和功能稳定性。
有了人工智能，挖根变得更容易
摘要 研究中根系量化的规模通常受采样、测量和处理样本所需时间的限制。卷积神经网络 (CNN) 的最新发展使得更快、更准确的植物图像分析成为可能，这可能显著减少根系测量所需的时间，但在让不具备机器学习深度知识的研究人员使用这些方法方面仍然存在挑战。我们使用 RootPainter CNN 软件分析了从三个破坏性根系采样中获取的根系图像，该软件具有一个更易于使用的校正注释界面。带有和不带有非根系碎片的根系扫描用于测试训练模型（即从标记示例中学习）是否可以通过将最终结果与干净图像的测量值进行比较来有效排除碎片。从土壤剖面壁和土壤芯横截面获取的根系图像也用于训练，并将得出的测量值与人工测量值进行比较。在每个数据集上训练 200 分钟后，我们发现，对于整体结构（R 2 =0.99）、剖面壁（R 2 =0.76）和土芯断裂（R 2 =0.57），手动测量结果与 RootPainter 得出的数据之间存在显著关系。从带有碎片的图像得出的生根密度与用 RootPainter 处理后的干净图像得出的生根密度没有显著差异。还可以从剖面壁和土壤芯图像中成功计算出生根密度，并且在每种情况下，根密度随深度的梯度与手动计数没有显著差异。我们的结果表明，使用 CNN 的所提出方法可以大幅减少根样本处理工作量，从而增加未来根系研究的潜在规模。关键词：深度学习 | 分割 | 根量化 | 剖面壁 | 根清洗 | 土壤芯取样
下载 - 金融法学院 - 根特大学
本文包含第十八届比较法大会的总体报告，该大会将在华盛顿特区举行。它对将要讨论的三种基金类型进行了比较概述，并提出了一些有关它们的问题。关于对冲基金，分析表明大多数监管机构都避免向散户投资者提供它们，但实现这一点的方式却大不相同。因此，监管通常仅限于这种负面范围。一些监管规定适用于主要经纪商或托管人。未来欧盟另类投资基金管理指令生效后，其中大部分将发生变化，该指令规定对对冲基金活动进行实质性监管以及欧洲护照。关于私募股权基金，重点放在它们与被投资公司的关系上。关于主权财富基金，国际行为准则已被提及，以及各国禁止外国投资其经济的不同方式。本总体报告基于国家记者的意见和自己的研究。