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将扩散模型缩放到现实世界3D激光雷达场景完成
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而，根据人类的看法，这种系统努力鉴于那些稀疏的点云，因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中，场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距，以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果，我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型，直接应用了基于图像的扩散方法。差不多，我们建议直接在这些点上操作，并介绍尖锐的和降解的扩散过程，以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起，我们提出了正规化损失，以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明，我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景，作为输入，与最新场景完成方法相比，产生了更多详细信息的场景。我们认为，我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1
如何引用。Barajas-Gamboa JS。重新定义数字手术时代：人工智能、增强现实和机器学习的作用
然而，一个限制是，AI系统需要大量高质量数据来最大限度地减少其结果的偏差。在外科领域实施AI的其他担忧是在数据处理和分析时存在保密风险和患者信息完整性丧失的风险。对此，世界卫生组织明确了其在医学领域使用AI的道德立场。他们强调根据正义、仁慈、患者自主和非恶意原则实施AI使用的重要性。关于在医学中使用AI的法律框架，世界上最先进的卫生系统已经出台了新的法规。然而，这一领域在不久的将来仍将不断发展（1,6）。近年来，AR和虚拟现实（VR）在改善外科领域的教学过程方面发挥了重要作用。这些日益普及的技术进步使医学生、住院医生和研究员能够沉浸在模拟和控制的场景中，从而获得培训过程中所需的手术技能和能力。AR 和 VR 的优势包括缩短学习曲线时间、通过不将真实患者暴露于学习目的来减少可能的手术并发症以及使用先前建立和验证过的课程 (8)。同样，
现实条件下微电网运行策略
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基于现实的电子学习管理系统...
通过 AR、VR、MR 或 XR 技术进行的技能训练可用于练习以下技能：团队合作、时间管理、注意力控制、想象的身体控制、实际工作中的可视化[2]。利用技术进行工作技能训练例如通过电脑游戏，如果游戏内容、信息、情况和模式发生变化，与工作和现实联系起来，那么玩游戏实际上是一种技能训练方式。技术可以分为工具和情况。1）使用技术练习虚拟工具，如虚拟手术、虚拟机器人控制。[3]当学习者需要使用真实工具时，学习者可以流利而正确地使用它。2）利用技术在虚拟情境中进行训练，如消防训练、虚拟战斗、虚拟工厂和虚拟危险区域。[4]当学习者处于
RoboTHOR：一个开放的仿真到现实具象人工智能平台
视觉识别生态系统（例如 ImageNet、Pascal、COCO）在现代计算机视觉的发展中发挥了不可否认的作用。我们认为，在这些生态系统出现之前，交互式和具身视觉 AI 已经达到了与视觉识别类似的发展阶段。最近，各种合成环境已被引入以促进具身 AI 的研究。尽管取得了这些进展，但在模拟中训练的模型如何很好地推广到现实这个关键问题仍然基本上没有答案。为模拟到现实的具身 AI 创建一个可比的生态系统提出了许多挑战：（1）问题固有的交互性，（2）现实世界和模拟世界之间需要紧密结合，（3）复制可重复实验的物理条件的难度，（4）以及相关成本。在本文中，我们引入了 R OBO THOR 来使交互式和具身视觉 AI 的研究民主化。 R OBO THOR 提供模拟环境框架
草稿 - 对现实世界图像字幕和场景标识的全面分析
图像字幕是一项计算机视觉任务，涉及为图像生成自然语言描述。此方法在各个领域都有许多应用，包括图像检索系统，医学和各种行业。但是，尽管图像字幕进行了重要的研究，但大多数研究都集中在高质量的图像或受控环境上，而没有探索现实世界图像字幕的挑战。现实世界的图像字幕涉及复杂而动态的环境，具有许多关注点，图像通常在质量上非常差，甚至对于人类而言，这也是一项艰巨的任务。本文评估了在不同编码机制，语言解码器和培训程序之上构建的各种模型的性能，使用新创建的现实世界数据集由使用MIT室内场景数据集构建的65多个不同场景类的800多个图像组成。该数据集使用IC3方法字幕，该方法通过汇总来自图像的唯一视图点的标准图像字幕模型所涵盖的详细信息来生成更具描述性字幕。
一种用于现实的深度学习技术的混合方法......
本文介绍了一种使用心电图 (ECG) 早期检测心脏异常的新型定制混合方法。ECG 是一种生物电信号，有助于监测心脏的电活动。它可以提供有关心脏正常和异常生理的健康信息。早期诊断心脏异常对于心脏病患者避免中风或心脏猝死至关重要。本文的主要目的是检测可能损害心脏功能的关键心跳。首先，改进的 Pan-Tompkins 算法识别特征点，然后进行心跳分割。随后，提出了一种不同的混合深度卷积神经网络 (CNN) 在标准和实时长期 ECG 数据库上进行实验。这项工作成功地对几种心跳异常进行了分类，例如室上性异位搏动 (SVE)、心室搏动 (VE)、心室内传导障碍搏动 (IVCD) 和正常搏动 (N)。所获得的分类结果显示，使用 MIT-BIH 数据库的分类准确率达到 99.28%，F 1 分数为 99.24%，而使用实时获取的数据库的分类准确率下降为 99.12%。
异种移植 - 一个新现实？
资料来源：国家研究伦理委员会。可在以下网址提供：https：//www.forskningsetikk.no/resurser/fbib/forskning-samunn/xenotransplantation/（访问：2023年4月17日）大型医疗词典。可用：https：//sml.snl.no/xenotransplantation（访问：2023年4月17日）fda：https：//www.fda.gov/vaccines-blood-biologics/xenotlansplantation（访问：访问：19th I202023） https://www.forskningsetikk.no/en/resources/the-research-ethics-library/the-resarsocietal-relationshiphip/xenotransplantation/https：//www.ncbi.ncbi.ncbi.nl.nlm.m.nlm.nlov.nlov.nlov.nlov.nlov词典。可在以下网址提供：异种移植 - 大型医疗词典（SNL.NO）（访问：2023年4月19日）PubMed。可用，网址为：基因工程猪在异种移植研究中的作用 - PubMed（NIH.GOV）（访问：2023年4月19日）图：可用：https：//www.frontiersin.org/arto2 （访问：2023年4月19日）图：可在以下网址提供：https：//www.bbc.com/news/health-60681493（访问：2023年4月19日） https://nypost.com/2022/03/05/how-pig-organ-transplants-will-save-th-save-th-save-thssands-of-human-lives/（已访问：2023年4月19日）。可用：https：//illustoon.com/?id=2528（访问：2023年4月19日）
Cyberdemo：增强现实世界灵巧操纵的模拟人类示范
我们介绍了Cyberdemo，这是一种用于机器人模仿学习的新方法，该方法利用了模拟人类的策略来实现现实世界的任务。通过在模拟环境中纳入广泛的数据增强，CyberDemo在转移到现实世界中的传统现实世界中的表现优于传统的现实世界中的演示，从而处理了多样化的物理和视觉条件。无论其负担能力和在数据收集中的便利性如何，Cyberdemo Opper-pers-pers-pers-pers of-lip-term-term of基线方法在跨不同任务的成功率方面，并具有以前未见的对象的普遍性。例如，尽管只有人类的示范插入三瓣，但它仍可以旋转新型的四阀和五角谷。我们的研究证明了模拟人类示范对现实世界灵活操纵任务的重要潜力。更多详细信息可以在https://cyber-demo.github.io/