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ERPB欺诈预防工作组的报告 数字欧元在不断变化的付款生态系统中 欧洲央行BMCG工作计划2024 研究欧元区消费者的付款态度 大数据的经济预测：稀疏的错觉 了解COVID-19的供应中断对全球价值链中出口商的影响 经济公告第8期，2023年 - 欧洲中央银行 新技术对KYC和AML流程的影响 经济公告第1期，2024年 - 欧洲中央银行 szczegółowy程序działańzwiązanychzezmianąKlimatu
6付款服务提供商，以其作为欧洲议会2015/2366的指令（EU）规定的付款服务提供者和内部市场支付服务委员会的规定，修改2002/65/EC，2009/110/EC，EC和2013/36/36/EU和法规（EU），以及2013年/64号/64号/64/64/64/64/64/64/64 7 EUROISPA - 欧洲互联网服务提供商协会8欧洲议会2016/679和2016年4月27日的理事会关于自然数据的保护以及对此类数据的自由流动，以及废除指令95/46/EC（一般数据保护法规），
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高级分级实践是不可接受的，不会被资助。尽管“高级”或“房地产削减”一词听起来很积极，但这种做法对未来森林的健康，生产和质量的弊大于利。高级分级，也称为直径限制，是收集大于一定直径的所有树木。不幸的是，这导致去除具有优势遗传潜力的较大，更快的物种和个体。所产生的林分将具有遗传下的树木，形式较差，永远不会成熟到优质的作物树中。
sfpnet：用于一般激光雷德点云上语义分割的稀疏焦点网络
摘要。尽管LiDAR语义分割迅速发展，但最先进的方法通常融合了源自机械旋转激光雷的基准的专门设计的诱导偏差。这可以将模型的通用性限制在其他类型的LiDAR技术中，并使超参数调整更加复杂。为了解决这些问题，我们提出了一个广义框架，以通过我们稀疏的焦点调制来代替窗户注意力来适应市场中普遍存在的各种各样的发光剂。我们的SFPNET能够阐述多层上下文，并使用栅极机制动态聚集它们。通过实现渠道信息查询，编码包含本地和全局上下文的功能。我们还引入了一种新型的大型混合溶质激光雷达语义segmentation数据集，用于机器人应用。sfpnet表现出对源自机械旋转激光雷达的常规基准测试的竞争性能，同时在从固态激光拉尔的基准上实现最新结果。此外，它在我们的新型数据集中的现有方法胜过来自混合固体激光雷达的新型数据集。代码和数据集可从https://github.com/cavendish518/sfpnet和https://www.semanticindustry.top获得。
ELSE：通过基于行的稀疏性探索实现高效的深度神经网络推理
摘要：受脑启发的计算机架构有助于嵌入式 AI 应用实现低功耗、低延迟的深度神经网络推理。硬件性能主要取决于推理过程中非零激活（即事件）的数量。因此，我们提出了一种新颖的事件抑制方法，称为 ELSE，该方法通过基于线的稀疏性探索来提高推理效率。具体而言，它利用激活图中相邻线之间的空间相关性来减少网络事件。与传统处理相比，ELSE 可将事件触发的计算量在各种网络架构中减少 3.14 ∼ 6.49 ×（用于对象检测）和 2.43 ∼ 5.75 ×（用于姿势估计）。此外，我们表明，将 ELSE 与其他事件抑制方法相结合可以显著提高空间抑制的计算节省量，或将时间抑制的状态内存占用量减少 2 × 以上。后者缓解了时间执行超出真实嵌入式平台资源限制的挑战。这些结果凸显了 ELSE 显著的事件抑制能力及其为 SOTA 方法提供补充性能增强的能力。
genRC：稀疏图像收集的生成3D房间完成
摘要。稀疏的RGBD场景完成是一项具有挑战性的任务，尤其是在整个场景中考虑一致的纹理和几何形状时。与依赖人类设计的文本提示或预定义相机轨迹的现有解决方案不同，我们建议GenRC（一种无自动训练的管道）来完成带有高保真纹理的房间尺度3D网格。为了实现这一目标，我们首先将稀疏的RGBD图像投射到高度不完整的3D网格上。我们利用提出的电子扩散来生成视图一致的全景RGBD图像，而不是填充空白的新视图来填补空白，以确保全局几何形状和外观一致性。此外，我们通过文本内版本维护输入输出场景风格的一致性，以替换人类设计的文本提示。为了弥合数据集之间的域间隙，电子扩散利用了在大规模数据集中训练的模型，以生成各种外观。genRC在Scan-Net和Arkitscenes数据集上的大多数外观和几何指标下的最新方法都优于ART方法，即使没有在这些数据集上训练GENRC，也没有使用预定义的摄像机轨迹。项目页面：https：//minfenli.github.io/genrc/
具有仅姿势监督的显着稀疏视觉探子仪
摘要 - 视觉探测器（VO）对于自主系统的导航至关重要，以合理的成本提供准确的位置和方向估计。虽然传统的VO方法在某些条件下脱颖而出，但它们会面临诸如可变照明和运动模糊之类的挑战。深度学习的VO虽然更适应性，但在新环境中可能会面临概括问题。解决这些缺点时，本文提出了一种新型的混合视觉探光（VO）框架，该框架利用了姿势的超级视觉，提供了稳健性和对广泛标签的需求之间的平衡解决方案。我们提出了两种具有成本效益和创新的设计：一种自我监管的同谱预训练，用于从唯一的姿势标签中增强光流学习，以及一个随机的基于贴片的显着点检测策略，以进行更准确的光流贴片提取。这些设计消除了对训练的密集光流标签的需求，并显着提高了系统在多样化和挑战性环境中的概括能力。与密集的光学流程监督最终的最新方法相比，在极端和看不见的情况下，在极端和看不见的情况下，在标准数据集以及更大的鲁棒性和概括能力上实现了竞争性能。
lidpose：稀疏激光点云中实时3D人姿势估计，具有非重复循环扫描模式
摘要：在本文中，我们提出了一种基于新型的，视觉转化器的端到端姿势估计方法，Lidpose，用于实时人类骨架估计，在非重复循环扫描（NRCS）LIDAR点云中。在vitpose架构上建造，我们介绍了新颖的改编，以解决NRCS激光雷达的独特特性，即稀疏性和异常的类似Rosetta的扫描模式。所提出的方法解决了基于NRCS激光雷达的感知的常见问题，即测量的稀疏性，它需要在记录数据的空间和时间分辨率之间保持平衡，以有效地分析各种现象。lidpose利用NRCS激光雷达传感器的前景和背景细分技术来选择感兴趣的区域（ROI），使下痛成为移动行人检测和从RAW NRCS LIDAR LIDAR LIDAR测量序列中移动的端到端方法，该方法由静态传感器捕获的静态传感器供Sureveellance Seasarions捕获。为了评估该方法，我们创建了一个新颖的，真实的，多模式的数据集，其中包含来自Livox Avia传感器的相机图像和LIDAR点云，并带有注释的2D和3D人体骨架地面真相。
分析中排名列表的稀疏数据列表得分阐明了算法折衷
。cc-by-nd 4.0国际许可在A未获得Peer Review的认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是制作
通过联合多任务稀疏规范相关分析和分类来识别诊断特异性基因型 - 表型关联
摘要：基因疗法在与年龄相关的黄斑变性（AMD），糖尿病性视网膜病（DR）和糖尿病性黄斑水肿（DME）的治疗领域中有望成为一种变革性方法，旨在应对频繁的频繁发生的抗血管内血管内膜生长因子（VEGF）的挑战。本手稿评论了这些疾病的持续基因治疗临床试验，包括ABBV-RGX-314，ixoberogene Soroparvovec（IXO-VEC）和4D-150。ABBV-RGX-314利用腺相关病毒（AAV）载体来提供编码ranibizumab样抗VEGF抗体抗体片段的转基因，在1/2A和正在进行的阶段2B/3试验中表现出令人鼓舞的结果。IXO-VEC使用AAV2.7M8 CAPSID用于玻璃体内递送的转基因表达Aflibercept，在第1阶段和正在进行的2阶段试验中表现出令人鼓舞的结果。4d-150利用进化的载体表达Aflibercept和VEGF-C抑制性RNAi，在1/2阶段的研究中表现出阳性的临时结果。审查的其他疗法包括EXG102-031，FT-003，KH631，OLX10212，JNJ-1887，4D-175和OCU410。这些疗法提供了降低的治疗频率和增强安全概况的潜在优势，这代表了管理范式向耐用和有效的基于细胞的生物效果的范式。基因疗法中的这些进步有望改善AMD的结果并应对DME和DR的复杂挑战，从而为治疗糖尿病眼病提供了新的途径。
用于可植入脑机接口的脉冲神经网络解码器及其在 RISC-V 微控制器上的稀疏感知部署
摘要 — 可植入脑机接口 (BMI) 在运动康复和移动性增强方面大有可为，它们需要准确且节能的算法。在本文中，我们提出了一种用于可植入 BMI 的回归任务的新型脉冲神经网络 (SNN) 解码器。SNN 通过增强的时空反向传播进行训练，以充分利用其处理时间问题的能力。所提出的 SNN 解码器在离线手指速度解码任务中的表现优于最先进的卡尔曼滤波器和人工神经网络 (ANN) 解码器。解码器部署在基于 RISC-V 的硬件平台上，并经过优化以利用稀疏性。所提出的实现在占空比模式下的平均功耗为 0.50mW。在进行无占空比的连续推理时，它实现了每次推理 1.88 µ J 的能效，比基线 ANN 低 5.5 倍。此外，每次推理的平均解码延迟为 0.12 毫秒，比 ANN 实现快 5.7 倍。