XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System细分
多元化和个性化的多评价医学图像细分
注释歧义由于固有的数据不确定性，例如医学扫描中的界限模糊以及不同的观察者专业知识和偏好已成为训练基于深度学习的医学图像模型的主要观点。为了解决这个问题，普遍的做法是从不同专家那里收集多个注释，导致多评价医学图像分割的设置。现有的作品旨在将不同的注释合并到“地面真实”中，而在众多医疗环境中通常无法实现，或者产生不同的结果，或产生与个人专家评估者相对应的个性化结果。在这里，我们提出了一个更雄心勃勃的多评价医学图像细分的目标，即遵守多元化和个性化结果。指定，我们提出了一个名为d-persona的两个阶段框架（第一个d iversification，然后是角色lization）。在第I阶段，我们利用多个给定注释来训练一个可能性的U-NET模型，并具有约束损失，以证明预测多样性。以这种方式，在第I阶段建造了一个共同的空间，其中不同的潜在代码表示多样化的专家意见。然后，在第二阶段，我们设计了多个基于注意力的投影头，以适应来自共享潜在空间的相应专家提示，然后执行个性化的医疗图像细分。我们评估了内部鼻咽癌数据集和公共肺结核数据集（即LIDC-IDRI）的拟议模型。我们的代码将在https：//github.com/ycwu1997/d-persona上发布。的实验实验表明，我们的D-Persona可以同时获得多元化和个性化的结果，从而实现了多评位者医疗图像细分的新SOTA性能。
行业细分：人形机器人技术|自动驾驶
当您想到“体现AI”时会想到什么？几个世纪以来，机器人技术一直占据了科幻小说和无限的人类想象力的领域。像Leonardo da Vinci和Ismail al-Jazari这样的有远见的人精心制作了机械生物的早期概念，而Jacques de Vaucanson则引入了一些第一个自动机。在过去的一个世纪中，像艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）这样的人物带有“我，机器人”和詹姆斯·卡梅隆（James Cameron）的“终结者”（The Terminator），塑造了我们对机器人在遥远未来可能变成的东西的看法。今天，遥远的未来正在更接近，这是由于人工智能的快速发展，制造成本下降以及各个行业的劳动力短缺的驱动。这些因素不仅加速了人形机器人的发展，而且使我们陷入了机器人革命的边缘。本报告将探讨这场革命的含义 - 如何塑造企业，经济甚至家庭生活。重点是美国市场，观察到人类机器人开发和采用的最前沿的公司。
关闭：3D服装细分数据集和模型
3D服装建模和数据集在娱乐，动画和数字时尚行业中起着至关重要的作用。现有工作通常缺乏详细的语义理解或使用合成数据集，缺乏现实主义和个性化。为了解决这个问题，我们首先介绍Close-D：一个新颖的大型数据集，其中包含3167扫描的3D服装分割，涵盖了18种不同的服装类别。此外，我们提出了封闭式网络，这是第一个基于学习的3D服装分割模型，用于从彩色点云中进行细粒度分割。封闭式网络使用局部点特征，身体贴相关以及基于服装和点特征的注意模块，从而提高了基准和先前工作的表现。提出的注意模块使我们的模型可以从数据中学习外观和几何学依赖性服装。我们通过成功分割了服装人员的公开可用数据集来确认方法的功效。我们还引入了Close-T，这是一种用于完善的3D交互工具
基于深钢筋学习的细分驱动图像增强
摘要。大型模型的兴起，通常称为基础模型，导致了人工智能研究领域的巨大进步。我们的经验发现表明，在特定表面分割挑战方面，大型模型可能会挣扎或表现不佳，包括识别和在条形钢表面上的缺陷（s 3 d）以及磁性瓷砖表面上不完美的情况检测。将大型模型应用于缺陷分割，而不是对大型模型进行填充，我们建议使用几种经典滤器来增强输入图像，提出了segrive demage d riven d riven d riven-d riven d riven-d riven。在这种情况下，多层中的过滤器的权重通过增强学习控制。然后，我们在具有不同少量设置的两个S 3 D数据集上测试我们的方法。我们的方法与S 3 D（例如CPANET）的其他方法相比，完成了任务。我们认为，我们的工作不仅为下游任务打开了机会，例如分割大型模型的工业缺陷，而且可能在将来在各种领域中都有潜在的应用，包括医疗图像处理，远程感应图像分析，农业等。
细分和发展法规 - 沃勒县
Resolution and Order On December 06, 2023, the Commissioners Court of Waller County, Texas, met at the County Courthouse with the following members present: Carbett “Trey” Duhon III, County Judge Presiding, John Amsler, Commissioner Precinct One, Walter Smith, Commissioner Precinct Two, Kendrick Jones, Commissioner Precinct Three, and Justin Beckendorff, Commissioner Precinct Four, when among other matters, came for consideration和行动以下解决方案和秩序：虽然得克萨斯州沃勒县的专员法院正式召集并以其作为沃勒县理事机构的身份行事，但命令附加和附加的法规题为“沃勒县的细分和发展规定”鉴于，沃勒县的所有官员和雇员都遵守该法规的职责，并指示根据上述法规按要求履行其职责。因此，无论是解决的，专员法院都采用附带文件作为“沃勒县分区和发展法规”，并下令在2021年3月15日之后生效；并进一步解决了，县法官卡贝特·“特雷”·杜恩三世被授权签署该决议和秩序作为专员法院。该决议和命令是由专员_JONES的委员会提出的，由专员贝肯多夫_借调，并由专员法院以_5__成员的投票和__0_反对。______________________________________ Carbett“ Trey” Duhon III，沃勒县法官
场地细分计划提交包清单
提交的文件包必须包含以下项目才被视为完整： 传送信函，包括一份叙述 - 一封解释项目的信件。信函中必须包括项目参数摘要、场外改进、请求或之前批准的变更、之前市议会或规划委员会的行动、提议、之前的协议（书面或口头）以及任何其他有助于确定项目所需的适当审查行动的项目。 一套完整的现场/子计划图。（如果开发计划超过 25 页，则包括一份 (1) 纸质副本）。 包括侵蚀和沉积物控制计划表。可以在施工计划之前提交。 所有计划集中都包括景观计划表。 水和下水道计算。 消防流量计算。 西北流域径流控制许可证申请（如适用）仅限非住宅。 排水计算（包括叙述）和排水区域地图。 雨水管理计算。 路面设计。 审查费用 – 金额 $ __________________________ （* 见下文） 住宅最终分区（建设）规划 – $2,000.00 另加每块地 $50 非住宅最终分区（建设）规划 – $2,000.00 另加每块地 $50 住宅最终（建设）场地规划（多户住宅） $2,000.00 另加每单元 $50.00 （例如：一套有 50 个单元的公寓 = $2,000.00 + ($50.00 x 50) = $4,500.00） 非住宅最终（建设）场地规划 $2,000.00 另加每英亩 $200.00 四舍五入到最接近的整英亩数（例如：一个有 3.25 英亩土地的场地 = $2,000.00 + ($200.00 x 4) = $2,800.00）所有住宅、多户住宅和教堂的 1 级环境场地评估 - $1,600.00 计划修订每张 $100.00 提交至：eBUILD https://aca-prod.accela.com/CHESAPEAKE/Default.aspx 一份纸质副本送达：Development Engineering, Development & Permits, 3 rd Floor, City Hall Building, 306 Cedar Road, Chesapeake, Virginia 23322。
神经营销、可用性和细分方法：方面...
一、引言 ................................................ ……………………………… ................................................. 157 6.1 联合国联盟................................. ……………………………… ……………………………… .... .. 158 6.2 样品、物流和技术特征 .................................. .................................. 159 6.3 和结果提取 .................................. ................................................. ................................. 163 6.4 数据...................................................... ...................................................... ................................... 164 6.5 感兴趣的领域和选定的指标 ................................ .. ……………………………… 166 6.6 数据分析 .................................. ................................................. ...................................... 172 6.7 集群分析 .................................. ……………………………… 174 6.8 模糊隶属度矩阵...................................................... ................................. 199 6.9 结论 ................................. ...................................................... ...................................................... 203 < /div>
修订的最终土地开发和细分计划 - ...
建议用途：32 块独立式地块、99 套联排式单元、2 套混合用途单元和 1,478 平方英尺商业空间（混合用途）-（包括社区游泳池和独户住宅的附属建筑）
上下文意识到脑肿瘤细分的深度学习...
脑肿瘤是大脑中癌细胞的不受控制的生长。肿瘤的准确分割和分类对于随后的预后和治疗计划至关重要。这项工作提出了有关使用结构多模式磁共振图像（MMRI）的脑肿瘤分割，亚型分类和总生存预测的深入学习的上下文学习。我们首先提出了3D上下文意识深度学习，该学习认为放射学MMRI图像子区域中肿瘤位置的不确定性以获得肿瘤分割。然后，我们将常规的3D卷积神经网络（CNN）应用于肿瘤段，以实现肿瘤亚型分类。最后，我们使用深度学习和机器学习的混合方法进行生存预测。为了评估性能，我们将提出的方法应用于2019年多模式脑肿瘤分割挑战（BRATS 2019）数据集，以进行肿瘤分割和整体生存预测，以及计算精度医学放射学-Pathology（CPM- rad Path）对脑肿瘤分类2019年对Tumor Classification for Tumor Classification的数据集。我们还基于流行的评估指标，例如骰子得分系数，Hausdorff距离（HD95）（HD95），分类准确性和均方误差，进行广泛的绩效评估。结果表明，所提出的方法分别提供了稳健的肿瘤分割和存活预测。此外，在2019年CPM-Radpath全球挑战的测试阶段，肿瘤分类导致这项工作排名第二。