XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System细分
Arista网络多域细分服务（...
Arista MSS将零信任策略分配给EOS驱动的网络交换机。反过来，开关可以自己执行电线速度分布式执法，或将流量重定向到第三方防火墙进行状态L4-7检查。重要的是，Arista的基于开关的执法克服了与传统基于ACL的分割（例如TCAM Eltinion）相关的挑战，该挑战利用了优化硬件利用率并最大化可伸缩性的高级标记引擎。此外，由于标签是开关内部的，并且在整个网络基础架构中没有共享，因此Arista MSS可以无缝地插入任何多供应商网络。此方法还避免了将组织迫使组织进入单供应商网络的任何专有协议。
s $^{3} $ M-net：语义细分的联合学习和自动驾驶的立体声匹配
摘要 - 语义分割和立体声匹配是用于自动驾驶的3D环境感知系统的两个基本组成部分。然而，传统方法通常独立解决这两个问题，并采用每个任务的单独模型。这种方法在现实情况下构成了实际限制，尤其是当计算资源稀缺或实时绩效是必须的。因此，在本文中，我们介绍了S 3 M-NET，这是一个新型的联合学习框架，旨在同时执行语义分割和立体声匹配。特别是S 3 M-NET共享从这两个任务之间从RGB图像中提取的功能，从而提高了整体场景理解能力。使用特征融合适应（FFA）模块实现此功能共享程序，该模块有效地将共享特征转换为语义空间，然后将它们与编码的差异功能融合在一起。整个联合学习框架是通过最大程度地减少新颖的语义一致性引导（SCG）损失来训练的，该损失强调了这两个任务的结构一致性。与其他最先进的单个任务网络相比，在VKITTI2和KITTI数据集上进行的广泛实验结果揭示了我们提出的联合学习框架的有效性及其优越的性能。我们的项目网页可在mias.group/s3m-net上访问。
分析精酿啤酒偏好和市场细分...
三维（3D）特定细胞种群，蛋白质表达模式或整个大脑水平的病理标记物的可视化代表了神经科学中的宝贵工具。光学投影断层扫描（OPT）和光板荧光显微镜（LSFM）是高分辨率的光学3D成像技术，可以在介质尺寸（MM-CM范围）透明标本中特异性标记的目标可视化（Sharpe等，2002; Dodt et al。，2007年）。因此，这些光学技术非常适合于体内整个啮齿动物脑成像，从而在完整大脑的细胞分辨率下提供信息（Alanentalo等，2007； Hansen等，2020）。与其他功能成像方式一致，OPT和LSFM对其目标表现出很高的灵敏度和特异性，但仅提供非常有限的解剖信息。考虑到大脑的高度分室解剖结构以及这些区域履行的特定作用，至关重要的是能够将OPT或LSFM获得的荧光信号映射到注释的大脑区域。在解剖学上绘制蛋白质表达谱并在这些图像上执行3D定量和统计的可能性将极大地使光学中学成像在神经科学中的应用有益。
审查对距离脊髓病变原发性遥控部位的细分市场的更多关注
多模式成像研究的最新发现表明，在脊髓和大脑中的脊髓损伤的震中，区域的宏观结构病理变化。正在进行研究以确定这些移位的细胞和分子机制，这些移位目前知之甚少。研究表明，重点区域中的病理过程是多方面的。此过程涉及星形胶质细胞和小胶质细胞，这有助于神经纤维从直接影响区域传播的神经纤维的变性，并参与相互激活。结果，距脊髓损伤位置的区域有突触损失。反应性星形胶质细胞产生硫酸软骨素蛋白聚糖，可抑制轴突生长和损伤细胞。但是，偏远地区的神经元死亡仍然有争议。原发性损伤面积是释放到脑脊液中的许多神经毒性分子的来源。假定这些分子（主要是基质金属蛋白酶）破坏了血脊髓屏障，从而导致偏远地区的巨噬细胞前体浸润。活化的巨噬细胞分泌促炎性细胞因子和基质金属蛋白酶，这反过来诱导了星形胶质细胞和小胶质细胞，一种促炎的表型。另外，反应性小胶质细胞与星形胶质细胞一起分泌了许多促炎和神经毒性分子，这些分子激活了炎症信号通路，从而加剧了突触耗竭和神经系统降解。似乎很可能是慢性炎症和神经退行性之间的相互作用是远离病变中心的脊髓区域中病理过程的关键特征。遥远地区的病理变化应成为潜在治疗靶标的研究对象。
3D激光雷达扫描到地图长期定位的可推广稳定点细分
摘要 - 动物机器人越来越多地在实际会随着时间而变化的现实环境中运行。准确且健壮的本地化对于自动移动系统的有效运行至关重要。在本文中，我们仅使用3D LIDAR数据来应对基于扫描到地图匹配的长期本地化开发可推广的学习过滤器的挑战。我们的主要目标是提高动态环境中移动机器人本地化的可靠性。为了获得学习过滤器的强大概括能力，我们利用扫描和MAP数据之间的差异。我们的方法涉及将稀疏的4D卷积应用于包含扫描素及其相应地图体素的关节稀疏体素电网上。这使我们可以根据每个扫描点的长期稳定置信分数将扫描点分为稳定且不稳定的点。我们的实验结果表明，利用稳定点进行定位 - 证明了扫描匹配算法的性能，尤其是在外观变化频繁的环境中。通过利用扫描和地图体素之间的差异，我们增强了稳定点的分割。因此，我们的方法概括为新的，看不见的环境。
2023-25 立法通过的预算详细分析
已通过的普通基金 271,566,738 314,909,409 465,511,497 498,740,395 其他基金 177,912,469 372,070,651 457,602,430 457,517,563 联邦基金 226,210,042 767,972,059 381,135,636 382,723,695 总基金 675,689,249 1,454,952,119 1,304,249,563 1,338,981,653 职位 195 304 332 354 FTE 180.00 249.60 323.75 343.90 上面显示的 2019-21 和 2021-23 的金额反映了教育部这两个两年期预算中包含的金额。概述 早期学习和护理部 (DELC) 旨在统一、协调和加强俄勒冈州的早期学习和儿童保育系统，由 HB 3073 (2021) 成立，并于 2023 年 7 月 1 日开始运营。DELC 的管理和咨询实体是早期学习委员会，工作人员由州长任命的早期学习系统主任领导。新机构为以前通过教育部 (ODE) 提供的项目提供行政结构和支持，包括 Head Start、学前教育承诺和俄勒冈健康家庭等项目；以及以前通过人类服务部 (DHS) 提供的就业相关日托 (ERDC) 计划。当前服务水平的项目资金几乎由联邦基金（主要是儿童保育发展专项拨款）、其他基金（主要是学生成功基金的早期学习账户）和普通基金平等提供。该部门依靠早期学习中心网络为早期学习项目提供本地协调和规划，以及儿童保育资源和转介 (CCR&Rs) 机构网络为儿童保育提供者提供培训和支持。早期学习项目包括俄勒冈州学前班（联邦 Headstart 项目的州级配套项目）、学前班承诺（“混合授课”学前班项目）、早期 Headstart、俄勒冈州健康家庭、救济托儿所、幼儿园准备和创新补助金、早期儿童公平基金和婴儿承诺。立法通过的预算 该部门 2023-25 年立法通过的预算总额为 13.39 亿美元，其中包括 4.987 亿美元的普通基金，比 2021-23 年立法批准的预算增加 3470 万美元，即 2.7%。增长主要归因于普通基金对机构运营、就业相关日托计划以及新儿童保育基础设施基金计划的技术援助的投资。
心脏结构的进步细分
背景：心脏结构的分割是评估成像心脏的重要步骤。人们对霍蒂智能（AI）方法（尤其是深度学习（DL））的兴趣越来越大，可用于自动化这一过程。现有的心脏分割的AI方法主要集中在心脏MRI上。这项系统的审查旨在评估监督DL工具的性能和质量，以分割CT的心脏结构。方法：搜索EMBASE和MEDLINE数据库，以确定2013年1月1日至2023年12月4日的相关研究。2013年1月1日之后发表在同行评审期刊上的原始研究有资格纳入，如果他们提供了基于DL的基于DL的工具，用于对CT上的心脏结构进行分割和非冠状大船只的分割。从合格研究中提取的数据包括有关被分割的心脏结构，研究位置，DL体系结构和报告的性能指标，例如骰子相似性系数（DSC）。使用清单的医学成像中的人工智能清单评估了纳入的研究的质量（主张）。结果：包括2020年以后发表的18项研究。The DSC scores median achieved for the most commonly segmented structures were left atrium (0.88, IQR 0.83 – 0.91), left ventricle (0.91, IQR 0.89 – 0.94), left ventricle myocardium (0.83, IQR 0.82 – 0.92), right atrium (0.88, IQR 0.83 – 0.90), right ventricle （0.91，IQR 0.85 - 0.92）和肺动脉（0.92，IQR 0.87 - 0.93）。与索赔的研究合规性是可变的。特别是，只有58％的研究表明符合数据集说明标准，大多数研究未在外部数据（81％）上测试或验证其模型。结论：监督的DL已应用于CT上各种心脏结构的分割。大多数表现出与DSC值测量的相似性能。现有研究受到培训数据集的规模和性质的限制，对地面真相注释的描述不一致以及在外部数据或临床环境中缺乏测试。
欧洲永久草原：对变革的经济驱动因素的系统评价，包括对捷克共和国，西班牙，瑞典和英国的详细分析
1 RSK ADAS LIMITED，4205 Park进近，利兹LS15 8GB，英国； john.elliott@icf.com（J.E。 ）; samantha.outhwaite@kantar.com（s.o. ）; fiona.nicholson@adas.co.uk（F.N. ）; paul.newell-price@adas.co.uk（P.N.-P。）2纽卡斯尔纽卡斯尔的自然与环境科学学院，英国泰恩NE1 7RU； sophie.tindale@newcastle.ac.uk（s.t. ）; novieta.sari@newcastle.ac.uk（N.H.S.） 3瑞典农业科学大学工作，商业经济学和环境心理学系工作科学系 Box 88，SE-230 53 Alnarp，瑞典； erik.hunter@slu.se 4，农业和林业工程技术学院（ETSIAM）农业经济学系（ETSIAM），Córdoba大学，拉巴纳勒斯大学校园，14071Córdoba，西班牙Córdoba； pedro.sanchez@uco.es（P.S.-Z。 ）; es2gacor@uco.es（R.G.-C。）5商业和法律学院，朴茨茅斯大学战略，营销与创新学院，朴茨茅斯大学，英国朴茨茅斯PO1 2UP； Andy.jin@port.ac.uk 6 Brno Mendel University的区域和商业经济学系（FRDIS），捷克共和国Brno 613 00； simona.miskolci@mendelu.cz *通信：lynn.frewer@newcastle.ac.uk1 RSK ADAS LIMITED，4205 Park进近，利兹LS15 8GB，英国； john.elliott@icf.com（J.E。）; samantha.outhwaite@kantar.com（s.o.）; fiona.nicholson@adas.co.uk（F.N.）; paul.newell-price@adas.co.uk（P.N.-P。）2纽卡斯尔纽卡斯尔的自然与环境科学学院，英国泰恩NE1 7RU； sophie.tindale@newcastle.ac.uk（s.t.）; novieta.sari@newcastle.ac.uk（N.H.S.）3瑞典农业科学大学工作，商业经济学和环境心理学系工作科学系Box 88，SE-230 53 Alnarp，瑞典； erik.hunter@slu.se 4，农业和林业工程技术学院（ETSIAM）农业经济学系（ETSIAM），Córdoba大学，拉巴纳勒斯大学校园，14071Córdoba，西班牙Córdoba； pedro.sanchez@uco.es（P.S.-Z。 ）; es2gacor@uco.es（R.G.-C。）5商业和法律学院，朴茨茅斯大学战略，营销与创新学院，朴茨茅斯大学，英国朴茨茅斯PO1 2UP； Andy.jin@port.ac.uk 6 Brno Mendel University的区域和商业经济学系（FRDIS），捷克共和国Brno 613 00； simona.miskolci@mendelu.cz *通信：lynn.frewer@newcastle.ac.ukBox 88，SE-230 53 Alnarp，瑞典； erik.hunter@slu.se 4，农业和林业工程技术学院（ETSIAM）农业经济学系（ETSIAM），Córdoba大学，拉巴纳勒斯大学校园，14071Córdoba，西班牙Córdoba； pedro.sanchez@uco.es（P.S.-Z。）; es2gacor@uco.es（R.G.-C。）5商业和法律学院，朴茨茅斯大学战略，营销与创新学院，朴茨茅斯大学，英国朴茨茅斯PO1 2UP； Andy.jin@port.ac.uk 6 Brno Mendel University的区域和商业经济学系（FRDIS），捷克共和国Brno 613 00； simona.miskolci@mendelu.cz *通信：lynn.frewer@newcastle.ac.uk
客户细分以增强业务战略 - ijrpr
客户细分有助于根据性别、年龄、消费模式、收入和人口统计等因素将大数据分成多个组。这些组被称为集群。这使我们能够了解哪些产品销量大、哪个年龄段的人购买该产品等信息。我们还可以更轻松地供应这些商品，以提高收入。我们将从历史数据开始。由于旧数据是黄金，我们将对旧数据应用 K 均值聚类技术，并首先确定集群数量。最后，必须将数据可视化。查看表示形式可以轻松识别可能的数据集。本文的目标是通过使用 K 均值聚类算法（数据挖掘中使用的一种分区技术）来发现消费者子组。
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