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使用4D雷达和视觉融合增强了3D对象检测，并进行分割辅助
4D雷达对复杂的照明和不利天气条件表现出鲁棒性，与3D目标检测相比提供了独特的数据特征。但是，由于4D雷达点云的稀疏性，大多数3D目标检测算法的性能受到限制。为了解决这个问题，本文提出了一个基于细粒点云segmentation的3D对象检测模型。我们的方法首先使用雷达参考点模块丰富了点云数据，以补偿其稀疏性。然后将点云呈现，并通过简单的分割网络提取语义信息。最后，通过使用注意机制融合点云特征和半信息来实现3D对象检测。在VOD数据集上进行的广泛实验表明，我们的模型达到了平均平均精确度（MAP），比验证集的基线高5％，自行车的4％显着提高，山雀的改善为8％。这些结果通过基于激光雷达的模型缩小了性能差距，突出了我们分割辅助检测方法的效果。源代码可在https://github.com/huniki/rvasanet.git.git
多深度分支网络，用于有效的图像超级...
超分辨率（SR）的长期挑战是如何在保持语义相干性的同时有效地增强低分辨率（LR）图像的高频细节。这在经常在低功率设备上部署的SR模型的实际应用中尤为重要。为了解决此问题，我们提出了一个具有多深度分支模块（MDBM）的创新不对称的SR架构。这些MDBM包含不同深度的分支，旨在同时有效地捕获高频和低频信息。MDBM的层次结构允许更深的分支在浅层分支的上下文指导下逐渐积累细粒的本地细节。我们使用特征图来可视化这个过程，并使用拟议的新型傅立叶光谱分析方法进一步证明了该设计的合理性和有效性。此外，我们的模型比现有分支网络在分支之间表现出更明显的光谱差异。这表明MDBM降低了冗余，并提供了一种更有效的方法来集成高频和低频信息。各种数据集上的广泛定性和定量评估表明，我们的模型可以生成结构一致且视觉上现实的HR图像。它以非常快的推理速度实现最新的（SOTA）结果。我们的代码可在https://github.com/thy960112/mdbn上找到。
深入了解 AM 商用铝合金的制造过程......
Elementum 3D 利用创新的反应性增材制造 (RAM) 技术引入了新的商用铝合金和高性能金属基复合材料，以与现有的增材制造设备配合使用。RAM 利用放热化学反应在增材熔合过程中原位合成产品材料。RAM 工艺可用于生产各种材料，但特别适合通过反应性合成陶瓷增强材料来生产陶瓷增强金属基复合材料 (MMC)。该工艺可以从针对工艺流程和铺展性进行了优化的较大 AM 原料粉末中合成亚微米陶瓷增强材料。亚微米增强材料还可在合金凝固过程中充当成核剂，以产生有利的细粒等轴铝微观结构。通过成核细等轴微观结构，该工艺克服了困扰许多铝合金的热裂性问题。通过少量合成陶瓷，2024 和 6061 等合金变得可打印，并且性能与锻造合金相当。增加陶瓷含量可提高强度、模量、耐磨性和高温性能，同时降低热膨胀系数和延展性。
混合材料的微观结构与力学性能...
摘要：在本研究中，我们提出了一种混合制造工艺来生产高质量的 Ti6Al4V 零件，该工艺结合了增材粉末激光定向能量沉积 (L-DED) 用于制造预制件，随后的热锻作为热机械加工 (TMP) 步骤。在 L-DED 之后，材料在两种不同的温度 (930 ◦ C 和 1070 ◦ C) 下热成型，随后进行热处理以消除应力退火。在小子样本上进行拉伸试验，考虑到相对于 L-DED 构建方向的不同样本方向，并产生非常好的拉伸强度和延展性，类似于或优于锻造材料。所得微观结构由非常细粒、部分球化的 α 晶粒组成，平均直径约为 0.8–2.3 µ m，位于 β 相基质内，占样本的 2% 至 9%。在亚β转变温度范围内锻造后，典型的 L-DED 微观结构不再可辨别，并且增材制造 (AM) 中常见的拉伸性能各向异性显著降低。然而，在超β转变温度范围内锻造会导致机械性能的各向异性仍然存在，并且材料的拉伸强度和延展性较差。结果表明，通过将 L-DED 与 Ti6Al4V 亚β转变温度范围内的热机械加工相结合，可以获得适用于许多应用的微观结构和理想的机械性能，同时具有减少材料浪费的优势。
热机械加工后混合增材制造 Ti6Al4V 的微观结构和机械性能
摘要：在本研究中，我们提出了一种混合制造工艺来生产高质量的 Ti 6 Al 4 V 零件，该工艺结合增材粉末激光定向能量沉积 (L-DED) 来制造预制件，随后的热锻作为热机械加工 (TMP) 步骤。在 L-DED 之后，材料在两种不同的温度 (930 ◦ C 和 1070 ◦ C) 下热成型，随后进行热处理以消除应力退火。在小子样本上进行拉伸试验，考虑到相对于 L-DED 构建方向的不同样本方向，并产生非常好的拉伸强度和延展性，类似于或优于锻造材料。所得微观结构由非常细粒、部分球化的 α 晶粒组成，平均直径约为 0.8–2.3 µ m，位于 β 相基质内，占样本的 2% 至 9%。在亚β转变温度范围内锻造后，典型的 L-DED 微观结构不再可辨别，并且增材制造 (AM) 中常见的拉伸性能各向异性显著降低。然而，在超β转变温度范围内锻造会导致机械性能的各向异性仍然存在，并且材料的拉伸强度和延展性较差。结果表明，通过将 L-DED 与 Ti 6 Al 4 V 亚β转变温度范围内的热机械加工相结合，可以获得适用于许多应用的微观结构和理想的机械性能，同时具有减少材料浪费的优势。
尖峰谈话：创世纪和神经编码方案翻译
摘要 - 尽管未来电网的数字化提供了几种协调激励措施，信息和通信技术（ICT）的可靠性和安全性却阻碍了其整体绩效。在本文中，我们通过统一的功率和信息来介绍一种新颖的插座尖峰谈话，作为使用SPIKES协调对微电网控制的数据归一化的手段。这种网格边缘技术允许每个分布式能源资源（DER）通过使用沿着领带线的功率流相互交互来独立执行二级控制理念。受到计算神经科学领域的启发，Spike Talk基本上基于我们大脑中的信息传递理论的细粒平行性，尤其是当神经元（建模为DERS）通过突触（模型为Tie Line）传输信息（从每个DER上测量的功率流）发射信息（从每个DER测量）。Spike Talk不仅可以简化并通过驳回ICT层来解决网络物理建筑操作的当前瓶颈，而且还提供了基础设施，计算和建模的内在运营和成本效益的机会。因此，本文提供了关键概念和设计理论的教学插图。由于我们专注于本文中的微电网的协调控制，因此研究了一些负责将相关局部测量值转换为尖峰的神经编码方案的信号准确性和系统性能。
视觉导航的体积环境表示
Vision语言导航（VLN）要求代理在基于视觉观察和自然语言说明的3D环境中导航。很明显，成功导航的关键因素在于全面的场景理解。以前的VLN代理使用单眼框架直接提取透视视图的2D特征。虽然很简单，但他们为捕获3D几何和语义而努力，导致部分不完整的环境代表。为了实现具有细粒细节的全面3D表示，我们引入了体积环境（VER），将物理世界脱氧于结构化的3D细胞中。对于每个单元格，通过2D-3D采样将多视图2D特征归纳到如此统一的3D空间中。通过对VER的粗略到纤维特征进行推断和多任务学习，我们的代理人可以共同预测3D占用率，3D房间布局和3D边界框。基于在线收集的vers，我们的代理构成了体积状态估计，并构建情节内存以预测下一步。实验结果表明，我们从多任务学习的环境表示导致了VLN的可观绩效提高。我们的模型在VLN基准（R2R，Reverie和R4R）之间实现了最新的性能。
CRISPR/HDR编辑与慢病毒转导的影响对恒河猕猴中HSPC的长期植入和克隆动力学的影响
复制蛋白A（RPA）是单个链DNA（ssDNA）结合蛋白，可协调各种DNA代谢过程，包括DNA复制，修复和重组。RPA是一种异三聚体蛋白，具有六个功能性寡糖/寡核苷酸（OB）结构域和柔性接头。 灵活性使RPA能够采用多种配置，并被认为可以调节其功能。 在此，使用单分子共焦荧光显微镜与光学镊子和粗粒细粒的分子动力学模拟结合使用，我们研究了在张力下ssDNA上单个RPA分子的扩散迁移。 在3 pn张力和100 mM KCl时，扩散系数D是最高（20,000个核苷酸2 /s），当张力或盐浓度增加时，则显着降低。 我们将张力效应归因于段转移，这受到DNA拉伸和盐效应的阻碍，降低了RPA-SSDNA的结合位点大小和相互作用能量的增加。 我们的综合研究使我们能够估计通过通过RPA上多个结合位点在DNA上的遥远位点的短暂桥接发生的细胞分段转移事件的大小和频率。 有趣的是，RPA三聚芯的删除仍然允许大量的ssDNA结合，尽管降低的接触面积使RPA的移动性增加了15倍。 最后，我们表征了RPA拥挤对RPA迁移的影响。 这些发现揭示了如何重塑高亲和力RPA-SSDNA相互作用以产生访问，这是多个DNA代谢过程中的关键步骤。RPA是一种异三聚体蛋白，具有六个功能性寡糖/寡核苷酸（OB）结构域和柔性接头。灵活性使RPA能够采用多种配置，并被认为可以调节其功能。在此，使用单分子共焦荧光显微镜与光学镊子和粗粒细粒的分子动力学模拟结合使用，我们研究了在张力下ssDNA上单个RPA分子的扩散迁移。在3 pn张力和100 mM KCl时，扩散系数D是最高（20,000个核苷酸2 /s），当张力或盐浓度增加时，则显着降低。我们将张力效应归因于段转移，这受到DNA拉伸和盐效应的阻碍，降低了RPA-SSDNA的结合位点大小和相互作用能量的增加。我们的综合研究使我们能够估计通过通过RPA上多个结合位点在DNA上的遥远位点的短暂桥接发生的细胞分段转移事件的大小和频率。有趣的是，RPA三聚芯的删除仍然允许大量的ssDNA结合，尽管降低的接触面积使RPA的移动性增加了15倍。最后，我们表征了RPA拥挤对RPA迁移的影响。这些发现揭示了如何重塑高亲和力RPA-SSDNA相互作用以产生访问，这是多个DNA代谢过程中的关键步骤。
通过文本到图像RGBA实例生成生成构图场景
文本到图像扩散生成模型可以以繁琐的及时工程为代价产生高质量的图像。可以通过引入布局条件来提高可控性，但是现有方法缺乏布局编辑能力和对对象属性的细粒度控制。多层生成的概念具有解决这些局限性的巨大潜力，但是同时生成图像实例与场景组成限制了控制对细粒对象属性的控制，在3D空间和场景操作能力中相对定位。在这项工作中，我们提出了一种新型的多阶段生成范式，该范式专为细粒度的控制，灵活性和互动性而设计。为了确保对实例属性的控制，我们设计了一个新颖的训练范式，以使扩散模型适应带有透明度信息的RGBA图像，以生成孤立的场景组件。为了构建复杂的图像，我们采用了这些预生成的实例，并引入了一个多层复合生成过程，该过程平滑地组件在现实的场景中。我们的实验表明，我们的RGBA扩散模型能够生成具有对对象属性的精确控制的多样化和高质量实例。通过多层组成，我们证明了我们的方法允许从高度复杂的提示中构建和操纵图像，并通过对物体外观和位置进行精细的控制，从而获得比竞争方法更高的控制程度。
gady：动态图上的无监督异常检测
摘要 - 在动态图上检测到的动态检测旨在与图表中观察到的标准模式及其时间信息相比，识别表现出异常行为的实体。由于其在财务，网络安全和社交网络等各个领域的应用，它引起了越来越多的关注。但是，现有方法面临两个重大挑战：（1）动态结构捕获挑战：如何有效地使用复杂的时间信息捕获图形结构，以及（2）负面采样挑战：如何为无人看管的学习构建高质量的负样本。为了应对这些挑战，我们提出了对动态图（Gady）的生成异常检测。gady是一个连续的动态图模型，可以捕获细粒的时间信息以应对动态结构捕获挑战，从而克服了现有离散方法的局限性。指定，我们建议使用优先级的时间聚集和状态特征来增强动态图编码器以进行异常检测。在第二个挑战中，我们引入了生成对抗网络的新颖使用来产生负面子图。此外，在发电机训练目标中引入了辅助损失功能，以确保同时生成的样品的多样性和质量。广泛的实验表明，我们提出的Gady在三个现实世界数据集上的表现明显优于现状方法。补充实验进一步验证了我们的模型设计的有效性和每个组件的必要性。