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2019–2025 年战略计划
描述....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................5 背骨支撑.................... ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 关键 CAS 问题/重点领域 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 新领导模式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... ................. ... . ...
![arxiv：2501.16649v1 [eess.sp] 2025年1月12日](/simg/7\756577affeb7e32082f3d9879318bbdb09b7e4ff.webp)
arxiv：2501.16649v1 [eess.sp] 2025年1月12日
摘要。ni-fecg已成为胎儿心律不齐监测的替代方法。但是由于多信号波形，它们很难理解，并且由于高度变化和复杂的性质，传统基准方法无法应用。此外，还观察到，在光谱和时间尺度上，胎儿心律不齐可以与正常信号区分开。为此，我们提出了多频卷积变压器，这是一种新颖的深度学习体系结构，以多种频率的上下文学习信息，并可以建模长期依赖性。所提出的模型利用了模型多频卷积（MF-CONV）和残差连接的卷积 - 背骨串联。MF-CONV内部通过分开输入通道，然后以不同的内核大小分别分别分配每个分裂，以有效的方式捕获多频上下文。获得了这些属性的认可，提出的模型获得了最先进的结果，并且也使用非常少的参数。为了评估所提出的我们还进行大量消融研究。
cgaposenet+gcan：用于几何相机姿势回归的几何克利福德代数网络
我们介绍了CGAPOSENET+GCAN，它通过使用几何Clifford代数网络（GCAN）增强了CGAPOSENET，这是相机姿势回归的架构。添加GCAN，我们仅从RGB图像中获得了相机姿势回归的几何感知管道。cgaposenet使用Clifford几何代数将四元组和翻译向量统一为单个数学对象，即电动机，可用于独特地描述相机姿势。cgaposenet可以在其他方法中获得综合结果，而无需调查损失功能或有关场景的其他信息，例如3D点云，这可能并不总是可用。cgaposenet就像文献中的几种方法一样，只学会了预测运动系数，并且没有意识到预测位于其几何含义的数学空间。通过利用几何深度学习的最新进展，我们从GCAN上修改了CGAPOSENET：从InceptionV3背骨中获得与摄像机框架相关的可能的运动系数的建议，然后通过在G 4，0中使用的一组层来，将它们通过单个电动机为单个电动机。网络的工作是几何意识，具有多活性价值in-
要使用哪个骨干：特定于Aresource效率的域...
在当代计算机视觉应用中，尤其是图像分类中，在像Imagenet这样的大型数据集上预先训练的建筑背骨通常被用作特征提取器。尽管这些预训练的卷积神经网络（CNN）广泛使用，但在理解各种各样的功能和数据集大小的各种资源有效骨干的性能方面仍然存在差距。我们的研究系统地评估了多个数据集的一致训练设置，包括自然图像，医学图像，银河系图像和遥感图像，在一致的训练设置下进行了多次轻巧，预训练的CNN骨干。这种全面的分析旨在帮助机器学习从业人员为其特定问题选择最合适的骨干，尤其是在涉及细调预培训网络的小型数据集的情况下。尽管基于注意力的架构越来越受欢迎，但我们观察到，与CNN相比，它们在低数据微调任务下的性能往往较差。我们还观察到，与其他CNN架构（例如Convnext，Regnet和EfficityNet）相比，与其他各种领域相比，相比之下。我们的发现提供了可行的见解，以实现不同骨架的折衷权和有效性，从而促进了模型选择中明智的决策，以获得广泛的计算机视觉域。我们的代码可在此处提供：https：//github.com/pranavphoenix/backbones
设计单聚合物链纳米颗粒以模拟生物分子水合挫败感
天然折叠蛋白依赖于雕刻其活性或结合位点的局部化学环境及其形状。特别是蛋白质表现出一种称为“水合挫败感”的现象，即分别控制亲水性脱水和疏水残基的水合的能力分别放大了其化学或结合性（1，2）。在这里，我们发现由由三个或更多组成部分组成的随机杂聚合物形成的单聚合物链纳米颗粒可以显示出相似的水平挫败感。我们将这些纳米颗粒分为三种类型：i）完全施工的小球，其中两种残基都表现出沮丧的状态，ii）半污染的，具有疏水性或亲水性残基，以及处于沮丧的状态，iiii）核心壳壳非挫败感。根据我们的结果，我们提出了一系列确定这些纳米颗粒状态的理化规则。这些规则在原子和简化的单聚合物链纳米颗粒的原子和简化的蒙特卡洛模型中都经过了不同的背骨和残基，以显示其一般性。我们的工作为单链纳米颗粒的设计提供了关键的见解，这是一种新兴的聚合物模态，可通过生物蛋白的功能来实现聚合物材料制造的易度和成本。
水到土地过渡的神经生态学和脊椎动物脑的演变
脊椎动物进化中的水对土地过渡提供了一个异常的机会，可以考虑计算大脑新生态的计算。所有的感觉方式都会改变，尤其是由于空气与水作为培养基而引起的大大扩大的视觉感官，并通过移动眼睛和颈部扩展。四肢的繁殖，随着进化为利用土地上生活方面的发展，是一项可比的计算挑战。由于土地上生物的总质量比质量水下大的一百倍，计算改进有望获得丰厚的回报。在水中，中脑底座坐标接近/避免通过水流和动物的身体状态和学习的情况进行决策。在土地上，必须解决感觉表面和效应子的相对运动，并增加了背骨的计算体系结构，例如顶叶皮层。对于大脑和悠久的土地居民来说，做出正确的决定时，做出了正确的决定，这意味着死亡可能是计划的基础，这使动物可以在颁布之前从假设的经验中学习。在基底神经节/额叶皮层电路中的价值加权，记忆全景的整合，以及海马及其相关皮质的同种中心认知图成为一种认知习惯习惯习惯性的过渡，与生态学的变化相同。
VIT-COMER：具有卷积多尺度特征相互作用的视觉变压器，用于密集预测
尽管Vision Transformer（VIT）在计算机视觉方面取得了显着的成功，但由于缺乏内部绘制互动和特征量表的多样性有限，它在密集的预测任务中表现不佳。大多数现有的研究致力于设计视觉特定的变压器来解决上述问题，从而涉及额外的培训前成本。因此，我们提出了一种普通的，无培训的且具有特征增强的vit背骨，并具有指定性的特征性动作，称为Vit-Comer，可促进CNN和Transformer之间的双向相互作用。与现状相比，VIT-COMER具有以下优点：（1）我们将空间金字塔多触发性场卷积特征注入VIT体系结构，从而有效地减轻了VIT中局部信息相互作用和单场表述的有限问题。（2）我们提出了一个简单有效的CNN转换器双向交互模块，该模块在跨层次特征上执行多尺度融合，这对Han-dling密集的预测任务有益。（3）我们评估了在各种密集的预测任务，不同框架和多个高级预训练中VIT-COMER的能力。值得注意的是，我们的VIT-COMER-L在没有额外训练数据的情况下可可Val2017上的AP达到64.3％，而ADE20K Val上的MIOU为62.1％，这两种方法都与最先进的方法相当。我们希望VIT-COMER可以作为密集预测任务的新骨干，以促进未来的研究。该代码将在https：//github.com/traffic-x/vit-comer上发布。
sika®Viscocrete®GL3007
sika®Viscocrete®GL3007是一种基于聚羧酸醚（PCE）聚合物的创新最新性超级塑料，并且专门设计用于Ready-Mix Concrete。sika®Viscocrete®GL3007与惯性超塑剂分化，例如基于磺化萘甲醛的甲醛，因为它基于一个独特的羧基乙醚多物质，并具有长侧向链。这极大地改善了Ce fors Demention。在混合过程开始时发生相同的静电分散剂，但与聚合物背骨相关的侧链的主体产生了一个空间的阻碍，从而稳定Ceme NT颗粒的能力分离和分散。这种机制提供了可流动的混凝土，并且需水量大大减少。sika®Viscocrete®GL3007是一种创新的最新一代Superplastizer，基于聚羧酸（PCE）聚合物，并且专门针对现成混凝土设计。sika®Viscocrete®GL3007与常规超塑剂分化，例如基于硫化萘甲甲甲烷甲状腺甲状腺肿的含量，因为它基于具有较长侧链的独特羧基醚聚合物。这大大改善了水泥分散。与聚合物主链相关的侧链的静电分散液构成，产生了一个空间的阻滞，从而稳定Ceme NT颗粒的能力，可分散和分散。这种机制提供了可流动的混凝土，并且需水量大大减少。