XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System自适应性
一种快速低功耗多传感器 3D 场景框架...
摘要。我们提出了一个计算框架，它结合了深度和颜色（纹理）模态来进行 3D 场景重建。场景深度由采用飞行时间原理的低功率光子混合装置 (PMD) 捕获，而颜色（2D）数据则由高分辨率 RGB 传感器捕获。这种 3D 捕获设置有助于 3D 人脸识别任务，更具体地说，有助于深度引导图像分割、3D 人脸重建、姿势修改和规范化，这些都是特征提取和识别之前的重要预处理步骤。两种捕获的模态具有不同的空间分辨率，需要对齐和融合，以形成所谓的视图加深度或 RGB-Z 3D 场景表示。我们特别讨论了系统的低功耗操作模式，其中深度数据看起来非常嘈杂，需要在与颜色数据融合之前进行有效去噪。我们建议使用非局部均值 (NLM) 去噪方法的修改，该方法在我们的框架中对复值数据进行操作，从而提供针对低光捕获条件的一定稳健性和对场景内容的自适应性。在我们的方法中，我们对范围点云数据实施双边滤波器，确保数据融合步骤的非常好的起点。后者基于迭代理查森方法，该方法用于使用来自颜色数据的结构信息对深度数据进行有效的非均匀到均匀重采样。我们展示了基于 GPU 的框架的实时实现，可产生适合面部规范化和识别的高质量 3D 场景重建。关键词：ToF、2D/3D、深度、融合、去噪、NLM、面部、ICP
使用单拷贝测量学习量子态的下限
我们研究了量子断层扫描和阴影断层扫描的问题，方法是对未知 d 维状态的各个相同副本进行测量。我们首先重新审视已知的量子断层扫描下限 [ HHJ + 17 ]，精度为 ϵ（迹线距离），此时测量选择与先前观察到的结果无关，即，它们是非自适应的。我们通过适当分布之间的 χ 2 散度简洁地证明了这些结果。与之前的工作不同，我们不要求测量值由秩一运算符给出。当学习者使用具有恒定数量结果的测量值（例如，两个结果测量值）时，这会导致更强的下限。特别是，这严格建立了民间传说“泡利断层扫描”算法在样本复杂度方面的最优性。在非自适应情况下，我们还分别推导出使用任意和恒定结果测量学习秩为 r 的状态的 Ω ( r 2 d / ϵ 2 ) 和 Ω ( r 2 d 2 / ϵ 2 ) 的新界限。除了样本复杂度之外，学习量子态的一个具有实际意义的资源是所需的唯一测量设置的数量（即算法使用的不同测量的数量，每种测量可能具有任意数量的结果）。基于这种考虑，我们采用合适分布的 χ 2 散度测度集中来将我们的下限扩展到学习者从一组固定的 exp ( O ( d )) 个可能测量中执行可能的自适应测量的情况。这尤其意味着自适应性不会给我们带来使用可有效实现的单拷贝测量的任何优势。在目标是预测给定可观测量序列的期望值的情况下，我们也得到了类似的界限，这项任务称为阴影层析成像。最后，在可利用多项式大小电路实现的自适应单拷贝测量的情况下，我们证明了基于计算给定可观测量的样本均值的直接策略是最佳的。
水环境中可降解的 3D 微结构
将 DLW 制备的微结构应用于功能设备中，需要具有不同电学、光学、机械和化学特性的各种材料。自适应性材料（即其特性可以在制造后进行定制）是人们所迫切需要的，而可降解性则是人们所最需要的自适应特性之一。[7–9] 然而，DLW 过程中产生的交联聚合物结构（尤其是使用商用光刻胶时）是永久性的。降解此类材料通常需要苛刻的条件，例如经典 (甲基) 丙烯酸网络中酯键的高温水解或激光烧蚀。[7,8] 光刻胶配方中加入了各种化学功能，使印刷结构在特定刺激下破裂，例如化学试剂、[10–12] 酶、[13] 温度或光。[14] 其中，光是首选触发器，可对降解过程进行空间和时间控制。为了将光降解性引入微结构，必须在光刻胶的化学结构中整合一个光不稳定部分。设计光可降解 DLW 光刻胶的一个关键挑战是选择合适的、在写入过程中稳定的光不稳定基团。某些光化学反应，例如香豆素、蒽和肉桂酸酯等化学实体的可逆光二聚化可能适合这些目的，因为它们的二聚化/交联可以在 300 至 400 nm 的紫外线下诱导，而环消除可以在较短波长的紫外线（≤ 260 nm）照射下发生。[15] 然而，这种高能量的 UVA/UVB 照射对于许多应用来说可能过于剧烈，特别是细胞支架。可能更合适的可见光响应光不稳定部分在紫外线下会迅速降解，因此无法在写入过程中存活，而写入过程大多采用这种紫外线波长。 [16] 到目前为止，我们团队只有一份关于从 DLW 中获得光降解网络的报告，其中书写和
格恩哈特，马尔
将 DLW 制备的微结构应用于功能设备中，需要具有不同电学、光学、机械和化学特性的各种材料。自适应性材料（即其特性可以在制造后进行定制）是人们所迫切需要的，而可降解性则是人们所最需要的自适应特性之一。[7–9] 然而，DLW 过程中产生的交联聚合物结构（尤其是使用商用光刻胶时）是永久性的。降解此类材料通常需要苛刻的条件，例如经典 (甲基) 丙烯酸网络中酯键的高温水解或激光烧蚀。[7,8] 光刻胶配方中加入了各种化学功能，使印刷结构在特定刺激下破裂，例如化学试剂、[10–12] 酶、[13] 温度或光。[14] 其中，光是首选触发器，可对降解过程进行空间和时间控制。为了将光降解性引入微结构，必须在光刻胶的化学结构中整合一个光不稳定部分。设计光可降解 DLW 光刻胶的一个关键挑战是选择合适的、在写入过程中稳定的光不稳定基团。某些光化学反应，例如香豆素、蒽和肉桂酸酯等化学实体的可逆光二聚化可能适合这些目的，因为它们的二聚化/交联可以在 300 至 400 nm 的紫外线下诱导，而环消除可以在较短波长的紫外线（≤ 260 nm）照射下发生。[15] 然而，这种高能量的 UVA/UVB 照射对于许多应用来说可能过于剧烈，特别是细胞支架。可能更合适的可见光响应光不稳定部分在紫外线下会迅速降解，因此无法在写入过程中存活，而写入过程大多采用这种紫外线波长。 [16] 到目前为止，我们团队只有一份关于从 DLW 中获得光降解网络的报告，其中书写和
“人工智能和机器学习两天研讨会：
机器学习和人工智能已成为人类非常流行的技术。人工智能 (AI) 是一个多学科领域，其目标是使目前需要人类智能的活动自动化。人工智能的最新成功包括计算机化的医疗诊断和根据特定用户要求自动定制硬件的系统。人工智能解决的主要问题领域可以概括为感知、操纵、推理、交流和学习。感知涉及从感官输入（视觉、音频等）构建物理世界的模型。操纵涉及连接附属物（例如机械臂、运动装置）以影响物理世界中的期望状态。推理涉及更高级别的认知功能，例如规划、从世界模型中得出推理结论、诊断、设计等。交流处理通过使用语言理解和传达信息的问题。最后，学习处理根据系统的经验自动提高系统性能的问题。人工智能产生了许多重要的技术概念，这些概念统一了这些不同的问题领域，并构成了科学学科的基础。通常，人工智能系统基于知识库运行，知识库包含表征系统熟练程度的事实和规则。知识库的元素由独立有效（或至少合理）的信息块组成。系统必须自动组织和利用这些信息来解决它遇到的特定问题。这种组织过程通常可以描述为针对特定目标的搜索。由于需要确定信息的相关性，并且经常出现不确定和模糊的数据，因此搜索变得复杂。启发式方法为人工智能系统提供了一种集中注意力和控制其搜索过程的机制。人工智能系统必然具有自适应性，这产生了对人工智能计算架构的需求。系统使用的所有知识都必须在这种架构中表示出来。获取现实世界的知识并将其编码到人工智能架构中构成了知识工程的子领域。
NeuroInsight：一种革命性的自适应框架，用于医学成像中精确的脑肿瘤分类，使用自适应深度学习
摘要 - 本研究提出了一个强大的脑肿瘤分类框架，首先是对 233 名患者的细致数据整理。该数据集包含各种 T1 加权对比增强图像，涵盖脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤类型。采用严格的组织、预处理和增强技术来优化模型训练。所提出的自适应模型采用了一种尖端算法，利用了自适应对比度限制直方图均衡化 (CLAHE) 和自适应空间注意。CLAHE 通过根据每个区域的独特特征调整对比度来增强灰度图像。通过注意层实现的自适应空间注意动态地为空间位置分配权重，从而增强对关键大脑区域的敏感性。该模型架构集成了迁移学习模型，包括 DenseNet169、DenseNet201、ResNet152 和 InceptionResNetV2，从而提高了其稳健性。 DenseNet169 充当特征提取器，通过预训练权重捕获分层特征。批量归一化、dropout、层归一化和自适应学习率策略等组件进一步丰富了模型的适应性，减轻了过度拟合并在训练期间动态调整学习率。技术细节（包括使用 Adam 优化器和 softmax 激活函数）强调了模型的优化和多类分类能力。所提出的模型融合了迁移学习和自适应机制，成为医学成像中脑肿瘤检测和分类的有力工具。它对脑肿瘤图像的细致理解，通过自适应注意力机制的促进，使其成为神经成像计算机辅助诊断的一项有希望的进步。该模型利用具有自适应机制的 DenseNet201，超越了以前的方法，实现了 94.85% 的准确率、95.16% 的精确率和 94.60% 的召回率，展示了其在具有挑战性的医学图像分析领域提高准确率和泛化的潜力。关键词：NeuroInsight、脑肿瘤分类、医学影像、自适应深度学习、自适应框架。1. 简介通过整合最先进的技术，特别是在深度学习领域，医学诊断领域经历了前所未有的进步。这一进步的一个显著例子是使用自适应深度学习进行脑肿瘤分期分类，这是一种新颖的方法，它不仅利用了深度学习的能力，而且还能动态适应脑肿瘤分期固有的复杂性，在诊断中呈现出更高的精确度和个性化水平。在医疗保健领域，脑肿瘤因其表现形式多样、严重程度各异而成为一项艰巨的挑战。传统的肿瘤分类方法经常难以准确描述肿瘤分期的细微细节。在此背景下引入自适应深度学习标志着一种范式转变，它赋予诊断过程一种自学习机制，该机制会随着遇到的每个数据集不断发展和完善自身[1] – [4]。这种开创性方法的基础要素是一种先进的深度学习算法，其特点是动态和自适应性。自适应深度学习方法与典型的深度学习模型不同，它不断修改其参数以响应输入数据的独特特征，而不是依赖于固定的、预定的架构。这种自适应能力确保了对与脑肿瘤分期相关的复杂性的更细致入微和针对具体情况的理解[5] – [7]。
Polynoma 的黑色素瘤癌症疫苗 Seviprotimut-L 获得 FDA 快速通道认证
关于 MAVIS MAVIS（黑色素瘤抗原疫苗免疫治疗研究）是一项多中心、双盲、安慰剂对照的自适应性 III 期试验，旨在评估 seviprotimut-L 的安全性和有效性，主要终点是对于确定性手术切除后复发风险高的黑色素瘤患者的无复发生存期 (RFS) 和总生存期 (OS)。MAVIS 是根据与 FDA 签订的特殊方案评估 (SPA) 协议进行的。有关该试验的更多信息，请访问 https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01546571。关于 Seviprotimut-L Seviprotimut-L 是一种同种异体、多价、部分纯化的脱落黑色素瘤抗原疫苗，来源于三种专有的人黑色素瘤细胞系。Seviprotimut-L 可刺激体液和细胞免疫反应。 seviprotimut-L 中的黑色素瘤相关抗原 (MAA) 被抗原呈递细胞（例如树突状细胞）吸收，然后激活抗原特异性细胞毒性 T 淋巴细胞 (CTL) 的产生，并产生针对 MAA 的抗体反应。然后这些 CTL 和抗体识别并作用于表面表达 MAA 的肿瘤细胞，导致细胞死亡。Seviprotimut-L 目前正在开发中，用于在根治性切除术后对 IIB 至 IIIC 期黑色素瘤患者的辅助治疗。关于 Polynoma Polynoma LLC 是一家专注于免疫肿瘤学的美国生物制药公司，总部位于加利福尼亚州圣地亚哥。作为 CK Life Sciences Int'l., (Holdings) Inc. 的全资子公司，Polynoma 的主要资产是一种新型多价抗原疫苗 seviprotimut-L，用于预防黑色素瘤复发。该疫苗已安全用于 1,000 多名患者。如需更多信息，请访问 www.polynoma.com。关于长江生命科技长江生命科技国际（集团）有限公司在香港联合交易所上市（股票代码：0775）。长江生命科技以提高生活质量为使命，从事产品和资产的研发、制造、商业化、营销、销售和投资，其核心业务分为三大类别：保健食品、药品和农业相关。在药品研发方面，长江生命科技的业务专注于癌症疫苗和疼痛管理解决方案的研发。长江生命科技是长江和记集团成员之一。如需更多信息，请访问 www.ck-lifesciences.com。关于黑色素瘤皮肤癌是美国乃至全球最常见的癌症之一。在这些皮肤癌中，黑色素瘤是最严重和最致命的形式。 4 从历史上看，黑色素瘤是一种罕见的癌症，但在过去 50 年中，其发病率上升速度快于几乎任何其他癌症，预计全球发病率将继续上升。 5 2020 年，美国预计将诊断出 100,350 例新的黑色素瘤病例。仅美国就有 6,850 人死于该病。6 全球每年约有 350,000 例黑色素瘤病例和近 60,000 人死亡。7 尽管黑色素瘤在所有皮肤恶性肿瘤中所占比例不到 5%，但它却是皮肤癌死亡病例中的大多数。5 大多数早期皮肤癌的诊断和治疗是通过切除和显微镜检查细胞来实现的。对于黑色素瘤，需要切除原发性生长和周围正常组织，有时还需要对前哨淋巴结进行活检以确定分期。深部侵袭或扩散到淋巴结的黑色素瘤可以通过手术、免疫疗法、化疗和/或放射疗法治疗。黑色素瘤是美国 25 至 29 岁人群中诊断出最多的癌症，也是 15 至 29 岁男性和女性中第三和第四大常见癌症。8 大多数黑色素瘤病例是在局部阶段诊断出来的。 9,10 IIB 期黑色素瘤厚度大于 2.0 毫米，小于 4.0 毫米，皮肤有溃疡（破损），或厚度大于 4.0 毫米，无溃疡。 IIC 期黑色素瘤厚度大于 4.0 毫米，皮肤有破损/溃疡。