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Lyapunov引导的深度加强学习，用于语义意识到的AOI最小化，在UAV辅助无线网络中
摘要 - 该论文研究了一个无人驾驶汽车（UAV）辅助语义网络，地面用户（GUS）通过无人机的继电器定期将传感信息定期捕获到基站（BS）。GUS和UAV都可以从大型原始数据中提取语义信息，并将其传输到BS以恢复。较小尺寸的语义信息可降低延迟并改善信息新鲜度，而较大尺寸的语义信息可以在BS上进行更准确的数据重建，从而保留原始信息的价值。我们引入了一种新颖的语义感知年龄（SAOI）度量，以捕获信息的新鲜度和语义重要性，然后通过共同优化UAV-GU关联，语义提取，以及UAV的轨迹来提出时间平均的SAOI最小化问题。我们通过Lyapunov框架将原始问题分解为一系列子问题，然后使用层次深度强化学习（DRL）来解决每个子问题。具体来说，UAV-GU关联由DRL确定，然后是更新语义提取策略和无人机部署的优化模块。仿真结果表明，层次结构提高了学习效率。此外，它通过语义提取可实现较低的AOI，同时确保最小的原始信息丢失，表现优于现有基准。
通过语义扩散综合模型增强路面裂纹分割，以进行战略道路评估
计算机辅助深度学习具有明显的高级道路裂纹细分。但是，由于注释图像有限，监督模型面临挑战。也缺乏重视从预测的面具中得出路面条件指数。本文介绍了一种新型的语义扩散合成模型，该模型从分割掩模创建合成裂纹图像。该模型根据体系结构的复杂性，噪声时间表和条件缩放进行了优化。最佳体系结构优于多个基准数据集的最先进的语义综合模型，展示了出色的图像质量评估指标。合成框架增加了这些数据集，从而导致分割模型具有显着提高的效率。这种方法在没有大量数据收集或注释的情况下增强了结果，从而解决了工程中的关键问题。最后，已经为自动化的端到端缺陷检测系统开发了精致的路面条件指数，从而促进了更有效的维护计划。
3D网格语义分割的图形变压器影响农民参与自愿碳市场的意图的因素：计划行为的扩展理论
农业土壤中的碳固化对于可持续农业至关重要，这有助于实现可持续发展目标并打击气候变化。自愿碳市场（VCM）旨在鼓励农民实施封存做法，这是欧洲最近的一项创新，与已建立的美国系统相反。因此，对农民参与的意图的理解有限。这项研究分析了农民通过扩展的计划行为理论（ETPB）参与VCM和影响因素的意愿。为此，从位于西西里岛地区的241名意大利农民收集了数据，并应用了部分最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）。结果表明，态度，感知的行为控制和VCM知识对农民参与VCM的意图具有统计学上的显着影响。相比之下，主观规范和感知的环境精神风险没有统计学上的显着影响。我们的发现表明，农民的意图受到对自己能力和对主题知识的信心的强烈影响。这应该指导政策制定者和从业人员提供扩展服务和技术援助，以帮助农民了解VCM的潜力。的确，有限的知识是参与该计划的主要障碍。
tdcl：视觉的密集语义对比度学习 -
摘要。传统的单对象跟踪任务正在经历新的转型浪潮，尤其是随着语义缺乏的出现，这导致了视觉跟踪任务的兴起。但是，将Vi-Sual Tracker与自然语言描述相结合的先前方法倾向于依靠文本描述的全局表示，而较少考虑文本描述和Vi-Sual外观之间的精细连接。本文提议利用双向交叉注意模块来捕获语言和视觉特征之间的连接，这些连接进一步投影为密集的语义反映以保持对齐方式。为了保持搜索区域与耦合的自然语言之间的语义同意，并使融合功能保持一致，本文提出了一种新颖的密集性对比度学习损失，以弥合文本和视觉方式之间的语义差距，并以密集的形式对齐。所提出的框架在跟踪包含自然语言描述的数据集（例如TNL2K和OTB99-LANG）方面实现了有希望的结果。我们的方法提供了一种新颖的解决方案，用于代表和对齐单个对象跟踪任务的跨模式信息，并可能激发该领域的进一步研究。
Yong，K。E.，Hui Kieu，D.K.，Goh，Y.K.，Zhang，X. 一个基于空间状态的Omni方向碰撞警告... 细胞外囊泡及其缺血性中风中的microRNA货物 使用3D多孔结构的超级电容器的开发 近距离光学天空理论 反复练习的反复发作的运动单位行为的变化 生物信息学中的简报 生成AI驱动的语义通信网络 强化学习的基于大语言模型的基于州奖励和行动建模的建议系统 辐射测量
摘要 - 马拉里亚是由感染雌性蚊子蚊子的寄生虫引起的，是一种严重的且潜在的致命疾病，是热带地区常见的。疾病控制程序依赖于树冠内各种垂直高度的蚊子的捕获。为了支持这种疟疾控制研究工作，该提议的解决方案旨在克服涉及攀岩和手动蚊子捕获的调用方法的局限性。本文介绍了一种新型无人机导航系统的开发，该系统旨在在树冠中收集蚊子样品。我们的解决方案通过使用立体声视觉深度摄像机和对象检测算法yolov7实现3D映射算法来构建解决方案，以准确识别树檐篷中的栖息地。开发的无人机导航算法采用获得的坐标来计划合适的飞行路径。我们评估了基础针孔摄像头模型的准确性，并进行了深度摄像头的校准，以提高深度精度。此外，我们分析了Yolov7培训配置，以最大程度地减少着陆点检测中的假阳性。结果证明了我们解决方案在捕获各种垂直高度的蚊子方面的有效性，为疟疾控制程序提供了宝贵的支持。索引术语 - 马拉里亚控制，计算机视觉，无人机导航，深度摄像头，机器学习
clft：用于语义分割的摄像头融合变压器自动驾驶
摘要 - 关于基于相机和LIDAR的语义对象细分的批判性研究，用于自动驾驶的批判性研究显着受益于深度学习的发展。具体来说，视觉变压器是一种新型的突破性，将多头注意机制成功地带入了计算机视觉应用。因此，我们提出了一个基于视觉变压器的网络，以进行摄像机范围融合，以应用于自动驾驶的语义分割。我们的提案在双向网络上使用视觉变压器的新型渐进式策略，然后将结果集成到变压器解码器层上的交叉融合策略中。与文献中的其他作品不同，我们的摄像头融合变压器在诸如雨水和低照明之类的挑战性条件下进行了评估，表现出良好的性能。本文以不同的方式报告了对车辆和人类类别的分割结果：仅相机，仅LIDAR-和摄像头融合。我们对也用于语义分割的其他网络执行相机融合式传输（CLFT）的相干控制的基准实验。实验旨在从两个角度独立地评估CLFT的能力：多模态传感器融合和骨干架构。定量评估表明，与完全跨跨性神经网络网络（FCN）摄像头 - LIDAR-LIDAR融合神经网络相比，我们的CLFT网络可在具有挑战性的暗湿条件下获得高达10％的改善。我们的完整代码可在线提供交互式演示和应用程序1。与变压器主链与网络形成鲜明对比，但使用单一模态输入，全周围的改进为5-10％。
PotholeGuard：一种基于点云语义分割的坑洼检测方法
摘要 — 坑洼检测对于道路安全和维护至关重要，传统上依赖于 2D 图像分割。然而，现有的 3D 语义坑洼分割研究往往忽略点云稀疏性，导致局部特征捕获和分割精度不理想。我们的研究提出了一种创新的基于点云的坑洼分割架构。我们的模型有效地识别隐藏特征并使用反馈机制来增强局部特征，改善特征呈现。我们引入了一个局部关系学习模块来理解局部形状关系，增强了结构洞察力。此外，我们提出了一种轻量级自适应结构，用于使用 K 最近邻算法细化局部点特征，解决点云密度差异和域选择问题。共享 MLP 池化被集成以学习深度聚合特征，促进语义数据探索和分割指导。在三个公共数据集上进行的大量实验证实了 PotholeGuard 优于最先进方法的性能。我们的方法为稳健而准确的 3D 坑洼分割提供了一种有前途的解决方案，可应用于道路维护和安全。索引词——坑洼、点云、语义分割、计算机视觉
select2col：利用语义信息的时空重要性以进行有效的协作感知
摘要 - 通过利用共享的语义信息来促进的感知在克服孤立剂的个体局限性方面起着至关重要的作用。但是，现有的协作感知方法倾向于仅关注语义信息的空间特征，同时忽略了时间维度的重要性。因此，合作的潜在利益。在Select2Col中，我们开发了一种合作者选择方法，该方法利用轻量级的图形神经网络（GNN）来估计每个合作者在增强感知表现方面的语义信息（IOSI）的重要性，从而确定了贡献者的合作者，同时排除了那些潜在地产生负面影响的那些合作者。此外，我们提出了一种称为HPHA的语义信息融合算法（历史先前的混合注意），该算法将多尺度的关注和短期关注模块整合起来，以分别从空间和时间尺寸中捕获IOSI，并从空间和时间维度中捕获IOSI稳定权重，并分配了精选的fusion Fusion Fusion Fusion Fusion for-Refortor-refortor-refortor of Informent for fromitient of Informent fromitient fromitient fromitient fromitient fromitient from from from from infusient fromient fromient fromient fromitient fromient of信息。在三个开放数据集上进行的大量实验演示了
人工智能生成内容的语义通信（AIGC）涉及有效的内容创建
人工智能生成的内容（AIGC）服务在数字内容创建中具有巨大的潜力。AIGC的独特能力，例如基于最小输入的内容生成，具有巨大的潜力，尤其是与语义通信（SEMCOM）集成时。在本文中，开发了一种用于集成AIGC和SEMCOM的新型综合概念模型。，在语义级别上引入了内容一般级别，该级别介绍了AIGC和SEMCOM如何相互作用以产生有意义有效的内容。此外，考虑到针对AIGC服务量身定制的语义提取和评估指标的关节，提出了采用AIGC技术的新型框架作为语义信息的编码和解码器。该框架可以适应所产生的不同类型的内容，所需的质量和使用的语义信息。通过采用深Q网络（DQN），提出了一个案例研究，该案例研究提供了对优化问题及其收敛特征的可行性的有用见解。
量子过程演算的效果语义 - DROPS
量子通信协议的发展激发了人们对过程演算和行为等价性的量子扩展的兴趣，但定义与量子系统观测特性相匹配的双相似性是一项出奇困难的任务。明确解决此问题的两个提案 qCCS 和 lqCCS 没有定义算法验证方案：通过比较两个过程在所有输入状态下的行为来证明它们的双相似性。我们引入了一种基于效应的新语义模型，即表示其可观察特性的量子态的概率谓词。我们定义并研究了效应分布和效应标记转换系统 (eLTS) 的属性，分别概括了概率分布和概率标记转换系统 (pLTS)。作为概念证明，我们为最小量子过程代数提供了基于 eLTS 的语义，我们证明它在量子过程的可观察概率行为方面是合理和完整的。据我们所知，我们的提案是第一个符合量子理论特性的可通过算法验证的提案。