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World File Search System语义
语义网与材料科学之间的交集
摘要：近年来，除了使用激光器的定向能量沉积的基于众所周知的电线过程外，使用电子束的过程变体也已发展为工业市场成熟度。该过程变体为处理高导电性，反射性或容易氧化的材料提供了特别的潜力。但是，对于工业用法，缺乏有关绩效，限制和可能应用的全面数据。本研究使用高强度铝制青铜Cual8ni6的示例弥合了差距。多阶段测试焊缝用于确定该过程的局限性，并得出有关加成制造参数的适用性的结论。为此，研究了能源输入，可能的焊接速度和过程可扩展性的最佳范围。最后，产生了圆柱体和壁的形式的添加剂测试样品，并研究了硬度效果，微观结构和机械性能。发现可以使用电线电子束添加剂制造对材料Cual8ni6进行很好的处理。微观结构类似于铸造结构，标本高度上的硬度为恒定是恒定的，而断裂值的拉伸强度和伸长率达到了原材料的规范。
实时语义立体声匹配-IRIS
摘要 - 场景的理解在机器人技术，自动化，增强现实和许多其他领域至关重要。为了完全完成此任务，一个自主代理必须推断感应场景的3D结构（要知道它的位置）及其内容（了解它看到的内容）。为了解决这两个任务，经过训练的深度神经网络，从立体声图像中推断出语义细分和深度通常是首选的选择。特别是，可以独立训练这两个任务的独立模型或端到端的端到端体系结构来解决语义立体声匹配。到目前为止，这两种解决方案都是不具备的，因为在前一种情况下需要两个正向通行证，或者由于后者中单个网络的复杂性，尽管共同解决这两种任务通常在准确性方面是有益的。在本文中，我们为实时语义立体声匹配提供了一个紧凑而轻巧的体系结构。我们的框架以多阶段的方式依赖于粗到实体的估计，允许：i）即使在嵌入式设备上也非常快速推断，并且与最先进的网络相比，准确性下降的准确性下降，ii）根据特定的应用程序要求，速度的贸易准确性。与独立任务相比，在高端GPU以及嵌入式Jetson TX2上确保语义立体声匹配的优越性，并突出了我们框架在任何硬件和任何应用程序上的多功能性。
语义意识的对象坐标空间...
Rael，10月23日至27日，2022年，第IX部分，第19-34页。Springer，2022。3 [3] Ruoxi Shi，Zhengrong Xue，Yang You和Cewu Lu。Skeleton合并：无监督的对齐键盘检测器。在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议的会议记录中，第43-52页，2021年。1，2 [4] Ruida Zhang，Yan di，Zhiqiang Lou，Fabian Manhardt，Fed- Erico Tombari和Xiangyang Ji。RBP置态：类别级姿势估计的残留框架投影。在Compoter Vision-ECCV 2022：第17届欧洲会议，特拉维夫，以色列，10月23日至27日，2022年，会议记录，第一部分，第655-672页。Springer，2022。3 [5] Ruida Zhang，Yan Di，Zhiqiang Lou，Fabian Manhardt，Fed- Erico Tombari和Xiangyang ji。RBP置态：类别级姿势估计的残留框架投影。在Compoter Vision-ECCV 2022：第17届欧洲会议，特拉维夫，以色列，10月23日至27日，2022年，会议记录，第一部分，第655-672页。Springer，2022。4
定量语义中对称性的分析
从线性逻辑，定量语义中汲取灵感旨在代表有关程序及其执行的定量信息：它们包括关系模型及其众多扩展，游戏语义和句法方法，例如非互动交叉点类型以及taylor的扩展。这些模型的关键特征是将程序解释为消耗资源“袋子”的证人。“袋子”通常被视为有限的多人，即商结构。在关系模型的分类中通常看到的另一种方法是使用无关紧要的结构（例如secience）与此处称为符号的显式形态有关，表达资源的交换。对称性显然是这些分类模型的核心，但我们认为它们的兴趣超出了这些模型，尤其是，在某些非分类的定量模型（例如加权关系模型或泰勒的扩展）中，对称性泄漏在数字形式下的组合解释形式并不总是清晰。在本文中，我们建立在一个最近的生物模型的基础上，称为Clairambault和Forest介绍的类似薄的群。不明确，细跨度具有对称性分解为两种偏光和负对称性的亚组。我们首先根据序列而不是家庭构建薄跨度原始指数的变体。然后，就刚性相交的类型和刚性资源术语而言，我们对薄跨度简单类型的the的解释进行了句法表征。最后，我们将薄跨度与加权的相对模型和广义结构物种相关联。这使我们能够展示这些模型中的某些数量如何反映两极分化的符号：特别是我们表明，加权的关系模型是从一般结构物种中计数的证人，除以一组正对称性的基本主教。
22可重构语义的可重构框架...
深度学习（DL）为实现航天器的自治，板载分析和智能应用程序提供了新的机会。然而，DL应用在计算密集型上，并且在辐射硬化（RAD-HARD）的处理器上通常不可行，传统上可以利用其商业商业现成的计算能力的一部分。商业FPGA和系统 - 芯片具有许多建筑优势，并提供了计算功能，以实现板载DL应用程序；但是，这些设备非常容易受到辐射诱导的单事件效率（SEE）的影响，可降低DL应用的可靠性。在本文中，我们提出了可重新配置的Convnet（Recon），这是可靠，高性能的语义分割的可重新配置加速框架。在侦察中，我们提出了选择性和自适应方法，以实现有效的方法，请参见缓解。在我们的选择性方法中，控制流部分受到三型冗余的有选择性保护，以最大程度地减少倾斜诱导的悬挂，并且在我们的自适应方法中，使用部分重新配置来调整数据流零件的缓解，以响应动态辐射环境。组合，这两种方法都使侦察能够最大程度地提高系统可行性，但要受到任务可用性约束。我们执行断层注射和中子照射，以观察侦察和使用可靠性建模的敏感性，以评估各种轨道案例研究中的侦察，以证明与静态方法相比，性能和能量效率的性能提高了1.5-3.0倍。
llm增强语义相似性指标...
在这项研究中，我们利用LLM来增强语义分析并为文本开发相似性指标，以解决传统无监督的NLP指标（如Ruge和Bleu）的局限性。我们开发了一个框架，其中LLM（例如GPT-4）用于放射学报告的零摄影文本标识和标签生成，然后将标签用作文本相似性的测量值。通过在模拟数据上测试提出的框架，我们发现GPT-4生成的标签可以显着提高语义相似性评估，而得分比传统的NLP指标更与临床基础真理紧密相符。我们的工作证明了使用LLMS对高度专业域的半定量推理结果对文本数据进行语义分析的可能性。虽然实施了用于放射学报告相似性分析的框架，但它的概念也可以扩展到其他专业领域。
uctnet：室内RGB-D语义分割
摘要。在本文中，我们解决了RGB-D语义分段的问题。解决此问题的关键挑战在于1）如何从深度传感器数据中提取特征，以及2）如何有效地融合从两种模式中提取的特征。对于第一个Challenge，我们发现从传感器获得的深度信息并不总是可靠的（例如，具有反射性或深色表面的对象典型地读取不准确或无效的传感器读数），现有的使用Convnets提取深度特征的方法并未明确考虑不同像素位置的深度值的可靠性。为了应对这一挑战，我们提出了一种新颖的机制，即不确定的自我注意力，该机制明确控制了从无法可靠的深度像素到特征提取过程中的深度像素的信息。在第二个挑战中，我们基于交叉注意力提出了一个有效且可扩展的融合模块，该模块可以在RGB编码器和深度编码器之间自适应地融合和交换信息。我们提出的框架，即uctnet，是一个编码器 - 模型网络，natu-rally将这两个关键设计结合在一起，以实现鲁棒和准确的RGB-D分割。实验结果表明，UCTNET优于效果，并在两个RGB-D语义分割基准上实现最先进的性能。
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。
D4.4 数据融合、分析和语义质量解决方案
本文档代表了数据分析、数据融合和语义质量可交付成果。其主要目标是描述用于实现数据融合、分析和语义质量的方法，这些方法是组成虚拟个体模型 (VIM) 的解决方案。已与 PRECIOUS 项目的参与者一起建立了受控词汇表。它为所有合作伙伴（用户、开发人员、专家和卫生人员）提供了对数据的共同理解，建立了与专注于电子健康的现有项目和数据源的关系，允许监控和维护词汇表的质量问题，协调来自不同传感器和输入提供商的数据，并为整个项目使用标准化数据模型。然后，提出了每个领域知识的描述，以详细说明从低级上下文中提取语义数据，例如文本数据的语义分析、食物分析、心率处理、环境传感器分析和手机传感器数据分析。