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远距离意识的非IID联合学习用于医学成像分段中的概括和个性化
医疗保健中的联邦学习（FL）患有非相同分布的（非IID）数据，从而影响模型收敛和性能。虽然现有的非IID问题解决方案通常不会量化联邦客户之间的非IID性质程度，但评估它可以改善培训经验和成果，尤其是在不熟悉数据集的现实世界中。本文提出了一种实用的非IID评估方法，用于医疗分割问题，强调了其在佛罗里达州的重要性。我们提出了一种简单而有效的解决方案，该解决方案利用了医疗图像的嵌入空间和对其元数据计算的统计测量结果。我们的方法是为医学成像而设计的，并集成到联邦平均值中，通过降低最遥远的客户的贡献，将其视为离群值，从而改善了模型的概括。此外，它通过引入客户的基于距离的聚类来增强模型个性化。据我们所知，这种方法是第一个使用基于距离的技术来为医学成像域内非IID问题提供实际解决方案的方法。此外，我们验证了三个公共FL成像放射学数据集的方法（Fets（Pati等人，2021），前列腺（Liu等人，2020b），（Liu等人，2020a）和Fed-Kits2019（Terrail等人，2022）））在各种放射学成像方案中证明其有效性。关键字：联合学习，非IID数据，个性化，概括，医学细分，医学成像。
视觉知觉学习在虚幻的远距离空间中有效，但在近距离空间中无效
摘要 在近体空间 (PPS) 中，与远离身体的物体相比，靠近身体的物体的视觉形状辨别速度更快。当感知深度基于 2D 图像提示时，PPS 中的视觉处理也会增强。从相对低级（检测、大小、方向）到高级视觉特征（面部处理），都观察到了这种优势。虽然多感官联想也显示出近端优势，但 PPS 是否影响视觉感知学习仍不清楚。在这里，我们研究了感知学习效果是否会根据视觉刺激与观察者的距离（近或远）而变化，这是通过利用庞佐错觉幻觉诱导的。参与者执行了视觉搜索任务，他们报告了干扰项中是否存在特定目标物体方向（例如，指向下方的三角形）。在近距离（近组）或远距离（远组）练习视觉搜索任务（每天 30 分钟，持续 5 天）之前和之后评估表现。结果表明，在近距离空间进行训练的参与者没有进步。相比之下，在远空间进行训练的参与者在远空间和近空间的视觉搜索任务中都表现出了进步。我们认为，远空间训练后的这种进步是由于在远空间中更多地部署了注意力，这可以使学习更有效，并可以跨空间推广。
用于远距离检测和跟踪的扫描激光雷达......
摘要：在过去的几年中，滥用民用无人机或无人机（无人驾驶飞机）一直是一个令人关注的问题。作为响应，已经开发了多个系统，包括光学，电子甚至声学技术，以进行检测和跟踪。不幸的是，由于其小小的，十分尺寸的大小以及形状和行为的巨大变化，无人机代表了一个具有挑战性的目标。在该博士学位上，我们开发了一种激光雷达（光检测和范围）系统，以解决此问题以拆除一公里处。在我们的系统中，范围是使用ight原理的时间来获取的，并通过使用双轴电量器依次扫描场景来完成图像。我们利用扫描多功能性开发了多种操作模式。标准检测模式使用大量视图的栅格扫描捕获场景的图像。跟踪模式基于围绕目标的本地模式，该模式以非常高的速率更新，以使目标保持在其边界内。e Ort被纳入了我们扫描激增的众多参数的理论和数值优化研究中，以便在最大范围，本地化分辨率和速率方面达到表现性能。用于检测和跟踪模式的模式优化是主要焦点，使用检测的目标概率作为最大化的函数。目标大小，速度和替代性也引入了检测的概率，从而完整概述了系统性能。该原型在几周的试验中测试了无人机检测和跟踪。在我们的LiDAR平台上，从头开始开发，每个组件的表征都可以丰富和验证我们的模型。成功之后，候选人启动和监督了工业前的整合过程。
电池和动力总成：远距离和减少充电时间增强了客户体验
MladáBoleslav，2025年1月8日 - 新的škodaEnyaq提供了两个电池尺寸和三个动力总成选项，可提供从150 kW到210 kW*的输出。顶级ENYAQ 85X在前桥上具有额外的电动机，提供了全轮驱动功能。延长范围超过590公里，非常适合长途旅行。新的Enyaq还支持DC快速充电站的快速充电，在短短28分钟或更少的情况下，收费从10％到80％，这要归功于175 kW的最高充电率。Johannes Neft，ŠKODAAUTO AUTO董事会成员的技术开发成员补充说：“我很高兴我们进一步完善了我们标志性的全电动SUV（Enyaq）的独特性。 已引入该模型的新技术甲板标志着Škoda持续的进步朝着日益充满电的未来。 客户可以从三种不同的动力总成和两个电池尺寸中进行选择。 改进Enyaq的空气动力学进一步提高了其本已出色的效率，从而在WLTP循环中延长了超过590公里的范围，这使其成为长距离旅行的理想选择。”Johannes Neft，ŠKODAAUTO AUTO董事会成员的技术开发成员补充说：“我很高兴我们进一步完善了我们标志性的全电动SUV（Enyaq）的独特性。已引入该模型的新技术甲板标志着Škoda持续的进步朝着日益充满电的未来。客户可以从三种不同的动力总成和两个电池尺寸中进行选择。改进Enyaq的空气动力学进一步提高了其本已出色的效率，从而在WLTP循环中延长了超过590公里的范围，这使其成为长距离旅行的理想选择。”
关于远距离需求的年度报告，用于扩展服务的发电设施
委员会应发展，宣传和保持当前的分析，分析北卡罗来纳州的电力生成设施的远距离需求，包括其对电力使用的未来可能增长的估计，可能需要的生成储量，范围，大小，大小，供应者的最大程度地监管的能源和其他委员会的供应量的范围，大小，并安排其他委员会，以衡量供应，并在供应量，并安排其他委员会的供应，以衡量委员会的范围，并将其用于其他委员会的供应，并将其衡量，并在供应方面，并安排其他委员北卡罗来纳州人民的利益效率，应考虑任何建设效用的请愿书时进行分析。Each year, the Commission shall submit to the Governor and to the appropriate committees of the Joint Legislative Oversight Committee on Agriculture and Natural and Economic Resources, the chairs of the Senate Appropriations Committee on Agriculture, Natural, and Economic Resources, and the chairs of the House of Representatives Appropriations Committee on Agriculture and Natural and Economic Resources a report of its analysis and plan, the progress to date in carrying out such plan, and the program of the Commission for the ensuing year与此类计划有关。N.C.G.S. §62-110.1（c）。N.C.G.S.§62-110.1（c）。
电池和动力总成：远距离和减少充电时间的客户体验
带有模块化设计的高压电池，全新的škodaelroq的锂离子电池具有模块化设计。ELROQ 50的电池由八个模块组成，即九个模块中的Elroq 60的电池。ELROQ 85和ELROQ 85X电池的82 kWh容量分布在十二个模块上。电池位于前后座椅下方和后排座椅下方以及隧道控制台下方的车道地板中，以确保重心较低。ELROQ电池的设计，包括其液体冷却和加热系统，与Enyaq家族相同。电池的优化预热功能提高了DC快速充电站的效率。使用导航系统的路由指南会自动激活，或者可以在信息娱乐系统的充电菜单中手动启动。电池热管理系统不断监视电池的当前温度和电流状态，如果需要，该系统会激活温度控制。
蛋白质结构的深层生成模型发现了跨连续折叠空间的远距离关系
我们对折叠空间的看法隐含地取决于许多假设，这些假设影响了我们分析，解释和理解蛋白质结构，功能和进化的方式。例如，查看蛋白质结构的相似性（例如，建筑，拓扑或其他层面）是否有最佳的粒度？同样，折叠空间的离散/连续二分法是中心的，但仍未解决。折叠空间bin“类似”折叠的离散视图分为不同的非重叠组；不可思议，这种融合会错过远程关系。虽然像CATH这样的层次结构系统是必不可少的资源，但较少的启发式和概念上的弹性方法可以实现对折叠空间的更细微的探索。建立在蛋白质结构的“尤其”模型的基础上，在这里，我们提出了一个深层生成建模框架，称为“ deepurfold”，用于分析蛋白质关系。deepurfold的学到的嵌入占据了高维的潜在空间，可以从给定蛋白质上蒸馏而成，以合并的代表统一序列，结构和生物物理特性。这种方法是结构指导的，而不是纯粹基于结构的，而DeepUrfold则学习了代表，从某种意义上说，这些代表“定义”超家族。用CATH部署Deepurfold揭示了逃避现有方法的进化性相关关系，并提出了一种新的，主要是连续的折叠空间视图，这种视图超出了简单的几何相似性，朝着综合序列序列↔结构↔函数↔功能↔函数↔函数↔。
使用屏蔽电磁场通道远距离测量人脑电磁场
由于皮质组织和心脏等其他组织会产生电磁场 (EMF)，而这些组织也会通过平衡自身的内在放电产生内在电流，因此需要足够灵敏的传感器来感知微小的电位和电位差。此外，适当的屏蔽以减少外部磁干扰也至关重要。这些试验中使用了由 Mu 金属片创建的金属屏蔽来阻挡任何潜在的外部 EMF 干扰，并且之前已由 Wiginton 等人和 Brazdzionis 等人确定其在这些参数范围内可以发挥作用[3-5]。Mu 金属是一种由镍铁制成的铁磁合金，由于其高磁导率而经常用于屏蔽电子设备免受磁场影响，从而能够吸收磁能[6]。
超越视力：距离远距离的LVMS智能导航
摘要 - 大型视觉模型（LVM）在理解和生成图像描述方面表现出了令人印象深刻的技能。但是，为了进一步提高自动驾驶汽车的决策能力并实现真正的自动导航，重要的是要通过推理和距离测量能力来增强这些模型。通过整合可以准确估算出仅视觉提示的各种对象的计算机视觉技术，LVMS处理自动驾驶汽车的感知输入将能够提供更精确，详细和上下文相关的驱动环境描述。这将允许车辆的决策系统做出更有信息的选择，并有效地浏览复杂的现实世界情景。描述包括车辆和诸如汽车，行人，交通标志和车道标记等物体之间的估计距离。，LVM不仅可以描述图像显示的内容，还可以描绘关键对象之间具有数值距离值的场景。通过估计距离的推理和度量空间意识增强，LVM处理自动驾驶汽车的图像将支持更明智的导航和在不同条件下的操纵选择。该车辆将对周围环境有更定量的了解，以帮助自动决策。通过应用这种增强的看法，我们的辅助驾驶系统可能能够提高道路安全性。单独使用相机输入可以实时准确地量距。这使系统可以就安全后距离做出明智的决定，并向驾驶员提供警报。我们增强的感知模块有可能通过帮助驾驶员保持与前方车辆更安全的距离来减少事故。我们的辅助驾驶系统可以通过监视前方的道路并在安全距离上为驾驶员提供建议，从而减少碰撞。关键字：大视觉模型，增强感知，计算机视觉，Yolo 1。简介
蛋白质结构的深层生成模型发现了跨连续折叠空间的远距离关系
我们对折叠空间的看法隐含地基于许多影响我们分析，解释和理解生物系统的假设 - 从蛋白质结构比较和分类到功能预测和进化分析。例如，是否有最佳的粒度来查看蛋白质结构相似性（例如建筑，拓扑或其他层面）？如果是这样，它的问题类型有何不同？同样，折叠空间的离散/连续二分法在结构生物信息学中至关重要，但仍未解决。折叠空间bin“类似”折叠的离散视图分为不同的非重叠组；不幸的是，这样的融合本固有地错过了许多遥远的关系。虽然诸如CATH，SCOP和ECOD之类的层次系统代表了蛋白质分类的主要步骤，但在蛋白质分类中，一种可扩展，客观和概念灵活的方法，较少对假设和启发式方法的依赖较少，但可以实现对折叠空间的更加系统和细微的探索，尤其是在进化中涉及进化的关系。以蛋白质结构的最新“乌尔堡”模型为基础，我们开发了一种新的方法来消除蛋白质相互关系。该框架称为“ Deepurfold”，植根于通过变分贝叶斯推断的深层生成建模，我们发现它对于跨蛋白质宇宙的比较分析很有用。批判性的深层利用其深层生成模型的学习嵌入，该模型占据了高维的潜在空间，并且可以根据给定的蛋白质进行蒸馏，以合并的表示，该表示的融合，结合序列，结构，生物物理和系统源。值得注意的是，deepurfold是结构指导的，