摘要。非线视线(NLOS)成像已成为一种突出的技术,用于从经历多种弥漫性反射的图像中重建遮盖的对象。这种成像方法由于其广泛的潜在应用而引起了各种领域的关注,包括遥感,救援操作和智能驾驶。然而,准确地对入射光方向进行建模,该方向携带能量并由检测器捕获,并在随机扩散反射方向中捕获,这构成了巨大的挑战。这一挑战阻碍了NLOS成像的精确前进和逆物理模型的获取,这对于实现高质量重建至关重要。在这项研究中,我们提出了一个使用随机角度跟踪的NLOS成像系统的点扩散函数(PSF)模型。此外,我们引入了一种重构方法,称为物理受限的反向网络(PCIN),该方法通过利用PSF约束和卷积神经网络的优化来建立准确的PSF模型和逆物理模型。PCIN方法在正向PSF模型的约束下随机初始化参数,从而消除了传统深入学习方法需要的广泛训练数据集的需求。通过交替的迭代和梯度下降算法,我们迭代优化了PSF模型和神经网络参数中的分散反射角。结果表明,PCIN不需要大量实际的地面数据组来实现有效的数据利用。此外,实验发现证实了所提出的方法可以高精度有效地恢复隐藏的对象特征。
来自2个随机,双遮盖的,安慰剂对照的III期试验(Spotlight and Glow)的证据表明,Zolbetuximab添加到氟吡啶丁胺 - 和铂的化学疗法中时(改良的氟尿嘧啶加氟尿嘧啶加上白细胞素的改性,以及对OXALIPPATIN 6 [MFOLFOLFOFFOOX 6]或CAPECITIPLAT []或CAPECITIPLAT []或CAPECITIPLATIN []或CAPECALIPLATIN []患有局部晚期不可切除或转移性HER2-阴性胃癌或GEJ腺癌的患者具有CLDN18.2阳性的肿瘤患者,从而增加了临床益处。The SPOTLIGHT trial (N = 565) demonstrated that treatment with zolbetuximab in combination with mFOLFOX6 resulted in statistically significant and clinically meaningful improvements in overall survival (OS) (hazard ratio [HR] = 0.784; 95% confidence interval [CI], 0.644 to 0.954; P = 0.0075) and progression-free survival (PFS) (HR = 0.751;与安慰剂结合使用MFOLFOX6,CI,0.598至0.942;The GLOW trial (N = 507) similarly demonstrated that treatment with zolbetuximab in combination with CAPOX resulted in statistically significant and clinically important meaningful improvements in OS (HR = 0.763; 95% CI, 0.622 to 0.936; P = 0.0047) and PFS (HR = 0.687; 95% CI, 0.544 to 0.866; P = 0.0007),与安慰剂与Capox结合使用相比。在关键试验中,与单独的化学疗法相比,用化学疗法结合使用Zolbetuximab与化学疗法结合使用,与恶心,呕吐和输注相关的反应的风险增加有关。但是,PERC与临床专家一致,这些不良事件(AES)在临床实践中可能是可以管理的。
基于深度学习(DL)的一般图像表示学习(IRL)对于卫星图像引起了极大的兴趣,因为它的能力:i)通过自我监督的学习来模拟大量的大量免费可用遥感(RS)数据,从而大大降低了标记数据的要求; ii)将各种RS问题概括为下游任务。基于学习的方法最初为在RS图像上使用自我监督的IRL铺平了道路(例如[1],[2])。这种方法通过最大化同一图像的两种观点之间的一致性来对卫星图像表示与卷积神经网络(CNN)进行对比度学习,这是通过数据增强策略生成的。关于RS IRL的最新研究集中在卫星图像的掩盖数据建模上,例如[3] - [10]。他们通过遮罩的自动编码器(MAE)促进了自我监督的学习,并具有视觉变压器(VITS)。通过重建卫星图像,用遮盖的零件执行有效的IRL,即他们学习了描述图像的视觉内容的功能,这些功能可用作调整下游任务的专用模型的起点。最近对MAE对卫星图像IRL的兴趣取决于两个主要原因。首先,与对比的自我监督学习相反,MAE能够学习图像表示,而无需应用任何数据增强策略。这对于卫星图像特别重要,因为大多数数据增强策略都是为自然图像而设计的,并且它们直接适应卫星可能总是可行的。)。第二,已经表明,与VIT相结合的MAE可以根据训练数据的数量成比例地将其缩放到较大的DL模型中[11],[12]。但是,当使用MAE时,所得图像表示往往为较低的语义水平[13]。这防止了他们的全部潜力,用于需要更高级别卫星图像语义的许多下游任务(例如,场景分类,土地地图生成等。
请提供以下适用信息。细节和信息可以组合使用,只要足够清晰且细节表明了工程的性质和特点。此类图纸和规格必须包含有关材料质量的信息,其中质量对于符合技术规范至关重要。信息应具体,不得引用全部或部分技术规范,也不得使用“法律”或其等同词代替具体信息。所有信息、图纸、规格和随附数据均应带有设计负责人的姓名和签名。此清单是协助提供合规计划的指南。列出的每一项不一定适用于您的项目。此清单并不全面。设计考虑因素 ____ 1. 计划必须表达符合佛罗里达州建筑规范 - 住宅 (FBC-R) 的当前版本。 ____ 2. 计划必须表达 R301.1 FBC-R 节要求的设计载荷,包括设计风速、暴露类别、内部压力系数、重要性系数以及组件和包层压力。 ____ 3. 平面图必须以磅/英尺为单位表示剪力。 ____ 4. 平面图必须以磅/平方英尺为单位表示抬压力。 ____ 5. 平面图必须详细说明设计专业人员的姓名、地址、许可证号、电话和传真号码。 ____ 6. 平面图必须详细说明承包商的姓名、地址、许可证号、电话和传真号码。 ____ 7. 提供包含缩写、符号和一般注释的图例(如适用)。 ____ 8. 指明建筑总面积:居住/非居住、屋檐下总面积,包括门廊车库和有遮盖的入口区域等。现场图纸 ____ 1. 指定编制者的姓名。 ____ 2. 指定业主姓名。 ____ 3. 指定房产的 911 位置。 ____ 4. 指定房产的当前分区。 ____ 5. 指定房产尺寸。 ____ 6. 显示方向北箭头。 ____ 7. 指定提交日期。 ____ 8. 由申请人或指定代理人签字。 ____ 9. 指定所有现有和拟建建筑物和主要特征的位置。 ____ 10. 将现有建筑物标记为现有、拟建新建筑和拟建新建筑。 ____ 11. 指定所有建筑物的尺寸。 ____ 12. 指定所有建筑物的产权线退让距离。 ____ 13. 指定所有建筑物之间的距离。 ____ 14. 指定所有建筑物的建筑面积。 ____ 15. 指定建筑物覆盖的房产百分比。 ____ 16. 指定所有现有和拟建车道的长度、宽度、位置和表面类型。
主题01新型S&T解决方案,用于意外定位,导航和时机(PNT)功能主题02痕量爆炸性样本的准备,量化和表征主题03直觉的心理学主题 - 与创造力和认知偏见与安全社区的启示和认知偏见对安全性社区的启用04机器学习训练训练的主题频率频率04 Utilizing a modern mobile to provide a level of TSCM capability Topic 07 Utility of synthetically generated data for training or testing AI/ML systems Topic 08 Bio-manufacture of quantum technology Topic 09 Novel approaches to space domain awareness Radio Frequency Satellite Characterisation Topic 10 Improved spatial resolution for optical surveillance using distributed apertures Topic 11 Ocean acoustic modelling for superior environment intelligence Topic 12 Aging of fingermarks.可以从犯罪现场/物体中确定手指的沉积时间吗?主题13利用生物学进行过度计算优势主题14将多模态和上下文与自动语言分析进行整合到自动语言分析主题15采用安全意识的信息管理主题16是否可以从犯罪场景/对象和皮肤障碍中检测到遮盖的生物识别标记?主题17自主性AI驱动的红色小组,用于增强网络安全主题18的结构健康监控和检测故障的新方法主题主题19使用光谱或量子传感技术识别危险材料主题20宽带电磁现场衡量电磁现场衡量现场衡量量,量和电力量量较低,尺寸和电力量的货币范围21高量的货币21高量量频率22对国家安全主题的影响23绩效从天线多样性提高到太空平台主题24开发高通量信息工具,以支持复杂样本中的蛋白质组学分析主题中的蛋白质组学分析25用于天线招聘者性能增强和微型化的高级技术(ATARPEM)(ATARPEM)26使用常规安全扫描范围使用a dive
011 作物种植;市场园艺;园艺 0111 谷物和其他未另分类作物的种植01111 粮食作物(谷物和豆类)的种植 01112 油籽(包括花生或大豆)的种植 01113 棉花和其他植物纺织纤维植物的种植(包括用于编织、衬垫或填料或刷子或扫帚的植物材料的种植) 01114 烟草的种植,包括其初加工 01115 甘蔗或甜菜的种植 01116 橡胶树的种植;收获乳胶并在种植园中对液态乳胶进行处理以供运输或保存 01117 种植主要用于制药或杀虫、杀菌或类似用途的植物(包括种植鸦片和大麻) 01118 种植 Hina 叶 [Mehandi] 01119 种植其他未列明的作物(包括种植土豆、山药、红薯或木薯;啤酒花球果、菊苣根或含有高淀粉或菊粉的根和块茎;种植用于播种的种子,种植包括草在内的饲料植物以及未分类的作物) 0112 种植蔬菜、园艺特产和苗圃产品 01121 在露天或有遮盖的情况下种植蔬菜 01122 种植园艺特产,包括:花卉、水果或蔬菜种子;无根插枝或接穗;球茎、块茎、块根、玉米或冠。还包括花卉或花蕾的种植 0113 水果、坚果、饮料和香料作物的种植 01131 咖啡豆或可可豆的种植 01132 茶叶或马黛茶叶的种植,包括与茶园相关的茶厂活动。(独立单位的加工归类为 1549 类) 01133 食用坚果的种植,包括椰子 01134 水果的种植:柑橘、热带仁果或核果;小果实,如浆果;其他水果,如鳄梨、葡萄、枣或面包果等。(葡萄酒的制造,在葡萄生长的同一地点进行,但例外) 01135 香料作物的种植,包括:香料叶(例如月桂、百里香、罗勒);香料种子(例如茴香、芫荽、小茴香);香料花(例如肉桂);香料果实(例如丁香);或其他香料(例如肉豆蔻、生姜)。还包括槟榔叶的种植。01136 浆果或坚果等的采集01139 水果、坚果、饮料和香料作物的种植,未另分类;生牛奶和牛精液的生产(生产黄油、奶酪和其他乳制品作为次要活动不会改变单位的分类)012 动物养殖 0121 牛、羊、山羊、马、驴、骡和驴驹的养殖;奶牛养殖[包括种马养殖和为此类动物提供饲养场服务] 01211 牛(包括牦牛和水牛)的繁殖、饲养和放牧等
9月4日星期三9月19日星期三 - 21:00欢迎接待,信息学论坛,Crichton Street,EH8 9AB,9月5日,星期四,9月5日,星期四,注册和欢迎咖啡08:45-09:00开放09:00-09:00-09:00-09:45 Keynote 1:Liina Pyla pylkkanen语言:我们的临时订购:我们的临时订购:输入?09:45 - 10:25 Session 1 - Comprehenders use consecutive cues to update prediction incrementally: Evidence from eye-tracking and ERPs [Kayla Keyue Chen, Fan Xia, Suiping Wang, Wing-Yee Chow] - Metaphor processing between images and propositions: an EEG study [Federico Frau, Paolo Canal, Maddalena Bressler, Chiara Pompei, Valentina Bambini] 10:25-11:40咖啡和星期四早晨的海报11:40-13:00会议2-视觉系统可以识别遮盖的词素吗?来自他加禄语预固定的行为和MEG证据[Dave Kenneth Cayado,Samantha Wray,Marco Chia -ho Lai,Adam Chong,Linnaea Stockall] - 使用鼠标跟踪(MOTR)来调查协议的处理(Metehanoğuz,cui fiential fiential fiention for)吸引力:希伯来语中虚幻特征连词的证据[Mandy Cartner,Maayan Keshev,Stav Lipitz,Brian Dillon,Aya Meltzer- Asscher] - 语义与协议:是什么决定了对德国括号范式的解释?来自他加禄语预固定的行为和MEG证据[Dave Kenneth Cayado,Samantha Wray,Marco Chia -ho Lai,Adam Chong,Linnaea Stockall] - 使用鼠标跟踪(MOTR)来调查协议的处理(Metehanoğuz,cui fiential fiential fiention for)吸引力:希伯来语中虚幻特征连词的证据[Mandy Cartner,Maayan Keshev,Stav Lipitz,Brian Dillon,Aya Meltzer- Asscher] - 语义与协议:是什么决定了对德国括号范式的解释?[Anna Prysłopska, Titus von der Malsburg] 13:00 - 14:30 Lunch on your own 14:30 - 15:50 Session 3 - Priming motion event constructions within and across languages in heritage speakers [Ioli Baroncini, Anna Michelotti, Helen Engemann] - Frequent exposure to linguistic features affects constructional biases [Michelle Perdomo, Duane Watson] - To share or不分享:这是P共享问题[Austin Keen,Masaya Yoshida] - 精神词典中如何存储单词?A pupillometry study [Camilo R. Ronderos, Henriette Johansen, Ingrid Lossius Falkum] 15:50 - 17:10 Coffee & Thursday Afternoon Posters 17:10 - 17:50 Session 4 - On the relation between consciousness presentation and exempt reflexives [Christy Junyuan Gu, Hannah Rohde, Patrick Sturt] - fEMG as a window into conversational commitments [Harriet Yates,Peter de Swart,Bob Van Tiel,Corien Bary]
每天的执行摘要,国土安全部(DHS)人员在陆基入境港口,海上港口,机场,联邦设施和总统活动中进行高批量筛查任务。在这些地点,需要筛选商用货物,乘用车和违禁品的个人物品,例如麻醉品,武器,威胁材料和设备以及其他非法商品。对于边境控制,这代表着陆地边界的1200万个海事集装箱,海港的1200万个集装箱,通过铁路的270万个集装箱和1亿乘客每年。用于运输安全性,这代表每天超过550万张筛选。,对于联邦设施,这代表了9000个联邦设施的员工和访客的筛查。为此,即使对于一组最高风险的问题,DHS都在很大程度上依赖传统的感应技术,例如在多个能量带,计算机断层扫描(CT)运行的X射线门户和痕量化学感测来检测违禁品,而无需执行彻底的彻底大密集的手动检查。今天,各种形式的人工智能(AI)通常可以通过更好地利用传感器和检测器的数据流的方法来增强现有范式。以这种形式,在许多情况下,AI是一种后端设备,可帮助管理给定图像的全部内容。我们可以考虑使用更丰富的基础模型1的使用,而不是根据已测量的图像中的内容询问图像中的内容,而是要考虑使用更丰富的基础模型1,并问:“您应该测量什么”。但是,新兴技术的领域,再加上AI的进步,正在创造新的机会,从根本上重新考虑这些方法,在某些方面将它们转向外,并因此重新考虑了基于历史方法的风险模型。重新思考我们的方法可以为DHS如何以提高准确性,更高的吞吐量和通过这些检查站的流量来执行筛查任务的重要进展。我们今天可以检测到的图像的进步与AI启用的数据,成像,可视化和表征紧密相关,并且必须将其视为不可分割的连接。在今天的成像范式中,根本不使用大部分数据。AI通过从根本上重新定义数据的处理,分析和利用方式来实现新的思考旧问题。传统上,放射学领域的工作流都依赖于将大量的原始传感器数据压缩到重建的图像中,以进行人类解释,该过程不可避免地引入了数据丢失和不确定性,即使在当今使用的狭窄方式中。数据之后是处理和过滤的,以创建适合人类观看的蒸馏,而不是在其更丰富,更丰富的环境中使用。通过绕过或增强传统的工作流程过程,AI可以直接从原始传感器数据中提取细微的特征 - 在转换为视觉格式中可能会丢失或遮盖的功能。这些创新不仅挑战了根深蒂固的工作流程,而且还强调了AI如何将感知的局限性变成机会。本报告继续进行了一系列论文,我们探讨了AI,基础模型,对抗性AI,数字内容伪造以及对DHS任务的影响。它反映了与私营部门,学者和DHS运营组件的讨论,以及我们在2024年6月27日与马萨诸塞州理工学院林肯实验室(MIT LL)在“ AI-AI-Nopable Paradigms”范围内与马萨诸塞州理工学院实验室(MIT LL)进行了更深入的研究。2,3在本报告中,我们在抽象层面上回顾了非侵入性安全筛查的技术基础,引入了非侵入性筛选