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vtoonify：可控的高分辨率肖像视频风格转移
生成高质量的艺术肖像视频是计算机图形和视觉中的重要且理想的任务。尽管已经提出了一系列成功的肖像图像图像模型模型，但这些面向图像的方法在应用于视频（例如固定框架尺寸，面部对齐，缺失非种族细节和时间不一致的要求）时具有明显的局限性。在这项工作中，我们通过引入一个新颖的Vtoonify框架来研究具有挑战性的可控高分辨率肖像视频风格转移。具体而言，Vtoonify利用了基于编码器提取的多尺度内容功能的高质量艺术肖像来利用型号的中高分辨率层，以更好地保留框架详细信息。结果完全卷积体系结构接受可变大小的视频中的非对准面孔作为输入，从而有助于完整的面部区域，并在输出中自然动作。我们的框架与现有的基于样式的图像图像模型兼容，以将其扩展到视频化，并继承了这些模型的吸引力，以使其具有柔性风格的颜色和强度控制。这项工作分别为基于收藏和基于典范的肖像视频风格转移而建立在Toonify和Dualstylegan的基于Toonify和Dualstylegan的Vtoonify的两个实例化。广泛的实验结果证明了我们提出的VTOONIFY框架对现有甲基的有效性在生成具有灵活风格控件的高质量和临时艺术肖像视频方面的有效性。代码和预估计的模型可在我们的项目页面上找到：www.mmlab-ntu.com/project/vtoonify/。
Fayetteville官员设想Avalon风格的市区项目
来自《亚特兰大商业纪事报》：https：//www.bizjournals.com/atlanta/news/2024/2024/10/10/fayetteville-town-town--cent-center-center-gent-gent-gent-gen-grady-avenue.html？utm_source = st＆utm_medium = en＆utm_campaign = me＆utm_content = at＆ana = e_at_me＆j = 37040820＆se
现代风格多样性梯度的起源1500万年前
纬度多样性梯度（LDG）是12种不同进化枝1-4的现代生态系统的普遍特征。在一个多世纪以来，LDGS 13的因果机制仍然有争议，部分原因是许多推定的驱动因素同时又有1,4纬度为1,3,5。过去提供了解开LDG机制的机会，因为随着时间的推移，生物多样性，纬度和可能的因果因素之间的15个关系有所不同。6-169 9。我们量化了过去4000万年中高时空17分辨率在浮游有孔虫中的出现，发现现代风格的梯度仅在1500万年前就出现了。空间和时间模型表明，浮游有孔虫19的LDG可以通过水柱的物理结构来控制。在过去15 mA上纬度20温度梯度的陡峭，与低纬度下垂直温度21结构升高有关，可能会增强利基分配，并为赤道提供了更多22个物种形成的机会。支持这一假设，我们发现23个低纬度物种形成的速率更高，使多样性梯度浸泡了多样性梯度，与时空的24个模式通过浮游有孔虫进行了深度分配。从高25个纬度中剥离物种也增强了LDG，但与26种物种相比，这种作用往往较弱。我们的结果为理解海洋LDGS 27的演变提供了一个步骤变化。28 29 30
对不同风格的冥想方式进行心智流浪的脑电图
摘要。在现代世界中，很容易迷失思想，部分原因是我们通过智能手机触手可及的大量知识将我们的认知资源分开，部分原因是我们的内在思想。在这项工作中，我们旨在找到在不同冥想风格中常见的思维和冥想神经签名的差异。我们使用不同冥想风格的专家，即Shamatha，Zazen，Dzogchen和可视化的专家在冥想过程中进行的脑电图记录。我们使用剩余的验证技术评估模型，以训练三种冥想样式并测试第四个剩余样式。使用这种方法，我们达到了70％以上的平均分类准确性，这表明冥想技术的EEG信号在跨冥想方式上具有独特的神经特征，并且可以与流浪状态区分开。此外，我们使用T-SNE，PCA和LLE算法从较高维度产生较低的嵌入，并观察到冥想和思维方式之间嵌入的视觉差异。我们还解散了所提出的设计的一般流程以及对神经反馈支持思维的检测和校正设备的贡献。
白色红色现代优雅风格的学院三折小册子
2007 年，科学技术部 (DST) 资助 BHU 的 DST 跨学科数学科学中心 (CIMS)，用于发展贝拿勒斯印度教大学的核心组研究设施，主要用于提供数学科学方面的培训和研究，并在该地区建立核心组研究设施。目前，CIMS 以其教学、研究和学术活动而闻名，例如研讨会、培训计划、会议。CIMS 是在 BHU 数学、统计学、计算机科学和应用数学系的积极合作下成立的，但其他部门（例如物理系）的许多其他科学家也一直积极为其活动做出贡献并参与其中。
2010年沙门氏菌爆发与红色和黑胡椒/意大利风格的肉有关
环境临床文档（ACD）是一种利用人工智能（AI）来转录和解释患者 - 智利对话的技术。ACD平台利用高级语音识别和自然语言处理技术来生成临床医生审查的临床注释。这项技术通常是通过智能手机上的移动应用程序实施的，它利用该设备的麦克风来捕获对话（Tierney等，2024； Misurac等，2023； Albrecht等，Albrecht等，2024）。环境临床文档是生成AI在医疗保健中的主要应用，吸引了研究和开发的大量投资，以及在各种医疗保健环境中快速实施这些技术。为此目的设计了各种环境AI平台和工具，包括AWS HealthScribe，Nuance Dragon Ambient Experience（DAX），DeepScribe和3M M*Modal Fluengence Align。
5 mL吉尔森风格的宏观滤芯尖端（无菌）
5 ml eppendorf风格的毕业宏滤清器提示（无菌）设计提示：eppendorf风格的无菌：是包装尺寸：500个提示（10个机架×50个提示）
英语功能风格的单词形成中经济原则
收到：接受：3/24/2021接受：6/2/2021发布：6/24/2021摘要。本文致力于研究现代英语单词形成的语言经济原理。最有生产力的单词形成方式被突出显示，说明了语言压缩主格单位的趋势。在英语单词形成系统中，保存语音的最有效方法是词缀单词形成，单词组成和转换。由于这些单词形成方法的巨大潜力，英语的词汇具有诸如词汇，功能和经济的丰富性。这项研究的主要目的是通过以长度和生成单词深度的概念为代表的单词形成模型来考虑现代英语中的单词形成原理。本文的作者通过考虑“精神能量”，“形成单词的能量”和“发音能量”的思想来探讨经济原则的机制。有一些试图回答的问题；经济原则如何用英语（其词形成）起作用？现代英语中的单词形成的重要模型是什么？的发现表明，英语的单词形成中存在主动过程，这可能会导致新单词的形成而不会改变生成术语的长度和深度，从而扩大了单词组成和转换的可能性。
认证委员会公司（BOC）考试开发风格指南
•“明显不正确但合理的”可能包括常见的误解，常见错误，熟悉但不正确的短语，其中一些嵌入式的真理或紧密但不正确的信息。•“内容一致”是指所有分散者都处于同一“家庭”中。如果茎问“肌肉”，所有干扰因素都必须是“肌肉”。 M.通常，该项目词干应包括所有相关和回答问题所必需的信息。如有必要，可能会添加弹力点以清晰而简洁的方式呈现信息（即体征和症状）。项目符号信息应简短而简洁（没有完整的句子）。可能包括用于医疗目的的信息。n。项目的构建应避免在可能存在的术语，本地/地区/国家/机构法律，法规和/或政策和程序的情况下存在不一致或变化的地方。O。词汇应与入门级专业人员的水平一致。P.避免荒谬的反应。这些是如此令人难以置信，以至于没有测试者会选择它们。使用荒谬的响应可以通过减少测试项目中合理的干扰物数量来更轻松地猜测。这也可以说“所有上述”响应，“以上都不是”响应，“我不知道”响应以及“ A and B以上”响应。Q. 避免从教科书中逐字措辞。 这种质疑会导致学生的死记硬背，大多数测试问题处于较低的认知水平。Q.避免从教科书中逐字措辞。这种质疑会导致学生的死记硬背，大多数测试问题处于较低的认知水平。R.避免在项目中使用欺骗，幽默或教学。测试者必须能够在没有障碍的情况下与项目进行交互。S.避免导致不正确响应的技巧问题。
SMU-Net：用于缺失模态的脑肿瘤分割的风格匹配 U-Net
胶质瘤是最常见的原发性脑肿瘤类型之一，占所有病例的 30% 以上，它们由胶质干细胞或祖细胞发展而来。理论上，大多数脑肿瘤可以通过使用磁共振成像 (MRI) 来识别。每种 MRI 模态都会提供有关人脑软组织的不同信息，整合所有这些信息将为胶质瘤的准确分割提供全面的数据，这对于患者的预后、诊断和确定最佳后续治疗至关重要。不幸的是，由于各种原因，MRI 容易出现伪影，这可能导致一个或多个 MRI 模态缺失。多年来，已经提出了各种策略来合成缺失的模态或补偿其对自动分割模型的影响。然而，这些方法通常无法模拟潜在的缺失信息。在本文中，我们提出了一种风格匹配 U-Net (SMU-Net) 用于 MRI 图像上的脑肿瘤分割。我们的联合训练方法利用内容和风格匹配机制将全模态网络中的信息特征提取到缺失模态网络中。为此，我们将全模态和缺失模态数据编码到潜在空间中，然后将表征空间分解为风格和内容表征。我们的风格匹配模块通过学习匹配函数将信息和纹理特征从全模态路径转移到缺失模态路径，自适应地重新校准表征空间。此外，通过对互信息进行建模，我们的内容模块超越了信息量较少的特征，并根据判别性语义特征重新校准了表征空间。BraTS 2018 数据集上的评估过程显示了所提出方法在缺失模态场景中的重要性。关键词：缺失模态、脑瘤、内容风格匹配、分割。