摘要 - 动态场景中的移动对象细分(MOS)是一个重要的,具有挑战性但探索不足的重新搜索主题,以供自动驾驶,尤其是对于从移动的自我车辆获得的序列而言。大多数分割方法利用了从光流图获得的运动提示。但是,由于这些方法通常是基于从连续的RGB框架中预先计算的光流,因此这忽略了对间框架内发生的事件的时间考虑,因此限制了其识别其表现出相对静态性但在运动中确实在运动中表现出相对静态物体的能力。为了解决这些局限性,我们建议利用事件摄像机以更好地理解视频,从而在不依赖光流的情况下提供了丰富的运动提示。为了培养该领域的研究,我们首先引入了一个名为DSEC-MOS的新型大型数据集,用于从移动自我车辆中移动对象进行分割,这是同类的第一个。为了进行基准测试,我们选择了各种主流方法,并在我们的数据集上严格评估它们。随后,我们设计了一种能够利用事件数据的新型网络。为此,我们将事件的临时事件与空间语义图融合在一起,以区分真正的移动对象和静态背景,并围绕着我们感兴趣的对象增加了另一个密集的监督。我们提出的网络仅依靠用于培训的事件数据,但在推理过程中不需要事件输入,从而使其直接与仅限框架方法相媲美,并且在许多应用程序情况下都可以使用更广泛的使用。源代码和数据集可公开可用:https://github.com/zzy-zhou/dsec-mos。详尽的比较突出了我们方法对所有其他方法的显着性能提高。
抽象目的是将富含抗完全胶质素的神经胶质瘤激活1(LGI1)脑炎的患者与神经退行性[阿尔茨海默氏病(AD),Creutzfeldt – Jakob疾病(CJD)和原发性精神病(Psy)disororders(Psy)disororders进行比较。患有LGI1脑炎的方法是从2010年至2019年之间的法国参考中心数据库中追溯选择的,如果可以使用CSF进行生物标志物分析,包括Tau(T-TAU),磷酸化的TAU(P-TAU),Amyloid-BetaAβ1-42,Neurofilofiliments Lights(NF)(NF)(NF)作为常规实践的一部分发送以进行生物标志物测定的样本,并被正式诊断为AD,CJD和PSY,用作比较器。结果二十四名LGI1脑炎患者与39 AD,20 CJD和20 PSY进行了比较。在LGI1脑炎和PSY患者之间,在T-TAU,P-TAU和Aβ1-42水平中没有观察到显着差异。LGI1脑炎(231和43 ng/L)的T-TAU和P-TAU水平明显低于AD(621和90 ng/L,P <0.001)和CJD患者(4327和4327和4327和55 ng/L,P <0.001和P <0.001和P <0.01)。NF L浓度(2039 ng/L)与AD相似(2,765 ng/L),与PSY相比(1223 ng/L,P <0.005),但明显低于CJD(13,457 ng/l,p <0.001)。较高的NF L。可以得出CSF生物标志物水平和临床结果之间的相关性。结论LGI脑炎患者的NF L水平高于PSY,与AD相当,并且在发出癫痫发作时,提示与癫痫发作有关的轴突或突触损伤时甚至更高。
受监管的开发,重点是减轻和/或抵消工业活动对北美驯鹿和北美驯鹿栖息地的影响 核心栖息地 核心区代表范围内最重要的栖息地,包含北美驯鹿进行生存和恢复所必需的生物物理属性。 关键栖息地 对列出的野生动物物种的生存或恢复至关重要的栖息地,并在联邦《濒危物种法》规定的恢复战略或行动计划中被确定为该物种的关键栖息地。 已确定的野生动物 根据《森林和牧场实践法》指定需要特别管理关注的濒危物种和/或区域重要野生动物。 线性特征 线性扰动,如道路、管道或地震线。 基质栖息地 栖息地的北美驯鹿周期性使用率低,对于合适的核心栖息地之间的连通性非常重要。这些地区的捕食者-猎物动态可能会直接或间接地影响北美驯鹿种群。 巴布亚新几内亚石油和天然气 多边形扰动 非线性扰动,例如林地采伐区、井场或设施。 种群 占据特定区域的驯鹿群,该区域在空间上与其他驯鹿群所占据的区域不同。种群动态主要受影响出生率和死亡率的当地因素驱动,而不是群体之间的迁入或移出。 范围 一群个体所占据的地理区域,在规定的时间范围内受到与影响生命种群率相同的影响。 自给自足 当地北美驯鹿种群在短期内平均表现出稳定或正增长,并且足够大,可以抵御随机事件并长期生存,而无需持续进行密集的管理干预(例如捕食者管理)。 土著生态知识