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EmbodiedScan：面向具身 AI 的整体多模式 3D 感知套件
摘要 在计算机视觉和机器人领域，具身代理有望探索其环境并执行人类的指令。 这就需要能够根据第一人称观察充分理解 3D 场景，并将其语境化为语言进行交互。 然而，传统研究更多地侧重于从全局视角进行场景级输入和输出设置。 为了解决这一差距，我们引入了 EmbodiedScan，这是一个多模态、以自我为中心的 3D 感知数据集和整体 3D 场景理解的基准。 它包含超过 5k 个扫描，封装了 1M 个以自我为中心的 RGB-D 视图、1M 个语言提示、160k 个 3D 导向框，涵盖 760 多个类别，其中一些与 LVIS 部分一致，以及具有 80 个常见类别的密集语义占用率。 基于这个数据库，我们引入了一个名为 Embodied Perceptron 的基线框架。它能够处理任意数量的多模态输入，并表现出卓越的 3D 感知能力，无论是在我们建立的两个系列基准测试（即基本 3D 感知任务和基于语言的任务）中，还是在野外。
简短版产品目录 - Encore Electronics, Inc
桥配置：四分之一桥、四分之一动态桥、半桥和全桥；可通过开关选择 桥完成：开关选择 120 欧姆或 350 欧姆内部精密完成电阻 桥激励：前面板可调、隔离 1.25VDC 至 15.0VDC；前面板开/关开关；为电压表提供的监视器插孔 桥平衡：前面板按钮或遥控器激活自动桥平衡循环 LED 指示不平衡状态 操作模式：开关选择交流耦合、直流耦合、零、直流校准或外部校准信号 增益：主通道：前面板 1- 5000；直流通道：板上安装跳线可选择增益 1、100、200、500 频率响应：直流至 100kHz，滤波器为 200、500、5k、16k、32kHz 直流通道：直流至 10Hz 校准：分流校准或外部校准 信号输出：±10V 最大值，100mA 峰值负载 输出限制：如果输出信号超过 1VRMS，前面板 LED 灯亮 输出噪声：2.5mV RMS RTI 最大值，G=1000 时直流至 32kHz 根据所需的通道数，可提供各种机架适配器
协作视觉文本表示为开放式摄取分段（补充材料）优化
- 可可固定：可可固定是一个大规模的语义分割数据集，其中包含164k图像，带有171个带注释的类，分为训练集（118k映像），验证集（5K图像）和测试集（41K图像）。在我们的实验中，我们使用完整的118K训练集作为训练数据来训练语义模型。- 可可式式：可可式跨跨培训图像与可可固定相同的训练图像。这些图像被标记为133个类别。在我们的经验中，我们使用可可式式跨跨景模型。- Pascal-voc：Pascal-Voc包括1,449张图像，用于20个宣传类。在开放式语义语义分割中，所有20个类均用于评估（称为PAS-20）。- ADE20K：ADE20K是一个大规模的场景，理解数据集构成了2K图像，用于验证两种注释：一种具有150个类的班级，带有Panoptic注释，另一个带有847个课程的语义注释。对于开放式语义语义分割，我们在ADE20K的两个设置上评估了我们的方法：150个类（称为A-150）和847类（称为A-847）。在开放式综合综合分割中，我们使用带有150个类注释的设置进行评估。
精简版产品目录 - Encore Electronics, Inc
桥路配置：四分之一桥、四分之一动态桥、半桥和全桥；开关可选 桥路完成：开关选择 120 欧姆或 350 欧姆内部精密完成电阻 桥路激励：前面板可调、隔离 1.25VDC 至 15.0VDC；前面板开/关开关；为电压表提供的监视器插孔 桥路平衡：前面板按钮或遥控器激活自动桥路平衡循环 LED 指示不平衡状态 操作模式：开关选择交流耦合、直流耦合、零点、直流校准或外部校准信号 增益：主通道：前面板 1- 5000；直流通道：板上安装跳线可选择增益 1、100、200、500 频率响应：直流至 100kHz，滤波器为 200、500、5k、16k、32kHz 直流通道：直流至 10Hz 校准：分流校准或外部校准 信号输出：最大 ±10V，峰值负载 100mA 输出限制：如果输出信号超过 1VRMS，前面板 LED 灯亮 输出噪声：2.5mV RMS RTI 最大，G=1000 时直流至 32kHz 根据所需的通道数，可提供各种机架适配器
资源和治理审查委员会
预算文件5。理事会的预算2025/26-与上述有关的预算文件包，高管于2025年2月19日考虑了以下文件。（5A）收入监控P9； （5B）资本计划监控-P9； （5C）中期财务战略和2025/26收入预算； （5D）公司核心局预算2025/26; （5E）儿童和教育服务预算2025/26; （5F）公共卫生预算2025-28; （5G）成人社会护理局预算2025-28; （5H）社区局预算2025/26-第1部分； （5i）社区局预算2025/26 - 第2部分； （5J）增长与发展局预算2025/26； （5K）专用学校赠款2025/26; （5L）住房收入帐户2025/26至2027/28; （5M）资本战略和预算2024/25至2026/27； （5N）财政管理策略声明2025/26。这些文档将使用以下链接在理事会的网站上查看，并通过Modern.gov App：https：//democracy.manchester.gov.uk/ielistdocuments.aspx?cid = 137＆mid = 137＆mid = 4783＆ver = 4，由于上述文档的综合，纸质副本的组合构成了，因此仅由纸质成员提供。
高性能辐射硬化NMOS仅基于Schmitt触发闩锁设计
基于缩放晶体管的抽象CMOS电路通常比采用大面积对应物的电路更容易受到辐射环境中能量颗粒引起的软误差的影响。在本文中，在Schmitt触发器上构建了一个软误差闩锁，它完全用NMOS晶体管实现，并提出了额外的电压助推器（我们称为NST-VB）。为了评估电路的辐射弹性，我们通过分析各种闩锁内部敏感节点的临界电荷来识别最敏感的节点。我们还检查了必需闩锁的线性能量传递（LET），并观察到NST-VB闩锁具有0：386mevcm 2 = mg的提高LET，与0：231mevcm 2 = mg和0：365mevcm 2 = mg 2 = mg 2 = mg 2 = mg 2 = mg，分别为latch and latch and st latch。在过程变化分析中，我们进一步检查了5K蒙特卡洛模拟，以分析设备可变性对我们的设计的影响，并观察到所提出的NST-VB闩锁具有1：96关于ST LATCH的可变性较小的关键电压。此外，NST-VB闩锁的逻辑闪烁概率为48.32％，而ST闩锁的逻辑概率为53.04％。此外，与其他考虑的闩锁相比，计算并评估了拟议闩锁有效性的功率延迟面积比（QPAR）的关键电荷。
2023 年威斯康星州第 20 号法案个人阅读计划工具包
• 在当地早期读写能力补救计划中明确退出标准。 • 建立专门针对儿童的团队，让父母/看护人作为平等的合作伙伴，就儿童的读写能力教学做出决策，包括退出个人阅读计划的决定。 • 使用各种数据来源了解学生相对于年级标准的读写能力进步情况。 • 制定流程，让教育工作者和父母/看护人讨论正式和非正式的读写能力数据，就通用教学、阅读干预和进度监控所需的支持达成一致。 • 在个人阅读计划中设定退出个人阅读计划的基准。 • 包括退出个人阅读计划后可能需要暂时保留哪些类型的支持和监控的详细信息。地方教育机构应注意，威斯康星州法规 §§ 118.016 将 5K 的充分进步定义为展示非词或无意义词流畅性和音素分割方面的熟练程度；在 1-2 年级，口语阅读流畅性方面的熟练程度； 3 年级则要求口语阅读流利度和州总结性阅读评估的熟练程度。LEA 有权选择工具和策略来监控技能进步，并应参考评估手册来确定年级熟练程度的基准。
v2meow：通过视频到音乐发电的视觉节拍
视频到音乐的一代需要暂时的本地高质量聆听体验和全球视频声音签名。虽然最近的音乐发电模型通过先进的音频编解码器在前者中脱颖而出，但视频声学签名的探索已被限制在特定的视觉场景中。相反，我们的研究面临着直接从配对的Music和视频中的视频和音乐之间学习的挑战，而没有明确建模域特异性的节奏或语义关系。我们提出了V2meow，这是一种视频到音乐的生成系统，能够使用多阶段自动回归模型为各种视频类型提供高质量的音乐音频。在5k小时的音乐音频剪辑中培训了与野外音乐视频开采的视频框架配对，V2meow以零拍的方式进行评估时，与以前的域特异性型号进行了竞争。它仅通过根据预先训练的通用 - 目的视觉特征进行调节，从视频帧中提取的预先训练的通用视觉特征来综合高保真音乐audio波形，并通过文本提示通过可选的样式控制。通过质量和定量评估，我们证明了我们的模型在视觉声明通信和音频质量方面优于各种现有音乐生成系统。音乐样本可在tinyurl.com/v2meow上找到。
定量微分析探索者
电子微探针成像和定量成分映射：73002连续芯的抛光薄片（PTS）分布成50×25 mm的雷果石环氧粒粒度。使用JSC的键性光学显微镜系统获得这些PT的镶嵌光学图像图。随后使用华盛顿大学的JEOL JXA-8200电子微探针（EPMA）对PT进行映射。在15 kV和2 Na探头电流以70×放大倍率以15 kV和2 Na探头电流获取，并使用ImageJ Fiji fiji Grid缝线插件[3]缝合，以5K BSE MOSAIC基本映射与〜1.5 rigy 〜1.5Mpixel分辨率生成20K，并在70次倍率上获取了大约325张梁杆反向散射的电子（BSE）图像。对于每张73002载玻片，使用固定波长 - 启示光谱仪（WDS）获取五个EPMA阶段图。使用固定的10°M电子束在15 kV下，使用9.5 m电子束在1024×1024分辨率下进行每个阶段地图，并使用停留时间为25毫秒。在Pass 1中使用两次通过，以收集Mg，Al，Fe，Ca和Ti的X射线强度，而Na，Si，Mn，Mn，K和Cr在Pass 2中，总收购时间为18小时。每张地图。每张地图。
使用带有卷积神经网络的量子电路进行肺炎检测⋆
摘要。图像分类已成为机器学习方法中最重要的领域之一。人脸识别、物体检测、无人驾驶汽车或机器人以及疾病识别都是已经产生影响的领域。将卷积神经网络 (CNN) 层引入图像分类和物体检测也带来了实质性的改进。使用低维滑动核，CNN 能够毫不费力地从图像中提取特征。当将量子电路（量子计算的基本元素）添加到此内核时，它会变得非常复杂，经典上难以处理的内核。量子电路和 CNN 的这种混合组合可用于早期检测肺炎，这是在疾病损害感染者肺部之前治愈疾病的重要步骤。在本文中，我们提出了一种混合 CNN 模型，该模型基于 CNN 模型架构，并在胸部 X 光片图像上实施量子电路以诊断肺炎疾病。我们使用来自公共存储库的数据，其中包含超过 5K 张图像，在分类环境中应用了经典和量子算法。我们的结果表明，将量子电路与经典 CNN 结合使用后，其性能显著提高，准确率更高。该模型在检测肺炎方面的表现表明，所提出的基于量子卷积神经网络的模型在实践中可以有效地对规则和不规则的 X 射线图像进行分类。