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多视图3D对象检测的多视图actentive上下文化
我们介绍多视图的细心上下文化（MVACON），这是一种简单而有效的方法，用于改善基于查询的多视图3D（MV3D）对象检测中的2D- TO-3D功能。尽管在基于查询的MV3D对象检测的领域取得了显着的进展，但先前的艺术通常会因高分辨率的高分辨率2D特征而缺乏基于密集的注意力提升的高分辨率2D特征，或者由于高计算成本，或者由于3D Queries的高度密集地接地不足，无法以3D Queries的高度质量为基于稀疏注意的多级2D功能。我们提出的MVACON使用代表密集但计算稀疏的细心特征连续化方案击中了两只鸟，该方案对特定的2d到3d feleture提升方法不可知。在实验中，使用BEVFormer及其最近的3D变形注意（DFA3D）变体以及PETR对纳斯曲霉基准进行了彻底的测试，并显示出一致的检测性能提高，尤其是在位置，方向和VELOCITY PRECTICTAR中提高了一致的检测性能。还可以在Waymo-Mini基准测试器上进行测试，并具有类似的改进。我们在定性和定量上表明，基于全局群集的上下文有效地编码了MV3D检测的密集场景级上下文。我们提出的MVA-CON的有希望的结果加强了计算机视觉中的格言 - “（contectu-alsized）特征事项”。
息肉区域的细分异源变分编码器用于分割，缺少模态
摘要。多模式图像的使用通常可以改善分段。但是，由于临床限制，完整的多模式数据集通常不可用。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的mul-timodal分割框架，该框架可通过使用利益区域（ROI）细心的模态完成，可以使缺少模态固定。我们使用ROI专注的跳过连接专注于与分割相关的收件，以及结合肿瘤ROI的关注点和分割概率图的关节歧视者，以学习与分割与分割相关的共享潜在表示。我们的方法在脑部分割挑战数据集中得到了285例，该数据集的全部肿瘤，肿瘤核心和增强肿瘤的三个区域。它也是在缺血性卒中病变分割挑战数据集上的带有28例梗塞病变的阀门。我们的方法在强大的多模式分割中优于最先进的方法，分别为三种类型的脑肿瘤区域的平均骰子分别为84.15％，75.59％和54.90％，中风病变的平均骰子为48.29％。我们的方法可以改善需要多模式图像的临床工作流程。
8A 订单征集 3 注意 - 新泽西州
命令批准 ATTENTIVE ENERGY TWO 1342 MW 项目为合格海上风电项目卷宗编号。 QO22080481 记录方：Brian O. Lipman 律师，新泽西州费率顾问部主任 Caroline Tkachuk，Attentive Energy LLC 董事会：新泽西州公用事业委员会（“委员会”或“BPU”）正在考虑对其第三次海上风电（“OSW”）招标（“第三次招标”）的回应，目标是实现 1,200-4,000 兆瓦（“MW”）的 OSW 容量，以进一步执行州长 Phil Murphy 的 2018 年第 8 号行政命令（“EO 8”），该命令于 2019 年由第 92 号行政命令（“EO 92”）修改，并于 2022 年由第 307 号行政命令（“EO 307”）再次修改。 1 EO 307 要求委员会全面实施 2010 年《海上风电经济发展法案》（“OWEDA”），以便新泽西州到 2040 年实现 11,000 兆瓦的海上风电装机容量。2
患有和以后的自闭症的婴儿的细心脑状态
抽象的早期困难在使细心的大脑状态参与社会环境中可能会影响学习并对社会发展产生级联影响。我们在8个月大的婴儿（FH，n = 91）和没有（NOFH，n = 40）的自闭症谱系障碍（ASD）的家族史（ASD）中，使用多通道脑电图在面部/非面部范式中进行了多通道脑电图（ASD）。在3岁时接受ASD诊断为ASD的FH婴儿（FH-ASD; n = 19），与事件相关的潜在组成部分进行了NC的比较（FH- NOASD; n = 72）和NOFH的婴儿（也没有，也没有，也没有，也没有，Heafter nofhnoafhnoassd; n = 40;“原型”微晶格，并与后来的分类和维度结果进行了检查。机器学习用于识别最佳预测ASD和社会适应技巧的微晶特征。结果表明，尽管大脑状态时机的度量与分类ASD结果有关，但大脑状态强度与社会功能的维度测量有关。特别是，FH-ASD组相对于其他组显示出较短的NC潜伏期，而对面部的细节响应的持续时间对于分类结果预测提供了信息。降低了直接凝视的面部面孔与专注微晶格的非社会控制刺激和强度对面孔的强度的降低，这有助于预测社交技能的维度变化。在一起，这提供了一致的证据，表明非典型关注参与在社会化中困难的出现，并表明，使用全脑激活的时空特征来在婴儿期定义脑状态，为理解导致ASD的神经发育机制提供了一种重要的新方法。
大规模睡眠登台的专注对手网络
当前开发广义自动睡眠阶段方法的方法依赖于通过利用不同个体的脑电图（EEG）来构建大型标记的培训和测试语料库。但是，训练集中的数据可能显示出脑电图模式的变化，这与测试集中的数据非常不同，这是由于固有的受试者间可变性，获取硬件的异质性，不同的蒙太奇选择和不同的录制录制环境。培训对此类数据的算法，而无需说明这种多样性会导致表现不佳。为了解决此问题，研究了不同的方法，用于学习数据集中所有个体的不变表示。但是，语料库的所有部分都不相同。因此，有力地对齐不可转移的数据可能会对整体绩效产生负面影响。受到临床医生如何手动标记睡眠阶段的启发，本文提出了一种基于对抗性训练的方法，以及注意机制，以从不同数据集中提取跨个体的传播信息，并注意更重要或相关的渠道和可转移的数据的数据集。Using two large public EEG databases - 994 patient EEGs (6,561 hours of data) from the Phys- ionet 2018 Challenge (P18C) database and 5,793 patients (42,560 hours) EEGs from Sleep Heart Health Study (SHHS) - we demonstrate that adversarially learning a network with attention mechanism, significantly boosts performance compared to state-of-the-art deep learning approaches in the跨数据库方案。通过将SHH视为训练集，提出的方法平均将精度从0.72提高到0.84，灵敏度从0.74提高到0.74，而Cohen的Kappa kappa系数从0.64到0.80，则在P18C数据库中的敏感性从0.64提高到0.80。
顶枕皮质的注意网络在注意视觉处理过程中调节人类前庭皮质的活动
先前对人类受试者的研究报告称，当优先进行视觉处理时，前庭皮质的核心区域顶叶岛叶前庭皮质 (PIVC) 会受到抑制。然而，仍不清楚大脑中的哪些网络调节了这种 PIVC 抑制。基于先前的研究结果，表明 PIVC 的抑制受到视觉注意的强烈影响，我们在此研究了顶叶枕叶皮质中的注意力网络是否会调节 PIVC 的抑制。利用一组女性和男性受试者的弥散加权和静息态 fMRI，我们发现了 PIVC 和后顶叶皮层 (PPC)（皮层注意网络的主要脑区）之间的结构和功能连接。然后我们通过重复经颅磁刺激 (rTMS) 暂时抑制 PPC，并假设 PPC 对 PIVC 的调节作用会减弱；因此，PIVC 受到的抑制会减少。受试者在 rTMS 后立即进行视觉注意追踪任务，并使用 fMRI 测量注意追踪过程中 PIVC 的抑制。结果显示，与假性 rTMS 相比，注意追踪过程中 PIVC 的抑制不太明显。我们还研究了抑制性 rTMS 对枕叶皮质的影响，发现与假性 rTMS 或 PPC 上的 rTMS 相比，视觉前庭后岛叶皮质区域在注意追踪过程中的激活程度较低。总之，这些结果表明顶枕皮质中的注意力网络在注意视觉处理过程中调节前庭皮质核心区域的活动。