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“粉末冶金基于...
1。我在此提供了我同意参加“基于冶金的粉末冶金研究研究，粉末冶金研究的科学和工程进步研究（PRAPER）”，由CSIR-Institute of Minerals and Materials Technology在Bhubaneswar进行选择。2。保证全心全意参加该研讨会，并以最大的奉献精神来参加所有实验室会议。3。我也将负责和专心在讨论/互动会议上让自己参与。4。我知道，必须参加所有实验室会议，强制性符合课程评估并提交报告以成功使用认证。5。我知道本研讨会期间提供的材料仅用于教育/学术目的。6。上传/托管/共享任何平台上的任何内容应以知识产权为由是非法的。7。任何代理参加研讨会的参与均应立即取消其候选人资格，并应向家长机构报告。8。我理解，要确保我的身体存在和在这方面的任何支持都应向申请人的父母机构寻求。组织研究所不承担相同的责任。9。我将严格遵循印度政府和奥里萨邦发出的共同指南。10。我同意遵守组织研究所和塞族的任何其他条款和条件。
开发微质量生成的阴极材料
1。我在此提供了我的同意，即在选择时在布巴内斯瓦尔（Bhubaneswar）举办的CSIR-CSIR-Minerals and Material Technology Institute的培训和技能实习。2。保证全心全意参加这项培训和技能实习，并以最大的奉献精神参加所有实验室会议。3。我也将负责和专心在讨论/互动会议上让自己参与。4。我知道，必须参加所有实验室会议，强制性符合课程评估并提交报告以成功使用认证。5。我知道，在此培训和技能实习期间提供的材料仅用于教育/学术目的。6。上传/托管/共享任何平台上的任何内容应以知识产权为由是非法的。7。任何代理参与培训和技能实习均应立即取消其候选人资格，并应向家长机构报告。8。我理解，要确保我的身体存在和在这方面的任何支持都应向申请人的父母机构寻求。组织研究所不承担相同的责任。9。我将严格遵循印度政府和奥里萨邦发出的共同指南。10。我同意遵守组织研究所和塞族的任何其他条款和条件。
财务管理
介绍美国政府的执行（USG）安全合作（SC）计划涉及大量资金的管理。外国军事销售（FMS）根据立法规定的“无损害”概念和行政授权的“无助”政策实施了这一事实，这执行了有效的财务计划和问责制的要求，并导致了FMS特有的数据收集和报告系统的创建。建筑合作伙伴能力（BPC）计划还需要细心的财务管理和计划，因为它们到期和取消了资金的立法限制。财务管理是深远的，在案件和计划的整个生命周期中，SC社区的所有功能学科都必须考虑。本章将讨论基于既定国防部（DOD）信托要求的USG组织的过程和程序。在国防部的各个级别上进行管理必须确保在实施和执行SC案件和程序后遵守这些过程和程序。The primary financial management references highlighted and discussed in this chapter include the DOD Financial Management Regulation (FMR) 7000.14-R Volume 15 (Security Cooperation Policy), Defense Security Cooperation Agency (DSCA) Security Assistance Management Manual (SAMM) Manual 5105.38-M Chapter 9 (Financial Policies and Procedures), Chapter 16 (Case Reconciliation and Closure), and the SAMM Appendix 7 (Case Reconciliation and Closure Guide （RCG））。
视觉变压器具有分层注意力
摘要：本文解决了香草视觉变压器中与多头自我注意（MHSA）相关的高计算/空间复杂性。为此，我们提出了层次MHSA（H-MHSA），这是一种新颖的方法，以层次的方式计算自我注意力。具体来说，我们首先将输入图像分为通常完成的补丁，每个补丁都被视为令牌。然后，提议的H-MHSA学习本地贴片中的令牌关系，作为局部关系建模。然后，将小斑块合并为较大的贴片，H-MHSA对少量合并令牌的全局依赖性建模。终于，将本地和全球专注的特征汇总为具有强大表示能力的功能。由于我们仅在每个步骤中计算有限数量的令牌的注意力，因此计算负载大大减少。因此，H-MHSA可以在不牺牲细粒度信息的情况下有效地模拟令牌之间的环境关系。与H-MHSA模块合并，我们建立了一个基于层次的变压器网络的家族，即HAT-NET。为了证明帽子网络在场景中的优越性，我们就基本视觉任务进行了广泛的实验，包括图像分类，语义分割，对象titection和实例分段。因此，HAT-NET为视觉变压器提供了新的视角。代码和预估计的模型可在https://github.com/yun-liu/hat-net上找到。
缓解气候关键海洋数据集中的蒙面像素
摘要：云和其他数据伪像经常限制从远程感知的地球观测中检索关键变量。我们训练具有高保真海洋模拟的自然语言处理（NLP）启发的算法，以准确地重建海面温度（SST）领域的掩盖或缺失数据，这是由全球气候观察系统确定的54个基本气候变量之一。我们证明，所谓的模型（称为e nki）反复超过先前采用的钻头技术，最多可以在重建错误中的数量级，同时即使在大多数像素被掩盖的情况下也显示出非凡的性能。此外，对具有至少40％的掩盖百分比的真实红外传感器数据的实验显示出比该传感器的已知不确定性少的重建误差（均方根误差（RMSE）≲0.1K）。我们将E nki的成功归因于NLP的细心性质与现实的SST模型输出相结合，这种方法可以扩展到其他远程感知的变量。这项研究表明，基于E nki或其他类似的先进系统的系统可能会产生最佳解决方案，以减轻气候关键海洋数据集中对迅速变化的地球进行采样的蒙面像素。
LGGNet：从脑机接口的局部-全局图表征中学习
摘要 — 神经心理学研究表明，不同大脑功能区域之间的合作活动推动了高级认知过程。为了了解大脑不同功能区域内和之间的大脑活动，我们提出了一种新型神经学启发式图神经网络 LGGNet，用于学习脑机接口 (BCI) 的脑电图 (EEG) 的局部-全局图表示。LGGNet 的输入层由一系列具有多尺度 1D 卷积核和内核级注意力融合的时间卷积组成。它捕获 EEG 的时间动态，然后将其作为所提出的局部和全局图过滤层的输入。LGGNet 使用一组定义的具有神经生理学意义的局部和全局图，对大脑功能区域内和之间的复杂关系进行建模。在稳健的嵌套交叉验证设置下，在三个公开可用的数据集上对四类认知分类任务（即注意力、疲劳、情绪和偏好分类任务）评估了所提出的方法。 LGGNet 与 DeepConvNet、EEGNet、R2G-STNN、TSception、RGNN、AMCNN-DGCN、HRNN 和 GraphNet 等最先进的方法进行了比较。结果表明，LGGNet 的表现优于这些方法，并且在大多数情况下，改进具有统计意义（p < 0.05）。结果表明，将神经科学先验知识引入神经网络设计可以提高分类性能。源代码可以在 https://github.com/yi-ding-cs/LGG 找到
![arxiv：2501.15415v1 [cs.cv] 2025年1月26日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\84782461405a7624ab37009ae9f74c6fa1c1bb44.webp)
arxiv：2501.15415v1 [cs.cv] 2025年1月26日
从分子的图形表示中了解化学结构是一项具有挑战性的图像限制任务，它将极大地使以分子为中心的分数发现。分子图像和标题子任务中的变化在图像代表学习和任务建模中都构成了重大挑战。然而，现有的方法仅集中于将分子图像转化为其图形结构的特定字幕任务，即OCSR。 在本文中，我们提出了光学化学结构（OCSU）任务，该任务将OCSR扩展到分子图像字幕从基序级别到分子水平和抽象水平。 我们提出了两种方法，包括基于OCSR的方法和端到端OCSR-无ocsr方法。 拟议的双检查通过针对局部模棱两可的原子的细心功能增强，在现实世界专利和期刊媒介场景上实现了SOTA OCSR性能。 以基于微笑的分子理解方法级联，它可以利用OCSU的特定任务特定模型的功能。 MOL-VL是端到端优化的基于VLM的模型。 OCSU数据集Vis-Chebi20是基于广泛使用的Chebi20数据集构建的，用于培训和评估。 对Vis-Chebi20的广泛实验结果证明了所提出的方法的有效性。 提高OCSR功能可以为基于OCSR的APARCH提供更好的OCSU性能，而Mol-VL的SOTA性能表明了端到端方法的巨大潜力。OCSR。在本文中，我们提出了光学化学结构（OCSU）任务，该任务将OCSR扩展到分子图像字幕从基序级别到分子水平和抽象水平。我们提出了两种方法，包括基于OCSR的方法和端到端OCSR-无ocsr方法。拟议的双检查通过针对局部模棱两可的原子的细心功能增强，在现实世界专利和期刊媒介场景上实现了SOTA OCSR性能。以基于微笑的分子理解方法级联，它可以利用OCSU的特定任务特定模型的功能。MOL-VL是端到端优化的基于VLM的模型。OCSU数据集Vis-Chebi20是基于广泛使用的Chebi20数据集构建的，用于培训和评估。对Vis-Chebi20的广泛实验结果证明了所提出的方法的有效性。提高OCSR功能可以为基于OCSR的APARCH提供更好的OCSU性能，而Mol-VL的SOTA性能表明了端到端方法的巨大潜力。
利用耳内脑电图进行注意力状态分类
摘要 — 完全在耳内的脑电图 (入耳式 EEG) 为不引人注目的连续生理和认知状态监测开辟了令人兴奋的途径。这项工作提出了基于在警觉任务实验中使用的舒适的双耳入耳式 EEG 仪器记录的数据对注意力状态进行精确分类的技术。我们记录了来自多个受试者的头皮和耳内 EEG 信号，并表明入耳式 EEG 提供了相当的分类准确度。我们的工作是共模空间滤波技术首次应用于从不受束缚的受试者的稀疏电极获取的信号。我们在对注意力和静息状态进行分类时展示了 90-95% 的准确率（带有 30 个电极的头皮 EEG）和 70-75%（耳道和耳甲内有 5 个电极的入耳式 EEG）。我们还展示了我们的方法对于低功耗片上分类来说是轻量级的，具有少量学习的能力。可穿戴、连续健康传感器的必要性在于适应资源受限的应用，并适应受试者之间的差异和不同的环境条件。这项研究表明，未来系统级芯片 (SoC) 集成对于能够进行闭环认知状态监测和神经反馈的用户通用和便携式设备具有可行性。索引术语 —BCI、入耳式脑电图、认知状态监测、警觉任务
俄罗斯：国内政治与经济
美国决策者，包括国会决策者，长期以来一直关注并积极响应俄罗斯国内事态发展。美国对俄政策包括民主和公民社会援助、与人权相关的制裁以及呼吁关注侵犯人权行为的外交。2012 年 12 月，国会通过并由总统签署了《2012 年谢尔盖·马格尼茨基法治问责法案》（PL 112-208/HR 6156，第四章；22 USC §5811 注）。除了《马格尼茨基法案》之外，国会还利用其他立法来应对俄罗斯侵犯人权的行为，包括《全球马格尼茨基人权问责法案》（PL 114- 328/S. 2943，第 XII 章，副标题 F；22 USC §2656 注释）和《2014 年支持乌克兰主权、完整、民主和经济稳定法案》（SSIDES；PL 113-95/HR 4152，经修订；22 USC §§8901 等）。2017 年《反击俄罗斯在欧洲和欧亚大陆影响法案》（CRIEEA；PL 115-44/HR 3364）对 SSIDES 进行了修订。SSIDES 还对对全球重大腐败行为负责的俄罗斯政府官员及其同伙实施了制裁。截至 2020 年 9 月 1 日，特朗普政府尚未根据该权力指定俄罗斯人士；但是，该政府已根据与俄罗斯入侵乌克兰有关的权力指定了几名“从 [俄罗斯] 腐败体系中获利的寡头和精英”。
SamFusion：在不利天气中进行3D对象检测的传感器自适应多模式融合
摘要。多模式传感器融合是机器人机器人的重要能力，在存在失败或不确定输入的情况下，可以实现对象检测和决策。虽然在正常环境条件下，最近的融合方法在不利的天气中失败了，例如，由于污染而导致的重雾，雪或障碍物。我们介绍了一种针对不利天气条件的新型多传感器融合方法。除了在最近的自主驾驶文献中构成的融合RGB和LIDAR传感器外，我们的传感器融合堆栈还能够从NIR门控相机和雷达方式中学习，以应对低光和欣赏天气。我们通过细心的，基于深度的混合方案融合了多模式传感器数据，并在鸟类视图（BEV）平面上进行了学习，以有效地组合图像和范围特征。我们的检测是由变压器解码器预先列出的，该解码器根据距离和可见性称量模态。我们证明，我们的方法在挑战性的天气条件下提高了自动驾驶汽车中多模式传感器融合的可靠性，从而弥合了理想条件和现实世界边缘案例之间的差距。我们的方法将平均精度提高了17。2 AP与长期存在的脆弱行人和富有挑战的雾蒙蒙场景相比，与弱势行人的下一个最佳方法相比。我们的项目页面可在此处找到1。