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学习典型形状空间以进行类别级 6D 物体姿势和尺寸估计
我们提出了一种类别级 6D 物体姿势和大小估计的新方法。为了解决类内形状变化，我们学习了规范形状空间 (CASS)，它是特定物体类别的大量实例的统一表示。具体而言，CASS 被建模为具有规范化姿势的规范 3D 形状的深度生成模型的潜在空间。我们训练变分自动编码器 (VAE) 以从 RGBD 图像在规范空间中生成 3D 点云。VAE 以跨类别的方式进行训练，利用公开可用的大型 3D 形状存储库。由于 3D 点云是以规范化姿势（具有实际大小）生成的，因此 VAE 的编码器学习视图分解的 RGBD 嵌入。它将任意视图中的 RGBD 图像映射到与姿势无关的 3D 形状表示。然后，通过将物体姿势与使用单独的深度神经网络提取的输入 RGBD 的姿势相关特征进行对比来估计物体姿势。我们将 CASS 的学习和姿势和尺寸估计集成到端到端可训练网络中，实现了最先进的性能。
互相抓挠：通过类别意识群体自我支持学习
尽管磁共振成像（MRI）对脑肿瘤分割和发现非常有帮助，但它在临床实践中缺乏某些方式。作为一种态度，预测绩效的退化是不可避免的。根据当前的实现，在模态特征的训练过程中，不同的模式被认为是独立的，彼此之间是独立的，但是它们是互补的。在本文中，考虑到不同方式对各种肿瘤区域的敏感性，我们提出了一种意识到类别的G组大量学习框架（称为GSS），以弥补本性模态模态提取阶段的信息。确切地说，在每个预测类别中，所有模态的预测构成了一个组，其中选择了最出色的灵敏度的预测作为组领导者。小组领导者与成员之间的合作努力以高的一致性和确定性为基础。作为我们的次要贡献，我们引入了一个随机面具，以减少可能的偏见。GSS采用标准培训策略而无需具体的建筑选择，因此可以轻松地插入现有的全模式内脑肿瘤分段中。在BRATS2020，BRATS2018和BRATS2015数据集上进行了明显的，广泛的实验表明，GSS可以平均证明现有的SOTA算法的性能平均为1.27-3.20％。该代码在https://github.com/qysgithubopen/gss上发布。
发表2024的主题奖和非类别结果
赞助商：美国瑞典研究所。奖：两个$ 100的奖项这个奖项是要认识到两个杰出的明尼苏达州历史日参赛者，一个初级部门和一个高级部门，涉及历史上的人道主义行动。 条目将被认为是研究一个人或一群人，他们在工作中做出了重大历史贡献，以改善他人的福利。 由美国瑞典研究所赞助的奖品将为每个获胜的参赛作品授予100美元。 该奖项致力于瑞典外交官拉乌尔·沃伦伯格（Raoul Wallenberg）的生活和榜样，他从1944年7月至1945年1月向大约100,000个匈牙利犹太人营救。。奖：两个$ 100的奖项这个奖项是要认识到两个杰出的明尼苏达州历史日参赛者，一个初级部门和一个高级部门，涉及历史上的人道主义行动。条目将被认为是研究一个人或一群人，他们在工作中做出了重大历史贡献，以改善他人的福利。由美国瑞典研究所赞助的奖品将为每个获胜的参赛作品授予100美元。该奖项致力于瑞典外交官拉乌尔·沃伦伯格（Raoul Wallenberg）的生活和榜样，他从1944年7月至1945年1月向大约100,000个匈牙利犹太人营救。
（电话： +81-6-6631-1122）乔辛·丹基（Joshin Denki）被CDP选为A List Company，这是最高评级，在气候变化类别中，两年
我们知道，CDP连续两年使我们列入了A列表，因为它已经认识到我们小组在气候变化和生物多样性以及我们相关的信息披露上的持续努力在国际上很高。我们将可持续性置于我们公司管理的核心。我们认可TCFD建议。我们坚定地致力于信息披露。此外，我们的减少温室气体（GHG）排放的目标是由国际基于科学的目标倡议（SBTI）作为基于科学的目标（SBT）验证的。我们的小组已经确定了七个重大问题，其中之一是“为建立一个与全球环境和谐相处的更好社会的创造。”在中期“ JT-2025管理计划”中，列出的气候变化倡议（个人策略）作为我们增长战略的一部分，构成了我们行动计划的一部分，旨在成为“一家支持当地社区的增长并为人们和环境的未来做出贡献的公司 - 将在2030年之前实现愿景。他们也符合我们的路线图，以解决我们的行动计划，旨在解决气候变化问题。
类别I免疫媒介代码描述符
重要的是要注意，进一步的CPT编辑小组或执行委员会的行动可能会影响这些代码和/或描述符。因此，CPT代码集中的代码编号和/或描述符语言在发布时可能有所不同。此外，进一步的面板操作可能会导致代码编号测序的空白。
类别I免疫长期代码描述符
重要的是要注意，进一步的CPT编辑小组或执行委员会的行动可能会影响这些代码和/或描述符。因此，CPT代码集中的代码编号和/或描述符语言在发布时可能有所不同。此外，进一步的面板动作可能会导致代码编号测序的差距
发布日期：2025 年 1 月 6 日 到期日期：2025 年 12 月 31 日 提供的教育学分：CME、NSGC 第 2 类（自我报告） 预计 C 时间
发布日期：2025 年 1 月 6 日 到期日期：2025 年 12 月 31 日 提供的教育学分：CME、NSGC 第 2 类（自我报告） 预计完成时间：每次策展 10 小时 课程必须在到期日前完成 概述 临床基因组资源 (ClinGen https://www.clinicalgenome.org/tools/clingen-gene-disease-validity-curation-module) 是由 NIH 资助的资源，致力于构建权威的中央资源，定义基因和变异的临床相关性，以用于精准医疗和研究。2017 年，ClinGen 发表了“评估基因-疾病关联的临床有效性：由临床基因组资源开发的循证框架”（Strande 等人，2017 年，PMCID：PMC5473734）。该框架涉及评估支持或反驳特定基因变异导致特定疾病这一说法的证据强度。该框架1）定义了评估临床效度所需的标准；2）以半定量的方式描述支持基因-疾病关联的证据；3）允许生物策展人利用这些信息对给定基因-疾病对的效度进行系统性分类。ClinGen组建了基因策展专家小组（GCEP），以实施已获批准的基因-疾病效度评估流程。每个GCEP都专注于特定的疾病领域（例如，遗传性癌症、智力障碍/自闭症、听力损失等），其成员包括在该领域拥有临床护理、研究和诊断实验室专业知识的成员，以及在基因-疾病效度评估流程方面经验丰富的生物策展人。在大多数情况下，生物策展人会完成初步的基因-疾病策展并得出临时分类，然后将数据提交给GCEP进行专家审查和最终批准。 GCEP 利用 ClinGen 基因管理界面 (GCI) 记录基因-疾病有效性分类，小组完成的所有管理工作均通过 ClinGen 网站 (https://www.clinicalgenome.org/tools/clingen-gene-disease-validity-curation-module) 公开发布。如有任何关于资格和内容的问题，请联系 clingen@clinicalgenome.org。如有技术问题，请联系 education@acmg.net。学习目标
城市AQI负责任的污染物AQI类别
Barishal C DNA DNA SAVAR C 187 PM2.5不健康的Mymensingh C 185 PM2.5不健康的Rangpur C 280 PM2.5非常不健康的Cumilla C 216 PM2.5非常不健康的Narshindi C 195 PM2.5 PM2.5 PM2.5 Bogura
城市 AQI 主要污染物 AQI 等级
Barishal c DNA DNA DNA Savar c 184 PM2.5 不健康 Mymensingh c 176 PM2.5 不健康 Rangpur c 189 PM2.5 不健康 Cumilla c 205 PM2.5 非常不健康 Narshindi c 178 PM2.5 不健康 Bogura d 183 PM2.5 不健康 Brahmanbaria d 276 PM2.5 非常不健康 BSRM, Nasirabad, Chattogram d