XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDense
通过生成伪标签
密集的检索方法在多语言信息检索中表现出了有希望的表现，其中查询和文档可以使用不同的语言。然而，密集的检索器通常需要大量的配对数据，这在多语言方案中带来了更大的挑战。本文介绍了UMR，这是一个未经任何配对数据的训练的ultialual ultilitual contriever r etriever。我们的方法利用了多语言语言模型的序列估计功能，以获取用于培训密集猎犬的伪标签。我们提出了一个两阶段的框架，该框架迭代地改善了多语言密集猎犬的功能。两个基准数据集的实现结果表明，UMR的表现优于监督的基线，展示了训练Mul-listingual语言检索器而没有配对数据的潜力，从而增强了其实用性。1
事件摄像机的密集连续时间流量
摘要 - 我们提出了一种估算事件数据的密集连续时间光流的方法。传统的致密光流方法计算两个图像之间的像素位移。由于缺少信息，这些方法无法在两个图像之间的盲时间中恢复像素轨迹。在这项工作中，我们表明可以使用事件相机中的事件来计算每像素，连续的光流。事件由于其渐进性和微秒响应时间而提供了有关像素空间中运动的时间细粒信息。我们利用这些好处来通过参数化的B´ezier曲线在连续的时间内密集地预测像素轨迹。为了实现这一目标，我们构建了一个具有强大诱导偏见的神经网络：首先，我们使用事件数据及时构建了多个顺序相关量。第二，我们使用B´ezier曲线在沿轨迹的多个时间戳上为这些相关量索引。第三，我们使用检索到的相关性迭代更新B´ezier曲线表示。我们的方法可以选择包括图像对，以进一步提高性能。据我们所知，我们的模型是可以从事件数据中回归密集的像素轨迹的第一种方法。为了训练和评估我们的模型，我们引入了一个合成数据集（Multiflow），该数据集（Multiflow）具有每个像素的移动对象和地面真相轨迹。开源代码和数据集向公众发布。我们的定量实验不仅表明我们的方法在连续的时间内成功预测了像素轨迹，而且在多速和DSEC-Flow上的传统两视频像素位移中也具有竞争力。
基于DenseNet的多模态脑肿瘤图像分割
脑肿瘤磁共振图像处理算法可以帮助医生对患者病情进行诊断和治疗，在临床医学中有着重要的应用意义。针对传统U-net网络中多模态脑肿瘤图像分割中类别不平衡以及特征融合导致有效信息特征丢失的问题，本文提出一种基于U-net与DenseNet结合的网络模型。将原网络上编码路径和解码路径的标准卷积块改进为dense块，增强特征的传递；采用二元交叉熵损失函数与Tversky系数组成的混合损失函数取代原来的单一交叉熵损失，抑制了不相关特征对分割精度的影响。与U-Net、U-Net++、PA-Net相比，本文算法的分割精度有明显提升，在WT、TC、ET的Dice系数指标上分别达到0.846、0.861、0.782。 PPV系数指标分别达到了0.849、0.883、0.786；与传统U-net网络相比，所提算法的Dice系数指标分别提高了0.8%、4.0%、1.4%，且在肿瘤核心区域和肿瘤增强区域的PPV系数指标分别提高了3%、1.2%；所提算法在肿瘤核心区域分割性能最优，其Sensitivity指标达到了0.924，具有很好的研究意义和应用价值。
用于无人值守操作的高能量密集型 Betavoltaics ...
温度可控，最高可达 500°C 压力 10 -3 torr 至 1000 psia (70 bar) 最小压力范围 0 至 41 mbar 最大压力范围 0 至 > 1000 psi 压力灵敏度 < 0.41 mbar, 准确度 < 0.10% 测试或控制体积 < 10 cm 3
致密活动系统中噪声引起的淬火障碍
主动剂将存储或环境能量转换为机械工作，将其注入系统的最小尺度[1-5]。他们通常通过某种形式的自我推测引入活动，通过比对或吸引力抑制力与邻居相互作用，并可能受到噪声的影响。近年来，已经研究了许多不同的活动系统模型，具有多种参数组合，这可能会导致各种方案和非平衡阶段。到目前为止，只有少数几个被鉴定出来，与具有各种形式的（极性或列表）定向秩序的自组织状态[6-8]，聚类[9-12]或相位分离[13,14]；以及代理在随机变化方向上移动的无序状态。显示出取向秩序的最多研究的阶段之一的特征是集体运动，在该状态下，所有试剂都均为对齐并朝着共同的方向前进[15,16]。可以在不同类型的生物学系统中找到集体运动的例子，包括环骨骼运动蛋白[17-19]，细菌菌落[20-22]，昆虫群[23,24]，鸟羊群[25,26]和鱼类学校[27-30]。它也可以在人工系统中发展，例如主动胶体悬浮液[11]，胶体辊[31,32]，振动的极性磁盘[33,34]或机器人群[35 - 42]。这种类型的自组织最初被认为需要局部比对相互作用[43]，但现在已显示出从吸引力 - 抑制力和标题方向之间的局部耦合中出现的[44,45]。无论其潜在机制如何，在所有这些情况下，集体运动都对应于从无序阶段出现的对齐剂的有序阶段。此外，两个阶段有时被细分为具有不同密度分布的参数区域[9,10,12,14,46 - 51]。除了集体运动之外，其他集体状态最近在弹性或堵塞的活动中被确定
密集的深强化学习
https://www.businessinsider.com/report-1000万秒，驾驶-Cars-will-be-be-be-be-the-the-the-the-the-the-by-by-2020-2015-5-6（2016）。 4。 日产承诺在2020年之前自动驾驶汽车，https://www.wired.com/2013/08/nissan-autonicous-drive/，267https://www.businessinsider.com/report-1000万秒，驾驶-Cars-will-be-be-be-be-the-the-the-the-the-the-by-by-2020-2015-5-6（2016）。4。日产承诺在2020年之前自动驾驶汽车，https://www.wired.com/2013/08/nissan-autonicous-drive/，267
计算出的小致密低密度脂蛋白...
结果：在10年的随访期内，有456名男性（3.9％）和121名妇女（1.9％）新开发的IHD。Multivariable Cox proportional hazard analyses after adjustment of age, sex, obesity, smoking habit, family history of IHD, estimated glomerular filtration rate, hypertension and diabetes mellitus at baseline showed that the hazard ratio (HR) (1.38 [95% confidence interval: 1.03-1.85]) for new onset of IHD in subjects with the 4 th quartile SDLDL-C（≥42mg/dL）的（Q4）显着高于1 st Quartile（Q1）（≤24mg/dl）的受试者，尽管具有TC，HDL-C，hdl-c，non-Hdl-c，ldl-c和tg的受试者中的受试者中的调整后的HRS与Q1的Q2-q4相比，与这些受试者fr fr q是Q1。具有限制的立方样条的调整后的HR随着计算得出的SDLDL-C水平较高，作为基线时的连续值增加。
直接观察铜纳米颗粒中增强的电子 - 音波耦合在温暖的物质状态下
*电子邮件：quynh.l.nguyen@colorado.edu暖密度物质（WDM）代表一个高度兴奋的状态，位于固体，等离子体和液体的交叉点上，而平衡理论无法描述。在实验室中创建时，该状态的瞬态性质以及探测电子与离子之间强烈耦合相互作用的困难，使得在该制度中对物质有完整的理解使其具有挑战性。在这项工作中，通过令人兴奋的〜8 nm铜纳米颗粒，其消融阈值以下的飞秒激光器，我们创建了均匀兴奋的WDM。使用光电子光谱法，我们测量瞬时电子温度并提取纳米颗粒的电子耦合，因为它发生了固体到WDM相变。通过与最先进的理论进行比较，我们确认过热的纳米颗粒位于热固体和等离子体之间的边界，并带有相关的强电子离子耦合。这既可以通过对离子的快速能量损失以及对纳米颗粒体积的强声学呼吸模式引起的电子温度的强烈调节来证明这一点。这项工作展示了一种实验探索WDM外来特性的新途径。在几个研究领域的进展取决于对温度和压力的极端条件下对物质的详细理解。“温暖密集物质”（WDM）制度对应于固体附近的密度，温度从〜10 k到〜10,000 K - 一种无法通过平衡理论描述的制度1,2。wdm是高能密度物理学3，融合能量科学4，行星科学5和恒星天体物理学6,7的许多有趣问题的核心。通过激光技术的进步启用，在过去的十年中，在实验室8-17中制造WDM的能力和询问WDM的能力取得了迅速的进步。但是，尽管有这些突破，但准确表征
使用成像光谱法在茂密的热带森林中进行定量机载库存
摘要：热带森林具有极为丰富的植物多样性，但其特征描述仍不完整，部分原因是现场评估的资源密集度。遥感技术可以提供有价值、经济高效、大规模的见解。本研究调查了机载激光雷达和成像光谱的结合使用，以在法属圭亚那的景观尺度上绘制树种图。使用线性判别分析 (LDA)、正则化判别分析 (RDA) 和逻辑回归 (LR) 为 20 个物种中的每一个开发了二元分类器。用短波红外 (SWIR) 波段补充可见光和近红外 (VNIR) 光谱带可将目标物种的平均分类准确率从 56.1% 提高到 79.6%。增加非焦点物种的数量会降低目标物种识别的成功率。只要使用适当的标准来调整阈值概率分配，分类性能就不会受到非焦点类别中的杂质率（分配类别之间的混淆）的显著影响（偏差高达 5%）。每个物种类别中有限的树冠数量（30 个树冠）足以有效地检索正确的标签。在 1.5 公顷的分辨率下，目标物种的总冠层面积与 118 公顷的基部面积密切相关，这表明该方法的操作应用具有现实的前景（六种主要商业树种的 R 2 = 0.75）。