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用于自动胎儿脑生物测量的双重对抗校准框架
本文介绍了一种新颖的胎儿脑部自动生物测量方法，该方法旨在满足中低收入国家的需求。具体而言，我们利用高端 (HE) 超声图像为低成本 (LC) 临床超声图像构建生物测量解决方案。我们提出了一种新颖的无监督域自适应方法来训练深度模型，使其对图像类型之间显著的图像分布变化保持不变。我们提出的方法采用双对抗校准 (DAC) 框架，由对抗途径组成，可强制模型对以下方面保持不变：i) 来自 LC 图像的特征空间中的对抗性扰动，以及 ii) 外观域差异。我们的双对抗校准方法估计低成本超声设备图像上的小脑直径和头围，平均绝对误差 (MAE) 为 2.43 毫米和 1.65 毫米，而 SOTA 分别为 7.28 毫米和 5.65 毫米。
引用Lee，Jonathan D，Joao A Paulo，Ryan R Posey，Vera Mugoni，Nikki R Kong，Giulia Cheloni，Yu-Ru Lee等。 2021。“双DNA和蛋白质标记
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
辐射和物质的双重性质
基于周围亮度的屏幕亮度。光传感器必须能够检测到广泛的频率。传感器可以与1.82 x 10 -19 j至5.71 x 10 -19 J的光子能反应以创建移动电子。传感器对传感器敏感的频率范围是多少？
通过风格增强和双重规范化实现通用的跨模态医学图像分割
对于医学图像分割，想象一下如果一个模型仅使用源域中的 MRI 图像进行训练，那么它在目标域中直接分割 CT 图像的性能如何？这种设置，即具有临床潜力的通用跨模态分割，比其他相关设置（例如域自适应）更具挑战性。为了实现这一目标，我们在本文中提出了一种新颖的双重规范化模型，该模型在通用分割过程中利用增强的源相似和源不相似图像。具体而言，给定一个源域，旨在模拟看不见的目标域中可能的外观变化，我们首先利用非线性变换来增强源相似和源不相似图像。然后，为了充分利用这两种类型的增强，我们提出的基于双重规范化的模型采用共享主干但独立的批量规范化层进行单独规范化。随后，我们提出了一种基于风格的选择方案，在测试阶段自动选择合适的路径。在三个公开数据集（即 BraTS、跨模态心脏和腹部多器官数据集）上进行的大量实验表明，我们的方法优于其他最先进的领域泛化方法。代码可在 https://github.com/zzzqzhou/Dual-Normalization 获得。
D6 Pro AC/DC双通道智能充电器
1。不要以无人看管的方式使用充电器，如果有任何功能异常，请停止使用它并参考手册。2。使充电器远离灰尘，湿度，雨水和高温，并避免直接暴露于阳光和强烈的振动。3。充电器的输入电压为6.5-30v dc。连接电源时，请确保输入电压与充电器的工作电压范围匹配。4。请将充电器放在耐热，不易燃和绝缘表面上。不要将其放在汽车的座椅上，地毯或其他类似地方来使用它。使炎症和爆炸物的物体远离充电器的操作区域。5。确保在使用时发现充电器底部的热发射孔，并确保冷却风扇平稳提取热量。6。请充分了解充电和放电特性以及电池的规格。此外，在充电器中设置了适当的充电参数。参数的设置不正确会损坏充电器和电池，或者造成灾难性后果，例如火灾或爆炸。7。充电或排放完成后，请按速班键终止当前任务，并在充电器显示备用屏幕时卸下电池。
双AI：用于群体活动识别的双路径参与者交互学习
学习多个参与者之间的时空关系对于群体活动识别至关重要。不同的群体活动通常会展示视频中参与者之间的多样化互动。因此，从时空参与者演化的单一视角来建模复杂的群体活动往往很困难。为了解决这个问题，我们提出了一个独特的双路径参与者交互 (Dual-AI) 框架，它以两种互补的顺序灵活地排列空间和时间变换器，通过整合不同时空路径的优点来增强参与者关系。此外，我们在 Dual-AI 的两个交互路径之间引入了一种新颖的多尺度参与者对比损失 (MAC-Loss)。通过帧和视频级别的自监督参与者一致性，MAC-Loss 可以有效区分单个参与者表示，以减少不同参与者之间的动作混淆。因此，我们的 Dual-AI 可以通过融合不同参与者的这些判别特征来增强群体活动识别。为了评估所提出的方法，我们在广泛使用的基准上进行了大量实验，包括排球 [ 21 ]、集体活动 [ 11 ] 和 NBA 数据集 [ 49 ]。所提出的 Dual-AI 在所有这些数据集上都实现了最佳性能。值得注意的是，所提出的 Dual-AI 使用 50% 的训练数据，其性能优于许多近期使用 100% 训练数据的方法。这证实了 Dual-AI 在群体活动识别方面的泛化能力，即使在有限监督的具有挑战性的场景下也是如此。
Higenetm DualPrep DNA/RNA迷你套件
gdna柱洗涤3-1：gDNA 1st WB-2 [用于植物]500μL→CFG（14,000 rpm，30 sec，4°C）→删除溶液→hispin柱（透明环3-2：shispin ring）：3-2：hispin柱（透明环）GDNA 2ND WB500μL→CFG（cfg 500μl→14,000 sec），4,000 sec，4,000 sec，4,000 sec，4,000 sec，4,000 sec，4,000 rpm，c.14,000 rpm，°C cef（14,000 rpm cm cm c.14,000 sep，rpm cm cm c。集合管中的列（透明环）（2个重复）→[步骤4]进行
IDEA-Net：用于单幅图像去噪的自适应双自注意网络
由于可能存在数据偏差和预测方差，图像去噪是一项具有挑战性的任务。现有方法通常计算成本高。在这项工作中，我们提出了一种无监督图像去噪器，称为自适应双自注意网络（IDEA-Net），以应对这些挑战。IDEA-Net 受益于生成学习的图像双自注意区域，其中强制执行去噪过程。此外，IDEA-Net 不仅对可能的数据偏差具有鲁棒性，而且还通过仅在单个噪声图像上应用具有泊松丢失操作的简化编码器-解码器来帮助减少预测方差。与其他基于单图像的学习和非学习图像去噪器相比，所提出的 IDEA-Net 在四个基准数据集上表现出色。 IDEA-Net 还展示了在低光和嘈杂场景中去除真实世界噪声的适当选择，这反过来有助于更准确地检测暗脸。源代码可在 https://github.com/zhemingzuo/IDEA-Net 获得。
双重体内T细胞用移植后环磷酰胺和抗胸腺细胞球蛋白
Background: With recent advances in clinical practice, including the use of reduced-toxicity conditioning regimens and innovative approaches such as ex vivo TCR ab /CD19 depletion of haploidentical donor stem cells or post- transplant cyclophosphamide (PTCY), hematopoietic stem cell transplantation (HSCT) has emerged as a curative treatment option for a growing population of patients with inborn errors免疫力（IEI）。但是，尽管这些有希望的发展，但在这些患者中，移植失败（GF）仍然与HSCT相关。尽管第二个HSCT是唯一针对经历GF的患者的固定的打捞疗法，但没有进行这些第二次移植的统一标准化策略。此外，当第二次HSCT无法实现植入时，关于第三HSCT的结果和最佳实践的数据甚至更少。
egecentric 3D手姿势估计的单一对偶视图改编
对准确的3D手姿势估计的追求是理解以自我为中心视力领域的人类活动的基石。大多数现有估计方法仍然依赖单视图像作为输入，从而导致潜在的局限性，例如，深度有限的视野和义务。解决这些问题，添加另一个相机以更好地捕获手的形状是实践方向。然而，现有的多视图手姿势姿势方法具有两个主要缺点：1）重新训练的多视图注释，这些注释是备用的。2）在测试过程中，如果相机参数/布局与训练中使用的相同，则模型将变为inpapplicable。在本文中，我们提出了一种新颖的单算观看改编（S2DHAND）解决方案，该解决方案将预先训练的单视估计器适应双视图。与现有的多视图训练方法相比，1）我们的适应过程是无监督的，消除了对多视图注释的需求。2）此外，我们的方法可以处理带有未知相机参数的Arbitarary双视图对，从而使该模型适用于不同的相机设置。具体来说，S2DHAND建立在某些立体声约束上，包括两种视图之间的成对跨视图共识和转换的不变性。这两个立体声约束以互补的方式使用来进行伪标记，从而允许可靠的适应性。评估结果表明，在内部和跨数据库设置下，S2DHAND在任意摄像机对上实现了重大的实现，并且胜过具有领先性能的现有适应方法。项目页面：https：//github.com/ut-vision/s2dhand。