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FACET：使用椭圆建模实现快速准确的基于事件的眼动追踪，实现扩展现实
摘要 — 眼动追踪是扩展现实 (XR) 中基于凝视的交互的关键技术，但传统的基于帧的系统难以满足 XR 对高精度、低延迟和低功耗的要求。事件摄像机由于其高时间分辨率和低功耗而提供了一种有前途的替代方案。在本文中，我们提出了 FACET（快速准确的基于事件的眼动追踪），这是一种端到端神经网络，可直接从事件数据输出瞳孔椭圆参数，针对实时 XR 应用进行了优化。椭圆输出可直接用于后续基于椭圆的瞳孔追踪器。我们通过扩展带注释的数据并将原始掩模标签转换为基于椭圆的注释来训练模型，从而增强了 EV-Eye 数据集。此外，采用了一种新颖的三角损失来解决角度不连续性问题，并提出了一种快速因果事件体积事件表示方法。在增强版 EV-Eye 测试集上，FACET 实现了平均瞳孔中心误差 0.20 像素，推理时间为 0.53 毫秒，与现有技术 EV-Eye 相比，像素误差和推理时间分别减少了 1.6 倍和 1.8 倍，参数和算术运算减少了 4.4 倍和 11.7 倍。代码可在 https://github.com/DeanJY/FACET 上找到。
宫颈刻面关节在鞭打损伤后处理干细胞的颈部疼痛治疗
颈部疼痛是一种非常常见的且经常残疾的条件。颈部疼痛寿命的患病率为48.5％[1]。从两个双侧小平台（FJ）和一个椎间盘的复合物中进行的疼痛原始，通常会产生最COM的机电颈部疼痛之一[2]。疼痛的通常原因是退化过程，炎症和/或创伤。FJ的疼痛最常见，但仍然可以产生“伪透射”症状。宫颈FJ是26-70％的慢性颈部疼痛患者的疼痛来源，鞭打损伤后颈部疼痛的患者中有54-60％[3]。在检查中，患者会增加舒适性，扩展，侧屈曲和旋转。此外，大多数时候，脊柱脊髓触诊会增加疼痛。一项大型前瞻性研究表明，适当的检查对诊断宫颈FJ疼痛的特异性具有84％的特异性[4]。X射线照相，CT或MRI通常在确定FJ疼痛的诊断（除了因骨骨炎引起的FJ肥大病例外）并不是很有帮助，并且主要用于排除其他潜在的疼痛来源[3]。机械损伤（鞭打）是宫颈FJ疼痛的非常普遍的启动因素[5]。在宫颈FJ疼痛因鞭打损伤引起的患者中，MRI未能显示出与疼痛的存在或严重程度相关的发现[6,7]。多重
G-string V和EDUG数据分析软件在确定本科生的数学评分可靠性中使用尼日利亚贝努斯州大学的概括性理论的可靠性
概括性理论是围绕一组变异来源组织的，称为方面。这些是差异的驱动因素（项目，评估者，观察）。方面是指类似的测量案例。该方面的每个级别称为条件。表现出感兴趣的系统变化（学生，对象，观察者）的测量对象是代表真实，系统变化的测量对象，而不是变异的来源。在此实验中，测量学科是学生（S），三个组成部分是任务（T），场合和评估者（R）。根据居登的布伦南（Brennan）（2019年）的说法，这些方面可以分为两个广泛的类别：分化和仪器方面的方面。Orluwene和Memory（2020）将区分方面进一步分为嵌套和穿越方面。 框架A和B“交叉”当每个方面都知道每个方面的水平Orluwene和Memory（2020）将区分方面进一步分为嵌套和穿越方面。框架A和B“交叉”当每个方面都知道每个方面的水平
LIQUIP 航空部件产品概述
过滤器标准传感组件 Facet 小型过滤器外壳 - VF-21 和 VF-22 系列 ILS400 直列式吸入过滤器 篮式过滤器 Elaflex 橡胶膨胀节 转环 凸轮锁 静态卷轴 - LSR 系列 Aljac 连续性测试仪 电源调节器 安全组件 贴花和标牌 泄漏管理产品 平台梯子 翼垫 不锈钢桶 灭火器支架 不锈钢安全锁线 测水膏 测油膏（空距） 测油膏密度计算器
比较在电荷方案和温度的几个参数下，快速充电对三个锂离子细胞周期寿命的影响
几次学习（FSL）的目的是学习如何从少数培训检查中认可图像类别。一个核心挑战是，可用的培训检查通常不足以确定哪些视觉效果是所考虑类别中最具特征的。为了应对这一挑战，我们将这些视觉特征组织成方面，从直观地将相同的特征分组（例如，与形状，颜色或纹理相关的功能）。这是从以下假设中的动机：（i）每个方面的重要性因类别而异，并且（ii）可以从类别名称的预训练的嵌入中预测Facet的重要性。尤其是我们提出了一种自适应的相似性度量，依靠对给定类别的预测的重要性权重。该措施可以与各种现有的基于度量的甲基甲化组合使用。在迷你胶原和CUB上进行的实验表明，我们的方法改善了基于公制的FSL的最新方法。
