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图像、GMTI 和信息融合的神经方法 - DTIC
根据 JDL 数据融合组过程模型，在 0、1、2 和 2+/3 级进行数据和信息融合。为了支持多传感器 IMINT 和 GMTI 融合和 3D 可视化，我们构建了阿拉巴马州莫比尔码头和周边地区的 3D 站点模型，该模型允许使用我们现有的图像挖掘工具进行搜索，并提供 COP 环境，可以在其中模拟和可视化场景。我们开发了用于模拟交通和编写单个车辆移动脚本的软件，以支持场景创建。我们探索了几个新概念来支持 2+/3 级的更高级别的信息融合。一种方法源于对动态脉冲信息网络及其同步形式的神经处理的洞察。这些网络可以以关系和学习到的关联的形式绑定数据和语义知识。我们证明了使用这些网络在移动数据集中学习动态城市场景中移动车辆之间的简单关联的可行性。第二种方法涉及从图像和/或文本数据中提取知识结构。我们开发了两种从数据集中的概念共现中发现分类法的机制。我们证明了这些方法对融合图像和文本语料库的有效性。最后一种方法利用神经启发机制从移动的跟踪实体中学习正常行为模型。这些模型随后被使用
MatFuse：利用扩散模型实现可控材料生成
在计算机图形学中创建高质量的材质是一项具有挑战性且耗时的任务，需要很高的专业知识。为了简化这个过程，我们引入了 MatFuse，这是一种统一的方法，它利用扩散模型的生成能力来创建和编辑 3D 材质。我们的方法整合了多种条件来源，包括调色板、草图、文本和图片，增强了创造可能性并对材质合成进行了细粒度的控制。此外，MatFuse 通过多编码器压缩模型的潜在操作实现了地图级材质编辑功能，该模型可以学习每个地图的解开的潜在表示。我们在多种条件设置下展示了 MatFuse 的有效性，并探索了材质编辑的潜力。最后，我们根据 CLIP-IQA 和 FID 分数定量评估生成材质的质量，并通过开展用户研究定性评估生成材质的质量。用于训练 MatFuse 的源代码和补充材料可在 https://gvecchio.com/matfuse 上公开获取。
3D多帧融合视频稳定
在本文中，我们提出了RSTAB，这是视频稳定框架的新型框架，该框架通过音量渲染整合了3D多帧融合。与传统方法背道而驰，我们引入了一个3D多框架透视图，以进行稳定的图像，从而解决了全框架生成的挑战，同时保存结构。我们的RSTAB框架的核心在于S Tabilized R Endering（SR），该卷渲染模块，在3D空间中融合了多帧信息。具体来说，SR涉及通过投影从多个帧中旋转的特征和颜色，将它们融合到描述符中以呈现稳定的图像。然而，扭曲的信息的精度取决于降低的准确性，这是受染色体区域显着影响的因素。为了响应，我们介绍了a daptive r ay r ange（arr）模块以整合深度先验，并自适应地定义了投影过程的采样范围。在方面上，我们提出了以光流的光流限制的限制，以进行精确的颜色，以实现精确的颜色。多亏了这三个模块，我们的rstab示例表现出了卓越的性能，与以前的视野（FOV），图像质量和视频稳定性相比，各种数据集的稳定器相比。
dmr：视觉增强学习中的框架和事件融合的分解多模式表示
我们使用两种互补视觉方式探索视觉增强学习（RL）：基于框架的RGB凸轮和基于事件的动态视觉传感器（DVS）。iSTING多模式视觉RL方法在有效提取与任务相关的信息时经常遇到挑战。为了解决这个问题，我们提出了用于视觉RL的分解多模式表示（DMR）框架。它将输入分为三个不同的组成部分：与任务相关的效果（共同功能），RGB特异性噪声和DVS特异性噪声。共同创作表示与RL任务相关的两种模式中的完整信息；这两个噪声组件都受到数据重构损失以避免信息泄漏的约束，与共同创作形成对比，以最大程度地差异。广泛的经验表明，通过明确分开不同信息的类型，我们的方法可实现与最先进的方法相比，实质性改善的政策绩效。
基于融合蛋白的 COVID-19 疫苗以...为例
在本文中，我们讨论了基于融合蛋白的 SARS-CoV-2 疫苗的特征。我们重点研究了重组疫苗抗原，该疫苗抗原由融合蛋白组成，融合蛋白由 SARS-CoV-2 衍生的抗原或肽的组合或 SARS-CoV-2 抗原/肽与 SARS-CoV-2 无关的蛋白质/肽的组合组成。这些融合蛋白是为了增加疫苗抗原的免疫原性和/或实现免疫系统的特殊靶向性。基于蛋白质的疫苗方法仅在概念验证研究中得到举例说明，该研究使用 W-PreS-O，一种基于单一融合蛋白 (W-PreS-O) 的嵌合疫苗，将来自武汉 hu-1 野生型和 Omicron BA.1 的 RBD 与吸附于氢氧化铝的乙肝病毒 (HBV) 衍生的 PreS 表面抗原相结合。在感染 Omicron BA.1 之前，对叙利亚仓鼠进行了 W-PreS-O 疫苗评估，这些仓鼠每隔三周接种 W-PreS-O 或氢氧化铝（安慰剂）三次。通过 RT-PCR 测量上呼吸道和下呼吸道的中和抗体 (nAB) 滴度、体重、肺部症状和病毒载量。此外，还使用斑块形成试验测量了肺部的传染性病毒滴度。我们发现接种 W-PreS-O 疫苗的仓鼠产生了针对 Omicron BA.1 的强效 nAB，几乎没有出现肺炎，并且肺部的传染性病毒滴度显著降低。重要的是，接种 W-PreS-O 疫苗的仓鼠鼻腔中的病毒载量接近或高于 PCR 循环阈值
DOT/FAA/AR-95/43 轴向裂纹扩展和机身
进行了混合实验-数值研究，以建立在加压飞机机身中存在或不存在多点损伤 (MSD) 的情况下的实用裂纹扭结标准。修改了 Ramulu-Kobayashi 裂纹扭结标准，以预测沿 MSD 线的自相似裂纹扩展以及随后在撕裂带附近的扭结。进行了仪器化双轴试验样品和小型机身断裂实验，以生成裂纹扭结和裂纹速度数据，然后将其输入到断裂样品的大变形弹性动力学有限元模型中。计算出的混合模式 I 和 II 应力强度因子以及扩展裂纹之前的大轴向应力用于评估自相似裂纹扩展和裂纹轨迹上的裂纹扭结标准。预测和测量的裂纹扭结角度和位置之间具有极好的一致性。通过计算和测量的应变计数据的匹配进行了额外的验证。
清晰的融合二氧化硅用于半导体制造
沉积过程的一种非常特殊的情况是所谓的外延沉积，或者只是外延。该专业局部旨在将材料沉积到单晶模板上，生长为单晶层。半核心设备制造链中的第一步之一是在空白硅晶片上沉积外延硅。这是在外交过程中完成的。经常运行这些过程，一次仅处理一个晶圆（即单个晶圆处理）或少数数字（即多窃听或迷你批次）。
网络殖民：人工智能与独裁政权的危险融合
虽然人工智能 (AI) 基础设施的进步和发展通常被称赞为具有开启一个充满积极网络能力的美丽新世界的潜力，但目前这种潜力背后却隐藏着一个明显更黑暗的秘密。像中国这样的国家积极向全球推销先进人工智能技术的转让，特别是向中东和北非、撒哈拉以南非洲和拉丁美洲的盟友。中国不仅参与全球经济或发展发展中国家的网络基础设施，而且还分享其审查、虚假信息和舆论塑造技术，这些技术可能成为未来政权保护的手段，并可能破坏基层民主活动。中国并不认为网络力量是通往开放和信息交流新时代的大门，而是将网络的真正力量视为传统上维护国家安全和国内政治利益的工具。更令人印象深刻的是，大多数研究表明，到 2030 年，中国应该首先赶上美国，然后超越美国成为人工智能全球领导者。这是否预示着人工智能从网络和平建设者转变为事实上的网络殖民者的范式转变？
tcl-net：具有频率域融合和多角度注意的轻巧有效的飞行网络
摘要。朦胧的图像带来了一个具有挑战性的问题，由于信息丢失和颜色失真而遭受。当前的基于深度学习的去悬式方法通过增加网络深度来增强性能，但会导致大量参数开销。同时，标准卷积层集中在低频细节上，通常会说出高频信息，这阻碍了模糊图像中提出的先前信息的有效利用。在本文中，我们提出了TCL-NET，这是一个轻巧的飞行网络，该网络强调了频域特征。我们的网络首先包含一个用于提取高频和低频内形式的所谓层，该层是针对原始模糊图像的快速变压器专门设计的。同时，我们设计了一个频率域信息融合模块，该模块将高频和低频信息与后续卷积层的卷积网络作品集成在一起。此外，为了更好地利用原始图像的空间信息，我们引入了一个多角度注意模块。使用上述设计，我们的网络以仅0.48MB的总参数大小实现了出色的性能，与其他最先进的轻量级网络相比，参数的数量级降低了。
SFOD：脉冲融合物体探测器 - CVF 开放存取
事件相机具有高时间分辨率、高动态范围、低功耗和高像素带宽等特点，为特殊环境中的物体检测提供了独特的功能。尽管有这些优势，事件数据固有的稀疏性和异步性对现有的物体检测算法提出了挑战。脉冲神经网络 (SNN) 受到人脑编码和处理信息方式的启发，为这些困难提供了潜在的解决方案。然而，在当前的实现中，它们在使用事件相机进行物体检测方面的性能受到限制。在本文中，我们提出了脉冲融合物体检测器 (SFOD)，一种基于 SNN 的简单有效的物体检测方法。具体而言，我们设计了一个脉冲融合模块，首次实现了应用于事件相机的 SNN 中不同尺度特征图的融合。此外，通过整合我们在 NCAR 数据集上对主干网络进行预训练期间进行的分析和实验，我们深入研究了脉冲解码策略和损失函数对模型性能的影响。从而，我们建立了基于 SNN 的当前最佳分类结果，在 NCAR 数据集上实现了 93.7% 的准确率。在 GEN1 检测数据集上的实验结果表明，SFOD 实现了 32.1% 的当前最佳 mAP，优于现有的基于 SNN 的方法。我们的研究不仅强调了 SNN 在事件摄像机物体检测中的潜力，而且推动了 SNN 的发展。代码可在 https://github.com/yimeng-fan/SFOD 获得。