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使用k-neartift加权融合的人重新识别*
摘要：亲自识别，重新排列是通过完善检索结果的初始排名来提高整体准确性的关键步骤。先前的研究主要集中在单视图像的特征上，这些特征可能会导致偏见和诸如姿势变化，观点变化和遮挡等问题。使用多视图来介绍一个人可以帮助减少视图偏差。在这项工作中，我们提出了一种有效的重新级别方法，该方法通过使用K-Neartivt加权融合（KWF）方法来汇总邻居的功能来生成多视图特征。具体来说，我们假设从重新识别模型中提取的特征在表示相同的身份时高度相似。因此，我们以无监督的方式选择K相邻功能来生成多视图功能。此外，本研究探讨了特征聚合过程中的重量选择策略，从而使我们能够确定有效的策略。我们的重新排列方法不需要模型进行微调或额外的注释，因此它适用于大规模数据集。我们在重新识别数据集Market1501，MSMT17和遮挡的dukemtmc上评估我们的方法。结果表明，从初始排名结果中重新列出顶级M候选者时，我们的方法会显着提高列表@1并映射。具体而言，与初始结果相比，我们的重新排列方法在具有挑战性的数据集中，等级@1的提高分别为9.8％ / 22.0％：MSMT17和闭塞性dukemtmc。此外，我们的方法证明了与其他重新排列方法相比，计算效率的实质性提高。
fst-net：使用特征融合和局部坐标回归
面部软组织（FST）的具有里程碑意义的定位是对人体面部的3D形态分析的基本步骤，这对于面部畸形相关疾病的诊断和治疗非常重要。但是，几乎没有关于基于深度学习的3D扫描图像的地标定位的研究。由于非欧盟数据结构，无法直接使用基于2D图像的方法。在本文中，我们提出了一个端到端的学习框架，以自动将28个地标在3DMD扫描中定位，称为FST-NET。我们的方法从纹理图像和网格模型中提取特征。3DMD扫描的新纹理映射是通过投影对融合纹理和结构特征的投影而生成的。使用双分支网络集成变压器，以预测从粗到细的地标热图。提出了基于概率距离和热图预测的局部协调回归模块，以计算具有里程碑意义的协调。我们从诊所收集和注释300 3DMD面部扫描以评估我们的模型。实验表明，该模型的平均定位误差为1.204mm（临床上可接受的精度范围为1.5 mm），正确的地标检测率等于70.89％。我们的模型超过了网格模型上地标定位的当前最新深度学习方法。
探索Paenibacillus Terrae B6a作为富沙氏菌的可持续生物防治剂
对农作物保护化学杀真菌剂的依赖引起了环境和健康的关注，促使需要可持续和环保的替代品。使用拮抗微生物（如Paenibacillus Terrae B6A）的生物控制，为管理疾病的疾病提供了一种环保的方法。该研究的目的是评估P. terrae B6a作为针对增生型PPRI fpri 31301的生物防治剂的功效，重点是其体外拮抗活性，其对真菌形态和酶促含量的影响及其对减轻病原体诱导脂肪诱导脂肪植物的胁迫的能力。使用标准方案进行了B6a对F. forperatum的体外拮抗活性。 planta分析中的是通过用1×10 6 CFU/mL的B6A生物制成玉米种子进行的，并用F. propiferatum感染了7天。 使用分光光度计方法进行了生物染色玉米根的生化，酶和抗氧化剂活性。 使用双重培养和细胞内粗制的体外拮抗测定法分别抑制了F. propiferatum的70.15和71.64％。 此外，B6A改变了f的形态和菌丝结构。 在高分辨率扫描电子显微镜（HR-SEM）下增殖。 这是由于几丁质含量（48.03％）的增加（p <0.05）和细胞外多糖含量（48.99％）和β-1,4-葡萄糖酶活性（42.32％）的降低（P <0.05）。 玉米种子的感染带有F. ropiferatum，导致根长度显着降低（P <0.05）（37％）。使用标准方案进行了B6a对F. forperatum的体外拮抗活性。是通过用1×10 6 CFU/mL的B6A生物制成玉米种子进行的，并用F. propiferatum感染了7天。使用分光光度计方法进行了生物染色玉米根的生化，酶和抗氧化剂活性。使用双重培养和细胞内粗制的体外拮抗测定法分别抑制了F. propiferatum的70.15和71.64％。 此外，B6A改变了f的形态和菌丝结构。 在高分辨率扫描电子显微镜（HR-SEM）下增殖。 这是由于几丁质含量（48.03％）的增加（p <0.05）和细胞外多糖含量（48.99％）和β-1,4-葡萄糖酶活性（42.32％）的降低（P <0.05）。 玉米种子的感染带有F. ropiferatum，导致根长度显着降低（P <0.05）（37％）。使用双重培养和细胞内粗制的体外拮抗测定法分别抑制了F. propiferatum的70.15和71.64％。此外，B6A改变了f的形态和菌丝结构。在高分辨率扫描电子显微镜（HR-SEM）下增殖。这是由于几丁质含量（48.03％）的增加（p <0.05）和细胞外多糖含量（48.99％）和β-1,4-葡萄糖酶活性（42.32％）的降低（P <0.05）。玉米种子的感染带有F. ropiferatum，导致根长度显着降低（P <0.05）（37％）。相对于对照和感染种子，用B6A生物抗化显示根长度（P <0.05），在根长度（44.99％）中，反应性氧（ROS）诱导的氧化损伤显着降低（P <0.05）。总而言之，P。terrae B6a可能是良好的生物防治候选者，并且可以被配制成生物 - 绞霉剂，以控制经济上重要的农作物中的F. propieratum和其他相关的植物病。
多传感器数据融合，以改善物理量的估计和预测
最重要的是，我对全能的真主表示最深切的感谢，他的无限怜悯和无限的恩典在整个旅程中引导了我。我还要对我的主管教授扬·伦德格伦（Jan Lundgren）教授和共同裁员马蒂亚斯·奥尼尔斯（Mattias O'Nils）教授的坚定支持，指导和鼓励。他们的指导一直在我从工程师转变为研究人员的转变中发挥了作用，使我有能力以有意义的方式为社会做出贡献。我对孟加特·奥尔曼（Bengt Oelmann）的审查并提供了宝贵的反馈。我衷心感谢我在该部门的同事们的持续支持，协作精神和表现的行政援助。最后，对我的父母做了无数牺牲以支持我的旅程。您应该得到一切，我很自豪地说您是世界上最好的父母。对我的妻子和两个男孩，他们对我的爱与信仰是我最大的力量。在我们分享的每一刻，我都非常感谢。愿这些记忆是时间的标记，共同度过了良好的时间。
气候脆弱性评估官僚结果
新南威尔士州的初级产业在各种景观中运营着各种各样的生产系统，同时面临着不断变化且高度可变气候的挑战。主要产业气候变化研究战略在项目上投资了2920万美元，以帮助该州的初级产业适应气候变化。作为这项工作的一部分，气候脆弱性评估项目对宽阔的种植，海洋渔业，林业，广泛的牲畜以及园艺和葡萄栽培部门以及关键相关的相关生物安全风险的影响进行了影响评估，以提高我们对气候变化的影响的理解。
气候脆弱性评估镰刀式factsheet
在夏季温暖的夏季/纳莫伊山谷的温暖夏季，适合性降低可能导致中期至后期感染，这是该地区未来的潜在机会。当前管理镰刀菌的策略可能会保持有效，但可能需要调整以适应这些变化。建议的修改包括选择高镰刀菌等级品种，通过将其在收获后更长的时间内使其保持长时间，并更加强调控制宿主杂草以最大程度地减少感染风险。
Java的Mosek Fusion API-文档
6圆锥建模15 6.1模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 6.2变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 6.3表达式和线性操作员。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 6.4的约束和客观。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 6.5矩阵。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 6.6参数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 6.7堆叠和视图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 6.8矢量化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 6.9重新优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21
融合蛋白的人工智能三维...
融合蛋白由至少两个部分蛋白结构域的组合组成，每个蛋白结构域由单独的基因编码，合并以进行关节转录和转移。精确预测蛋白质的三维（3D）结构对于随后的药物发现过程的准确性至关重要。这包括预测蛋白质功能，研究蛋白质 - 蛋白质相互作用，查找抑制剂，设计抗体和分析蛋白质 - 配体相互作用。1,2蛋白质3D结构的预测主要依赖于蛋白质序列数据及其结构同源性。3巨大的努力以更好地理解并研究野生型（WT）蛋白的3D结构。但是，我们缺乏预测融合蛋白3D结构并具有足够知识的努力。融合蛋白。此过程是由DNA双链断裂引起的染色体重排触发的。这些融合蛋白是两种不同蛋白质结构（包括主要功能结构域或部分）的球状形式的组合形式，可能会导致细胞中具有新功能或调节的新型蛋白质，从而导致疾病。4许多融合蛋白已被用作癌症治疗中的治疗靶标。5–8
DMF：基于多模式融合的深层网络流量分类模型
摘要：随着加密流量的兴起，传统的网络分析方法变得越来越有效，导致转向基于深度学习的方法。其中，基于多模式的基于学习的分类方法由于能够利用加密流量的各种功能集而提高了分类准确性，因此引起了人们的关注。但是，现有的研究主要依赖于晚期融合技术，这阻碍了数据中深度特征的全面利用。为了解决此限制，我们提出了一种新型的多模式加密流量分类模型，该模型将模态融合与多尺度特征提取同步。具体来说，我们的方法在特征提取的每个阶段进行实时融合方式，在每个级别上增强特征表示，并保留层间相关性，以实现更有效的学习。这种连续的融合策略提高了模型检测加密流量中细微变化的能力，同时促进其鲁棒性和对不断发展网络条件的适应性。对两个现实世界加密的流量数据集的实验结果表明，我们的方法达到的分类精度为98.23％和97.63％，表现优于现有的基于多模式学习的方法。
IR融合：静态红外滴分析的融合框架结合数值解决方案和机器学习
摘要 - 片上功率电网（PG）的摘要分析至关重要，但由于综合电路（IC）量表的迅速增长，在计算上具有挑战性。当前EDA软件采用的传统数值方法是准确但非常耗时的。为了实现IR滴的快速分析，已经引入了各种机器学习（ML）方法来解决数值方法的效率低下。但是，可解释性或可伸缩性问题一直在限制实际应用。在这项工作中，我们提出了IR融合，该IR融合旨在将数值方法与ML相结合，以实现静态IR滴分析中准确性和效率之间的权衡和互补性。具体而言，数值方法用于获得粗糙的解决方案，并利用ML模型进一步提高准确性。在我们的框架中，应用有效的数值求解器AMG-PCG用于获得粗糙的数值解决方案。然后，基于数值解决方案，采用了代表PG的多层结构的层次数值结构信息的融合，并设计了Inpection unet u-net模型，旨在捕获不同尺度上特征的详细信息和相互作用。为了应对PG设计的局限性和多样性，将增强的课程学习策略应用于培训阶段。对IR融合的评估表明，其准确性明显优于以前的基于ML的方法，同时需要在求解器上迭代较少的迭代才能达到相同的准确性，与数值方法相比。