XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用4D雷达和视觉融合增强了3D对象检测，并进行分割辅助
4D雷达对复杂的照明和不利天气条件表现出鲁棒性，与3D目标检测相比提供了独特的数据特征。但是，由于4D雷达点云的稀疏性，大多数3D目标检测算法的性能受到限制。为了解决这个问题，本文提出了一个基于细粒点云segmentation的3D对象检测模型。我们的方法首先使用雷达参考点模块丰富了点云数据，以补偿其稀疏性。然后将点云呈现，并通过简单的分割网络提取语义信息。最后，通过使用注意机制融合点云特征和半信息来实现3D对象检测。在VOD数据集上进行的广泛实验表明，我们的模型达到了平均平均精确度（MAP），比验证集的基线高5％，自行车的4％显着提高，山雀的改善为8％。这些结果通过基于激光雷达的模型缩小了性能差距，突出了我们分割辅助检测方法的效果。源代码可在https://github.com/huniki/rvasanet.git.git
QUICRUN Fusion Mini16
• 电调与电机一体化设计，车架布局布线更加简洁便捷。 • 攀岩车动力系统采用FOC（磁场定向控制）驱动方式，低速扭力强劲，优于标准无刷驱动，整体手感优于有刷驱动。 • 系统效率高，发热量小，有效延长运行时间，电机运转更安静柔和。 • 整机防护等级达到IP66，全工况运行无忧。 • 智能扭矩输出与速度闭环控制，操控得心应手。 • 主动拖拽制动力调节，上坡时提供超强抓地力。 • 内置强效开关模式BEC，持续电流高达4A，支持6V/7.4V切换，可驱动大扭矩高压舵机。 • 多重保护功能：电池低压保护、过热保护、油门丢失保护、锁死保护。 • 支持LED、LCD两种G2/Pro编程盒设置电调参数，设置参数更加便捷。
不同的鼠疫苗接种揭示了靶向融合肽和肽长度变化的不同抗体类别，以改善HIV中和
摘要虽然中和靶向HIV-1融合肽的抗体已通过疫苗接种引起小鼠，但迄今为止报道的抗体仅来自一种可以中和的单个抗体类。 HIV-1菌株的30％。为探索鼠免疫系统产生交叉脱和中和抗体的能力并研究如何实现更高的宽度和效能，我们测试了17种利用多种融合肽载体结合物和HIV-1包膜的较高的促进疗法，并具有差异性融合型融合融合式肽。我们观察到在融合肽 - 载体结合的小鼠中启动可变的肽长度，以引起更高的中和反应，结果我们在豚鼠中构成了。从接种疫苗的小鼠中，我们分离了21种抗体，属于4种不同类别的融合肽指导的抗体，能够交叉中和。来自每个类别的顶级抗体集体中和208杆组合面板的50％以上。结构分析（X射线和冷冻EM）都揭示了每个抗体类别，以识别融合肽的独特构象，并具有能够促进多种融合肽的结合口袋。鼠疫苗接种可以引起多种中性抗体，并且在素数期间改变肽长度可以改善针对HIV-1脆弱性融合肽位点的跨层反应的启发。
早期融合有助于视力语言动作模型更好地
摘要：视觉语言动作（VLA）模型的最新进展可以使机器人根据语言或基于目标的说明执行广泛的任务。这些VLA模型通常将文本和图像编码为脱节令牌，从而生成与给定指令保持一致的动作。这要求VLA模型同时执行视觉语言理解和精确的闭环控制，从而给他们带来重大挑战，以使其概括为新环境。然而，对比的预训练的VLM，例如剪辑，已经具有视觉对齐能力，这些功能被当前的VLA模型未被充分利用。在本文中，我们提出了早期的Fusion VLA（EF-VLA），这是一种新颖的VLA架构，通过执行早期融合来利用Clip的视觉理解，在传递到变压器政策之前，提取与任务指导相关的细粒度视力语言令牌。ef-vla保持VLM冷冻，允许其有效执行看不见的任务而无需进行精细调整，这通常会降低概括能力。仿真和现实世界实验表明，EF-VLA在不同任务上的最先进的VLA模型优于最先进的VLA模型，并且在看不见的环境中具有重要的概括能力。
融合电厂设计安全与安全评估的经验
IAEA规定了标准的应用，并根据其法规的第三条和第VIII.C条的条款，可以提供与和平核活动有关的信息交换，并为此目的作为中介机构。有关核活动安全性的报告是作为安全报告发出的，这些报告提供了可用于支持安全标准的实际例子和详细方法。其他与安全有关的IAEA出版物作为应急准备和响应出版物发行，放射学评估报告，国际核安全小组的Insag报告，技术报告和TECDOCS。IAEA还会发出有关放射学事故，培训手册和实际手册以及其他特殊安全相关出版物的报告。与安全相关的出版物是在IAEA核安全系列中发行的。IAEA核能系列包括信息出版物，以鼓励和协助研究和实际应用核能出于和平目的。它包括有关技术状况和进步的报告和指南，以及经验，良好实践和实践实例，核电循环，放射性废物管理和退役。
爱达荷国家实验室的聚变能研究
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um Guia de介绍
现场服务代理。它可以帮助技术人员向技术人员提供信息，以帮助自动化计划，例如调度，诊断和其他决策，以实现更有效的现场服务工作流程。应收账款代理。协助付款处理任务，这可以帮助采取改善现金流动的行动，并有助于生产帐户绩效报告。客户支持代理。它有助于提高客户支持功能，并能够提供与人类支持者或客户相关的信息。监督代理人主管是代理商的指挥。他们指导其他代理商，并指导实现目标所必需的计划和推理。一种主管是一种用户代理代理，他决定代表员工行事或与人建立联系以获取人类反馈。
BGF-YOLO：增强的Yolov8具有多尺度注意特征融合用于脑肿瘤检测
摘要。您只看一次（YOLO）的对象探测器显示出显着的自动脑肿瘤检测精度。在本文中，我们通过结合双级路由关注，广义特征金字塔网络和第四个检测到Yolov8的探测来开发一种新型的BGF-Yolo架构。bgf-yolo包含一种注意机制，可以通过将高级半智能特征与空间细节合并，以更多地关注重要特征，并具有金字塔网络来丰富特征表示。此外，我们研究了不同注意力机制和特征融合的影响，检测脑肿瘤检测准确性的检测头构造。实验结果表明，与Yolov8x相比，BGF-Yolo的MAP 50绝对增加4.7％，并且在脑肿瘤检测数据集BR35H上实现了最先进的地图。该代码可在https://github.com/mkang315/ bgf-yolo上找到。
yolov8加权盒子融合
这项研究调查了通过将加权盒融合（WBF）整合在KERAS CV框架中，从而提高了Yolov8对象检测性能的潜力。Yolov8由于其速度，准确性和现实世界中的良好声誉而被选择。KERAS CV：简化WBF实施这项工作的关键方面涉及利用KERAS CV库。这个用户友好的框架有助于开发自定义的WBF层，无缝集成到Yolov8架构中。该创新层通过基于置信度得分策略性地组合边界框，在完善对象检测结果中起着至关重要的作用。Python：开发基础Python是该项目的主要编程语言。其广泛的计算机视觉库生态系统为数据操作和模型开发提供了重要的工具。开发和评估过程是在配备GPU的工作站上进行的。此设置确保了有效的处理和实验。但是，该方法可以适应利用基于云的资源来用于大规模培训和部署方案。评估WBF严格评估WBF整合有效性的影响，采用了全面的评估策略。这种策略涉及利用可可公开可用数据集的组合，并可能由针对特定对象的感兴趣类别定制的自定义数据集补充。标准对象检测指标（例如平均平均精度（MAP））用于量化模型的性能。评估的关键方面涉及将WBF增强的Yolov8模型与没有WBF的基线Yolov8模型进行比较。