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卫星和地面视图之间的跨注意，以增强细粒度的机器人地理位置
跨视图图像地理位置定位旨在通过用GPS标记的卫星图像补丁绘制当前的街道视图图像来确定户外机器人的位置。最近的作品在识别卫星贴片中达到了显着的准确性，该卫星贴片在机器人所在，其中将中央像素在匹配的卫星贴片中用作机器人粗糙位置估计。这项工作着重于机器人在已知的卫星贴片中的细粒度定位。现有的细颗粒定位工作利用相关操作来获得卫星图像本地描述符和街道视图全局描述符之间的相似性。基于衬里匹配的相关操作简化了两个视图之间的相互作用过程，从而导致距离误差很大并影响模型的概括。为了解决这个问题，我们设计了一个具有自我注意力和跨注意层的跨视图功能fu-sion网络，以取代相关操作。此外，我们将分类和回归预测结合在一起，以进一步降低位置距离误差。实验表明，我们的新型网络体系结构的表现优于最先进的，可以在看不见的地区更好的概括能力。具体而言，我们的方法在同一区域和在活力基准的同一区域和看不见的区域中分别将中位定位距离误差降低了43％和50％。
受花粉粒启发的多功能 3D 打印水凝胶微型机器人，用于按需锚定和货物运送
此类移动医疗微型机器人的开发和实施，包括软机器人微设备的制造[11,12]、生物相容性或响应性 (自适应) 材料的合成[13–15] 以及体内运动策略。[16–22] 已提出了大量远程控制医疗微型机器人，以实现形状改变、多功能化和重构，以响应不同的刺激，如磁场[23–27]、温度[28,29]、化学物质[30,31]、光[32] 和超声波[33,34]，用于各种医疗应用，如靶向药物输送、微创手术和遥感。[35,36] 然而，微型机器人与生物组织的相互作用、复杂的生物流体环境以及多种刺激的重叠是其未来医疗应用面临的主要挑战。[37]
细浓度：通过扩散模型进行细粒度及时驱动的3D人姿势估计
3D人姿势估计（3D HPE）任务使用2D图像或视频来预测3D空间中的人类关节坐标。尽管最新的基于深度学习的方法取得了进步，但它们主要忽略了可访问的文本和自然可行的人类知识的能力，而错过了有价值的隐性监督，以指导3D HPE任务。此外，以前的努力经常从整个人体的角度研究这项任务，从而忽略了隐藏在不同身体部位的细粒度指导。为此，我们基于3D HPE的扩散模型（名为FinePose）提出了一个新的细粒及时驱动的DeNoiser。它由三个核心块组成，增强了扩散模型的反向过程：（1）通过耦合辅助辅助文本和可学习的提示以模拟隐式指南的耦合知识，并通过耦合的辅助辅助文本和自然可行的零件知识，可以通过耦合的辅助辅助文本和自然可行的零件知识来构建精细的部分零件感知的提示。（2）Fine-
蛋白质Pegylation方案 - 全马提尼粗粒v2.0方案（马提尼，疯狂，gromacs模拟）
-EF =弹性力常数，用于保留蛋白质二级和三级结构。应使用它来测试正常的所有原子构象，以保持所有原子和粗粒结构之间的相似性。应该测试几个值，并且必须使用研究信息来为您的系统选择更好的值。-EL =弹性下键切断。作为-ef标志，必须与晶体学结构进行测试或比较。-EU =弹性上键切断。作为-ef标志，必须与晶体学结构进行测试或比较。-pf =位置约束。用于避免原子运动以平衡系统。应与-p标志一起使用，以选择要约束哪种珠子。骨干是最常见的选择。- 突变=突变一个残基到另一个残基。一般而言，马提尼岛在识别他的HSD：HSD时始终构成始终突变的马提尼岛有一些问题。
全球谷物贸易（1875-1914）
从弗拉基米尔（Vladimir I.1960年代的依赖性理论，后来的本·王，肯尼斯·波梅兰兹（Kenneth Pomeranz）及其许多追随者也捍卫了19世纪的国际贸易揭示并加强了西方和“其他人，尤其是中国”之间在结构上不平等的劳动分裂。2从这个角度来看，从个人商人的狭窄计算和最终命运看来似乎确实具有微不足道的利益。谁在乎，多年来，苦力收集的橡胶是由同一商人购买的，还是他经常失败并被相同的双胞胎取代？两者都只是偶尔的强大和强制力的代理。
在定向能量沉积添加剂制造中对温度和谷物生长的快速模拟
摘要。在本文中，提出了定向能量沉积过程中晶粒生长的快速模拟。控制微观结构确实对于获得所需的宏观行为至关重要。我们对温度的快速宏观模拟进行了晶粒生长的占主导地位。所提出的方法重新提出了最新贡献的耦合：（i）DED中的温度模拟，（ii）基于定向的镶嵌更新方法的晶粒生长模型的介质模型，以及（iii）晶粒生长的晶粒晶粒生长模型。一般策略是在整个过程中计算温度场作为时间的函数。在本节目中未解决初始结晶，并引入了任意的初始微观结构以测试模型。计算了由于热循环而引起的晶粒结构的随机演变，并且在整个部分中都遵循了最终的晶粒结构统计。所提出的模型非常快地可以启用大零件的模拟，并且可以执行参数研究或优化循环以调整过程参数。
细粒度太粗糙：一种以数据为中心的新型方法，用于有效场景图
学习以场景图的形式从原始信息组成视觉关系是一项高度挑战的任务，这是由于上下文依赖性的，但是在依赖于场景所在的现场视觉应用程序中至关重要。但是，场景图生成（SGG）中没有当前的方法旨在为下流任务提供有用的图形。相反，主要重点主要是公开数据分布以预测更多细粒关系的任务。据说，所有的关系关系都不相同，至少其中一部分对现实世界应用没有用。在这项工作中，我们介绍了有效的SGG的任务，该任务旨在阐述相关关系的产生，从而促进了在下游任务（例如图像生成）中使用场景图的使用。为了支持进一步的方法，我们根据流行的Visual Genome数据集的注释提出了一个新的数据集，即VG150策划的新数据集。我们通过一组实验表明，该数据集包含比通常在SGG中使用的数据更高质量和多样的注释。最后，我们显示了从场景图1中生成图像生成的任务中该数据集的效率。
年度报告2024 |生命的种子
Graine de Vie由一群关心世界状况的朋友和家人于2009年4月21日成立，并希望利用这种关注点为地球采取积极的行动。我们很快就很清楚，保护和恢复森林是应对气候变化影响的最佳方法，尤其是在当地社区的支持下采取这些行动的情况下。我们融入当地生活的造林战略有助于地球，但也为相关的非洲人口提供了额外的粮食和经济资源。
2024–2025 -CN谷物计划
和1月12日至20日，CN 2级火车长度限制在一月份进行了7天。当温度达到25摄氏度时，就会实施火车长度限制以维持安全的铁路操作。所有火车都必须符合火车长度限制，然后才能进入火车长度限制的区域。根据加拿大运输条例，需要在这些温度条件下的火车长度限制。
1 A晶界拥抱基因组...
晶粒边界（GB）溶质分离通常与GB的互惠有关，与众所周知的Fe（S），Fe（P）和Fe（Sn）系统1-5有关。但是，许多合金元素并不是一开始或不隔离。溶剂（宿主）和GB隔离的某些组合导致边界增强3,6-10，或提供其他有益的特性，例如热稳定性11-14和改善的机械性能15-17。成功的合金设计越来越多地需要对GB隔离和封闭的细微理解。过去几年在理解该问题的隔离部分方面取得了显着的进展，其中大量数据是针对在多晶环境中GBS中存在的全部原子位置中播种的热力学数量的大量图形，这些数据是在多晶环境中播种的。但是，这个问题的封封部分仍然是许多合金尚未提供自洽数据的大图。最近汇总已发布的数据集的尝试说明了与多种方法生成的数据之间的挑战8,21-23。此外，评估GB互惠效力的方法基于GB平板方法，通常需要大量的计算资源24-26。因此，用于计算合金设计框架27,28的GB隔离和互惠数据有限。