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使用夸张的视觉层次结构映射改善视觉识别
视觉场景是自然组织的，在层次结构中，粗糙的语义递归由几个细节组成。探索这种视觉层次结构对于认识视觉元素的复杂关系至关重要，从而导致了全面的场景理解。在本文中，我们提出了一个视觉层次结构映射器（HI-MAPPER），这是一种增强对预训练的深神经网络（DNNS）结构化理解的新方法。hi-mapper通过1）通过概率密度的封装来调查视觉场景的层次结构组织； 2）学习双曲线空间中的分层关系，并具有新颖的分层对比损失。预定义的层次树通过层次结构分解和编码过程递归地与预训练的DNN的视觉特征相互作用，从而有效地识别了视觉层次结构并增强了对整个场景的识别。广泛的实验表明，Hi-Mapper显着增强了DNN的表示能力，从而改善了各种任务的性能，包括图像分类和密集的预测任务。代码可在https://github.com/kwonjunn01/hi-mapper上找到。
具有人工智能规划模型的分层强化学习
两种常见的顺序决策方法是人工智能规划 (AIP) 和强化学习 (RL)。每种方法都有优点和缺点。AIP 具有可解释性，易于与符号知识集成，并且通常很高效，但需要预先指定逻辑域，并且对噪声敏感；RL 只需要指定奖励，并且对噪声具有鲁棒性，但样本效率低下，不易获得外部知识。我们提出了一种将高级规划与 RL 相结合的综合方法，保留了可解释性、迁移和效率，同时允许对低级规划操作进行鲁棒学习。我们的方法通过在 AI 规划问题的状态转换模型和马尔可夫决策过程 (MDP) 的抽象状态转换系统之间建立对应关系，从 AIP 运算符定义分层强化学习 (HRL) 中的选项。通过添加内在奖励来学习选项，以鼓励 MDP 和 AIP 转换模型之间的一致性。我们通过比较 MiniGrid 和 N 室环境中 RL 和 HRL 算法的性能来展示我们的集成方法的优势，展示了我们的方法相对于现有方法的优势。
通过增强学习
学习表征捕获对世界的非常基本的理解是机器学习的关键挑战。隐藏在数据中的解释因素的层次结构是如此一般的表示，并且可以通过分层VAE实现。然而，培训层次的VAE总是遭受“后塌陷”的苦难，其中数据信息很难传播到更高级别的潜在变量，因此导致层次结构不良。为了解决这个问题，我们首先是从信息理论的角度来减轻后层崩溃的现有方法的缺点，然后突出了正规化的必要性，即在维持不同级别之间的依赖性的同时，将数据信息明确传播到高级潜在变量。这自然会导致提出高级潜在表示作为顺序决策过程的推断，这可能受益于应用强化学习（RL）。将RL的目标与正规化的目标保持一致，我们首先引入了一条跳过的途径，以获取奖励，以评估潜在的潜在表示的信息内容，然后基于它的Q-VALUE函数可能具有正规化的一致优化方向。最后，策略梯度是典型的RL方法之一，用于训练层次VAE，而无需引入梯度估计器。1。简介实验结果坚定地支持我们的分析，并证明我们提出的方法有效地减轻了后塌陷问题，学习了信息的层次结构，获得了可解释的潜在表示，并且在下游任务中明显优于其他基于层次的VAE方法。
2025 年 1 月 31 日 图表：U 基金层级报告 时间
数据 CNTL ********* 日期 ********* 类型 基金描述 进入状态 基金 CMB EFF 期限 下次变更 10 当前 不受限制 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A 运营账户 2008 年 7 月 10 日 2099 年 12 月 31 日 A0 运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A000 大学范围运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A00001 大学范围运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A02000 运营-斯普林菲尔德 YA 1950 年 7 月 1 日2099 年 12 月 31 日 A7 LNU 运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A700 LNU 大学范围运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A70001 LNU 大学范围运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A72000 LNU 运营 YA 2012 年 3 月 7 日 2099 年 12 月 31 日 A72001 MSU AA 项目 YI 2009 年 4 月 9 日 2099 年 12 月 31 日 A72002 中国发展 YA 2012 年 3 月 7 日 2099 年 12 月 31 日 A9 WP 运营账户 NA 2008 年 5 月 15 日 2099 年 12 月 31 日 A904 WP 校长运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A90401 WP 校长运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A92000 WP 运营 YA 2012 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 V0 补助金支付持有 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 V000 补助金支付持有 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 V00001 补助金支付持有 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 V02000 助学金支付保留 YA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B 收入账户 2011 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B0 收入账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B000 大学范围收入账户 NA1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B00001 大学范围收入账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B001 校长收入账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B00101 校长收入账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02000 运动训练治疗 YA 2013 年 9 月 16 日 2099 年 12 月 31 日 B02001 精神团体产生的资金 YI 2020 年 1 月 17 日 2099 年 12 月 31 日 B02002 教职工参议院特别活动 YA 2013 年 11 月 26 日 2099 年 12 月 31 日 B02003 PRES 保留基金-NIETZEL YA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02241 学校艺术中心 YI 2018 年 5 月 11 日 2099 年 12 月 31 日 B02242 百年图书和活动 YA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02245 MSU 儿童俱乐部 YA 2013 年 9 月 23 日 2099 年 12 月 31 日 B02296 创新学院储备 YI 2015 年 6 月 2 日 2099 年 12 月 31 日 B02304 高等教育网络会议 YI 2013 年 1 月 7 日 2099 年 12 月 31 日 B02416 OSE-熊带来希望 YI 2015 年 1 月 14 日 2099 年 12 月 31 日 B02459 VPD&I - 模式 YI 2023 年 8 月 30 日 2099 年 12 月 31 日 B02507 PUB AFF 名人堂仪式 YA 2013 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02552 ALLIE STRONG-筹款 YI 2018 年 5 月 11 日 2099 年 12 月 31 日 B02565 体育-慈善活动 YI 2018 年 5 月 11 日 2099 年 12 月 31 日 B02631 女子足球校友周末 YA 2015 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02735 网络无障碍峰会 YA 2018 年 11 月 29 日 2099 年 12 月 31 日 B02786 OIEC 无障碍项目基金 YA 2019 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02804 运动啦啦队训练营 YA 2021 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B002 教务长收入账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B00201 煤炭收入账户 NI 2025 年 1 月 22 日 2099 年 12 月 31 日 B00202 COB 收入账户 NA 2012 年 8 月 8 日 2099 年 12 月 31 日 B02038 COB-ST JOHNS 高级工商管理硕士YA 2012 年 8 月 8 日 2099 年 12 月 31 日 B02041 公交经济发展中心 YI 2024 年 11 月 25 日 2099 年 12 月 31 日
大脑和大型fMRI数据中功能性脑网络的层次结构建模
大规模脑成像数据集的一个主要目标是提供用于研究异质弹出的资源。从这些数据集中为各个受试者提供功能性脑网络的表征将具有预测认知或临床特征的巨大潜力。我们第一次提出了一种技术，即概率的功能模式（sprofumo），该技术可扩展到英国生物库（UKB），有预期的100,000名参与者，并且在个人和人群中层次估算了层次的功能性脑网络，同时对两种信息之间的双向流量进行了影响。使用仿真，我们显示了模型的效用，尤其是在涉及显着的跨主题可变性的情况下，或者需要在网络之间划定细粒度的差异。随后，通过将模型应用于4999名UKB受试者的静止状态fMRI，我们将静止状态网络（RSN）绘制为单个受试者，其详细范围比以前在UKB（> 100 rsns）中可能绘制了，并证明这些RSN可以预测somecorimotor andsocorimotor and somecorimotor and Emperife and Elighe colesions and Level Consoge。此外，我们证明了该模型的几个优点，而不是独立的组件分析与双重回归（ICA-DR）相结合，尤其是在估计RSN的空间配置和认知性状的预测能力方面。所提出的模型和结果可以为将来从大数据中对个性化的脑功能纤维进行调查打开新的门。
用于隔热和蒸发冷却的分级多孔陶瓷的 3D 打印
仅加热和冷却就占总能源使用量的一半。由于其中 66% 的能源来自化石燃料 [2]，因此，高效隔热和冷却材料对于降低人为 CO 2 排放至关重要。除了提供所需的热性能外，此类材料还应安全、可回收，并在制造和运行过程中消耗最少的能量。最先进的绝缘材料还不能满足这些要求。聚合物基绝缘体（例如发泡/挤塑聚苯乙烯和聚氨酯泡沫）的热导率相对较低，但耐火性和报废可回收性有限。尽管无机绝缘体具有固有的耐火性，但玻璃棉和矿棉在制造过程中涉及高能量过程，并且表现出被认为对人体健康有害的纤维形态。气凝胶是一种有吸引力的高性能绝缘无机材料，但其高成本迄今为止限制了其在小众应用中的使用。现有绝缘材料的优点和缺点为开发新技术提供了机会。多孔陶瓷因其成本低、耐火、可回收和导热系数相对较低等优点，最近作为替代隔热材料受到了越来越多的关注。[3–7] 除了隔热之外，多孔陶瓷还被用于通过实现建筑元素的被动冷却来改善建筑物的热管理。[8] 被动冷却依赖于渗入陶瓷孔隙中的水的蒸发，在蒸汽压缩技术出现之前，这种机制长期用于降低食物和水的温度。由于孔隙是隔热和蒸发冷却所需的关键结构特征，因此制造具有可控孔隙率的陶瓷对于开发用于建筑热管理的节能技术具有巨大潜力。在本研究中，我们使用湿泡沫模板 3D 打印分层多孔陶瓷，并研究其用于建筑元素热管理的隔热和蒸发冷却性能。分层多孔结构设计为包含大量大孔，可降低材料的导热性，同时还显示实现毛细管驱动被动冷却所需的微米级孔隙。利用粘土作为可回收、廉价且广泛可用的材料资源，我们首先开发了湿泡沫
海报：GSIT：用于车辆网络中层次证书管理的几何空间信息树
摘要 - 这项工作介绍了几何空间信息树（GSIT），这是一个新颖的框架，通过将超平面分配给实体并降低下属节点的维度来构建层次关系。框架中的成员通过内部产品计算进行验证，简化执行步骤，同时跨越不同深度的层次结构进行身份验证。GSIT利用超平面的几何特性有效地编码和管理分层信息。它适用于车辆网络公共密钥基础架构（PKI），增强隐私保护，化名证书管理和多级可追溯性。此方法为管理安全的通信系统中的复杂层次结构提供了可扩展且灵活的解决方案。
HierSteiner儿童发展中心家庭手册
HierSteiner的主要任务是为JCCC的学生父母和教职员工提供育儿，但您会看到大学生在工作，并在各种HierSteiner教室中获得宝贵的生活和学校经验。HierSteiner担任该大学的实践网站，您将在课堂上看到JCCC大学生。JCCC提供教育副学士学位，重点/专业幼儿教育。HCDC充当实践/体验网站，并接收需要完成实验室工作的学生，以观察和与儿童互动。学生并不独自与孩子在一起，并由课堂主管或中心的教师监督。学生在与孩子们合作之前提交所有必要的健康和安全信息。此外，所有学生都完成了背景调查。我们还与护理计划合作，来参观并学习如何与幼儿互动
基于空间表征语义层次的机器人探索与绘图策略
许多科学家 [Lynch，1960；Piaget 和 Inhelder，1967；Siegel 和 White，1975] 已经观察到认知地图被组织成连续的层，并提出对大规模环境的有用且有力的描述的核心要素是拓扑描述。分层模型包括从局部感官信息中识别和辨认地标和地点；路线控制知识（从一个地方到另一个地方的过程）；连通性、顺序和包含的拓扑模型；以及形状、距离、方向、方位以及局部和全局坐标系的度量描述。看来，认知地图的分层结构是人类在大规模空间中稳健表现的原因。我们的方法试图将这些方法应用于机器人探索和地图学习问题。我们定性方法中对环境的核心描述是拓扑模型，如 TOUR 模型 [Kuipers，1978]。该模型由一组节点和弧组成，其中节点代表环境中可识别的位置，弧代表连接它们的行进路径。节点和弧是根据机器人的感觉运动控制能力程序性定义的。度量信息添加到拓扑模型之上。
使用分层组合进行脑肿瘤分割...
摘要背景：磁共振（MR）图像是脑肿瘤检测最重要的诊断工具之一。在医学图像处理问题中，脑 MR 图像中胶质瘤肿瘤区域的分割具有挑战性。精确可靠的分割算法对诊断和治疗计划有很大帮助。方法：本文介绍了一种新颖的脑肿瘤分割方法作为后分割模块，该方法使用主要分割方法的输出作为输入，并使分割性能值更好。该方法是模糊逻辑和细胞自动机（CA）的组合。结果：BraTS 在线数据集已用于实现所提出的方法。在第一步中，将每个像素的强度输入模糊系统以标记每个像素，在第二步中，将每个像素的标签输入模糊 CA 以使分割性能更好。在性能饱和时重复此步骤。第一步的准确率为 85.8%，但使用模糊 CA 后的分割准确率达到 99.8%。结论：实际结果表明，与其他方法相比，我们提出的方法可以显著改善 MRI 图像中的脑肿瘤分割。