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shunit：未配对图像到...
我们为未配对的图像到图像（I2i）翻译提出了一种新颖的解决方案。要将带有各种对象的复杂图像转换为不同的域，最近的十种方法使用对象注释来执行每类源源到目标样式映射。但是，我们在i2i中仍有一个要利用的意义。每个类中的一个对象由多个组件组成，所有子对象组件都具有不同的特征。例如，汽车类中的汽车由汽车车身，轮胎，窗户，头部和尾灯等组成，应分别处理它们以进行现实的i2i换算。问题的最简单解决方案将是使用比简单对象注释使用更详细的注释带有子对象组件的注释，但这是不可能的。本文的关键思想是通过利用In-of图像的原始样式绕过子对象的注释，因为原始样式将包括有关子对象组件的特征的信息。具体来说，对于每个像素，我们不仅使用源和目标域之间的每类样式差距，还使用像素的原始样式来确定像素的目标样式。为此，我们为未配对的i2i翻译（Shunit）提供了风格的协调。我们的回流通过从类存储器和原始源图像样式检索的目标域样式来生成新样式。我们的目标是源和目标样式的协调，而不是直接源到-target样式映射。源代码可在线获得：https：//github.com/bluejangbaljang/shunit。我们通过广泛的实验来验证我们的方法，并在最新的基准集合中实现最先进的性能。
频谱归一化对比对比的 -
现有的图像到图像（I2i）翻译方法通过将斑块的对比度学习置于生成性对抗网络中，从而实现最先进的性能。然而，斑块的对比度学习仅关注局部内容的相似性，但忽略了全球结构的结合，这会影响生成的图像的质量。在本文中，我们提出了一个基于双重对比的正则化和光谱归一化的新的未配对I2I翻译框架，即SN-DCR。为了维持全局结构和纹理的一致性，我们分别使用不同的深度特征空间设计了双重对比正则化。为了改善生成图像的全局结构信息，我们制定了语义上对比的损失，以使生成的图像的全局语义结构类似于语义特征空间中目标域中的真实图像。我们使用革兰氏矩阵从图像中提取纹理样式。同样，我们设计样式的对比损失，以改善生成图像的全局纹理信息。此外，为了增强模型的稳定性，我们在发电机的设计中采用了光谱归一化卷积网络。我们进行了全面的实验来评估SN-DCR的有效性，结果证明了我们的方法在多个任务中实现了SOTA。
评估模拟物理条件的图像到图像翻译技术
摘要 - 交通迹象对于向驾驶员提供重要信息，确保其安全并帮助他们遵守道路规则至关重要。对象检测算法（例如您只看一次（YOLO））在自动驾驶汽车中使用来监视交通标志信息。但是，大多数对象检测研究都集中在识别交通标志而不是其身体状况上。现有数据集的一个主要问题是缺乏有关培训损坏的流量标志的数据，这可能会对对象检测算法的性能产生不利影响。为了解决这个问题，我们的论文全面审查了图像到图像（I2i）算法，以修改现有的流量标志图像以展示不同的身份状态（正常和损坏）。我们使用最先进的图像式图像翻译技术，UNET视觉变压器周期符合生成对抗网络（UVCGAN）V2和能量引导的随机微分方程（EGSDE）进行实验进行实验。使用Fréchet成立距离（FID）和并排图像比较评估我们的实验结果。我们分析并讨论可能的和未来的改进。关键字 - 流量标志检测，图像生成，图像 - to-Image（I2i），生成对抗网络（GAN），循环生成对抗网络（Cyclegan），扩散模型
会议手册
经过长时间的准备以确保顺利过渡，北卡罗来纳州即将于 2024 年 7 月 1 日开始为在 Medicaid 量身定制计划下接受 MH/IDD/SU 服务的人推出综合全人护理。这是一个释放创新的机会，也是建立新护理联系的时机。支持全人护理的关键要素已经到位：标准计划继续通过综合护理为大多数 Medicaid 成员提供服务，LME/MCO 已准备好成功启动量身定制计划，健康机会试点计划和支持健康需求社会决定因素的人类服务组织正在运作并准备为量身定制计划成员提供服务，整个系统都有重点护理管理和同伴支持，医疗保健提供者网络已经建立，并且正在努力教育受益人了解这些变化。现在是时候关注未来、加强联系并建立一个新的成功护理系统来满足服务对象的全面需求了。这是 i2i 春季会议的本质——将重要的州和国家政策与计划要素联系起来，同时为创新护理联系提供一个场所，以支持北卡罗来纳州的全人护理。
soar：用于自动驾驶的智能路边基础设施系统的设计和部署
最近，智能路边基础设施（SRI）证明了实现完全自主驾驶系统的潜力。为了探索基础设施辅助的澳大利亚驾驶的潜力，本文介绍了Soar的设计和设计，这是第一个端到端的SRI系统，专门设计用于支持自动驾驶系统。SOAR由软件和硬件组件组成，该组件完全设计，旨在克服各种系统和物理挑战。soar可以利用像街道灯柱这样的现有运营基础，以使收养的障碍较低。SOAR采用了一种新的通信体系结构，该结构构建了双向多跳I2I网络和下行链路i2V广播服务，该服务以集成方式基于架子上的802.11ac接口而设计。SOAR还具有一个层次的DL任务管理框架，以实现节点之间的理想负载平衡，并使它们能够有效地协作以运行多个数据密集型自动驾驶应用程序。我们在校园现有的灯柱上总共部署了18个飞跃的节点，这些节点已经运作了两年多。我们的现实世界评估表明，Soar可以支持各种自主驾驶应用程序，并实现理想的实时性能和高度沟通的可靠性。我们在这项工作中的发现和经验为下一代智能路边基础设施和自主驾驶系统的开发和部署提供了关键的见解。
2030 铁路 | ERRAC
acs：自适应通信系统 ai：人工智能 ato：自动化列车运行 ats：自动化列车监控 BiM：建筑信息模型 B2B：企业对企业 capeX：资本支出 cBtc：基于通信的列车控制 cca：交叉活动 ccs：控制指挥系统 cctv：闭路电视 cDas：联网驾驶员咨询系统 ceF：连接欧洲设施 ceRt：网络应急响应小组 cots：商用现货 Das：驾驶员咨询系统 ess：能源存储系统 enisa：欧洲网络和信息安全局 eRRac：欧洲铁路研究咨询委员会 eRtMs：欧洲铁路交通管理系统 etcs：欧洲列车控制系统 FRMcs：未来铁路移动通信系统 Goa：自动化等级 Gnss：全球导航卫星系统 GsM-R：全球移动通信系统 - 铁路 hMi：人机界面 hvac ：供暖、通风和空调 i2i：基础设施到基础设施 ict：信息和通信技术 iot：物联网 ip：创新计划 ipR：知识产权 iso：国际标准化组织 it：信息技术 its：智能交通系统 lcc：生命周期成本 Kic：知识与创新社区 Kpi：关键绩效指标 Maas：移动即服务 Mocc：多式联运运营控制中心 naas：网络即服务 nis
BTS-GAN
乳腺肿瘤是乳腺癌诊断最突出的指标之一。精确的肿瘤分割对于提高乳腺癌检测的准确性至关重要。医生对 MRI 扫描的评估非常耗时，需要大量的人力和专业知识。此外，传统的医学分割方法通常需要先验信息或手动特征提取，导致诊断具有主观性。因此，开发一种自动图像分割方法对于临床应用至关重要。这项工作提出了 BTS-GAN，一种在磁共振成像 (MRI) 扫描中使用条件 GAN (cGAN) 的自动乳腺肿瘤分割过程。首先，我们使用编码器-解码器深度网络作为生成器，并在编码器和解码器之间使用跳跃连接，以提高定位效率。其次，我们利用并行扩张卷积 (PDC) 模块来保留各种大小肿块的特征并有效提取有关肿块边缘和内部纹理的信息。第三，在 cGAN 的损失函数中加入了额外的分类相关约束，以缓解基于分类的图像到图像 (I2I) 翻译任务中难以收敛的挑战。我们提出的模型的生成器端学习检测肿瘤并构建二值掩码，而鉴别器学习区分地面真实和合成掩码，从而驱动生成器生成尽可能真实的掩码。实验结果表明，我们的 BTS-GAN 对于乳腺肿瘤分割更有效、更可靠，并且在公开可用的 RIDER 乳腺癌 MRI 数据集上的 IoU 和 Dice 系数方面优于其他分割技术。我们提出的模型分别实现了 77% 和 85% 的平均 IoU 和 Dice 得分。2022 作者。由 Elsevier BV 代表卡拉布克大学出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 的开放获取文章。
自主流动性的新时代
在竞争的领导中，从9月30日至10月3日在浦那Kothrud的Arai进行了事件前准备检查。其中包括彻底的技术检查，对电气，机械和自主系统进行严格评估的车辆以确保符合竞争标准。此外，进行了安全简报和团队准备评估。动态事件的试验轨道 - 对象检测，分类和跟踪（ODCT）和远程驾驶系统（RDS） - 为团队设置了测试和调整其自动驾驶汽车的设置，以进一步确保他们达到了竞争的高标准。诸如业务介绍和设计评估之类的静态事件在第一天成为中心舞台。这些事件使团队能够介绍其创新策略和详细的设计，从而强调了开发自主系统所涉及的复杂性和前瞻性。晚上举行的大仪式，看到了来自行业和学术界的受人尊敬的贵宾。Ujjwala Karle女士，联合召集人，Abaja Saeindia 2024年阶段，Arai技术集团副总监，代表Arai发表了欢迎地址。她强调了在汽车研究的全球领导者Arai举办该活动的重要性。“ Arai主持Abaja Saeindia 2024的第3阶段是一种荣幸。此事件强调了我们对桥接学术界和行业的承诺。见证学生表现出应对汽车景观复杂性所必需的激情和大胆。”Baja Saeindia是至关重要的“行业简介”（I2i），为现实世界中的挑战提供动手经验。此外，诸如Intellimobility Ideathon之类的计划使参与者能够通过创新的解决方案来解决紧迫的移动性问题。我们在阿莱（Arai）感到自豪地支持Baja Saeindia，并祝所有参与者在今年的活动中取得巨大的成功。
遗传和分子诊断 - 下一代测序，遗传面板和生物标志物测试
诺普（2023）发表了一项前瞻性，多中心的单组研究，以评估双室无铅无铅的起搏器系统的安全性和性能。[4]具有双室起搏的常规指示患者有资格参加。主要的安全终点是在90天内免于并发症（即设备或程序相关的严重不良事件）的自由。第一个主要性能终点是三个月时足够的心房捕获阈值和感测幅度的组合。第二个主要性能终点在患者坐着的三个月时至少为70％的房室同步。在招收的患者中（n = 300），190（63.3％）具有鼻窦节点功能障碍，100（33.3％）具有室内室阻滞，作为主要的起搏指示。在295名患者（98.3％）中植入了植入程序成功（即，植入了两个功能性无铅的起搏器并已建立了植入物与种植体的交流）。29例患者发生了总共35例设备或程序有关的严重不良事件。在271例患者中满足了主要的安全终点（90.3％； 95％置信区间[CI]，87.0至93.7），超过了78％的性能目标（p <0.001）。在90.2％的患者（95％CI，86.8至93.6）中达到了第一个主要终端终点，超过了82.5％的性能目标（p <0.001）。平均（±SD）心房捕获阈值为0.82±0.70 V，平均P波振幅为3.58±1.88 mV。在21名患者（7％）中，P波幅度小于1.0 mV，无需设备修订以使感应不足。）。在97.3％的患者（95％CI，95.4至99.3）中达到了至少70％的心室同步，这超过了83％的性能目标（p <0.001）。这项研究是（由Abbott Medical资助； Aveir Dr I2i Clinicaltrials.gov编号，NCT05252702。