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实时语义立体声匹配-IRIS
摘要 - 场景的理解在机器人技术，自动化，增强现实和许多其他领域至关重要。为了完全完成此任务，一个自主代理必须推断感应场景的3D结构（要知道它的位置）及其内容（了解它看到的内容）。为了解决这两个任务，经过训练的深度神经网络，从立体声图像中推断出语义细分和深度通常是首选的选择。特别是，可以独立训练这两个任务的独立模型或端到端的端到端体系结构来解决语义立体声匹配。到目前为止，这两种解决方案都是不具备的，因为在前一种情况下需要两个正向通行证，或者由于后者中单个网络的复杂性，尽管共同解决这两种任务通常在准确性方面是有益的。在本文中，我们为实时语义立体声匹配提供了一个紧凑而轻巧的体系结构。我们的框架以多阶段的方式依赖于粗到实体的估计，允许：i）即使在嵌入式设备上也非常快速推断，并且与最先进的网络相比，准确性下降的准确性下降，ii）根据特定的应用程序要求，速度的贸易准确性。与独立任务相比，在高端GPU以及嵌入式Jetson TX2上确保语义立体声匹配的优越性，并突出了我们框架在任何硬件和任何应用程序上的多功能性。
di -iris -aperto
任何人都可以自由访问可作为“开放访问”的作品的全文。可根据创意共享许可提供的作品可根据所述许可条款和条件使用。使用所有其他作品的使用要求正确持有人（作者或出版商）同意，如果不符合适用法律的版权保护。
cyclodextrin nanospon -Iris -aperto
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微分方程分析的量子优势-IRIS
用于差异方程求解，数据处理和机器学习的量子算法在所有已知的经典算法上都具有指数加速。但是，在有用的问题实例中获得这种潜在的加速也存在障碍。量子差方程求解的基本障碍是，输出有用的信息可能需要很困难的后处理，而量子数据处理和机器学习的基本障碍是，输入数据是一项单独的任务。在这项研究中，我们证明，当组合在一起时，这些困难互相解决。我们展示了量子差方程求解的输出如何作为量子数据处理和机器学习的输入，从而可以通过主组件，功率谱和小波分解来动态分析。为了说明这一点，我们考虑了马尔可夫在流行病学和社交网络上的连续时间。这些量子算法比现有的经典蒙特卡洛方法提供了指数优势。
负责任成像的人工智能（AIRI）
对于临床医生，AIRI将处理临床数据，例如实验室，生命值，患者病史和身体检查结果以及基于证据的适当性标准，以确定是否基于临床表明医疗图像是基于临床指示的，该算法可能会提供成像提供必要的诊断信息。在指示成像时，AIRI将帮助临床医生确定逻辑细节，例如哪种方式可以为放射科医生提供最多的信息阅读，例如是否指示了对比度的使用，以及是否指示了对比度，以及如何为患者做好准备，以提高期望提高合规性并减少重复扫描的需求。通过协助非放射学家临床医生做出这些技术成像决策，AIRI有可能减少不必要的扫描，最大程度地减少放射线暴露并降低医疗保健成本。
建立欧洲国防能力-IRIS
军备业欧洲研究小组（ARES集团）由法国国际战略事务研究所（IRIS）于2016年成立，后者协调该小组。Ares Group是欧洲的高级安全和国防专家网络，是为欧洲军械师社区提供一个论坛，汇集了顶级国防工业政策专家，鼓励在现场进行新的战略思想，制定创新的政策建议并为公共和私人参与者进行研究。
无标题-Iris
表1。VBC programmes in the USA........................................................................................9 Table 2.VBC倡议在英国......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 10表3。Aspects of value in EU framework on VBC................................................................13 Table 4.Key features of an integrated practice unit (IPU).....................................................23 Table 5.结果层次结构中的层............................................................................................................................................................... 27表6。患者报告的结果指标（PROM）和患者报告的经验措施（PERP）的说明性应用................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 30表7。Benefits arising from deployment of PROMs and PREMs by level of system engagement................................................................................................................31 Table 8.捆绑付款的设计和实施考虑................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 36表9。Performance frameworks in various countries........................................................46 Table 10.State experience of implementing integrated care in the USA................................51 Table 11.HTA的卫生系统决策域....................................................................................................................................................................... 60表12。Overview of legal frameworks deployed by countries in building their HTA system........................................................................................................64 Table 13.Stakeholder elements and roles and responsibilities for HTA.................................66 Table 14.Funding mechanisms for HTA....................................................................................68 Table 15.用于药物基于价值的定价的成功基于结果的示例................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 70表16。VBC文献综述的调查结果摘要..................................................................................................................................................................................................................... 76表17。从基于音量的护理到PM-Jay的VBC的过渡计划................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 87表18。PM-JAY中采用VBC的拟议实施计划......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 90
MERGED_COMPREDSES.pdf -IRIS -IRIS -UNIXPAR- di bologna
摘要 - 建模手运动学和动力学是研究人机界面的关键目标，表面电子学（SEMG）是最常用的传感方式。尽管研究了未经研究的，但基于SEMG回归的手动运动和力模型具有比将固定手势映射到固定手势所允许的更精细的控制的承诺。我们提出了基于事件的SEMG编码，用于在微控制器单元（MCU）上实现的多指力估计。我们是第一个针对Hyser高密度（HD）-SEMG数据集的人，在最接近实际情况的多日条件下，没有固定的力模式。我们的最大自愿收缩（MVC）（MVC）的（8.4±2.8）％的平均绝对误差与最新的（SOA）相提并论，可在更易于的设置（例如日内，单指或固定运动）上工作。We deploy our solution for HYSER's hardest task on a parallel ultra-low power MCU, getting an energy consumption below 6.5 uJ per sample, 2.8× to 11× more energy-efficient than SoA single-core solutions, and a latency below 280 us per sample, shorter than HYSER's HD-sEMG sampling period, thus compatible with real-time operation on embedded devices.
母校StudiorumUniversitàdiBologna Archivio ... -Iris
†在水性检查后确定。‡由RP-HPLC确定。 §将其作为回收的粗混合物x纯度（％）。 ¶从前一个条目进行了重新封闭。 ＃RP-HPLC和ESI-MS还检测到depsripeptides的存在。通过硅胶垫过滤后††。 boc：tert-butycarbonyl; CBZ：苯甲酰氧气； ESI-MS：电喷雾电离质谱法； FMOC：氟苯基甲氧基碳苯甲； HAP：羟基磷灰石； RP-HPLC：反相高性能液相色谱。‡由RP-HPLC确定。§将其作为回收的粗混合物x纯度（％）。¶从前一个条目进行了重新封闭。＃RP-HPLC和ESI-MS还检测到depsripeptides的存在。通过硅胶垫过滤后††。boc：tert-butycarbonyl; CBZ：苯甲酰氧气； ESI-MS：电喷雾电离质谱法； FMOC：氟苯基甲氧基碳苯甲； HAP：羟基磷灰石； RP-HPLC：反相高性能液相色谱。
固体二氧化硅纳米颗粒作为水性介质中荧光方染料的载体：迈向分子工程方法
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