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开发气候和卫生系统地图，以建立共同的理解和识别优先行动 - 拯救儿童
1。摘要拯救儿童与知识SRL和哥伦比亚，索马里和越南国家利益相关者合作，以开发基于系统的地图工具来了解气候和健康互连以及反馈关系，这可能会扩大对国家环境中对健康的不利影响。哥伦比亚专注于气候变化和粮食不安全；索马里专注于干旱和营养不良；越南专注于气候和登革热的传播风险。在这些资源受限的设置中，开发映射工具是基本的，是对人类活动，气候变化和健康（包括社会决定因素）的多部门影响以及联系的共同理解。建筑系统地图有效地有效地参与参与性，可以共同理解气候健康关系，以此作为确定行动的基础。可以使用系统思考（ST）应用方法在多个尺度上完成。
附件 C：项目位置和地图
该设施将与现有的 Umatilla Electric Cooperative 230 千伏 (kV) Blue Ridge Line 互连，该线路位于设施西北角，两条未命名的碎石路的交汇处。该设施将至少有六个支持变电站，每个变电站都配有发电机升压变压器，可将 34.5 kV 升压至 230 kV 线路，将电力输送到位于互连点的两个主要互连开关站。架空输电线将连接六个支持变电站和两个主要互连开关站，再连接到互连点，其中一部分架空输电线沿 Bombing Range Road 东侧和 Alpine Lane 南侧铺设。其余架空输电线将不沿着现有道路、管道或输电线铺设。图 C-2 中显示的输电线路线代表拟建走廊的中心线。申请人要求将授权走廊的最大宽度扩大到半英里，以图 C-2 所示的路线为中心，以保留最终设计的灵活性。走廊将在适当情况下受到租赁边界的限制（即，在某些区域，如果拟议中心线距离租赁边界不到四分之一英里，则走廊总宽度将小于半英里）。
对用于生成安全随机键的混乱地图的评论
摘要。混乱理论和密码学的融合产生了创新解决方案的动态景观，以实现安全的随机钥匙生成。本文对在该领域进行的几项研究进行了比较，旨在提炼关键的见解和辨别共同点。在提案的多样性中，出现了一个一致的建筑框架，而真正的差异化者则在于选择，配置和利用混沌地图。这些地图是因为它们固有的不可预测性而宽恕，对可靠和安全的加密系统具有重大影响。因此，调查强调了混沌图作为密码学库中多功能工具的持久相关性。数学复杂性和计算之间的相互作用是一个中心主题，说明了精致的平衡研究人员必须导航。随着基于混乱的加密系统的不断发展，该分析是从业人员和理论家的指南针，提供了对安全密钥一代不断发展的景观的见解，以及未来所面临的挑战和机遇。
使用粗图>在看不见的环境中的机器人导航
摘要 - 公制占用图广泛用于机器人导航系统中。但是，当机器人被部署在看不见的环境中时，构建准确的度量图会耗时。可以使用粗图直接在以前看不见的环境中直接导航？在这项工作中，我们提出了粗大地图导航器（CMN），这是一个可以使用不同的粗图在看不见的环境中执行机器人导航的导航框架。为此，CMN解决了两个挑战：（1）新颖而现实的视觉观察； （2）粗图上的误差和错位。为了解决在看不见的环境中的新型视觉观测，CMN了解了一个深刻的感知模型，该模型将视觉输入从各个像素空间映射到本地占用网格空间。为了解决粗图上的误差和未对准，CMN使用预测的局部占用网格作为观测值扩展了贝叶斯过滤器，并直接在粗图上保持信念。使用最新信念，CMN提取了全球启发式向量，该向量指导计划者找到本地导航行动。经验结果表明，CMN在看不见的环境中实现了高导航的成功率，明显优于基准，并且对不同的粗图形具有鲁棒性。
pgraphdta：使用蛋白质语言模型改善药物靶标相互作用预测并接触地图
开发和发现新药是一项复杂且资源密集型的电源，通常涉及大量成本，时间投资和安全问题。药物发现的一个关键方面涉及鉴定新型药物目标（DT）的侵蚀。用于预测DT相互作用的现有计算方法主要集中在二进制分类任务上，旨在确定DT对是否相互作用。然而，蛋白质 - 配体相互作用表现出连续的结合强度，称为结合亲和力，对准确的预测提出了持续的挑战。在这项研究中，我们研究了药物靶相互作用（DTI）预测中采用的各种技术，并提出了新颖的增强以增强其性能。我们的方法包括蛋白质语言模型（PLM）的整合以及将触点图信息作为电感偏见的结合到当前模型中。通过广泛的实验，我们证明了我们所提出的方法的表现优于本研究中考虑的基线模型，这是一个令人信服的案例，以进一步发展这一方向。我们预计从这项工作中获得的见解将很明显地缩小针对特定蛋白质的潜在药物的搜索空间，从而加速了药物发现。pgraphdta的代码和数据可在https://github.com/yijia-xiao/pgraphdta/上找到。
基于LIDAR定向子图像的自动驾驶图之间的航向点传输模块
摘要：车道图对于描述道路语义和使用本地化和路径规划模块实现安全的操作非常重要。这些图被认为是长寿细节，因为道路结构中发生了罕见的变化。另一方面，由于有必要使用不同的定位系统（例如GNSS/INS-RTK（GIR），Dead-Reckoning（DR）或SLAM Technologies）更新或扩展地图，因此可能会更改相应拓扑图的全局位置。因此，应将车道图准确地在地图之间传输，以描述车道和地标的相同语义。考虑到其在关键的道路结构中实施的挑战性要求，本文根据LiDAR强度路面在图像域中提出了一个独特的转移框架。目标图中的道路表面被分解为全球坐标系中的X，Y和YAW ID的定向子图像。XY ID用于使用参考图检测公共区域，而YAW ID则用于重建参考图中的车辆轨迹并确定相关的车道图。然后将方向子图像匹配到参考子图像，并将图形安全地传输。实验结果已经验证了所提出的框架在地图之间安全，准确地传输巷道图的鲁棒性和可靠性，无论道路结构的复杂性，驾驶场景，地图生成方法和地图全局精度的复杂性如何。
基于后继表示训练的神经网络的多模态认知图
认知地图是关于大脑如何有效组织记忆并从中检索上下文的一个概念。内嗅海马复合体与情景和关系记忆处理以及空间导航密切相关，被认为通过位置和网格细胞构建认知地图。为了利用认知地图的有希望的特性，我们使用后继表示建立了一个多模态神经网络，该网络能够模拟位置细胞动态和认知地图表示。在这里，我们使用由图像和词嵌入组成的多模态输入。网络学习新输入和训练数据库之间的相似性，从而成功学习认知地图的表示。随后，网络的预测可用于从一种模态推断到另一种模态，准确率超过 90%。因此，所提出的方法可以成为改进当前 AI 系统的基石，以便更好地理解环境和物体出现的不同模态。因此，特定模态与某些遭遇的关联可以在新情况下导致情境感知，当发生具有较少信息的类似遭遇时，可以从学习到的认知图中推断出更多信息。认知图，以大脑中的内嗅海马复合体为代表，组织和检索记忆中的情境，这表明像 ChatGPT 这样的大型语言模型 (LLM) 可以利用类似的架构来充当高级处理中心，类似于海马体在皮层层次结构中的运作方式。最后，通过利用多模态输入，LLM 可以潜在地弥合不同形式数据（如图像和文字）之间的差距，为情境感知和通过学习到的关联来扎根抽象概念铺平道路，解决人工智能中的基础问题。
使用SWIN Transformer的头明梯度注入的自我注意图
颅内出血（ICH）是一种威胁生命的医疗紧急情况，需要及时，准确的诊断才能有效治疗并提高患者的存活率。虽然深度学习技术已成为医学图像分析和处理的主要方法，但最常用的监督学习通常需要大型，高质量的注释数据集，这些数据集可能是昂贵的，尤其是对于像素/体素/体素图像分段。为了应对这一挑战并促进ICH治疗决策，我们采用了一种新型的弱监督方法来进行ICH分割，并利用经过分类标签的ICH分类任务训练的SWIN变压器。我们的方法利用了注入头梯度的自我发项图的分层组合，以生成准确的图像分割。此外，我们对不同的学习策略进行了探索性研究，并表明二进制ICH分类对自我发场地图的影响更大，与完全ICH的亚型相比。平均骰子得分为0.44，我们的技术达到了与流行的U-NET和SWIN-UNETR模型相似的ICH分割性能，并使用GradCam胜过类似的弱监督方法，这表明了在挑战医学图像分割任务中所构成的框架的巨大潜力。我们的代码可在https://github.com/healthx-lab/hgi-sam上找到。