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基于深度学习的面罩检测：评论
2019年冠状病毒疾病爆发引起了广泛的破坏。世界卫生组织建议戴上面具，以及其他公共卫生措施，例如社会疏远，遵循医疗指南和热扫描，以减少传播，减轻医疗保健系统的负担以及保护人群群体。然而，戴着面具，可以用作屏障或盾牌，以减少感染者的感染传播，从而隐藏了大多数面部特征，例如鼻子，嘴和下巴，面部检测系统取决于该系统，这会导致这些系统的弱点。本文旨在为有兴趣开发和实施基于深度学习的面罩检测系统的研究人员和从业人员提供基本见解。尽管当前的深度学习模型在许多应用程序中取得了重大的进步和巨大的进步，包括安全性，访问控制和身份验证，但仍在继续发展。本文还讨论了用于培训和评估这些模型的数据集的重要性，强调了对掩模类型，面部遮挡，照明条件和高质量数据等各种数据的需求，以增强模型性能。除了由现实世界条件带来的挑战外，可以影响检测准确性，面部检测和面罩识别方法还与深度学习模型进行了比较，在这些模型中，多任务ARCFACE模型的准确性达到99.78，这是其他检测方法最高的精度。
indmask：多元时间序列黑盒模型的归纳解释
摘要。在本文中，我们介绍了Indmask，这是一个框架，用于解释Black-Box时间序列模型的决策。存在大量用于提供机器学习模型解释的方法时，时间序列数据需要其他考虑。一个人需要考虑解释中的时间方面，并处理大量输入功能。最近的工作提出了通过在In-In-In-Time序列上产生面具来解释时间序列预测的。掩码中的每个条目对应于每个时间步骤的每个功能的重要性得分。但是，这些方法仅生成实例解释，这意味着需要对每个输入进行分别计算掩码，从而使它们不适合归纳设置，在这种情况下，需要为众多输入生成解释，并且实例解释的生成非常严重。此外，这些方法主要是在简单的复发性神经网络上评估的，通常仅适用于特定的下游任务。我们提出的框架IndMask通过利用掩码生成的参数化模型来解决这些问题。我们还超越了经常性的神经网络，并将indmask部署到变压器体系结构上，从而真正地阐明了其模型 - 不合Snostic的性质。通过对现实世界数据集和时间序列分类和预测任务的实验进一步证明了indmask的有效性。它也是有效的，并且可以与任何时间序列模型一起部署。
F-0267(IN) 木瓜粉泥面膜
Lubrizol Advanced Materials, Inc.（“Lubrizol”）希望您对此建议的配方感兴趣，但请注意，这只是一种代表性配方，并非商业化产品。在适用法律允许的最大范围内，Lubrizol 不作任何陈述、保证或担保（无论是明示、暗示、法定或其他形式），包括任何关于适销性或特定用途适用性的暗示担保，或关于任何信息的完整性、准确性或及时性的暗示担保。Lubrizol 认为此配方所基于的信息和数据是可靠的，但配方尚未经过性能、功效或安全性测试。在商业化之前，您应彻底测试该配方或其任何变体，包括配方的包装方式，以确定其性能、功效和安全性。您有责任获得任何必要的政府批准、许可或注册。本文中包含的任何内容均不得视为未经专利所有者许可而实施任何专利发明的许可、建议或诱导。与此配方相关的任何索赔可能并非在所有司法管辖区都获得批准。安全处理信息不包括安全使用所需的产品安全信息。操作前，请阅读所有产品和安全数据表以及容器标签，了解安全使用和物理及健康危害信息。您可从路博润代表或经销商处获取此配方路博润产品的安全数据表。
通过预训练对比脑电图文本掩蔽自动编码器的可转移表征增强脑电图到文本解码
从非侵入性脑电图 (EEG) 重建自然语言作为脑机接口 (BCI) 的语言解码技术有着巨大的应用前景。然而，基于 EEG 的语言解码仍处于起步阶段，面临着一些技术问题，例如：1）缺乏能够有效结合跨模态（EEG 和文本之间）自学习与 EEG 特征或文本序列的模态内自重建的混合策略；2）未充分利用大型语言模型 (LLM) 来增强基于 EEG 的语言解码。为了解决上述问题，我们提出了对比 EEG-T 文本询问自动编码器 (CET-MAE)，这是一种新颖的模型，它通过专用的多流编码器在 EEG 和文本之间和内部协调复合自监督学习。此外，我们开发了一个名为 E2T-PTR（使用预训练可迁移表示进行 EEG 到 T 文本解码）的框架，该框架利用预训练模块以及来自 CET-MAE 的 EEG 流，并进一步使 LLM（特别是 BART）能够从 EEG 序列中解码文本。在流行的文本诱发 EEG 数据库 ZuCo 上进行的全面实验证明了 E2T-PTR 的优越性，它在 ROUGE-1 F1 和 BLEU-4 得分上分别比基线框架高出 8.34% 和 32.21%。我们提出的预训练 EEG-Text 模型显示出改善涉及 EEG 和文本的下游任务的潜力。这为其在内部语音 BCI 范式中的应用开辟了有希望的途径，值得进一步研究。
利用热电发电机为可穿戴健康监测传感器供电的能量收集面罩
简介：近几十年来，人们对可穿戴设备的兴趣与日俱增，因为它们能够远程实时监测患者的生命体征 [1]。大多数可穿戴设备的功能仅依赖于电池供电。为了解决这一限制，必须开发出对可穿戴设备非常高效的能量收集系统 [2]。能量收集是收集、转换和输送任何设备可用能量的系统过程。近年来，研究人员已经展示了各种类型的机械能量收集器作为可穿戴平台，包括高度可拉伸的压电能量收集器 [3, 4]、柔性压电纳米发电机 [5, 6] 和基于皮肤的摩擦电纳米发电机 [7]。此外，热能也可以成为可穿戴能量收集应用的可靠来源，因为它的温度恒定在 37°C 左右 [2]。热电发电机 (TEG) 的工作原理是塞贝克效应，可以有效地将设备热侧和冷侧之间的热梯度转换为电能 [8, 9, 27]。人体是一个持续的热量发生器，人体和周围环境之间通常存在温差 [10]。较低的环境温度、空气对流或佩戴者活动较多可以显著增加所收集的能量 [11]。如果 TEG 可以收集人体释放的所有热量（根据身体活动不同，热量范围从 60 到 180 W），则产生的功率将在 0.6–1.8 W 左右 [12]。这个功率足以为许多可穿戴传感器提供能量。近年来，还开发了柔性 TEG，例如 Ren 等人报道的自修复 TEG 系统 [13]。可穿戴热电技术的显著现代应用包括但不限于手表式热电和血氧仪、柔性热电心电图检测器、热电助听器、温度检测设备和智能服装系统 [14]。可穿戴和可植入设备领域（包括生物医学传感器）因其在健康监测、疾病预防、诊断和治疗中的关键应用而引起了人们的极大兴趣 [15]。研究人员展示的可穿戴生物医学传感器技术的最新进展包括但不限于被动无线呼吸传感器、耳内脑电图系统和用于闭环深部脑刺激的无线唤醒/睡眠识别腕带 [16–18]。然而，电池的有限容量和相当大的物理尺寸分别对其寿命和整体尺寸造成了限制。Dagdeviren 等人（2017 年） [19] 和 Zhang 等人（2018 年） [20]。 （2021）[20] 表明从生物体中获取能量是一个可行的解决方案，主要强调自供电生物医学设备的开发。
蒙版视频和肤色imu自动编码器用于以自我为中心动作识别
摘要。与视觉信号相比，放置在人体四肢上的惯性测量单元（IMU）可以捕获准确的运动信号，同时对照明变化和遮挡具有鲁棒性。尽管这些角色 - 在帮助以以上为中心的行动识别方面是有价值的，但IMU的潜力仍然不足。在这项工作中，我们提出了一种新颖的动作识别方法，该方法将来自人体磨损的IMU的运动数据与以自我为中心的视频相结合。由于标记的多模式数据的稀缺性，我们设计了一种基于MAE的自我监管预处理方法，通过对视觉和运动信号之间的自然相关性进行建模，从而获得了强大的多模式表示。为了建模整个体内的多个IMU设备的复合关系，我们利用了多个IMU设备中的协作动力学，并建议将人类关节的相对运动特征置入图形结构中。实验表明我们的方法可以在多个公共数据集上实现最新性能。在更具挑战性的场景中，我们的基于MAE的预培训和基于图的IMU建模的有效性得到了进一步的验证，包括部分缺少IMU设备和视频质量损坏，从而促进现实世界中更灵活的用法。
DreamDiffusion：通过时间掩蔽信号建模和 CLIP 对齐实现高质量 EEG 到图像生成
摘要。本文介绍了 DreamDiffusion，这是一种直接从脑电图 (EEG) 信号生成高质量图像的新方法，无需将想法转化为文本。DreamDiffusion 利用预先训练的文本到图像模型，并采用时间掩蔽信号建模来预训练 EEG 编码器，以获得有效且稳健的 EEG 表示。此外，该方法进一步利用 CLIP 图像编码器提供额外的监督，以更好地将 EEG、文本和图像嵌入与有限的 EEG-图像对对齐。总体而言，所提出的方法克服了使用 EEG 信号进行图像生成的挑战，例如噪声、信息有限和个体差异，并取得了令人鼓舞的结果。定量和定性结果证明了所提方法的有效性，这是朝着便携式和低成本“思想到图像”迈出的重要一步，在神经科学和计算机视觉领域具有潜在的应用。
文本引导的视频蒙版自动编码器
摘要。最近的视频蒙版自动编码器（MAE）作品已签署了以显着性为重点的改进的掩盖算法。这些作品利用了视觉提示，例如掩盖最突出区域的运动。但是，此类视觉提示的鲁棒性取决于输入视频的频率匹配基础假设。另一方面，自然语言描述是视频的信息密集表示，它隐含地捕获了显着性而无需特定于模态的标题，并且尚未探索视频MAE。为此，我们介绍了一种新颖的文本引导掩蔽算法（TGM），该算法掩盖了与配对字幕最高对应的视频区域。在不利用任何显式视觉提示的情况下，我们的TGM与最先进的掩蔽算法（如运动引导掩盖）具有竞争力。为了从自然语言的语义中进一步受益于掩盖重建的语义，我们接下来引入了一个统一的MAE和蒙版视频文本对比学习的统一框架。我们表明，在现有的掩蔽算法中，与纯MAE相比，在各种视频识别任务上，统一MAE和蒙版视频对比学习可以改善下游性能，尤其是对于线性探测。在这个统一的框架内，我们的TGM在五个动作识别和一个以自我为中心的数据集上实现了最佳的相对性能，从而突出了自然语言对掩盖视频建模的互补性。
EMLC 2024 - 在格勒诺布尔举行的“欧洲掩模和光刻会议”
与往常一样，主题演讲概述了半导体行业以及相关微纳米技术领域的发展方向和趋势。去年的重点是限制当前和未来人工智能应用的过度能耗，而 Serge Nicoleau（意法半导体）的主题演讲将这一主题扩展到半导体行业工艺的总体可持续性，即减少资源消耗并日益避免使用有毒或对环境有害的物质，如 PFAS（所谓的永恒化学物质）。Kagawa-san（佳能）、Sebastian Dauvé（CEA-LETI）和 Kurt Ronse（IMEC）的其他主题演讲涉及纳米压印光刻的现状和前景、CEA-LETI 的半导体研究计划（FAMES）和 EUV 光刻。 Kurt Ronse 的贡献尤其预测了到 2040 年纳米技术的预期发展。虽然半导体行业的领先公司即将推出具有技术节点 N2 的高端工艺（例如，最密集布线层的导体轨道宽度约为 11nm），但节点 A1 中只能实现约 6nm（！）的线宽（根据 2040 年的当前路线图）。
confmask：通过匿名化启用隐私配置共享
现实世界网络配置在网络管理和研究任务中起着至关重要的作用。虽然有价值，但由于业务和隐私问题，十个数据持有人犹豫不决。现有方法不足以隐藏可以从拓扑和路由路径等配置中推断出的隐式信息。为了解决这个问题，我们提出了Confmask，这是一个新颖的框架，旨在系统地匿名网络托管和配置中的路由路径。我们的方法应对关键隐私，实用性和可扩展性挑战，这是由于不同数据集和复杂的路由协议之间的强烈依赖性而产生的。我们的匿名算法可扩展到大型网络，并有效地降低了匿名风险。更重要的是，它维护着必不可少的网络属性，例如可达性，航向和多路一致性，使其适用于广泛的下游任务。与现有的DataPlane匿名算法（即Nethide）相比，Confmask减少了原始网络和匿名网络之间的75％规范差异。