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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。
有效的端到端视觉定位，用于脱钩的BEV神经匹配
摘要 - 准确的定位在高级自主驾驶系统中起重要作用。传统地图匹配的本地化方法通过具有传感器观测值的明确匹配的地图元素来解决姿势，通常对感知噪声敏感，因此需要昂贵的超级参数调整。在本文中，我们提出了一个端到端定位神经网络，该神经网络直接估计车辆从周围图像中构成，而没有与HD图明确匹配的感知结果。为确保效率和可预性能力，提出了一个基于BEV神经匹配的姿势求解器，估计在基于可区分的采样匹配模块中估计姿势。此外，通过将每个姿势DOF影响的特征表示形式解耦来大大降低采样空间。实验结果表明，所提出的网络能够执行分解器水平的定位，平均绝对误差为0.19m，0.13m和0.39◦在纵向，横向位置和偏航角度，同时表现出68.8％的推理记忆使用率降低了68.8％。
有效的端到端视觉定位，用于脱钩的BEV神经匹配
摘要 - 准确的定位在高级自主驾驶系统中起重要作用。传统地图匹配的本地化方法通过具有传感器观测值的明确匹配的地图元素来解决姿势，通常对感知噪声敏感，因此需要昂贵的超级参数调整。在本文中，我们提出了一个端到端定位神经网络，该神经网络直接估计车辆从周围图像中构成，而没有与HD图明确匹配的感知结果。为确保效率和可预性能力，提出了一个基于BEV神经匹配的姿势求解器，估计在基于可区分的采样匹配模块中估计姿势。此外，通过将每个姿势DOF影响的特征表示形式解耦来大大降低采样空间。实验结果表明，所提出的网络能够执行分解器水平的定位，平均绝对误差为0.19m，0.13m和0.39◦在纵向，横向位置和偏航角度，同时表现出68.8％的推理记忆使用率降低了68.8％。
基于RF-squids的实验表征Josephson运动波参数放大器利用共振相位匹配方案
基于RF-squids的Josephson行动波参数放大器的实验表征利用共振相位匹配方案 / Fasolo，L。;阿伦斯（Ahrens），f。; Avallone，G。；男爵，c。 Borghesi，M。； Callegaro，L。； Carapella，G。；加载，A。P。; Carusotto，i。 Cian，A。; D'Elia，A。; Gioacchino，D。 Falferi，p。; Faverzani，M。； Ferri，E。; Filatrella，G。；猫，c。 Giubertoni，d。; Granata，V。; Guarcello，c。 Labranca，d。;狮子座，a。; Ligi，c。; Livreri，P。; Maccarrone，G。； Mantegazzini，f。; Margesin，b。 Maruccio，G。； Mezzena，r。 Montediro，A。G。； Moretti，R。 nucciotti，a。; Oberto，L。; Origo，L。; Pagano，s。; Piedjou，A。S。； Piersanti，L。; Rettaroli，A。; Rizzato，S。； Tocci，s。; Vante，A。; Zannoni，M。； Giachero，A。; Enrico和..- in：IEEE超导性的IEEE交易。- ISSN 1051-8223。-34：3（2024），p。 1101406。[10.1109/tasc。 2024.3359163]
根据不同的生命周期步骤，电池对运输应用的环境影响
摘要本文实验研究了与最大基数匹配问题的实例相遇时，通过D波商业化的模拟量子计算机的行为，这些问题被专门设计为难以通过模拟退火而解决。我们在各种尺寸的情况下基准一个D-Wave“华盛顿”（2倍），具有1098个操作码头，并观察到，除了其中最琐碎的最小的所有情况外，它都无法获得最佳的解决方案。因此，我们的结果表明，量子退火至少在D-Wave设备中实现，与类似的退火相同的陷阱，因此提供了其他证据，表明存在多项式的问题，即这种机器无法有效地求解最佳性。此外，我们研究了Qubits互连拓扑的程度，以解释后一种实验结果。特别是我们提供的证据表明，这些拓扑的稀疏性会导致人为膨胀大小的QUBO问题，可以部分解释上述令人失望的观察结果。因此，本文暗示，要释放量子退火方法的潜力，必须使用密度的互连拓扑。
将人才与明天的工作相匹配：...
实施创新的工作匹配需要一种灵活的方法来满足各国公共就业服务的各种需求。六个国家级别的案例研究说明了如何具有不同水平的技术成熟度线束技术来应对其独特的工作匹配挑战的方式。这些案例研究强调了平衡创新技术与以人为中心的方法来建立有意义的联系，最小化偏见并确保文化相关性的重要性。加强公私合作对于将劳动力供应与需求保持一致并推动领域创新至关重要。采用标准技能框架为包容性劳动力市场见解提供了基础，并支持动态劳动力计划。将匹配的工作匹配视为一个相互联系的系统，可以在一个区域进行有针对性的改进以创造连锁反应，最终提高整体劳动力市场效率。通过这些策略，公共就业服务可以导航工作匹配的复杂性，并创造更敏捷和反应迅速的劳动力市场。
匹配调整的间接治疗比较
摘要背景：没有比较嵌合抗原受体（CAR）T细胞疗法来治疗复发或难治性攻击性大型B细胞淋巴瘤的嵌合抗原受体（CAR）T细胞疗法。幼稚的间接比较可能是不合适的，因为研究设计和患者人群可能有很大差异。匹配调整的间接比较（MAIC）可以减少与研究之间间接比较相关的许多偏差。确定Lisocabtagene Maraleucel（Liso-cel）对Tisagenlecleucel的比较功效和安全性，我们描述了一个未经广泛的关键研究的MAIC，超越NHL 001（Transcend; NCT02631044; Liso-Cel; Liso-Cel; Liso-Cel; Liso-cel）and Juliet（NCT024444444,44444,444,448; trance of。方法：作者可以提供超越的单个患者数据（IPD）；对于朱丽叶关键研究，使用了已发表研究的摘要级别数据。为了平衡两项研究之间的种群，对超越的IPD进行了调整，以匹配朱丽叶患者中临床因素的边际分布（例如平均值，方差）。Results: Results from the primary MAIC showed liso-cel had statistically significant greater efficacy than tisagenle- cleucel (objective response rate: odds ratio [OR] = 2.78, 95% confidence interval [CI]: 1.63 ‒ 4.74; complete response rate: OR = 2.01, 95% CI: 1.22 ‒ 3.30; progression-free survival: hazard ratio [HR] = 0.65, 95％CI：0.47 - 0.91；总生存率：HR = 0.67，95％CI：0.47- 0.95）。结论：总的来说，这两种CAR T细胞疗法的MAIC表明，与Tisagenlecleucel相对于Tisagenlecleucel，Liso-Cel具有有利的功效，并且具有比较或更好的安全性。MAIC显示全等级和≥3个细胞因子释放综合征的ORS和≥3级的细胞因子释放综合征，Liso-Cel延长的ORS；对于其他安全结果，没有发现明显的统计差异。
轨迹流与临床时间序列建模应用的轨迹流匹配
对随机和不规则抽样的时间序列进行建模是在广泛的应用中发现的一个具有挑战性的问题，尤其是在医学中。神经随机微分方程（神经SDE）是针对此问题的有吸引力的建模技术，它可以将SDE的漂移和扩散项与神经网络相关。但是，当前用于训练神经SDE的算法需要通过SDE动力学进行反向传播，从而极大地限制了它们的可扩展性和稳定性。为了解决这个问题，我们提出了轨迹流匹配（TFM），该轨迹以无模拟方式训练神经SDE，通过动力学绕过反向传播。TFM利用从生成建模到模型时间序列的流量匹配技术。在这项工作中，我们首先为TFM学习时间序列数据建立必要条件。接下来，我们提出了一个改善训练稳定性的重新聚集技巧。最后，我们将TFM适应了临床时间序列设置，从绝对性能和不确定性预测方面，在四个临床时间序列数据集上的性能提高了，这是在这种情况下的关键参数。
俄勒冈州商业局提供 150 万美元配套补助金，支持小企业发展
俄勒冈州商业和俄勒冈州创新委员会 (Oregon InC) 很高兴地宣布 20 家企业获得小企业创新研究 (SBIR)/小企业技术转让 (STTR) 配套补助金。SBIR 和 STTR 补助金计划是联邦计划，旨在刺激技术创新并为小企业提供开展具有商业化潜力的研发的机会。这些计划帮助小企业增强创新技术并将其产品推向市场。本轮融资共向 20 家公司颁发了 1,599,185 美元，凸显了俄勒冈州强大的研发前景。
schroder匹配加上–BESPOKE Investment Fund 11
＃1与E/S特征保持一致，包括用于获得环境或社会特征的基金资产的最小比例，该特征等于60％。该基金承诺要比JPM GBI-EM多元化指数保持更高的总体可持续性评分，因此，由Schroders专有的可持续性工具评分的基金投资在＃1中列出的最低比例包括在基础上列出的最低比例之内，因为它们会为基金的可持续性得分做出贡献（该个人投资是否具有积极的分数还是负面评分）。规定的最低比例适用于正常市场条件。＃1中所述的实际比例有望更高。此外，Schroders的信用风险团队还审查了新的交易对手，并且对新交易对手的批准是基于对可用信息的各种信息来源的整体审查，包括但不限于管理质量，所有权结构，位置，位置，监管，监管，监管和社会环境，每个交易对手都对当地的银行业务范围及其本地型号及其开发程度。正在进行的监控是通过Schroders的专有工具进行的，该工具支持对交易对手对环境，社会和治理趋势和挑战的管理。Schroders专有工具中交易对手概况的任何重大恶化都将导致Schroders的信用风险团队进一步分析和潜在排除。