数字化颠覆了商业模式,使产品和服务更加智能。随着物联网、区块链或增强现实等数字技术的快速出现和采用,数字化在全球范围内不可逆转地改变了我们所有行业的私人生活和组织惯例。因此,数字化在创新、连通性、效率和生产力改进方面发挥了无限潜力。然而,研究和实践仍然缺乏对数字技术本质的根本理解。为了弥补这一差距,我们开发了一种多层数字技术分类法,其中包括八个维度,这些维度沿着既定的模块化架构层构建,即服务、内容、网络和设备。基于我们的分类法,我们还通过聚类分析确定了七种数字技术的原型。为了修改和评估我们的成果,我们从 Gartner 新兴技术炒作周期中对 45 种数字技术进行了分类,并与其他研究人员进行了评估。我们的结果有助于对数字技术的描述性知识。它们使研究人员和从业人员能够在两个聚合级别上对数字技术进行分类,并就其采用做出明智的决策。关键词:数字化、数字技术、分类法、原型。
我们基于蒙特卡洛树搜索形式主义引入了一种多目标搜索算法,以进行反归结计划。多目标搜索允许将各种目标组合起来,而无需考虑其规模或加权因素。为基于这种新型算法进行基准测试,我们在八个反曲面实验中采用了四个目标。目标范围从基于起始材料和步骤计数的简单目标到基于综合复杂性和路线相似性的复杂范围。我们表明,通过仔细的复杂目标,多目标算法可以优于单目标搜索,并提供更多样化的解决方案。但是,对于许多靶标化合物,单目标设置是等效的。尽管如此,我们的算法为合成计划中的特定应用程序纳入了新的目标。
我们介绍多视图的细心上下文化(MVACON),这是一种简单而有效的方法,用于改善基于查询的多视图3D(MV3D)对象检测中的2D- TO-3D功能。尽管在基于查询的MV3D对象检测的领域取得了显着的进展,但先前的艺术通常会因高分辨率的高分辨率2D特征而缺乏基于密集的注意力提升的高分辨率2D特征,或者由于高计算成本,或者由于3D Queries的高度密集地接地不足,无法以3D Queries的高度质量为基于稀疏注意的多级2D功能。我们提出的MVACON使用代表密集但计算稀疏的细心特征连续化方案击中了两只鸟,该方案对特定的2d到3d feleture提升方法不可知。在实验中,使用BEVFormer及其最近的3D变形注意(DFA3D)变体以及PETR对纳斯曲霉基准进行了彻底的测试,并显示出一致的检测性能提高,尤其是在位置,方向和VELOCITY PRECTICTAR中提高了一致的检测性能。还可以在Waymo-Mini基准测试器上进行测试,并具有类似的改进。我们在定性和定量上表明,基于全局群集的上下文有效地编码了MV3D检测的密集场景级上下文。我们提出的MVA-CON的有希望的结果加强了计算机视觉中的格言 - “(contectu-alsized)特征事项”。
人体组织工程矩阵(HTEMS)已被提议作为原位式心脏瓣膜(TEHVS)的有前途的方法。然而,人们对HTEM中的ECM组成如何在组织培养时间中发展仍然存在有限的理解。因此,我们使用(IM-MUNO)组织学,生化测定和质谱法(LC-MS/MS)进行了培养时间(2、4、6周)的纵向HTEM评估。 2)使用基因集富集分析(GSEA)分析参与ECM开发的蛋白质途径; 3)使用单轴拉伸测试评估HTEM机械表征。最后,作为概念验证,使用6周HTEM样品进行了TEHV制造,在脉冲重复器中测试。LC-MS/MS证实了在组织学和生化测定中观察到的ECM蛋白的组织培养时间依赖性增加,揭示了最丰富的胶原蛋白(Col6,Col12),蛋白聚糖(HSPG2,VCAN,VCAN)和糖蛋白(FN,TNC)。gsea在2周(mRNA代谢过程),4周(ECM生产)和6周(ECM组织和成熟度)的HTEM中鉴定出最大代表的蛋白质途径。单轴机械测试显示出在失败时的刚度和应力增加,以及组织培养时间的应变减少。htem的TEHV在肺部和主动脉压力条件下表现出有希望的体外性能,具有对称的LEA频率和无狭窄。总之,在组织培养时间内ECM蛋白丰度和成熟度增加,随之而来的是HTEM机械性征象。这些发现表明,较长的组织培养会影响组织组织,导致可能适合高压应用的HTEM。
正电子发射断层扫描(PET)和计算的刻录术(CT)通常共同用于检测肿瘤。PET/CT分割模型可以自动化肿瘤的描述,但是,当前的多模式模型不能完全阐明每种模式中的互补信息,因为它们要么串联PET和CT数据,要么在决策水平上融合它们。为了对抗这一点,我们提出了镜像u-net,它通过将多模式表示形式分配到模态特异性的解码器分支和辅助多模态解码器中,以多模态化的方式代替了传统的融合方法。在这些分支上,镜像u-net标志着一个针对每种模式量身定制的任务,以增强单峰特征,同时保留共享表示中的多模式特征。与以前的方法相比使用了其他方法或多任务学习,Mirror U-net将两个范式结合在一个统一的框架中。我们探索各种任务组合,并检查在模型中共享的哪些参数。我们在Autopet PET/CT和多模式MSD Braintumor数据集上评估了Mirror U-NET,证明了其在多模式分段中的有效性并在两个数据集中实现了先进的性能。代码:https://github.com/zrrrrr1997/ autopet_challenge_mirrorunet
摘要:通过控制子波长量表中的光场,Metasurfaces实现了小型化和频谱成像系统整合的新方法。元整形支持连续体(Quasi-BICS)中的准结合状态可以通过更改结构参数来控制质量因子和光谱响应。在这项工作中,我们提出了一个超紧凑的多光谱成像设备,从而通过支持准BIC的元原子阵列来实现光谱调制。设计的元原子阵列可以在各种波长上充当过滤器,从而使设备能够具有较大的操作范围和具有良好光谱分辨率的高保真光谱重建。由BIC MetaSurfaces组成的微光谱仪也可以用作成像像素来通过定期布置实现计算成像光谱,从而成功地在不同的通道中成功解析了具有空间别名的图像。此光谱仪设备可以以低成本以快速对象识别和适当的空间光谱分辨率来满足市场需求。
一周的国家一级教师发展计划(FDP)关于1月29日至2024年2月2日计划的“人工智能多学科研究趋势(AI)和数据科学”。此FDP旨在使教职员工掌握遍历AI和数据科学景观所需的知识和技能,从而促进了在学术界的创新,协作和负责任的技术文化。
随着对气候和天气状况的基础设施脆弱性的认识而增长,并且随着气候变化的影响而表现出来。在美国,目前以异类的方式满足了信息需求,这取决于您的前瞻性时间表 - 通过个人研究人员的互动,定制的数据和信息提供方法,使用各种方法(例如,降级)以及针对各种各样的用户社区的生态系统,具有多样化的生态系统,具有各种各样的范围,并且具有多样性的范围,并需要一系列的范围,并提供了各种范围的范围。已经出现了丰富的用户科学家关系和各种方法的网络,但是需要在加强这些共同开发协作方面进行投资,以确保我们将最佳的气候建模,数据和理解付诸实践。
我们是谁:我们是一个年轻、充满活力的团体,由一群对全球一体化和智慧共享充满热情的科学人士创立。我们的组织源于我们坚信,未来真正成功的研究成果将是那些拥抱日益扁平的科学世界的成果。我们支持并开展新技术的跨学科合作研究。
