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开发人员程序
• 2K/HD/SD I/O up to 50/60p • 4x bidirectional 3G-SDI BNC with 16-ch embedded audio • HDMI I/O with 8-ch embedded audio • Two Thunderbolt 3 ports with loop through • Multi-channel workflow support for OBS/Wirecast/vMix and other applications • RGB 4:4:4 12-bit up to p30, YCBCR 4：2：2 10位和HFR工作流程支持•通过SDI•PQ，HLG，HDR10和Dolby Vision支持的SDR/HDR传输特征，色彩学和亮度的VPID信号传导•HDR元数据捕获和自动播放•通过HDMIIOR ONDER•进行射击•8-8-8-8-面板音频显示•包括对Apple硅的支持•RS-422 VTR控制，参考，LTC输入和LTC输出t-Tap Pro $ 1,099紧凑型，无声，带有SDI和HDMI的移动4K HDR
4DIFF：第三到第一个观点的3D引用扩散模型...
摘要。我们提出了4DIFF，这是一个解决Exo-to-ego视图转换任务的3D引起的扩散模型 - 从相应的第三人称（Exentric）图像中生成第一人称（Ego-go-Imentric）查看图像。建立扩散模型生成光地式图像的能力，我们提出了一个基于变压器的扩散模型，该模型通过两种机制对几何学进行了评分：（i）Egocentric Point Cloud Rasterization和（II）3D意识到的旋转旋转交叉注意。以中心的点云栅格化将输入外向图像转换为以自我为中心的布局，后者随后被扩散图像变压器使用。作为扩散变压器的DeNoiser块的组成部分，3D感知的旋转跨注意事件进一步结合了从源exentric视图中的3D信息和半出现特征。我们的4DIFF在挑战性和多样化的自我exo4d多视图数据集上实现了状态的结果，并展示了对训练期间未遇到的新型环境的强大概括。我们的代码，处理过的数据和预处理的模型可在https://klauscc.github.io/4diff上公开获取。
结构和功能脑网络与图神经网络联合嵌入用于精神疾病诊断
摘要 — 多模态脑网络从结构和功能两个方面表征了不同脑区之间的复杂连接，为精神疾病分析提供了一种新方法。最近，图神经网络 (GNN) 已成为分析图结构数据的事实上的模型。然而，如何使用 GNN 从多模态的脑网络中提取有效表示仍然很少被探索。此外，由于脑网络不提供初始节点特征，如何设计信息节点属性并利用边缘权重让 GNN 学习仍未得到解决。为此，我们为多模态脑网络开发了一种新型多视图 GNN。具体来说，我们将每种模态视为脑网络的一个视图，并采用对比学习进行多模态融合。然后，我们提出了一个 GNN 模型，该模型利用消息传递方案，通过基于度统计和脑区连接传播消息。在两个现实世界疾病数据集（HIV 和双相情感障碍）上进行的大量实验证明了我们提出的方法相对于最先进基线的有效性。
不确定性意识到伪装对象检测中的人机合作
伪装的对象检测（COD）是识别在其环境中识别对象的任务，由于其广泛的实际应用范围很快。开发值得信赖的COD系统的关键步骤是对不确定性的估计和有效利用。在这项工作中，我们提出了一个人机协作框架，用于对伪装物体的存在进行分类，利用计算机视觉模型（CV）模型的互补优势和无创的脑部计算机界面（BCIS）。我们的方法引入了一个多视障碍，以估计简历模型预测中的不明显，利用这种不确定性在培训过程中提高效率，并通过基于RSVP的BCIS在测试过程中为人类评估提供了低信任案例，以实现更可靠的决策。我们在迷彩数据集中评估了框架，与现有方法相比，平衡准确性（BA）的平均平均提高为4.56％，F1得分的平均提高为4.56％。对于表现最佳的细节，BA的改善达到7.6％，F1分数为6.66％。对培训过程的分析表明，我们的信心措施和精度之间存在很强的相关性，而消融研究证实了拟议的培训政策和人机合作的有效性
职位描述智能结构实验室的计算机愿景（https://cviss.net）在滑铁卢大学的民用与环境工程学，
职位描述由Chul Min Yeum博士领导的智能结构实验室的计算机愿景（https://cviss.net）在滑铁卢分校的民用与环境工程中，正在接受研究生学习的申请（MASC，Direct Direct Ph.D.，Ph.D。，Postdoc）。研究生将参与由实际应用驱动的研究，利用最先进的技术将智能注入物理建筑环境中。这项工作旨在增强基础设施的安全性和韧性，以确保其承受和适应挑战的能力。该职位的关键研究目标是设计，优化和部署2D和3D处理解决方案，从而从视觉数据中提取有意义的见解。学生将与一个由工程师和研究人员组成的多学科团队合作，以提供推动我们领域创新的最先进解决方案。有经验或了解深度学习和多浏览几何形状的学生申请此职位。资格要求•本科，MASC或博士学位。土木工程，计算机科学，软件工程或系统工程学位。•强大的机器学习开发技能（Tensorflow，Keras，Pytorch，Lightning）以及OPENCV，C ++和/和C＃的经验。•图像识别（例如DNN）和计算机视觉（例如，多视图几何，大满贯）中的知识，•在处理和分析来自各种来源的视觉数据的经验，包括图像，视频，深度图和点云。•熟练的英语，无论是说话还是书面的，都可以每天交流。•协助组织相关的研讨会和演示。首选资格•在计算机视觉，图像处理和结构健康监测领域的出版物记录•具有GPU加速计算机视觉算法的经验。•具有操作和操纵光学传感器（例如，颜色，深度相机，激光镜头）和感应硬件（例如DAQ）职责和职责的经验•协调研究项目并交付产出。•通过科学出版物和会议演讲来传播结果。•与政府的行业和利益相关者进行沟通和合作。•参加研究建议的起草和项目可交付成果。申请所有合格的个人都被鼓励申请此职位。候选人应将详细的简历发送给Yeum博士（cmyeum@uwaterloo.ca），并提供电子邮件主题“位置申请”。在申请职位之前，请查看我们实验室（https://cviss.net）的当前研究。Yeum博士可能会向候选人提供其他信息。Yeum博士将审查符合条件以安排面试的申请并与候选人联系。如果您没有收到我们的来信，则意味着您的申请并未进入面试阶段。选定的候选人将有机会在2024年秋季或2025年冬季开始该计划。如果您热衷于应用最新的计算机视觉技术来解决有影响力的土木工程问题，并希望有机会与领先的行业合作伙伴合作，请立即适用于我们的实验室！
SoundLoc3D：使用多模式RGB-D声学摄像头 /作者= He，Yuhang，Invisible 3D声源定位和分类； Shin，Sangyun； Cherian，Anoop； Trigoni，Niki； Markham，Andrew /creationDate = 2025年1月8日 /主题=人工智能，计算机视觉，机器学习，语音< /div < /div < /div>
抽象准确地定位了3D声音源并估算其语义标签（其中可能不可见，但假定源位于场景中物体的物理表面上）具有许多真实的应用，包括检测气体泄漏和机械故障。在这种情况下，视听弱相关性在得出创新方法时提出了新的挑战，以回答是否或如何使用交叉模态信息来解决任务。朝着这一目标，我们建议使用由针孔RGB-D摄像头和共面四通道麦克风阵列（MIC-ARRAY）组成的声学相机钻机（MIC-Array）。通过使用此钻机来记录来自多视图的视听信号，我们可以使用跨模式提示来估计声源3D位置。特别是，我们的框架Soundloc3d将任务视为集合预测问题，集合中的每个元素都对应于潜在的声源。鉴于视听弱相关，首先是从单个视图mi-crophone阵列信号中学到的集合表示，然后通过主动合并从多视rgb-d图像揭示的物理表面提示来确认。我们证明了Soundloc3d在大型模拟数据集上的效率和优势，并进一步显示了其对RGB-D测量不准确性和环境噪声干扰的鲁棒性。
西北大学
在分析型 PicoProbe 仪器上实现计算介导显微镜和工作流程 10:55 – 11:15 关于显微镜大数据处理的小组讨论 11:15 – 11:40 RAW Ayyubi，UIC 原子分辨率 STEM 图像中的自动缺陷检测：一种带有变分卷积自动编码器的机器学习方法 11:40 – 12:15 Will Harris，蔡司使用基于人工智能的方法克服 3D X 射线成像中的实际挑战 12:15 – 12.30 M 3 S 商务会议 12:30 – 14:00 与供应商共进午餐和参观 14:00 – 14:45 Tekin Bicer，博士，阿贡国家实验室 使用人工智能和机器学习方法增强阿贡同步加速器光源的 X 射线微断层扫描15:45 – 15:10 Rosa Diaz Rivas，普渡大学 量子计算材料评估的可扩展图像处理协议 15:10 – 15:40 Jie Chen 博士，西北大学 使用多视角意见融合机器学习从电子衍射图案中自动识别晶体系统 15:40 – 15:50 闭幕词 *可选择参观位于技术学院 AB 翼的 NU ANCE 设施
移动心态提取的机器学习心电图
摘要：背景：本互联网技术正在重塑医疗保健应用程序。我们对基于心电图（ECG）的心脏健康管理（ECG）的长期，超临床，心电图（ECG）的特殊兴趣，并提出了一个机器学习框架，以从嘈杂的移动ECG信号中提取关键模式。方法：提出了一个三阶段混合机器学习框架，用于估计与心脏疾病相关的ECG QRS持续时间。首先，使用支持向量机（SVM）从移动心电图中识别出原始的心跳。然后，QRS边界使用新型模式识别方法，多视图动态时间翘曲（MV-DTW）定位。为了增强信号中运动伪影的鲁棒性，MV-DTW路径距离也用于量化心跳特异性的失真条件。最后，对回归模型进行了训练，可以将移动ECG QRS持续时间转换为常用的标准胸部ECG QRS持续时间。结果：通过提出的框架，ECG QRS持续时间估计的性能非常令人鼓舞，并且相关系数，平均误差/标准偏差，平均绝对误差和根平均绝对误差分别为91.2％，0.4±2.6，1.7和2.6 ms，与传统的基于胸部ECG基于传统的基于胸部ECG的测量相比。结论：证明有希望的实验结果表明框架的有效性。这项研究将极大地将基于机器学习的ECG数据挖掘到智能医疗决策支持。
![arxiv：2303.13508V2 [CS.CV] 2023年3月27日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d3c5c3db867d2b184eb0df01f6372f653ff1150a.webp)
arxiv：2303.13508V2 [CS.CV] 2023年3月27日
仅提示在图形，VR，电影和游戏等各个领域都有应用。尽管文本提示允许对生成的3D资产进行某种程度的控制，但通常很难准确地控制其身份，几何形状和外观，仅使用文本来控制其身份，几何形状和外观。尤其是这些方法缺乏生成特定受试者的3D资产的能力（例如，特定的狗而不是普通狗）。能够生成特定于3D的主题3D资产将显着减轻艺术家和3D获取的作品流量。在个性化特定于2D图像生成的受试者T2I模型中取得了显着的成功[13，21，38]。这些技术允许在不同上下文中生成特定主题图像，但它们不会生成3D资产或负担任何3D控制，例如观点变化。在这项工作中，我们提出了“ Dreambooth3d”，这是一种主题驱动的文本到3D代的方法。给定了几个（3-6）的图像捕获主题的图像（没有任何其他信息，例如相机姿势），我们生成了主题 - 特定的3D资产，这些资产也遵守输入文本提示中提供的上下文化。也就是说，我们可以生成具有给定主题的几何和外观身份的3D资产，同时也尊重变化（例如输入文本提示提供的睡眠或跳狗）。对于Dreambooth3d，我们从重点作品[33]中汲取灵感[33]，该灵感使用T2I扩散模型得出的损失来优化NERF模型。我们观察到，简单地为给定主题个性化T2I模型，然后使用该模型来优化NERF，易于多种故障模式。一个关键问题是个性化的T2i模型往往会过度符合仅存在于稀疏主题图像中的相机观点。因此，从任意连续的角度来看，这种个性化T2I模型的结果损失不足以优化连贯的3D NERF资产。使用Dreambooth3D，我们提出了一个有效的优化方案，在该方案中，我们可以相互优化NERF资产和T2I模型，以共同使它们具有特定于主题。我们利用DreamFusion [33]进行NERF优化，并使用Dreambooth [38]进行T2I模型。特别是，我们提出了一个三阶段优化框架，在第一个阶段，我们部分地为Dreambooth模型进行了缩减，然后使用DreamFusion来选择NERF资产。部分填充的Dreambooth模型不会过分符合给定的主题视图，但也不会捕获所有特定于主题的细节。因此，结果NERF资产是3D相干的，但不是主体。在第二阶段，我们将Dreambooth模型完全填充，以捕获主题的细节并使用该模型来构建多视伪对象图像。也就是说，我们使用训练有素的Dreambooth模型将多视效果从训练有素的NERF转换为主题图像。在最终阶段，我们进一步优化了Dreambooth模型us-
国防部标准实践
4.8.24.5 设备面板标记（标牌）。.........................................................40 4.8.24.6 公制和美国（U.S.）标准测量。.........................................40 4.8.24.7 温度。....................................................................................................40 4.8.24.8 其他技术手册（TM）/交互式电子技术手册（IETM）。.............................................................................................40 4.8.24.9 表格。.............................................................................................40 4.8.24.10 图表和多页图表。.............................................................................40 4.8.24.11 索引号。.................................................................................................41 4.8.24.12 图表上的项目。...........................................................................................41 4.8.24.13 脚注。.........................................................................................................41 4.8.24.14 重复信息。....................................................................................41 4.8.25 方程式.............................................................................................................41 4.8.26 命名法。.................................................................................................41 4.8.26.1 命名法的一致性和适用性。.................................................................................41 4.8.26.2 官方/批准的命名法。...........................................................................41 4.8.26.3 军事术语。.................................................................................................41 4.8.26.4 自动电子测试和检验术语。......................................................41 4.8.27 可理解性。...........................................................................................41 4.8.28 图形。................................................................................................41 4.8.28.1 图形格式。.............................................................................................41 4.8.28.2 图形类型。.............................................................................................42 4.8.28.2.3.2 修饰。....45................................................................................................42 4.8.28.2.1 线条图...............................................................................................................42 4.8.28.2.2 多视图和多页插图..............................................................................................42 4.8.28.2.3 照片.......................................................................................................42 4.8.28.2.3.1 照片质量。......................................................................................................42 4.8.28.2.3.3 使用照片代替线条图。.............................................................................42 4.8.28.2.4 工程图。.............................................................................................42 4.8.28.2.5 图表。.............................................................................................................43 4.8.28.2.5.1 图表规范。....................................................................................43 4.8.28.2.5.2 图表类型。.........................................................................................43 4.8.28.2.6 图表和图形。.............................................................................................43 4.8.28.2.7 工具和测试设备插图。.............................................................................43 4.8.28.3 插图元素。.............................................................................43 4.8.28.3.1 边框规则和方框。....................................................................................43 4.8.28.3.2 人体图形的使用。.............................................................................43 4.8.28.3.3 信用额度。................................................................................................................44 4.8.28.3.4 标注。...........................................................................................................44 4.8.28.3.4.1 索引号。................................................................................................44 4.8.28.3.4.2 引线和箭头。...........................................................................................44 4.8.28.3.5 图例。................................................................................................44 4.8.28.3.6 插图步骤。................................................................................44 4.8.28.4 图形技术。..............................................................................................44 4.8.28.4.1 图号。..............................................................................................44 4.8.28.4.2 维修零件和专用工具清单 (RPSTL) 图号。