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cgaposenet+gcan：用于几何相机姿势回归的几何克利福德代数网络
我们介绍了CGAPOSENET+GCAN，它通过使用几何Clifford代数网络（GCAN）增强了CGAPOSENET，这是相机姿势回归的架构。添加GCAN，我们仅从RGB图像中获得了相机姿势回归的几何感知管道。cgaposenet使用Clifford几何代数将四元组和翻译向量统一为单个数学对象，即电动机，可用于独特地描述相机姿势。cgaposenet可以在其他方法中获得综合结果，而无需调查损失功能或有关场景的其他信息，例如3D点云，这可能并不总是可用。cgaposenet就像文献中的几种方法一样，只学会了预测运动系数，并且没有意识到预测位于其几何含义的数学空间。通过利用几何深度学习的最新进展，我们从GCAN上修改了CGAPOSENET：从InceptionV3背骨中获得与摄像机框架相关的可能的运动系数的建议，然后通过在G 4，0中使用的一组层来，将它们通过单个电动机为单个电动机。网络的工作是几何意识，具有多活性价值in-
6G网络和技术的发展
范围：下一代互联网 (NGI) 是美国和英国等国家关注的焦点，旨在改进和革新当前和未来的互联网及其后端网络和基础设施，以开发更快、更可靠、更安全的互联网平台。NGI 的目标是开发互联网的高级版本。NGI 的目标交付成果包括构建具有更高数据访问、人机通信和生产力水平的网络通信架构，并实现更快的互联网带宽和速度。互联网从低级关注向更高级别的关注发展，重点关注互联互通、增加用户交互、视频聊天以及虚拟世界中的金融和社交互动，这是 NGI 发展的主要目标。虚拟世界不由单个实体或元宇宙拥有或控制，因为计算机生成的虚拟环境是为了可靠的用户交互而创建的。Web 3.0 是一项进步，它将控制未来的互联网和元宇宙中心，以提供更好的用户体验。在元宇宙中，使用来自不同供应商的软件进行交互的用户将体验到每个供应商的货币化，尽管技术不同，但交互无缝。
使用人工神经网络预测 DED 制造过程中的热场
AAbstr bstract act.. 在过去十年中，机器学习越来越吸引多个科学领域的研究人员，特别是在增材制造领域。同时，这项技术对许多研究人员来说仍然是一种黑箱技术。事实上，它允许获得新的见解，以克服传统方法（例如有限元方法）的局限性，并考虑制造过程中发生的多物理复杂现象。这项工作提出了一项全面的研究，用于实施机器学习技术（人工神经网络），以预测 316L 不锈钢和碳化钨直接能量沉积过程中的热场演变。该框架由有限元热模型和神经网络组成。还研究了隐藏层数和每层节点数的影响。结果表明，基于 3 或 4 个隐藏层和整流线性单元作为激活函数的架构可以获得高保真度预测，准确率超过 99%。还强调了所选架构对模型准确性和 CPU 使用率的影响。所提出的框架可用于预测模拟多层沉积时的热场。
《清洁工业协议》必须采取大胆战略，巩固欧洲在清洁技术领域的全球领导地位，并打造具有竞争力的净零经济
15 年来，欧洲已成为气候创新领域的全球领导者，投资数十亿欧元开发建立净零经济所需的突破性技术。然而，正如上周发布的欧盟竞争力指南所强调的那样，欧洲“从发现和申请专利到上市的道路上障碍重重”。指南采纳了马里奥·德拉吉的评估，即脱碳是欧洲繁荣的机遇，并将降低能源价格和提高我们在清洁技术领域的领先地位视为增强竞争力的“转型要务”。然而，这两份文件都警告说，欧洲清洁工业的供应不足以实现其脱碳目标，过度依赖进口国外制造的清洁技术可能会导致欧洲无法抓住这些机会。雄心壮志与随后的行动一样重要。这就是为什么我们，一个由 16 个智库、民间社会组织、研究和行业协会组成的团体，要求新的清洁工业协议为指南中概述的“联合脱碳和竞争力路线图”提供行动计划。
无监督域适应性的对比度适应网络
深度神经网络的最新进展成功地改善了各种学习问题[40，8，26，19，20]。但是，对于监督学习，大量的训练数据仍然是学习准确的深层模型的关键。尽管可能可用于一些预先规定的域，例如ImageNet [7]，但对于每个临时目标域或任务而言，手动标签通常很难或昂贵。缺少IN-ININAIN标记的数据阻碍了在许多实际问题中拟合模型的应用。在没有来自目标域的标记数据的情况下，已经出现了无监督的域适应（UDA）方法，以减轻数据分布的域移动[2，1，1，5，37，30，18，3，3，17]。它与无监督的学习有关，因为它仅需要从源域和目标域的零标签手动标签。在最近关于UDA的工作，这是Long等人提出的开创性工作。[22，25]旨在最大程度地减少深神经网络中源和目标域之间的差异，在此，在该网络中，域差异通过最大值
利用卷积神经网络进行快速对称微分同胚图像配准
微分同胚可变形图像配准在许多医学图像研究中至关重要，因为它提供了独特的属性，包括拓扑保存和变换的可逆性。最近基于深度学习的可变形图像配准方法利用卷积神经网络（CNN）从合成基本事实或相似性度量中学习空间变换，从而实现快速图像配准。然而，这些方法往往忽略了变换的拓扑保存和变换的平滑性，而平滑性仅由全局平滑能量函数来强制执行。此外，基于深度学习的方法通常直接估计位移场，这不能保证逆变换的存在。在本文中，我们提出了一种新颖的、有效的无监督对称图像配准方法，该方法最大化微分同胚图空间内图像之间的相似性，并同时估计正向和逆变换。我们使用大规模脑图像数据集在 3D 图像配准上评估了我们的方法。我们的方法实现了最先进的配准精度和运行时间，同时保持了理想的微分同胚特性。
持续的数据团队：RISE 网络战略指南
RISE 网络代表在不同社区工作的教师、辅导员和管理人员之间的合作伙伴关系，旨在帮助所有学生在大学、职业和生活中取得成功。康涅狄格州 RISE 网络成立于 2016 年，其使命是帮助教育工作者取得突破性成果，帮助所有学生实现并发挥他们的全部潜力。RISE 目前与 9 个学区的 10 所公立高中合作，为超过 13,000 名学生提供服务。我们作为一个教育工作者社区进行合作，使用数据来查明需求、形成假设并寻求提高学生成绩的想法。除了我们的直接合作伙伴关系和学生成果目标外，我们还渴望发挥催化作用。正如我们在 RISE 网络内部和跨网络分享创新和学习成果一样，我们也致力于以开源方式与教育工作者共享资源，以增强我们的集体影响力。我们希望本战略指南能够支持您为提高社区学生参与度、学习和成就所做的努力。
MR图像超级分辨率与挤压和激发推理注意力网络
高质量的高分辨率（HR）磁共振（MR）图像提供了更详细的信息，可用于可靠的诊断和定量图像分析。深度综合神经网络（CNN）显示出低分辨率（LR）MR图像的MR图像超分辨率（SR）的有希望的Abil。LR MR图像通常具有一些vi-Sual特征：重复模式，相对简单的结构和信息较少的背景。大多数以前的基于CNN的SR方法同样处理空间像素（包括背景）。他们也无法感知输入的整个空间，这对于高质量的MR IMPIMSR至关重要。为了解决这些问题，我们提出了挤压和激发推理注意网络（SERAN），以获得MR Image SR。我们建议从输入的全球空间信息中挤出注意力，并获得全球描述符。这样的全球描述符增强了网络专注于MR图像中更具信息区域和结构的能力。我们在这些全球描述符之间进一步建立了关系，并提出了引起关注的原始关系。全球描述符将以学习的关注进一步确定。为了充分利用汇总信息，我们通过学习的自适应注意向量自适应地重新校准了特征响应。这些注意向量选择一个全局描述符的子集，以补充每个空间位置以进行准确的细节和纹理重新分解。我们通过残留的缩放提出挤压和激发注意力，这不仅可以稳定训练，而且还使其对其他基本网络的灵感变得非常灵活。广泛的例证显示了我们提出的Seran的有效性，该塞伦在定量和视觉上清楚地超过了基准标记的最新方法。
通过图卷积和可逆神经网络对潜在空间中的点云进行去噪
点云经常包含噪声和异常值，为下游应用带来障碍。在本文中，我们介绍了一种新颖的点云去噪方法。通过利用潜在空间，我们明确地发现噪声成分，从而可以提取干净的潜在代码。这反过来又有助于通过逆变换恢复干净点。我们网络中的一个关键组件是一个新的多层图卷积网络，用于捕获从局部到全局各个尺度的丰富几何结构特征。然后将这些特征集成到可逆神经网络中，该网络双射映射潜在空间，以指导噪声解缠结过程。此外，我们使用可逆单调算子来模拟变换过程，有效地增强了集成几何特征的表示。这种增强使我们的网络能够通过将噪声因素和潜在代码中的内在干净点投影到单独的通道上来精确区分它们。定性和定量评估均表明，我们的方法在各种噪声水平下都优于最先进的方法。源代码可在 https://github.com/yanbiao1/PD-LTS 获得。
