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增强现实如何塑造医疗保健的未来
现代医疗机构正在经历快速而根本的变化。医生，技术人员和其他医生的需求比以往任何时候都更高，并难以维持相同的护理水平 - 同时同时实施了新的临床和数据存储技术。医疗保健设施越来越复杂，那是在Covid-19迫使他们实施社会疏远和占用限制之前。
现实世界市场的复杂动态
Reijsbergen，Daniel，Shyam Shiam，BarnabéMonnot，Stefanos Leonardos，苏格兰海峡和Piliouras的Georgies。“交易信仰：以太坊的EIP-1iety-blockchain（区块链），2021。
AKB-48：现实世界中阐明的对象知识库
人类的生命中有铰接的物体。对清晰的物体的综合理解，即外观，结构，物理特性和语义，将使许多研究社区受益。作为当前的符号对象理解解决方案通常是基于具有无物理属性的CAD模型的合成对象数据集，从而阻止了在视觉和机器人任务中的实现对现实世界应用的满足概括。为了弥合差距，我们提出了AKB-48：一个大规模的对象k nowledge b ase，由48个猫咪的2,037个现实世界3D 3D铰接式对象模型组成。每个对象由知识图Artikg描述。为了构建AKB-48，我们提出了快速的发音知识建模（FARM）管道，可以在10-15分钟内满足铰接对象的Artikg，并在很大程度上降低了Real
具有深层生成模型的扩散加权磁共振大脑图像的现实产生
深度学习方法有可能减轻放射科医生处理繁琐的，耗时的任务，例如检测和细分病理病变[1]，但是在医学成像的背景下对神经网络的培训面临着主要的挑战：它们需要训练大量图像，因为这是很难获得的，因为在许多方面都可以限制医疗信息，并且由于许多方面的范围限制了其他方面的范围。此外，虽然在世界各地的医院数据库中可以提供相对较大的医学图像，但这些图像是未标记的，并且不同的机构以派遣和不均匀的方式保存医疗图像，这使得它们在较大的数据库中收集它们。在这种情况下，从头开始生成医学图像的方法可能引起人们的极大兴趣。生成建模是机器学习的一个子字段，它在产生新的高质量自然图像（例如面部照片[2]）方面具有令人印象深刻的精力[2]，并应用于语音综合[3]和磁共振图像重建等任务[4]。如果可以教导生成模型来产生现实且多样化的新医学图像，那么它们将具有很有吸引力的潜力，可以显着增加可用于深神经网络培训的图像数量，因此可以帮助提高这些网络的准确性[5-7]。
为实时AI和HPC提供低潜伏期。
GROQ的体系结构与高批量GPU的相反，GROQCHIP处理器具有230 MB的SRAM，可提供80TB/s的芯片带宽。图3显示了Groqchip如何非常有效地揭示指令级别并行性，记忆级并行性和数据级并行性，从而同时采用了计算和交流的独特方法。开发后，控制权被移交给软件端，以构建一个大规模的并行编译器，以利用所有这些形式的并发。这有助于有助于Groq在批次1.在其他体系结构中，必须处理256个用于培训的256 BA TCH，这意味着必须处理256张图像，并且“在应用程序可以提供有关第一个的信息之前从''中学到的图像。在GROQ在批次1运行，因此在收到的每个图像时处理每个图像（而不是等待所有256），不仅等待降低，精度会提高。另外，GROQ架构允许开发人员不摊销GPU和其他传统体系结构中固有的长潜伏期。
草稿 - 对现实世界图像字幕和场景标识的全面分析
图像字幕是一项计算机视觉任务，涉及为图像生成自然语言描述。此方法在各个领域都有许多应用，包括图像检索系统，医学和各种行业。但是，尽管图像字幕进行了重要的研究，但大多数研究都集中在高质量的图像或受控环境上，而没有探索现实世界图像字幕的挑战。现实世界的图像字幕涉及复杂而动态的环境，具有许多关注点，图像通常在质量上非常差，甚至对于人类而言，这也是一项艰巨的任务。本文评估了在不同编码机制，语言解码器和培训程序之上构建的各种模型的性能，使用新创建的现实世界数据集由使用MIT室内场景数据集构建的65多个不同场景类的800多个图像组成。该数据集使用IC3方法字幕，该方法通过汇总来自图像的唯一视图点的标准图像字幕模型所涵盖的详细信息来生成更具描述性字幕。
让人工智能远离自我炒作：了解机器学习的益处和挑战
本文比较了不同的船舶性能建模方法，目的是找到最适合运营优化的建模技术。特别强调了机器学习等数据驱动方法的潜力和挑战。与中午报告相比，使用基于传感器数据的数据驱动方法的附加值是量化的。除了行业标准方法之外，还提出了一种基于物理信息机器学习的新方法，称为“船舶内核”。船舶内核在短期准确性方面优于此处考虑的其他方法。这使它们成为需要对广泛条件进行预测的运营优化（例如路线和速度优化）的理想构建块。与其他方法相比，船舶内核具有出色的长期准确性，使其成为性能监控用例（例如与船体和螺旋桨性能相关的维护计划）的宝贵工具。本文最后对机器学习操作化面临的挑战进行了总体评论和警告。
边缘的计算机视觉：使用redmycow系统实时实时识别
在精确的牲畜种植中，牛的个体识别对于为赋予动物福利，健康和生产力做出的决定提供了至关重要的。在文字中，存在可以读取耳罩的模型；但是，它们不容易携带到现实世界中的牛生产环境，并主要在静止图像上做出预测。我们提出了一个基于视频的牛耳牌阅读系统，称为deRmycow，该系统利用视频中的节奏特性来准确检测，跟踪和读取边缘设备上25 fps的牛耳标。对于视频中的每个帧，ReDmycow在两个步骤中发挥作用。1）标签检测：Yolov5s对象检测模型和NVIDIA DEEPSTREAM跟踪层检测并跟踪存在的标签。2）标签读数：小说whentoread mod-ule决定是读取每个标签，使用trba场景文本识别模型或使用从前框架上读取的读数。该系统是在边缘设备上实现的，即NVIDIA JETSON AGX ORIN或XAVIER，使其可移植到没有外部计算资源的牛生产环境中。要达到实时速度，请阅读 - MyCow仅在当前框架中读取检测到的标签，如果它认为在当前框架中明显改善决策时，它将获得更好的读数。理想情况下，这意味着即使标签被遮挡或模糊，也可以在视频中找到标签的最佳读数并存储在视频中。在真正的中西部奶牛场住房测试该系统时，9,000头母牛，雷米科（Demmycow）系统准确地阅读了96.1％的印刷耳廓，并证明了其现实世界中的商业潜力。devmycow为商业牛农场提供了知情的数据驱动决策流程的机会。
整体自由意志：桥接自治，道德和结构化现实
传统的自由模型通常会隔离自主权，从而导致概念上的显着差距。自由主义者的自由意志强调完全独立于外部决定因素，这是一种理想化和不受约束的代理形式。这种观点忽略了自主权固有地受到系统性和关系影响的方式。另一方面，兼容允许在确定性的边界内自由意志，但会降低自主权，仅与内部欲望相结合，无法说明能够实现道德化增长和反思性决策的机制（Wisniewski等人，2019年）。 坚硬的决定论认为所有人类行为都是由外部因素决定的，它否认了自由的存在。 虽然在逻辑上保持一致，但这种观点忽略了人类通过有意识的努力来反思和重塑其行为的可观察能力。 关系方法（例如关系自主权和集体意图）正确地强调了社会关系在塑造自主权中的作用，但经常将这些影响降低到次要重要性，忽略了人类决策的相互联系和系统性的维度（Christman，1990; Mackenzie＆Stoljar，2000; 2000年）。 共同解决了自由意志的发展，关系和道德方面（Frankfurt，1971）。兼容允许在确定性的边界内自由意志，但会降低自主权，仅与内部欲望相结合，无法说明能够实现道德化增长和反思性决策的机制（Wisniewski等人，2019年）。坚硬的决定论认为所有人类行为都是由外部因素决定的，它否认了自由的存在。虽然在逻辑上保持一致，但这种观点忽略了人类通过有意识的努力来反思和重塑其行为的可观察能力。关系方法（例如关系自主权和集体意图）正确地强调了社会关系在塑造自主权中的作用，但经常将这些影响降低到次要重要性，忽略了人类决策的相互联系和系统性的维度（Christman，1990; Mackenzie＆Stoljar，2000; 2000年）。共同解决了自由意志的发展，关系和道德方面（Frankfurt，1971）。