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知道您的邻居：通过空间视觉语言推理改善单视的重建
从单个视图中恢复3D场景几何形状是计算机视觉中的基本问题。虽然经典的深度估计方法仅推断出2.5D场景表示为图像平面，但最新的基于辐射范围的aperach是重建完整的3D代表。然而，这些方法仍然在被占地的区域困难，因为没有视觉观察的几何形状需要（i）周围的语义知识，以及（ii）关于空间上下文的推理。我们提出了Kyn，这是一种单视场景重建的新方法，其原因是语义和空间上下文来预测每个点的密度。我们引入了一个视觉模块模块，以使用细粒度的语义信息丰富点特征。我们通过语言引导的空间注意机制在整个场景中汇总了点表示，以产生意识到3D语义环境的每点密度预测。我们表明，与预测每个3D点的密度相比，Kyn改善了3D形状的恢复。我们在Kitti-360上实现了最新的场景和对象重建结果，并且与先前的工作相比，零弹性概括的改进。项目页面：https：//ruili3.github.io/kyn。
用于拓扑的自监督边缘检测重建...
许多基于机器学习的轴突追踪方法依赖于带有分割标签的图像数据集。这需要领域专家的手动注释，这需要大量劳动力，并且不适用于以细胞或亚细胞分辨率对半球或整个脑组织进行大规模脑映射。此外，保留轴突结构拓扑对于理解神经连接和大脑功能至关重要。自监督学习 (SSL) 是一种机器学习框架，允许模型在未注释的数据上学习辅助任务，以帮助完成监督目标任务。在这项工作中，我们提出了一种新颖的 SSL 辅助任务，即为面向拓扑的轴突分割和中心线检测的目标任务重建边缘检测器。我们使用小鼠大脑数据集对三个不同的 SSL 任务进行了 3D U-Nets 预训练：我们提出的任务、预测排列切片的顺序和玩魔方。然后，我们在不同的小鼠大脑数据集上评估了这些 U-Nets 和基线模型。在所有实验中，针对我们提出的任务进行预训练的 U-Net 分别将基线的分割、拓扑保留和中心线检测提高了 5.03%、4.65% 和 5.41%。相比之下，切片排列和魔方预训练的 U-Net 并没有比基线有持续的改进。
创新的和解行动计划
确保未来的重要一步是NAS第一人民中心达拉尼·恩加拉瓦达（Darani Ngalawada）的最新成立。在gadigal语言中，达拉尼·恩加拉瓦达（Darani ngalawada）的意思是我们留下的白牙龈树，这个标题既包裹着盖迪加尔人与这个遗址的深厚历史联系，又包含了澳大利亚首次人民互动和NAS成功的历史。该中心通过为学生提供指导和学习支持，以建立其专业未来的途径，从而在NAS的参与和成功中发挥至关重要的作用。达拉尼·恩加拉瓦达（Div）在NAS的文化包容性政策和程序的制定中也起着同样至关重要的作用。这包括关注整个学校课程和学术运作的澳大利亚知识，观点和实践的关注，以使所有NAS员工和学生受益。
从文本数据>的高保真3D重建的生成方法
Ian Goodfellow等。 （2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。 lvmin Zhang等。 （2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。 它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。 Christian Ledig等。 （2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。 它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。 Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Ian Goodfellow等。（2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。lvmin Zhang等。（2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。Christian Ledig等。（2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Xuebin Qin等。（2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。
从文本数据>的高保真3D重建的生成方法
Ian Goodfellow等。 （2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。 lvmin Zhang等。 （2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。 它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。 Christian Ledig等。 （2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。 它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。 Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Ian Goodfellow等。（2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。lvmin Zhang等。（2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。Christian Ledig等。（2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Xuebin Qin等。（2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。
使用迭代完善的波场重建反演的定量光声断层扫描：仿真研究
摘要 - 光声tomog-raphy的最终目标是准确绘制整个成像组织中的吸收系数。大多数研究都假定生物组织的声学特性，例如声音（SOS）和声学衰减，或者在整个组织中都是均匀的。这些假设降低了衍生吸收系数估计的准确性（DEAC）。我们的定量光声断层扫描（QPAT）方法使用迭代完善的波场重建内部（IR-WRI）估算DEAC，该局部结合了乘数的交替方向方法，以解决与全波逆算法相关的循环跳过挑战。我们的方法弥补了SOS不均匀性，衰变和声学衰减。我们在新生儿头数字幻影上评估了方法的性能。
以中城为中心的侦察调查报告
圣地亚哥市（城市）完成了这项以中城为中心的侦察调查，这是对中城区社区计划的全面更新的一部分，该计划包括城市高地，正常高地，肯辛顿 - 塔尔马德尔（Kensington-Talmadge）和东部地区“中城”。该市一般计划的目标是将历史保护计划整合到更大的计划过程中。中城市社区计划更新（CPU）将考虑社区状况以及一般计划目标和气候行动计划目标，以形成社区特定的愿景和目标，以指导社区的未来长期发展。该调查与中城区社区计划领域的历史环境声明（中城历史上下文声明）一起进行了范围，并且是系统地确定中城市中潜在的历史资源的第一步。调查将为CPU的遗产保护因素和《加利福尼亚环境质量法》（CEQA）分析提供信息。
跨机构过渡期间的药物对帐：对挑战和机遇的定量分析
1 D.布拉德利·麦克威利亚姆斯生物医学信息学学院，德克萨斯大学健康科学中心（UTHEALTH），休斯敦，德克萨斯州休斯敦2内科医学，休斯敦大学德克萨斯大学健康科学中心（UTHealth）John P.和Kathrine G. McGovern医学院，德克萨斯州休斯顿，德克萨斯州，美国4 4 4 4 4，休斯敦大学卫生科学中心（UTHealth）公共卫生学院，休斯敦，休斯敦，休斯敦，德克萨斯州休斯顿大学，德克萨斯州，德克萨斯州，州5美国德克萨斯州休斯顿公共卫生学院