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测地线回归表征月经期间女性大脑的三维形状变化
女性在绝经后患阿尔茨海默氏症和其他神经系统疾病的风险更高，但将女性大脑健康与性激素波动联系起来的研究却有限。我们希望通过开发工具来量化性激素波动过程中大脑的三维形状变化，以研究这种联系。三维离散曲面空间上的测地线回归提供了一种表征大脑形状演变的原则性方法。然而，就目前的形式而言，这种方法的计算成本太高，不便于实际使用。在本文中，我们提出了加速三维离散曲面形状空间上的测地线回归的近似方案。我们还提供了每种近似值可使用的经验法则。我们在合成数据上测试了我们的方法，以量化这些近似值的速度-准确度权衡，并表明从业者可以期待非常显着的速度提升，同时只牺牲很少的准确性。最后，我们将该方法应用于真实的大脑形状数据，并首次表征了女性海马体在月经周期中如何随着孕酮的变化而改变形状：我们的近似方案（实际上）使这一表征成为可能。我们的工作为生物医学和计算机视觉领域的全面、实用的形状分析铺平了道路。我们的实现在 GitHub 上公开可用。
使用高斯进程回归机器学习模型的Flyrock投掷预测
I.引言Flyrock是爆炸启动时远离采矿区的岩石质量。通常考虑的第一个参数是：负担，爆炸孔直径，深度，粉末因子间距，茎，爆炸性材料类型和sub-drill在Flyrock预测期间是可控参数。此外，爆炸工程师无法影响的岩石性能是无法控制的参数，例如压缩间距和岩石的拉伸强度。因此，爆炸工程师必须更改第一个参数，以最大程度地减少flyrock掷距离。设计了各种经验方程，以设想由爆破操作[1]，[2]产生的fly架。经验模型是根据flyrock上的几个现场实验的有效参数开发的，即孔直径，爆炸性，茎，负担的密度，弹出材料，粉末因子和孔长度的初始发射速度。因此，这些经验方程的性能预测能力在许多情况下不是很有效[2]，[3]。
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-
roket：最佳基于运输的内核回归
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caril：自主驾驶的模仿学习中的信心回归
摘要 - 基于端到端视力的模仿学习已直接从专家演示中学习控制命令来证明自主驾驶的有希望的结果。然而，传统方法依赖于基于回归的模型，这些模型提供了精确的控制，但缺乏一致性估计或基于分类的模型，这些模型提供了置信度得分，但由于分离而降低了精度。此限制使量化预测行动的可靠性并在必要时应用更正是一项挑战。在这项工作中，我们引入了双头神经网络体系结构，该架构既集成回归和分类负责人，以提高模仿学习中的决策可靠性。回归负责人预测了连续的驾驶动作，而分类头则估计了置信度，从而实现了一种调整机制，该校正机制可以调整低信心情景中的动作，从而增强了驾驶稳定性。我们在Carla模拟器内的闭环环境中评估了我们的方法，证明了其检测不确定的动作，估计信心并应用实时校正的能力。实验结果表明，我们的方法可降低车道偏差，并提高了传统精度高达50％，表现优于常规回归模型。这些发现突出了分类指导置信度估计的潜力，以增强基于视觉的模仿学习对自主驾驶的鲁棒性。源代码可在https：// github上找到。com/elahedlv/profester_aware_il。
fst-net：使用特征融合和局部坐标回归
面部软组织（FST）的具有里程碑意义的定位是对人体面部的3D形态分析的基本步骤，这对于面部畸形相关疾病的诊断和治疗非常重要。但是，几乎没有关于基于深度学习的3D扫描图像的地标定位的研究。由于非欧盟数据结构，无法直接使用基于2D图像的方法。在本文中，我们提出了一个端到端的学习框架，以自动将28个地标在3DMD扫描中定位，称为FST-NET。我们的方法从纹理图像和网格模型中提取特征。3DMD扫描的新纹理映射是通过投影对融合纹理和结构特征的投影而生成的。使用双分支网络集成变压器，以预测从粗到细的地标热图。提出了基于概率距离和热图预测的局部协调回归模块，以计算具有里程碑意义的协调。我们从诊所收集和注释300 3DMD面部扫描以评估我们的模型。实验表明，该模型的平均定位误差为1.204mm（临床上可接受的精度范围为1.5 mm），正确的地标检测率等于70.89％。我们的模型超过了网格模型上地标定位的当前最新深度学习方法。
HIMA：高维中介分析
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基于地理加权回归的水 - 土壤 - 能源溶液的预测
摘要：由于全球城市化，城市地区遇到了许多环境，社会和经济挑战。已经提出和实施了不同的解决方案，例如基于自然的解决方案以及绿色和蓝色基础设施。考虑到与这些解决方案相关的外源性因素是评估其可能影响的关键问题。这项研究研究了可能的解释性因素及其演变，直到2054年对紫外线地区的几种解决方案进行了研究：废水恢复，地表地热能和区域的热量减震能力。此研究由一系列统计模型，即普通最小二乘（OLS）和地理位置加权回归（GWR）进行，这些回归（GWR）集成在地理信息系统中。主要的驱动因素被确定为土地使用/土地覆盖和人口分布。结果表明，GWR模型捕获了空间自相关的很大一部分。的预测结果，低，中和高潜力实施特定溶液的区域。此外，将解决方案的实施能力与所描述的需求进行了比较，因为需要减慢地表城市热岛的影响和对化石能量的依赖。此外，降温能力始终与人类活动有明显的联系。需要进一步研究以发现剩余的原因，尤其是空气质量，水，植被和气候变化。
非洲的自然资源禀赋与增长动态：面板协整回归的证据
建议引用：Adekunle, Ibrahim Ayoade；Maku, Olukayode Emmanuel；Williams, Tolulope O.；Gbagidi, Judith；Ajike, Emmanuel O. (2023)：非洲的自然资源禀赋和增长动态：面板协整回归证据，AGDI 工作论文，编号 WP/23/015，非洲治理与发展研究所 (AGDI)，雅温得
基于高通量定量PCR
Aurore Loquet，RémiLeGuern，Teddy Grandjean，Claire Duboyez，Marvin Baudin等。基于高促销定量PCR的孕妇，用于孕妇的Bacertill阴道病诊断的克拉斯菌和回归树。分子诊断杂志，2021，23（2），pp.234-241。10.1016/j.jmoldx.2020.11.004。hal-03311394