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单幅图像结构恢复的几何推理
我们研究了从一组自动提取自单幅室内图像的线段中生成场景的合理解释的问题。我们表明，即使存在遮挡物体，我们也可以识别建筑物内部的三维结构。通过几何推理提出了几种物理上有效的结构假设，并进行了验证，以找到最适合线段的模型，然后将其转换为完整的 3D 模型。我们的实验表明，我们从线段恢复的结构与使用完整图像外观的方法相当。我们的方法展示了如何使用一组描述线段组之间几何约束的规则来修剪场景解释假设并生成最合理的解释。
巴西甘蔗供应链中建造农业工业能力
摘要：背景：本研究旨在探索国内企业家如何通过在农业工业领域中建立自己可以最好地偿还资本和劳动力的农业工业领域，从而从全球蓬勃发展的农业综合企业中受益。对巴西的国内企业家进入农业综合企业的不同部分的方式进行了评估，并特别关注对当地农业工业能力发展的影响。方法：我们评估了巴西糖和乙醇供应链各个领域中国内公司与外国跨国公司有关的当前市场份额。结果：外国跨国公司是肥料，机械和贸易领域的市场领导者（在这些细分市场中，国内公司的市场份额分别为20.3％，33.3％和42.9％）。但是，巴西公司在诸如植物育种，甘蔗加工和农业等领域的市场份额更高（家庭市场份额分别为93.2％，67.4％和75.5％）。分别在研究，资助信用和市场政策的政府支持中获得的植物育种，农业和贸易益处。结论：通过对农业工业部门进行投资，发展中国家可以从农业综合企业的扩张来利用其经济增长。对科学，技术和国内监管行动的投资可以帮助建立国家能力，尽管影响有时仅限于国内公司更具竞争力的农业工业部门。这些课程可以帮助其他发展中国家评估其农业工业发展的机会和挑战。
长期配对的联想刺激不完整的脊髓损伤患者手动肌肉力量的稳定改善 - 病例系列研究
脊髓损伤（SCI）是一种改变生活的疾病，会导致运动，感觉和自主性功能障碍，导致身体障碍和残疾（1）。SCI被归类为不完整的，当某些感觉或运动功能（或两者都保留在s骨段中，低于受伤的水平，或完成时，当所有电动机和感觉函数都远离损伤部位（包括sacrain segments）时，不存在（2，3）。在受伤后的前6至9个月内，自发恢复最为明显（4）。具有综合的物理和职业疗法在康复中，SCI不完整的患者可以恢复功能（5）。在第一年后，在SCI的慢性阶段，常规疗法主要旨在改善先前获得的功能。但是，训练也可以改善手臂和手动肌肉力量和功能（4，6）。对于四方人来说，恢复适合日常活动的手功能是其健康和福祉中最关键的方面（1，7）。这突出了对创新治疗方法的需求。
北方邦的乳制品行业2023-2028，股份，大小，增长
Dairy Industry in Uttar Pradesh IMARC Group, a leading market research company, has recently releases report titled "Dairy Industry in Uttar Pradesh: Market Size, Growth, Prices, Segments, Cooperatives, Private Dairies, Procurement and Distribution" The study provides a detailed analysis of the industry, including the Uttar Pradesh dairy market share, size, trends, and growth forecasts.该报告还包括竞争对手和区域分析，并强调了市场上最新的进步。报告重点介绍北方邦奶牛市场有多大？北方邦乳制品市场规模在2022年达到16.267亿印度卢比。期待，到2028年，市场预计将达到36132亿印度卢比，在2023 - 2028年期间的增长率（CAGR）为14.24％。什么是乳制品？乳制品是指使用牛奶，水牛，山羊和骆驼的牛奶制造的几种产品。它由几种食品组成
地球观测人工智能用例 Digital Flanders
大部分为负面 大部分属于可耕地、草地、森林/自然类别。这些类别很容易检测，因此绝大多数确实会是“真正负面”。在对搜索区域内所有田块进行时间序列分析时，默认情况下超过 90% 的田块将属于此类别。这对“混淆矩阵”作为统计指标会产生影响：我们处理的是“不平衡类别”：必须遵循所有地块，但我们感兴趣的变化却很少。这可以实现高精度，但正确性和完整性仍然较差
基于 SRAM 的 FPGA 中的布线延迟建模
FPGA 设计的一个关键方面是其布线架构，它包括用于互连器件逻辑块的资源。在早期的 FPGA [1] 中，互连主要由跨越一个逻辑块长度或宽度的短线段组成。可以通过可编程布线开关将两个或多个短线段连接在一起来形成较长的线段。虽然这种方法可以很好地利用线段，因为没有可能浪费在短连接上的长线段，但要求长连接通过多个串联开关会严重影响速度性能。这是因为基于 SRAM 的 FPGA 通常使用传输晶体管来实现布线开关，而这种开关具有很大的串联电阻和寄生电容。为了解决这些问题，最近提出了一种用于互连的布线开关，用于将两个或多个短线段连接在一起的布线开关。
增强大脑中的深度学习模型的解释性...
如前所述，谎言被用来为拟议改进之前和之后的模型预测提供解释。没有细化，解释显示出次优的肿瘤节覆盖率，平均仅为32.41％。在引入改进机制后，使用了三种不同的技术（Canny，Laplace，Otsu的阈值）用于生产脑面膜。为了确定生成有意义解释的最佳段数，我们探索了使用精制的石灰图像解释器选择最佳的1、3和5段的影响。检查肿瘤细分市场的覆盖范围，我们发现依靠单个细分市场的平均覆盖率为27.63％，非常类似于挑选最佳3个细分市场而没有我们的细化的表现。选择最佳的3个细分市场时，观察到了实质性的改进，平均增加到50.28％。采用5个部分的肿瘤覆盖率为63.84％。
生命科学晴雨表2025
在多个业务领域运行，这使得精确的分类具有挑战性。当公司在所有细分市场中的活动都在视觉上呈现时，这种重叠就会显而易见。MedTechs（57％），药品（34％）和生物技术（22％）构成了计数公司数量时最大的部门，它们之间有很大的重叠。LabTech（4％）和诊断（7％）作为MedTech的子细分。精密医学和其他跨学科计划的进步可能会导致细分市场之间的重叠以及与传统生命科学（例如AI和技术）之外的领域的融合。
脑电图（EEG）中言语回忆和非回忆间隔的分类
脑机接口 (BCI) 研究已开始用于从脑电图 (EEG) 中识别语音想象过程中的回忆音节。目前，很难从 EEG 数据中识别出真实的回忆持续时间。因此，通常使用不准确的回忆数据（包括非回忆持续时间或通过视觉确定频谱轮廓标记的回忆部分）来识别回忆的音节。由于视觉音节标记耗时费力，因此希望区分正确的语音想象片段的过程能够自动化。在本文中，我们构建了由语音想象片段和非回忆片段组成的每个模型以获得真正的音节片段。我们通过视觉判断从带有音节标记的语音想象/非回忆数据中提取复倒谱，并使用这些特征识别语音想象/非回忆片段。最后，我们报告了通过 10 倍交叉验证的分类结果。
美国大楼的技术创新机会...
注意：百分比值总计为100％以上，因为在负载和设备段都计数加热和冷却排放。的百分比相对于所有建筑物领域的总数，包括未突出显示的部分（未显示的11个段占能量的2.8％和排放量的3.4％）。bau =业务 - 公平场景。高电。=高电化，没有效率方案。数据来源：Scout 7（除热载荷和体现以外的所有段），Resstock 8（res。热负载），Comstock 9（com。热负载），美国建筑物脱碳化蓝图6（体现排放）。