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manigussian：用于多任务机器人操纵材料的动态高斯碎片，在此补充材料中，我们提供additio
rlbench数据集。在本节中，我们提供了RL-Bench [4]数据集和我们的培训管道的简洁概述。表1是我们在实验中使用的10个选定任务的概述。我们的任务变化包括随机采样的颜色，大小，计数，位置和对象类别。我们有20种阴影的调色板，包括红色，栗色，绿色，蓝色，海军，黄色，青色，洋红色，银，灰色，橙色，橙色，橄榄，紫色，紫色，蓝绿色，蓝色，紫色，紫罗兰，玫瑰，黑色和白色。对象的大小分为两种类型：短和高。对象的数量可以为1、2或3。其他属性因特定任务而异。此外，对象在一定范围内随机排列在桌面上，增加了任务的多样性。在消融研究中，我们根据[3]的任务分类从表1的RLBench任务分组为6个类别，并根据其主要挑战。任务组包括：
manigussian：多任务机器人操纵的动态高斯碎片
摘要。在非结构化环境中执行语言条件的机器人操纵任务对于一般的智能机器人高度要求。常规的机器人操纵方法通常会学习对动作预测观察的单一表示，这忽略了人类目标组成的场景级时空动力学。在本文中，我们提出了一种动态的高斯分裂方法，名为Manigaussian多任务机器人操纵，该方法通过未来场景重建进行了场景动态。具体而言，我们首先要介绍动态的高斯脱落框架，该框架渗透了高斯嵌入空间中的半义传播，其中利用语义表示来预测最佳的机器人动作。然后，我们构建了一个高斯世界模型，以参数化我们动态的高斯脱落框架中的分布，该框架通过未来的场景重建在交互式环境中提供了信息性的范围。我们通过166个变体评估了10个RLBench任务的Manigussian，结果表明我们的框架可以比最先进的方法胜过13。平均成功率1％。
关于3D高斯分裂和最佳投影策略的误差分析
摘要。3D高斯碎片在实时神经渲染中引起了广泛的关注和应用。同时，人们对这种技术在稀疏观点中的限制，绩效和鲁棒性等方面引起了人们的关注，从而导致了各种改进。然而，显然缺乏关注分裂本身固有的局部仿射近似引入的投影错误的基本问题，以及这些错误对照片真实渲染质量的结果影响。本文介绍了3D gaus-sian脱落的投影误差函数，从投影函数的一阶泰勒膨胀开始，从剩余的误差开始。分析建立了误差与高斯平均位置之间的相关性。subsemess，利用功能优化理论，本文分析了该函数的最小值，以提供最佳的投影策略，以涉及最佳的高斯分裂，这可以使各种摄像机模型可观。实验验证进一步提出了这种投影方法可以减少伪影，从而导致更令人信服的现实渲染。
阳极WO3层的表面工程通过原位掺杂液辅助水
摘要：这项研究提出了一种通过单步电化学合成来制造阳极co-f - Wo 3层的新方法，利用氟化钴作为电解质中的掺杂剂来源。所提出的原位掺杂技术利用了氟的高电负性，从而确保在整个合成过程中COF 2的稳定性。在存在氟化物离子的情况下由阳极氧化物溶解引起的纳米孔层的形成有望有助于将钴化合物的有效掺入膜中。这项研究探讨了掺杂剂在电解质中的影响，对所得材料进行了全面的表征，包括吗啡，成分，光学，光学，电化学和光电化学特性。通过能量色散光谱（ED），X射线衍射（XRD），拉曼光谱，光致发光测量，X射线光电学光谱（XPS）和Mott-Schottky分析证实了WO 3的成功掺杂。光学研究表明，共掺杂材料的吸收较低，带隙能量略有变化。光电化学（PEC）分析表明，共掺杂层的PEC活性提高了，观察到的光电流发作电位的变化归因于钴和氟化物离子催化效应。该研究包括对观察到的现象的深入讨论及其对太阳能分裂中应用的影响，强调了阳极Co-f-wo 3层作为有效的光电子的潜力。此外，该研究还对阳极co -f -wo 3的电化学合成和表征进行了全面探索，强调了它们的氧气进化反应（OER）的光催化特性。发现共掺杂的WO 3材料表现出更高的PEC活性，与原始材料相比，最大增强了5倍。此外，研究表明，可以有效地将这些光射流用于PEC水分实验。关键字：氧化钨，阳极氧化，原位掺杂，纳米结构形态，OER，光电化学特性
高斯煎饼：对现实的内窥镜重建
摘要。在结直肠癌诊断中，常规结肠镜检查技术面临着临界局限性，包括有限的视野和缺乏深度信息，这可能会阻碍检测预癌病变。当前的方法很难为结肠表面提供全面和策划的3D重建，这可以帮助最大程度地减少缺失的区域并重新进行癌前息肉。解决这个问题，我们介绍了“高斯煎饼”，这种方法利用了3D高斯分裂（3D GS）与经常基于神经网络的同时定位和映射（RNNSLAM）系统相结合。通过将几何和深度正则化引入3D GS框架 - 我们的方法可确保高斯与结肠表面更准确地对齐，从而使3D重建更加顺畅，并对详细的纹理和结构进行了新颖的观看。在三个Di-verse数据集中进行的评估表明，高斯煎饼增强了新型视图的合成质量，超过了当前的领先方法，PSNR增长了18％，SSIM提高了16％。它还提供了超过100×的更快渲染和超过10倍的培训时间，使其成为实时应用程序的实践工具。因此，这有望实现临床翻译，以更好地检测和诊断结直肠癌。代码：https：//github.com/smbonilla/gaussianpancakes。
Geo-Ready®拆分
地热热泵不仅是最舒适的加热和冷却方法，而且它们也是最具成本效益的方法。它们的用途足够多，可以在几乎任何家庭或任何环境中都表现出色，并且您会在加拿大和美国所有50个州的一百万个家庭中找到地热。可以将它们缩放到整个大学校园的单户住宅。实际上，我们用水力设备加热并冷却整个110,000平方英尺的总部。地理拆分是为了帮助您体验地热提供的所有好处 - 在您的时间范围内以及准备跨越地热时。
使用基于机器学习的优化算法拆分拉伸强度预测
摘要。预测拉伸强度的预测是确定结构性能的关键机械属性，是评估可回收骨料的可行性的组成部分。评估回收骨料的分裂拉伸强度的传统技术依赖于高级和耗时的实验室测试，这对于大规模应用可能是昂贵且效率低下的。这项工作提出了基于机器学习的算法，以预测分裂拉伸强度的性能。在这项研究中，从先前的研究中获得了257项测量，其中包含影响分裂强度的输入变量。使用三种方法来构建不同的预测模型，即支持向量回归，XG增强和随机森林。使用MAE，RMSE，MAPE和MASE等指标评估了各种模型的性能指数，以测量模型的准确性和可靠性。本研究表明，随机森林算法的表现优于其他RMSE值1.76的模型。实施拟议的模型可提高预测的可靠性，使研究人员能够做出有关将再生材料纳入可持续建筑实践中的明智决定，从而有助于减少建筑部门的环境影响。关键字：回收总骨料混凝土（RAC），机器学习，随机森林，XG提升，拉伸强度，支持向量回归
发现BH-30236：一种新型的大环抑制剂靶向癌症中的替代剪接
证明与Venetoclax BH-30236有效抑制了FLT3-ITD和抗性突变BH-30236在癌症异常剪接中有效调节的异差替代剪接是一种新的认识的癌症的标志，在癌症中发挥了重要的作用，在癌症中起着重要的作用，在癌症中发挥了重要作用，并在癌症中起着至关重要的作用。增殖，凋亡减少，迁移和转移潜力增强以及诱导免疫监测的逃避。丝氨酸和精氨酸富含的剪接因子（SRSF）是调节本构和替代剪接的RNA结合蛋白（RBP）。SRSF通常在癌症中突变或过表达，从而导致剪接模式的广泛改变。CDC样激酶（CLK）家族和双特异性酪氨酸调节激酶（DYRK）磷酸化SRSFS，影响剪接体机械，外显子识别和拼接的组装。因此，靶向clk/dyrk激酶可以调节癌症特异性剪接同工型，为新的治疗干预措施开辟了途径。BH-30236被设计为一种新型口服生物利用，ATP竞争力的，巨环的CLK，IC 50 s的0.134、0.165和0.446 nm的CLK1，CLK2和CLK4分别在酶激酶分析中，分别为0.134、0.165和0.446 nm。在临床相关的浓度下，BH-30236也抑制了DyRK1A/1B/2，是Moloney Moirone鼠白血病病毒激酶3（PIM3）和FMS样酪氨酸激酶3（FLT3）的前病毒插入部位，具有0.110，0.110，0.148，0.148，0.562，0.562，0.248 nm，IC 50 s的IC 50 s。此外，BH-30236还用0.16 nm的IC 50抑制了FLT3磷酸化。在癌细胞中，BH-30236损害了SRSFS，TAU和4EBP1的磷酸化，CLK，DYRK和PIM激酶的直接下游底物分别为40-60，〜50和〜80 nm。总体而言，BH-30236主要通过诱导跳过的外显子来调节替代剪接，以支持抗肿瘤同工型，从而在癌细胞系和体内功效研究中导致癌细胞死亡和抑制癌细胞死亡和生长抑制。例如，BH-30236在FLT3-ITD阳性MV-4-11细胞中用IC 50的IC 50抑制细胞增殖，即使在MV-4-11肿瘤模型中也完全抑制了MV-4-11肿瘤模型的完全肿瘤消退，即使停止了剂量30天。在MV-4-11细胞中，BH-30236增加了促凋亡同工型BCL-XS，BCL2，MCL1和AML干细胞标记CD33和CD123的RNA表达下调。此外，BH-30236还表现出了良好的人类Adme和临床前的安全概况。总体而言，临床前研究最大程度地支持了这种新型多次峰酶CLK抑制剂BH-30236在血液恶性肿瘤和实体瘤中的临床应用，作为单一药物或与其他疗法结合使用。
多模式医学图像分类的分裂学习
摘要 - 在过去的几十年中，机器学习（ML）在医学图像分类中取得了重大进展。成功可以归因于两个因素：（i）诊所/医院收集和处理的独特患者数据以及（ii）解决基本分类任务的相应ML模型。实际上，患者数据可能包含患者人口统计学特有的敏感信息；和ML模型通常需要更高的计算资源，而不是单个医院的负担能力。考虑实际问题，我们探索了一种协作ML方法，其中称为客户的数据提供商旨在利用服务器的计算资源共同培训一个统一的ML模型，而无需共享任何原始数据。特别是，我们使用包含多模式图像输入和多标签地面真实的现实世界数据集专注于皮肤病变分类问题。为了启用协作性但具有隐私性的皮肤病变障碍，我们基于U形拆分学习，开发了一个名为SplitFusionNet的学习框架。SplitFusionNet的关键思想是将ML模型分为深神经网络层的（客户端，服务器）分区：客户端层处理多模态输入数据和多标签，而服务器层执行计算广泛的中层计算。此外，我们应用无损压缩和减压来提高客户端和服务器之间的通信成本。在实验上，与非分类集中式培训相比，SplitFusionNet需要更少的训练管道时间，同时实现相等的预测性能。索引术语 - 分类学习，多模式分类，多标签分类，隐私的机器学习
消除饮食试验狗的脾脏：差异，诊断和...
通常在脾切除后通过组织病理学做出。因此，客户面临困境：他们是否投资了可能治愈狗的手术，知道他们的宠物可能会遭受HSA的责任吗？可以通过诊断来帮助客户的决定，以评估患者的当前状况并寻找潜在的转移酶，并考虑狗的血液状态（方框1）。如果没有血嘴，脾脏肿块的可能性为63.1％至70.5％，如果有血腹，则有可能是良性的21.7％至37.5％。1-4这些数字取代了三分之二的规则，其中三分之二的脾脏是恶性的，而三分之二的恶性肿瘤为HSA，而没有说明血液。尽管HSA患有血嘴的狗的发病率很高，但客户仍可以接受治疗（Box 2）。一项研究发现，选择手术的患者比选举痛苦或安乐死的患者对自己的决定更满意，并且与姑息治疗相比，接受手术的狗的生活质量得分更高。5最终，重要的是要向客户介绍积极和负面结果的潜力。