XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSte
岩石技术和BMI组红色摇滚印度乐队合作伙伴，分析锂加工网站的下一步
BMI集团是一家房地产开发和振兴公司，专门从事适应性的重复使用和重新利用使用终止工业和商业物业及其从线性到循环经济体的过渡。红岩印度乐队（RRIB）是加拿大安大略省西北部的Ojibwe第一民族。理事会是省级领土组织安大略印第安人联盟的独立成员。前磨坊网站正在与RRIB合作开发，作为红岩镇和大尼皮贡地区的催化剂。米工厂重建概念计划（2022）与该镇社区发展策略的核心主题保持一致，概述了BMI对前工厂网站未来的愿望及其概念重建，包括整合未来机会，投资和商业利益的发展。https://www.thebmigroup.ca/
脱氧得分蒸馏：从嘈杂的扩散预处理到一步高质量一代
扩散模型在产生各种自然分布的高分辨率，逼真的图像方面取得了巨大的成功。但是，他们的性能在很大程度上依赖于高质量的培训数据，这使得从损坏的样本中学习有意义的分布变得具有挑战性。此限制限制了它们在稀缺或昂贵的科学领域中的适用性。在这项工作中，我们引入了DeNoising评分蒸馏（DSD），这是一种出奇的有效和新颖的方法，用于训练低质量数据的高质量生成模型。DSD首先预修了一个扩散模型，专门针对嘈杂，损坏的样品，然后将其提炼成能够生产精制，干净的输出的单步生成器。传统上将得分蒸馏视为加速扩散模型的一种方法，但我们表明它也可以显着提高样本质量，尤其是从退化的教师模型开始时。在不同的噪声水平和数据集中，DSD始终提高生成性能 - 我们在图中总结了我们的经验证据1。此外，我们提供了理论见解，表明在线性模型设置中，DSD识别了干净的数据分散协方差矩阵的特征空间，并隐含地正规化了生成器。此透视图将蒸馏片重新升级为效率的工具，而且是改善生成模型的机制，尤其是在低质量的数据设置中。
在干细胞维持和分化中的自噬[
Contenido: Assays for monitoring autophagy in stem cells -- Autophagy in Stem Cell Maintenance and Differentiation -- Autophagy in Embryonic stem cells and Neural stem cells -- Autophagy in Germline Stem Cells -- The role of autophagy in the regulation of hematopoietic stem cells -- Autophagy in Muscle Stem Cells -- Autophagy in Intestinal Stem Cells -- The autophagy lysosomal pathway: friend or成人神经干细胞中的敌人？- 间充质干细胞的自噬 - 基于干细胞的疗法 - 干细胞的自噬对照分化为骨骼疾病的成骨谱系 - 癌症转移的自噬。
SMD -NET：立体声混合物密度网络-IRIS
在过去的几年中，深入的学习有了立体声匹配的精度，但恢复急剧的界限和高分辨率产出有效仍然充满挑战。在本文中，我们提出了立体声混合物网络（SMD-NETS），这是一个简单而有效的学习框架，与宽阔的2D和3D体系结构兼容，可改善这两个问题。特别是，我们利用双峰混合物密度作为输出代表，并表明这允许几乎不连续的尖锐而精确的差异估计，同时明确地构建了观测中固有的不确定性。此外，我们将差异估计作为图像域中的一个连续问题，从而使我们的模型以任意空间精度查询差异。我们对新的高分辨率和高度逼真的立体声数据集进行了全面的实验，该数据集由8MPX分辨率以及现实世界立体声数据集组成。我们的实验表明，在物体边界附近的深度准确性以及对标准GPU上高分辨率差异图的预测。，我们通过提高各种立体主杆的性能来证明我们技术的灵活性。
实时语义立体声匹配-IRIS
摘要 - 场景的理解在机器人技术，自动化，增强现实和许多其他领域至关重要。为了完全完成此任务，一个自主代理必须推断感应场景的3D结构（要知道它的位置）及其内容（了解它看到的内容）。为了解决这两个任务，经过训练的深度神经网络，从立体声图像中推断出语义细分和深度通常是首选的选择。特别是，可以独立训练这两个任务的独立模型或端到端的端到端体系结构来解决语义立体声匹配。到目前为止，这两种解决方案都是不具备的，因为在前一种情况下需要两个正向通行证，或者由于后者中单个网络的复杂性，尽管共同解决这两种任务通常在准确性方面是有益的。在本文中，我们为实时语义立体声匹配提供了一个紧凑而轻巧的体系结构。我们的框架以多阶段的方式依赖于粗到实体的估计，允许：i）即使在嵌入式设备上也非常快速推断，并且与最先进的网络相比，准确性下降的准确性下降，ii）根据特定的应用程序要求，速度的贸易准确性。与独立任务相比，在高端GPU以及嵌入式Jetson TX2上确保语义立体声匹配的优越性，并突出了我们框架在任何硬件和任何应用程序上的多功能性。
Stephanie Olivier-Van Stichelen Phd Curriculum Vitae CV
09/2009-12/2012 Ph.D. representative, Institute Board, Unit of Structural and Functional Glycobiology 09/2010 - 12/2012 Chair, Journal club, Unit of Structural and Functional Glycobiology 06/2013 - 09/2017 Chair, Visiting Fellows Committee(VFC), National Institute of Health 06/2013 - 09/2018 Chair, French NIH association(Fr@NIH), National Institute of Health 03/01/2019-09/01/2021威斯康星州医学院教职委员会生物化学DPT代表05/01/2019-现任生物化学联络，威斯康星州医学院全球卫生办公室，威斯康星州医学院09/15/2020-现任任命成员，医学院委员会，医学院委员会，医学院委员会，/DIVATER委员会，
研究实验室经理（剑桥血液和干细胞
剑桥血液和干细胞生物库提供原代组织和血液衍生的样品，用于研究正常血液和免疫系统发展，干细胞生物学，癌症，血液学恶性肿瘤以及血液和免疫系统的疾病。Biobank拥有包括临床试验在内的各种项目和收藏品中的15000多个样本。我们的目标是促进研究并向服务用户提供专家研究支持。我们的小团队拥有核心样本处理和样本/数据管理设施，以及与临床团队联系以招募和跟进研究参与者的研究护士。成功的申请人将支持高级研究助理（SRA）进行生物库的运行。他们将发展独立和专业的责任，以维护和扩展现有服务，与服务用户和监督初级工作人员联系。此外，他们还将开发生物库的策略和过程，包括用于改进样本和临床数据管理的数据库开发。
引用出版物（APA）：法律L. E的CHD Lifess研究小组‡，Nijman，M。
方法和结果：明显地分析了严重的胎儿先天性心脏病的96个术语单例怀孕的胎盘，以分析宏观和微观病理学。我们应用了胎盘病理严重程度评分，将胎盘异常与神经系统结果联系起来。产后，前磁共振成像用于分析脑体积，旋转和脑损伤。胎盘分析显示以下异常：孕妇血管不良灌注病变为46％，红细胞成核的37％，慢性炎性病变为35％，30％的成熟延迟，胎盘体重在28％以下的胎盘重量低于10％。胎盘病理学的严重程度与皮质灰质，深灰质，脑干，小脑和总脑体积负相关（r = -0.25至-0.31，所有p <0.05）。在线性回归中校正磁共振成像处的月经后年龄时，该关联对于皮质灰质，小脑和总脑体积仍然很重要（调整后的R 2 = 0.25-0.47，所有P <0.05）。