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liDar对象检测 /作者= hegde，deepti的时空时空的自我安排； Lohit，Suhas； Peng，Ruan-Chuan；琼斯，迈克尔·J；帕特尔（Vishal M.
抽象的流行表示方法鼓励在输入上应用的转换下的特征不变性。然而，在3D感知任务中，诸如对象定位和segmen的任务中，输出自然与某些转换（例如旋转）相等。使用训练前损失函数，鼓励在某些转换下的特征等同于特征，提供了强大的自学信号，同时还保留了传输特征表示之间的几何关系信息。这可以在下游任务中改善与此类转换一样的下游任务。在本文中，我们提出了一个时空的阶段性学习框架，通过共同考虑空间和时间增强。我们的实验表明，最佳性能是通过预训练的方法产生的，该方法鼓励了对翻译，缩放和平流，旋转和场景流量。对于空间增强，我们发现，根据转换，是对比度目标或按分类目标的对比度，可以产生最佳的要求。为了利用现实世界的对象变形和运动，我们考虑了顺序的LIDAR场景对，并开发出一个基于3D场景流量的新颖的均衡性目标，从而导致整体上的性能。我们表明，在许多设置中，3D对象检测的预训练方法优于现有的模棱两可的方法。
考虑功能性磁共振成像中的时间变异性可以提高智力预测能力
注：报告结果包括五次交叉验证的平均值和括号中的标准差。对五次交叉验证的评估指标进行配对双样本 t 检验，显著性水平为 0.05，多重检验采用 Bonferroni 校正。粗体数字：结果明显优于其他两个模型。* 标记数字：结果明显优于仅使用静态 FC 的 KRR 模型。
时间相干性降低的数字全息实验
摘要。为了模拟多纵向模式和中心频率快速波动的影响，我们分别使用了正弦相位调制和线宽加宽。这些效应使我们能够降低主振荡器激光器的时间相干性，然后我们将其用于进行数字全息实验。反过来，我们的结果表明，相干效率随条纹可见度二次下降，并且我们的测量结果与我们的模型一致，正弦相位调制的误差在 1.8% 以内，线宽加宽的误差在 6.9% 以内。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.OE.59.10.102406]
swifttd：一种用于时间差异学习的快速且强大的算法
学习做出时间预测是强化学习算法的关键组成部分。从在线数据流学习预测的主要范式是时间差异（TD）学习。在这项工作中，我们引入了一种新的TD算法 - SWIFTTD，该算法比存在算法更准确地预测。SwiftTD将真实的在线TD（λ）与每个功能尺寸的参数，阶梯尺寸优化，对资格矢量的更新上的绑定和阶梯型衰减相结合。每个功能的阶梯尺寸参数和阶梯大小的优化通过增加重要信号的台阶参数并减少无关信号来证明信用分配。更新到eLigility Vector的界限可防止过度校正。阶梯尺寸衰减如果太大，则降低了阶梯尺寸的参数。我们基于Atari预测基准测试了SwiftTD，并表明即使使用线性函数近似，它也可以学习准确的预测。我们进一步表明，SwiftTD在其广泛的超参数中表现良好。最后，我们证明SwiftTD可以用于神经网络的最后一层以提高其性能。
根据性别和年龄组的颞下颌关节的形态分析
目的：本研究的目的是使用没有TMJ病理的患者中磁共振成像来评估颞下颌关节（TMJ）的形态参数。这项研究的发现预计将作为临床诊断和颞下颌疾病的科学研究的参考值。方法：检查了41名成年患者的磁共振成像图像。在矢状面上进行了con和关节叶状窝的测量。它们按年龄，性别和侧面分组，并使用在磁共振（MR）图像上测得的量化解剖值进行统计分析。结果：在所有参数方面，性别组之间未观察到统计差异。左侧的年龄和前对道角（ACOA）测量之间存在显着的，负，低水平的相关性。考虑到侧比较，测量左侧比右侧的高腺体窝宽度（GFW）值（p = .030）。观察到年龄和ACOA测量之间存在显着的，负，低水平的相关性。结论：年龄和ACOA测量值与TMJ不同边之间的GFW差异之间的相关性是他的研究的积极发现。针对这个解剖区域的形态分析仍然需要通过对较大人群进行的测量结果来确认，因为没有很多文章报告有关该主题的具体结果。关键字：颞下颌关节，解剖学，放射学，磁共振成像
增加了IL-1途径抑制的采用和类固醇的范式转移：RES
Arcalyst®是Regeneron Pharmaceuticals，Inc。的注册商标。5。Luis SA，Cremer PC，Raisinghani A等。rilonacept在类固醇的复发性心包炎中利用：现实世界中的证据表明采用增加了。JACC 2024; 4月，83（13_supplement）408。6。reid A，Klein A，Lin D等。共振注册表：儿科和成人心包炎患者的回顾性和前瞻性纵向，观察注册中的理由和设计。EUR HEART J 2021; 42：问题补充1。7。Clair J，PC Cremer，Sa Luis等。基线人口统计学和疾病特征在儿科和成人患者（共鸣）中纳入自然心包炎自然史的患者。j am coll Cardiol 2023; 81（8_supplement）：626。
图形卷积网络辅助海洋变量预测，其时空进化的多特征学建模
摘要 - 海洋变量的变化，例如海面温度（SST）和叶绿素-A（CHL-A），对海洋生态系统和全球气候变化具有重要意义。可以使用依赖卷积神经网络的深度学习方法来提取海洋变量预测的空间相关性。然而，在某些地区（例如土地和岛屿）对海洋变量预测无效的情况下，这些方法具有影响。相比之下，图形卷积网络（GCN）能够捕获不规则数据中存在的大规模空间依赖性。因此，在本文中，我们提出了一种基于GCN的预测海洋变量的方法，即SST和CHL-A，称其为OVPGCN，以实现高清。提出的OVPGCN由三个模块组成，旨在通过对时空动力学演化的多特征进行建模，以完全提取空间相关性和时间依赖性。特别是，在最近的时空序列，不同站点之间的空间差异和历史数据中的周期性特征中，实现了三个模块来提取固定和非平稳变化。精心设计的OVPGCN适用于Bohai Sea和South South South Sea（NSCS）的每月SST和CHL-A预测。性能表明，所提出的OVPGCN非常有效，并使预测准确性比最先进的方法更高。
蝴蝶中更快的Neo-Z演变的时间动力学
摘要较快的Z/X假说预测，性别连接基因应比常染色体基因更快。但是，跨不同谱系的研究表现出对这种效果的混合支持。到目前为止，大多数分析都集中在旧且差异化的性染色体上，但是对最近获得的新性别染色体的差异知之甚少。在鳞翅目（飞蛾和蝴蝶）中，Z-大体融合很频繁，但是尚未详细探讨Neo-Z染色体的进化动力学。在这里，我们分析了一种具有三个Z染色体的蝴蝶叶leptidea sinapis中的较快效应。我们表明，NEO-Z染色体已逐步获得，导致分化和男性化层。虽然所有Z染色体均显示出更快的Z效应的证据，但对最年轻的Neo-Z染色体（Z3）的基因的选择似乎已被完全完整的，同源的Neo-W染色体阻碍。然而，缺乏W种子学的中等老化的Neo-Z染色体（Z2）显示出更少的进化约束，从而导致了特别快速的进化。因此，我们的结果支持新性别染色体可以构成适应性和差异的暂时热点。潜在的动力学可能与选择性约束，基因表达的演变以及W连锁的配子学的变性有因果关系，这些伴奏逐渐将Z-C-C-C-C-C-Rinked基因暴露于选择。关键字：更快的Z，新性别染色体，性别偏见的基因表达，鳞翅目，选择
select2col：利用语义信息的时空重要性以进行有效的协作感知
摘要 - 通过利用共享的语义信息来促进的感知在克服孤立剂的个体局限性方面起着至关重要的作用。但是，现有的协作感知方法倾向于仅关注语义信息的空间特征，同时忽略了时间维度的重要性。因此，合作的潜在利益。在Select2Col中，我们开发了一种合作者选择方法，该方法利用轻量级的图形神经网络（GNN）来估计每个合作者在增强感知表现方面的语义信息（IOSI）的重要性，从而确定了贡献者的合作者，同时排除了那些潜在地产生负面影响的那些合作者。此外，我们提出了一种称为HPHA的语义信息融合算法（历史先前的混合注意），该算法将多尺度的关注和短期关注模块整合起来，以分别从空间和时间尺寸中捕获IOSI，并从空间和时间维度中捕获IOSI稳定权重，并分配了精选的fusion Fusion Fusion Fusion Fusion for-Refortor-refortor-refortor of Informent for fromitient of Informent fromitient fromitient fromitient fromitient fromitient from from from from infusient fromient fromient fromient fromitient fromient of信息。在三个开放数据集上进行的大量实验演示了
手动姿势和动作建模的生成层次临时变压器
摘要。我们提出了一个新颖的统一框架，该框架同时可以解决人体姿势和动作建模的未来预测。以前的作品通常为识别或预测提供了孤立的解决方案，这不仅增加了实际应用中整合的复杂性，而且更重要的是，无法证明双方的协同作用并在各自领域中遭受次优的性能。为了解决这个问题，我们提出了一个具有代表性的变压器VAE架构来模拟手动姿势和动作，在该构图中，编码器和解码器捕获识别和预测会重新恢复，并且它们通过VAE瓶颈进行了联系，要求学习从过去到未来的一致手动运动的学习，并反复使用。此外，为了忠实地对手姿势和动作的语义依赖性和不同的时间粒度建模，我们将框架分解为两个级联的vae块：第一个和后者的区块分别模拟了短跨度的姿势和长跨度的动作，并通过代表一个子second seraps saps sand Hand Poses的中级特征连接起来。将这种分解为块级联反应有助于捕获姿势和动作模型的短期和长期时间规律性，并使训练可以分别训练两个块，以充分利用具有不同时间粒度注释的数据集。我们跨多个数据集训练和评估我们的框架；结果表明，我们对识别和预测的联合建模可以改善孤立的解决方案，并且我们的语义和时间层次结构有助于长期姿势和动作模型。