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temposmart™用户指南：美国
使用temposmart™的指示供医疗保健提供者（HCPS）及其患者（18岁以上）使用，他们患有1型或2型糖尿病。temposmart旨在提供葡萄糖数据的安全捕获，存储和传输以及信息以帮助糖尿病自我管理。temposmart通过无线蓝牙技术连接到兼容的tempo Smart Button™设备时，会自动接收与胰岛素剂量相关的数据，并且具有检测和标记哪些剂量是素数并注入胰岛素的能力。temposmart分析和报告葡萄糖测试结果并支持药物依从性。此外，TempoSmart基于实时葡萄糖价值和趋势提供教练信息（动机，行为和教育）。它包括用于在手机上使用的软件和用于通过计算机网络浏览器使用的医疗保健提供者使用的软件。该软件还允许输入其他糖尿病 - 相关的医疗保健信息并提供教育信息。
基于激光雷达的3D时间对象通过运动...
摘要：最近，行业对自动驾驶的需求不断增长，引起了对3D对象检测的极大兴趣，从而导致许多出色的3D对象检测算法。但是，大多数3D对象检测器仅专注于一组激光雷达点，而忽略了它们通过利用连续的激光雷达点提供的信息来提高性能的潜在能力。在本文中，我们提出了一种新颖的3D对象检测方法，称为时间运动感知3D对象检测（TM3DOD），该方法利用了时间发光剂数据。在提出的TM3DOD方法中，我们通过使用连续的BEV特征映射生成运动功能来汇总LIDAR VOXER和当前BEV特征。首先，我们提出了时间体素编码器（TVE），该编码器（TVE）通过捕获体素内的点集之间的时间关系来生成体素表示。接下来，我们设计一个运动吸引特征聚合网络（MFANET），该网络旨在通过量化两个连续的BEV特征图之间的时间变化来增强当前的BEV特征表示。通过分析BEV特征图随时间推移的差异和变化，MFANET捕获运动信息并将其集成到当前特征表示中，从而使3D对象更加可靠，更准确地检测。对Nuscenes基准数据集的实验评估表明，与基线方法相比，提出的TM3DOD方法在3D检测性能方面取得了显着改善。此外，我们的方法与最先进的方法达到了可比的性能。
DreamDiffusion：通过时间掩蔽信号建模和 CLIP 对齐实现高质量 EEG 到图像生成
摘要。本文介绍了 DreamDiffusion，这是一种直接从脑电图 (EEG) 信号生成高质量图像的新方法，无需将想法转化为文本。DreamDiffusion 利用预先训练的文本到图像模型，并采用时间掩蔽信号建模来预训练 EEG 编码器，以获得有效且稳健的 EEG 表示。此外，该方法进一步利用 CLIP 图像编码器提供额外的监督，以更好地将 EEG、文本和图像嵌入与有限的 EEG-图像对对齐。总体而言，所提出的方法克服了使用 EEG 信号进行图像生成的挑战，例如噪声、信息有限和个体差异，并取得了令人鼓舞的结果。定量和定性结果证明了所提方法的有效性，这是朝着便携式和低成本“思想到图像”迈出的重要一步，在神经科学和计算机视觉领域具有潜在的应用。
时空锚定的生成4D高斯
摘要。预先训练的扩散模型和3D一代的最新进展促使人们对创建4D含量促进了兴趣。然而，实现高保真4D代的时空一致性仍然是一个挑战。在这项工作中，我们提出了STAG4D，这是一个新颖的框架，将预训练的扩散模型与动态3D高斯式相结合，用于高保真4D代。从3D生成技术中汲取灵感，我们利用多视图扩散模型来初始化锚定在输入视频帧上的多视图图像，在该框架上可以通过视频扩散模型捕获或生成视频。为了确保多视图序列初始化的时间一致性，我们引入了一种简单而有效的融合策略，以利用第一个框架作为自我注意计算中的时间锚。使用几乎一致的多视图序列，我们应用得分蒸馏采样以优化4D高斯点云。4D高斯吐痰是专门为生成任务而设计的，其中提出了一种自适应致密化策略，以减轻不稳定的高斯疗程以进行强大的优化。值得注意的是，所提出的管道不需要对扩散网络进行任何预训练或微调，而为4D代任务提供了更容易且更实用的解决方案。的实验实验表明，我们的方法优于先前的4D代作品在呈现质量，时空的一致性和生成鲁棒性方面起作用，从而为4d代创造了新的最先进的产品，从不同的投入中，包括文本，图像和视频。
使用扩散模型 - 补充材料
所提出的StableVSR建立在单个图像超分辨率（SISR）的预训练潜在扩散模型（LDM）上。我们使用稳定的扩散×4上放大器（SD×4 Upscaler）4。它遵循LDM框架[14]，该框架将迭代精炼过程执行到潜在空间中，并使用VAE解码器D [7]将潜伏期解码为RGB图像。从低分辨率的RGB图像LR（条件图像）和初始嘈杂的潜在X t开始，使用denoising Unet ϵθ用于通过迭代改进过程生成高分辨率对应物。在此过程中，从LR引导的X t逐渐消除了噪声。在定义数量的采样步骤之后，使用VAE解码器D [7]将获得的潜在X 0解码为高分辨率的RGB图像HR。所获得的图像HR的分辨率比低分辨率图像LR高的分辨率高，因为D执行×4升级。实际上，低分辨率的RGB图像LR和初始噪声潜在X t沿通道尺寸加入并输入到denoising unet中。
野生机器人生长植物的时空一致地图
摘要 - 跟踪生长植物的变化对于自动化表型和管理农作物的机器人很重要。在本文中，我们提出了一个系统，该系统使用沿农作物行的3D植物模型，以使机器人平台能够定位自身，即使存在重大变化并变形模型以使场景描述适应新测量。尤其是，由于消费者的成本效益和在真实平台上的部署易用性，我们专注于消费者RGB-D摄像机。我们的方法利用了现代的深度学习特征描述和几何信息，以获得与时间遥远会话相对应的3D点之间的匹配。然后，我们在非刚性注册管道中使用关联来获得最终结果，这是反映植物变化的3D模型的更新表示。使用标准的RGB-D传感器，我们在录制在温室中的现实世界数据集上验证了我们的方法。我们获得了植物的准确4D模型，并随着时间的推移跟踪植物特征的演变。我们通过实验表明我们的方法适用于插值植物器官的进化，这是对表型性状测量的有用结果。我们将我们的方法视为朝着野外机器人农业4D重建的相关步骤。
TADM：脑MRI MRI
摘要。生成逼真的图像以准确预测脑MRI结构的变化可能是临床医生的关键工具。这些应用可以帮助评估患者的结果，并分析如何在个人层面上进行分歧。但是，对此任务进行的现有方法提出了一些局限性。某些方法试图通过将模型调节为患者年龄来直接建模MRI扫描的分布，但他们无法明确捕获大脑结构变化与时间间隔之间的关系，尤其是在年龄不平衡的数据集中。其他方法仅依赖于扫描之间的插值，这限制了其临床应用，因为它们无法预测未来的MRI。为了应对这些挑战，我们提出了一种时间感知的扩散模型（TADM），该模型引入了一种新颖的方法，以准确推断脑MRIS中的进展。TADM了解扫描之间强度差异的结构变化的分布，并将这些变化的预测与初始基线扫描相结合，以生成未来的MRIS。此外，在培训期间，我们建议利用预先训练的脑时代估计值（BAE）来完善模型的训练过程，增强其产生与基线和生成扫描之间预期年龄差距相匹配的准确MRIS的能力。我们的评估对来自OASIS-3数据集的634个主题进行了进行，使用相似性指标和区域尺寸，通过比较3个相关大脑区域的预测和实际随访扫描来计算出来。TADM比现有方法取得了很大的改进，平均区域尺寸误差24％，相似性指标的改善4％。与现有方法相比，这些评估证明了我们模拟颞神经退行性进展的改善。我们认为，我们的方法将显着受益于临床应用，例如预测患者预后或改善患者的治疗方法。我们的代码可在https://github.com/mattialitrico/tadm-temporal--wormal-diffusion-diffusion-model-for-neurodegenerative-progression-progression-on-brain-on-brain-mri
厄瓜多尔消费者对可再生能源兴趣的演变及其决定因素：时间视角
本研究通过对厄瓜多尔消费者对可再生能源兴趣的演变及其影响因素进行实证分析，旨在了解清洁能源在拥有大量可再生能源部门的拉丁美洲国家的受欢迎程度和使用情况。收集了有关经济和社会环境变量的相关数据，并评估了这些变量对消费者对可再生能源兴趣指标的影响。结果表明，近年来，厄瓜多尔消费者对可再生能源的兴趣呈增长趋势，并受到可再生能源相对产量、能源价格和自然灾害信息等多种因素的影响。总体而言，本研究有助于了解厄瓜多尔等发展中经济体公众对可再生能源兴趣的动态，强调了解消费者观点的演变不仅要考虑成本效益关系，还要考虑对环境事件的反应。
昆士兰临时交通管理指南第3部分
6.8.1 Lateral excavations...................................................................................................... 49 6.10.1 Principles and guidance .............................................................................................. 49 6.10.2 Aiming distance ........................................................................................................... 50 6.10.4 Lateral placement …….........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................其他位置要求............................................................................................................................................................................................... ...................................................................................................... 51 6.10.9 Display of messages on TVMSs ................................................................................. 51
