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朝着低成本单光子摄像机迈向3D视觉
我们提出了一种基于微型，能量，低成本的单光子凸轮的测量值来重建任意兰伯特对象的3D形状的方法。这些摄像机作为时间解析的图像传感器运行，用非常快速的脉冲脉冲融合了光，并记录了该脉冲的形状，因为它以高时间分辨率从场景中返回。我们提出了模拟此图像形成过程的建模，解释其非理想性，并适应神经渲染以从一组具有已知姿势的空间分布的传感器中重建3D几何形状。我们表明，我们的方法可以从模拟数据中成功恢复复杂的3D形状。我们利用商品代理传感器的测量结果来证明实际捕获的3D对象重建。我们的工作在基于图像的建模和活动范围扫描之间建立了连接，并通过单光子摄像机朝着3D视觉提供了一步。我们的项目网页位于https://cpsiff.github.io/ toug_3d_vision/。
朝着连贯的森林议程
本说明的目的是概述Kunming-Montreal全球生物多样性框架（KMGBF）以及联合国森林战略计划（UNSPF）及其全球森林目标（GFGS）以及包括其他全球进程，目标，以及包括可持续发展的目标。现有的相似之处可以协助各国在保护，恢复和可持续管理方面的一致计划承诺，并为其国家生物多样性战略和行动计划（NBSAP）（NBSAPS）的精选指标，以衡量全球过程中普遍的领域的进步，从而简化了森林报告的精神。包括Unff，ITTO和FAO在内的森林合作伙伴关系（CPF），以帮助各方实现可持续的森林管理和生物多样性的保护（例如CBD/COP/COP/DE C XLL/6，以及CBD/COP/COP/COP/DEC/DEC/DEC/X/36）。这项评估阐明了相似感兴趣的领域，基于全球目标，目标和指示基于各自计划中开发的全球目标，目标和指示，以及这些目标如何与SDG目标和指标相关联。
美国迈向基因隐私的实用途径。
遗传服务，由个人或其任何家庭成员提供。”请参阅：“45 CFR 160.103 - 定义”。（LII / 法律信息研究所）访问日期：2018 年 3 月 6 日。“45 CFR 160.103 - 定义。”（LII / 法律信息研究所）访问于 2018 年 3 月 6 日。；为了本文的目的，我们将基因数据定义为有关个人遗传或获得性基因特征的信息，以及可以根据特定基因特征推断出的表型特征，这些数据来自人类 DNA、RNA 和染色体的测序或分析。测序通常通过基因测序、外显子组测序和全基因组测序 (WGS) 完成。人类 DNA 分析包括靶向诊断、基于人群的筛查测试、大型平台和其他基因检测技术。2 Zachary D. Stephens 等人，《大数据：天文数据还是基因组数据？》（2015 年）13 PLOS Biol e1002195。3 同上。4 身份盗窃资源中心，《ITRC 数据泄露报告 2016》（2017 年）访问日期：2017 年 5 月 4 日。身份盗窃资源中心，《ITRC 数据泄露报告 2016》（2017 年）访问日期：2017 年 5 月 4 日。5 Simson Garfinkel，“个人信息的去识别化”（2015）NISTIR 8053。Simson Garfinkel（注 21）。Simson Garfinkel（注 20）。Simson Garfinkel（注 19）。
迈向绿色经济中的体面高质量劳动
我们，劳工、就业和社会事务部长，强烈谴责俄罗斯对乌克兰发动的无端和不合理的战争。这严重违反了国际法，严重违反了《联合国宪章》。我们对俄罗斯侵略在地区和全球范围内造成的深远经济、社会和政治后果深感担忧。我们坚决支持国际劳工组织 2022 年 3 月关于“从国际劳工组织授权角度看俄罗斯联邦对乌克兰的侵略”的决议，以及经合组织理事会 2022 年 2 月关于“俄罗斯对乌克兰的侵略”的声明。在这方面，我们强调国际劳工组织关于就业和体面劳动促进和平与复原力的第 205 号建议及其有效实施的重要性。
面向特定领域的可解释人工智能
皮肤癌检测是临床决策支持的一个常见应用 [7]。由于皮肤癌患者数量的增加和早期检测的良好治疗效果，过去几年来，人们在该领域进行了大量研究。在此背景下，DNN 已成为开发皮肤图像分类模型的可行方法 [2、8、12、30]。社区的高度关注导致出现了各种不同方法，其性能水平也参差不齐。1 所有方法的共同点都是训练一个可用于诊断并从而用于临床决策支持的模型。因此，新方法的评估标准通常是它们是否能够使模型在各种皮肤病诊断任务中取得更好的性能结果 [21]。同时，其他 AI 研究领域也越来越多地考虑对模型预测的解释。相比之下，这些技术在皮肤图像分类中的应用几乎没有得到解决，尽管最近的一些研究已经认识到
通过聚合物3D打印来调整建筑物外墙的太阳能：朝向定制的热特性
立面是控制建筑物太阳能流并影响其能量平衡和环境影响的主要接口。最近，已经探索了半透明聚合物的大规模3D打印（3DP），作为一种制造具有定制特性和功能的立面组件的技术。透射率对于建筑外墙至关重要，因为对太阳辐射的响应对于获得舒适感至关重要，并且会极大地影响电力和冷却需求。但是，仍不清楚3DP参数如何影响半透明聚合物的光学性质。本研究建立了一个实验程序，将PETG组件的光学特性与设计和3DP参数相关联。观察到打印参数控制层沉积，该沉积控制层中的内部光散射和整体光传输。此外，层分辨率决定角度依赖性属性。表明，可以调整打印参数以获得量身定制的光学特性，从高正常透明度（≈90％）到透明度（≈60％），并且具有一定范围的雾霾水平（≈55-97％）。这些发现为大规模3DP的定制立面提供了机会，可以有选择地接纳或阻止太阳辐射，并提供空间的均匀日光。在建筑部门脱碳的背景下，这种组件具有减少排放的巨大潜力，同时确保乘员舒适。
致力于解决近期量子计算机中的 BCS 汉密尔顿间隙
在这项工作中，我们使用噪声中尺度量子 (NISQ) 框架，获得了 Bardeen-Cooper-Schrieffer (BCS) 哈密顿量的间隙。这可能会对超导研究产生有趣的影响。对于这样的任务，我们选择使用变分量子压缩并分析在当前量子硬件上找到能谱所需的硬件限制。我们还比较了两种不同类型的经典优化器，即线性近似约束优化 (COBYLA) 和同时扰动随机近似 (SPSA)，并研究在实际设备中使用模拟时噪声存在引起的退相干的影响。我们将我们的方法应用于具有 2 和 5 个量子比特的示例。此外，我们展示了如何在一个标准差内近似间隙，即使存在噪声。
EmbodiedScan：面向具身 AI 的整体多模式 3D 感知套件
摘要 在计算机视觉和机器人领域，具身代理有望探索其环境并执行人类的指令。 这就需要能够根据第一人称观察充分理解 3D 场景，并将其语境化为语言进行交互。 然而，传统研究更多地侧重于从全局视角进行场景级输入和输出设置。 为了解决这一差距，我们引入了 EmbodiedScan，这是一个多模态、以自我为中心的 3D 感知数据集和整体 3D 场景理解的基准。 它包含超过 5k 个扫描，封装了 1M 个以自我为中心的 RGB-D 视图、1M 个语言提示、160k 个 3D 导向框，涵盖 760 多个类别，其中一些与 LVIS 部分一致，以及具有 80 个常见类别的密集语义占用率。 基于这个数据库，我们引入了一个名为 Embodied Perceptron 的基线框架。它能够处理任意数量的多模态输入，并表现出卓越的 3D 感知能力，无论是在我们建立的两个系列基准测试（即基本 3D 感知任务和基于语言的任务）中，还是在野外。
人文人工智能：迈向跨学科专业知识和研究的新领域
摘要 哥德堡数字人文研究基础设施 (GRIDH) 参与了各个人文领域的项目，这些项目利用并开发了结合“人工智能” (AI) 应用的研究工具和基础设施资源。这些应用包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、大型语言模型、图像识别算法、分类、聚类和深度学习。本文提出了“人文 AI”一词，以描述一种新兴的跨学科实践形式，该实践使用和开发基于 AI 的研究应用程序来回答人文研究问题及其纠缠不清的人文反思。我们创造这个术语是为了使其实践的认识论和物质特殊性以及其可供性使之成为可能的新知识形式变得隐晦和可见。本文介绍了 GRIDH 在“人文 AI”领域的项目及其开发的 AI 资源和应用。
迈向自动动力电池检测：新挑战基准数据集和基线
我们对一项名为动力电池检测（PBD）的新任务进行了全面的研究，该任务旨在从 X 射线图像中定位密集的阴极和阳极板端点，以评估动力电池的质量。现有制造商通常依靠人眼观察来完成 PBD，这使得很难平衡检测的准确性和效率。为了解决这个问题并让更多人关注这个有意义的任务，我们首先精心收集了一个称为 X 射线 PBD 的数据集，该数据集包含从 5 家制造商的数千个动力电池中选择的 1,500 张不同的 X 射线图像，具有 7 种不同的视觉干扰。然后，我们提出了一种基于分割的新型 PBD 解决方案，称为多维协作网络（MDCNet）。借助线和计数预测器，可以在语义和细节方面改进点分割分支的表示。此外，我们设计了一种有效的距离自适应掩模生成策略，可以缓解由板分布密度不一致引起的视觉挑战，从而为 MDCNet 提供稳定的监督。无需任何花哨的修饰，我们基于分割的 MDCNet 始终优于其他各种角点检测、人群计数和基于一般/微小物体检测的解决方案，使其成为有助于促进 PBD 未来研究的强大基础。最后，我们分享了一些潜在的困难和未来研究的工作。源代码和数据集将在 X-ray PBD 上公开提供。