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Associate-3Ddet：用于 3D 点云对象检测的感知到概念关联
尽管最近的研究通过深度学习技术突破了极限，但从 3D 点云中进行物体检测仍然是一项具有挑战性的任务。由于严重的空间遮挡和点密度随到传感器距离的固有变化，同一物体在点云数据中的外观会有很大变化。因此，设计针对这种外观变化的鲁棒特征表示是 3D 物体检测方法的关键问题。在本文中，我们创新地提出了一种类似域自适应的方法来增强特征表示的鲁棒性。更具体地说，我们弥合了特征来自真实场景的感知域和特征从由富含详细信息的非遮挡点云组成的增强场景中提取的概念域之间的差距。这种领域自适应方法模仿了人脑在进行物体感知时的功能。大量实验表明，我们简单而有效的方法从根本上提高了 3D 点云物体检测的性能并取得了最先进的结果。
目标、策略、具体成果
9.2 策略 - 尽早干预以促进心理健康。9.2.1 具体结果 - 实施校园和地区品格发展团队，以指导共同语言并确定教师和学生易于理解的目的。9.2.2 具体结果 - 为教师和学生安排共同时间见面并建立关系，重点是品格发展、心理健康资源和成功目标。9.2.3 具体结果 - 建立一个汇集资源和服务的心理健康计划，旨在积极倡导和优先考虑员工的心理健康。
2022-2023 年战略计划目标和目的
■ 见下文，以及目标 4 的进展情况 ○ 提供第 1 阶段 CBE 课程的公开记录，○ 提供专业发展以支持教师完成第 1 阶段 CBE 课程。○ KRHS - 正在制定学习目标和绩效量表，将于 22-23 学年结束前完成。○ KRMS - 第 1 阶段的大部分领域已经完成，少数科目修改了以前的工作。○ 小学 - 第 1 阶段的大部分领域已经完成，少数科目修改了以前的工作。○ 可公开访问的 Atlas Rubicon 链接在此处提供：(https://kearsarge-public.rubiconatlas.org/home)○ 信息通信技术 (ICT) - 已为 K-12 开发了 ICT 第 1 阶段，包括能力、学习目标和绩效量表。 ○ 3 月 31 日和 5 月 18 日为专业发展日，专门用于第 1 阶段和第 2 阶段 CBE 工作 ● 开发 CBE 课程的第 2 阶段（学生学习的评估和报告）： ○ 提供专业发展和适当的资源，为教师开发和实施 CBE 课程的第 2 阶段做好准备。 ○ 领导力书籍研究（“公平评分”）；与 Carolyn Eastman 一起参加“学习者画像”研讨会；与 NHLI 的 Brian Stack 一起参加 CBE 评估研讨会。 ○ 对教师进行质量绩效评估模型培训，作为指导本地设计常见评估和使用验证协议的工具 ○ 完成书籍阅读并在领导团队中讨论 ○ 以草稿形式完成学习者画像；两次 NHLI 研讨会，POL 团队出席，确定了基本属性。 ○ 学校董事会于 2023 年 4 月 20 日介绍 POL 的状态。
BCS战略计划摘要（更新） - 目标和目标
战略目标声明：布坎南社区学校将加深我们的系统学术和社会情感支持，以确保整个孩子的健康，安全和福祉，认识到我们的学习者需要平衡学术，身体，社会，社交和情感的需求。优先目标：o通过与MTSSS等系统的社区合作伙伴的合作，为具有识别身体，社交/情感，行为和心理健康需求的学生制定计划。o在该地区的每所学校中建立所需的气候和文化，通过使用诸如积极行为干预和支持（PBIS）等框架（PBIS）
学习典型形状空间以进行类别级 6D 物体姿势和尺寸估计
我们提出了一种类别级 6D 物体姿势和大小估计的新方法。为了解决类内形状变化，我们学习了规范形状空间 (CASS)，它是特定物体类别的大量实例的统一表示。具体而言，CASS 被建模为具有规范化姿势的规范 3D 形状的深度生成模型的潜在空间。我们训练变分自动编码器 (VAE) 以从 RGBD 图像在规范空间中生成 3D 点云。VAE 以跨类别的方式进行训练，利用公开可用的大型 3D 形状存储库。由于 3D 点云是以规范化姿势（具有实际大小）生成的，因此 VAE 的编码器学习视图分解的 RGBD 嵌入。它将任意视图中的 RGBD 图像映射到与姿势无关的 3D 形状表示。然后，通过将物体姿势与使用单独的深度神经网络提取的输入 RGBD 的姿势相关特征进行对比来估计物体姿势。我们将 CASS 的学习和姿势和尺寸估计集成到端到端可训练网络中，实现了最先进的性能。
通过熵和引导多模式融合在不利天气条件下增强对象检测
摘要。通过互补感应方式整合各种表示形式对于自主驾驶中的强大场景解释至关重要。近年来，融合视觉和范围数据的深度学习体系结构具有先进的2D和3D对象检测。但是，这些方式在不利的天气或照明条件下通常会降解，从而导致性能下降。虽然已经开发了域适应性甲基元素来弥合源域和目标域之间的缝隙，但由于源和目标域之间的固有差异，它们通常会缺乏。此差异可以在数据的不同分布和不同特征空间的不同分布中表现出来。本文介绍了一个全面的域自适应对象检测框架。通过深度转移学习开发，该框架旨在从标记的透明天气数据中稳健地概括到无标记的不良天气条件，从而增强了基于深度学习的对象检测模型的性能。创新的斑块熵融合模块（PEFM）是我们方法的核心，该方法动态整合了sens-sor数据，强调关键信息并最大程度地减少了背景干扰。这进一步补充了一种新型的加权决策模块（WDM），该模块（WDM）根据其在特定环境条件下的功效来调整不同传感器的贡献，从而优化了检测准确性。此外，我们在转移学习过程中集成了域对齐损失，以确保有效的域适应性通过将特征图差异定于清晰和不利天气数据集之间的差异。我们评估了不同数据集的模型，包括Exdark（单峰），CityScapes（单峰）和密集（Mul-timodal），在我们评估的时间点，它在所有数据集中排在所有数据集中。
KPI定义和支持证据可能会发生变化。
Supporting evidence: - Description of product or process with specified performance characteristics/ physical parameters/ functionalities demonstrating novelty (new or significant improvement) of the product/process - Declaration demonstrating link with a specific KIC KAVA (indication of the specific output of KIC KAVA(s)) and financial proof of the KAVA investment in the innovation development - Documented proof such as an invoice or an online sales record demonstrating that the purchases totaling to at least客户已经制造了10k€。
C9orf72 ALS/FTD二肽重复蛋白水平通过抑制PKA或增强蛋白质降解的小分子降低对扩散：全面的多模式对象级图像编辑器
基于扩散的生成模型在合成和操纵图像具有巨大的图像方面表现出了令人鼓舞的结果，其中文本到图像模型及其后续作品在学术界和行业中都具有很大的影响。编辑真实图像时，用户通常希望对不同元素具有直观而精确的控制（即对象）组成图像，并不断地操纵它们。我们可以根据图像中的单个观察的控制级别对现有的图像编辑方法进行分类。一条工作涉及使用文本提示来操纵图像[2，15，24，27]。由于很难与文本同时描述多个对象的形状和外观，因此在对象级别上对细粒度控制的能力有限。同时，迅速的工程使操纵任务乏味且耗时。另一项工作线使用低级调理信号，例如Hu等人。[18]，Patashnik等。[34]，Zeng等。[58]，草图[50]，图像[5，47，54]编辑图像。但是，其中大多数作品要么属于迅速的工程陷阱，要么无法独立操纵多个对象。与以前的作品不同，我们的目标是独立控制组成图像的多个对象的正确条件，即对象级编辑。我们表明，我们可以在对象级编辑框架下制定各种图像编辑任务，从而实现全面的编辑功能。
与EEG和眼睛跟踪数据的跨主题阅读任务分类的Zuco基准
我们提出了一个新的机器学习基准，用于阅读任务分类，目的是在计算语言处理与认知神经科学之间的相交中推进脑电图和眼睛追踪研究。基准任务由一个跨主体分类组成，以区分两个阅读范式：正常阅读和特定于任务的读数。基准的数据基于苏黎世的认知语言处理语料库（ZUCO 2.0），该语料库提供了同时引人注目的视线和来自英语句子的自然阅读的EEG信号。培训数据集已公开可用，我们提出了新记录的隐藏测试集。我们为此任务提供多种可靠的基线方法，并讨论未来的改进。我们发布代码，并提供易于使用的界面，以使用随附的公共排行榜：www.zuco-benchmark.com评估新方法。
上午10:30主题招募
Q.56下面给出了两组数字。在每组数字中，第二个数字中第一个数字结果的某些数学操作。同样，在第三个数字等第二个数字结果上的某些数学操作等等。给定的哪个选项遵循与给定集中相同的操作集？（注意：应在整个数字上执行操作，而不会将数字分解为其组成数字。例如13 - 可以执行13个操作，例如可以执行添加 /减法 /乘以13的操作。将13分为1和3，然后在1和3上执行数学操作。）3-4-5-10; 1-2-3-6