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将扩散模型缩放到现实世界3D激光雷达场景完成
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而，根据人类的看法，这种系统努力鉴于那些稀疏的点云，因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中，场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距，以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果，我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型，直接应用了基于图像的扩散方法。差不多，我们建议直接在这些点上操作，并介绍尖锐的和降解的扩散过程，以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起，我们提出了正规化损失，以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明，我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景，作为输入，与最新场景完成方法相比，产生了更多详细信息的场景。我们认为，我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1
提升个性化护理事先授权清单CY2024生效日期：3/01/2024确定覆盖范围时，特定的福利计划会
Prior Authorization not required for Mastectomy/Breast Reconstruction for the following Diagnosis codes: C50.011,C50.012,C50.019,C50.021, C50.022,C50.029,C50.111,C50.112,C50.119,C50.121, C50.122, C50.129,C50.211,C50.212,C50.219,C50.221, C50.222, C50.229,C50.311,C50.312,C50.319,C50.321, C50.322,C50.329,C50.411 ,C50.412,C50.419,C50.421, C50.422，C50.429，C50.511，C50.512，C50.519，C50。521，C50.522，C50.529，C50.611，C50.612，C50.619，C50。621.C50.622，C50.629，C50.811，C50.812，C50.819，C50。 821，C50.822，C50.829，C50.911，C50.912，C50.919，C50。 921，C50.922，C50.929，C79.81，D05.00，D05.01，D05.02，D05.10，D05.11，D05.11，D05.12，D05.80，D05.81，D05.81，D05.82，D05.82，D05，D05。 90，D05.91，D05.92，D48.61，D48.62，I97.2，N65.0，N65.1，Q79.8.T85.43XA，T85.43XD，T85.43XD，T85.43XS，Z42.1，Z45.811，Z45.811，Z45.811 ，， Z45.812，Z45.811，Z45.819，Z85.3，Z90.10，Z90.11，Z90。 12，Z90.13621.C50.622，C50.629，C50.811，C50.812，C50.819，C50。821，C50.822，C50.829，C50.911，C50.912，C50.919，C50。 921，C50.922，C50.929，C79.81，D05.00，D05.01，D05.02，D05.10，D05.11，D05.11，D05.12，D05.80，D05.81，D05.81，D05.82，D05.82，D05，D05。 90，D05.91，D05.92，D48.61，D48.62，I97.2，N65.0，N65.1，Q79.8.T85.43XA，T85.43XD，T85.43XD，T85.43XS，Z42.1，Z45.811，Z45.811，Z45.811 ，， Z45.812，Z45.811，Z45.819，Z85.3，Z90.10，Z90.11，Z90。 12，Z90.13821，C50.822，C50.829，C50.911，C50.912，C50.919，C50。921，C50.922，C50.929，C79.81，D05.00，D05.01，D05.02，D05.10，D05.11，D05.11，D05.12，D05.80，D05.81，D05.81，D05.82，D05.82，D05，D05。90，D05.91，D05.92，D48.61，D48.62，I97.2，N65.0，N65.1，Q79.8.T85.43XA，T85.43XD，T85.43XD，T85.43XS，Z42.1，Z45.811，Z45.811，Z45.811 ，， Z45.812，Z45.811，Z45.819，Z85.3，Z90.10，Z90.11，Z90。12，Z90.13
ODM：文本图像进一步的对齐预训练方法，用于场景文本检测和发现
近年来，文本图像联合预训练技术在各种任务中显示出令人鼓舞的结果。然而，在光学特征识别（OCR）任务中，将文本实例与图像中的相应文本区域对齐是一个挑战，因为它需要在文本和OCR文本之间有效地对齐（将图像中的文本称为ocr-文本以与自然语言中的文本区分开来），而不是对整体图像内容的全面理解。在本文中，我们提出了一种新的预训练方法，称为o cr-text d估计化m odeling（ODM），该方法根据文本提示将图像中的文本样式传输到统一样式中。使用ODM，我们在文本和OCR文本之间实现了更好的对齐方式，并启用预训练的模型以适应场景文本的复杂和多样化的样式。此外，我们为ODM设计了一种新的标签生成方法，并将其与我们提出的文本控制器模块相结合，以应对OCR任务中注释成本的挑战，并以大量未标记的数据参与预培训。在多个Pub-LIC数据集上进行的广泛实验表明，我们的方法显着地证明了性能，并且在场景文本检测和发现任务中的当前预训练方法优于当前的预训练方法。代码在ODM上可用。
起搏器+：在驾驶场景中的按需行人动画控制器
我们应对行人模拟中的内容多样性和收获性的挑战，以驱动方案。最近的行人动画框架具有重要的限制，其中他们主要关注轨迹[48]或参考视频[60]的内容，因此忽略了这种情况下人类运动的潜在多样性。这种限制限制了产生行人行为的能力，这些行为表现出更大的变化和现实动作，因此重新严格使用其用法，为驾驶模拟系统中的其他组件提供丰富的运动内容，例如，突然改变了自动驾驶汽车应响应的运动。在我们的方法中，我们努力通过展示从各种来源获得的各种人类动作（例如生成的人类运动）来超越限制，以遵循给定的轨迹。我们的框架的基本贡献在于将运动跟踪任务与轨迹结合到以下，这可以跟踪特定运动零件（例如上半身），同时遵循单个策略的给定轨迹。以这种方式，我们在给定情况下显着增强了模拟人类运动的分歧，以及内容的可控性，包括基于语言的控制。我们的框架有助于生成
布局 - 敏捷场景文本图像综合与扩散模型
虽然扩散模型已显着提高了图像生成的质量，但它们在这些图像中准确且相干渲染文本的能力仍然是一个重大挑战。场景文本生成的常规基于扩散的方法通常受到对中间布局输出的依赖的限制。这种依赖性通常会导致文本样式和字体的多样性限制，这是布局生成阶段的确定性质所引起的固有限制。为了应对这些挑战，本文介绍了SceneTeTgen，这是一种基于新颖的扩散模型，专门设计用于规避预定义布局阶段的需求。这样做，场景 - 文本促进了文本的更自然和多样化的代表。SceneTextGen的新颖性在于其三个关键组成部分的整体：一个字符级编码器，用于捕获详细的印刷属性，并与字符级实例分割模型和Word-
联邦圣玛丽亚科学中心...联邦圣玛丽亚科学中心...
作者：Gessica Hollweg。顾问：Paulo Cezar Bastianello Campagnol研究教授研究项目，到2050年，世界人口可以达到90亿人口。在这种情况下，全球粮食产量得到加强至关重要。粮食生产需要增加30％才能为不断增长的人口服务。这一增加是由饮食偏爱减少或防止动物起源产物的偏爱，这是由环境，道德和健康原因所激发的。用蔬菜成分组合制成的蔬菜汉堡包试图再现肉类产品的味道和质地，重点关注营养和感官体验以吸引消费者。这项研究旨在开发植物汉堡包，部分替代大豆纹理蛋白（PTS），其比例为5％，10％，15％和20％的Aguicus Bisporus蘑菇。替代对其对汉堡包的化学成分，纹理，颜色，烹饪性能和感觉特性的影响进行了评估。化学分析显示，水分含量从10％的替代水平显着增加，导致了更好的多汁性。蛋白质含量仍然与对照到15％的替代水平相似，而脂肪含量在治疗之间没有显着差异。纹理曲线表明汉堡浓缩剂（尤其是5％和10％）的硬度降低，导致产品较软。颜色分析表明，在每种蘑菇中5％PTs代替的处理中，亮度（L*）和红色（A*）的强度降低。感官分析表明，汉堡包最多可替换15％的汉堡与对照相当，具有“柔软”，“宜人的色彩”和“良好外观”等属性与消费者的偏好呈正相关。的发现表明，蘑菇agricus bisporus可以有效地用作基于植物的汉堡包中PTS的部分替代品，从而改善了不损害质量的感觉特性。此替代品提供了一种有希望的方法，可以在基于植物的产品上多样化成分，从而为消费者提供了理想的特征。关键字：基于植物的替代方案；感官评估；纹理分析；水分含量；烹饪产量；消费者接受；
机器人空间感知的场景表示
机器人及时通过传感器数据构建持久，准确且可操作的模型的能力是自主操作的范围。在将世界表示为点云可能足以进行本地化时，避免障碍物需要更密集的场景表示形式。另一方面，更高级别的语义信息通常对于分解必要的步骤来完成一项复杂的任务，例如烹饪，自主是至关重要的。因此，迫在眉睫的问题是，手头机器人任务的合适场景表示是什么？这项调查提供了对关键方法和框架的全面回顾，这在机器人空间感知领域推动了进步，并特别关注了代表的历史演变和当前的趋势。通过将场景建模技术分类为三种主要类型（公式，公式和指标 - 语言流行），我们讨论了空间启示框架正在从构建世界的纯几何模型转变为更高级的数据结构的方式，这些模型包括更高级别的概念，例如对象实例和位置的概念。特别重点是实时同时定位和映射（SLAM）的方法，它们与深度学习的集成，以增强了鲁棒性和场景的理解，以及它们处理场景动态性的能力，作为当今驾驶Robotics研究的一些最热门的主题。我们在讨论方面的挑战和未来的研究方向的讨论中进行了结论，以建立适合长期自治的强大而可扩展的空间感知系统。
东北民间医学研究的最新进展...
民间医学是传统的康复实践和信念的混合体，涉及草药，灵性和手动疗法或运动，以诊断治疗或预防疾病或疾病（WHO，2008年）。根据世界卫生组织（WHO，2008年）的说法，它主要由土著或本地人口进行，并且在亚洲和非洲境内某些国家中多达80％的人口依赖于初级保健。民间医学在不同地区采取不同的形式，传统医学实践和知识的文献和保存对于维护无形的遗产并承认和促进文化多样性至关重要。传统医学或民间医学是几个世代前，几千年前在各种文明，社会，社区，部落，氏族，宗族在现代医学时代处于目前的形状之前，蔓延到印度所有角落和角落的一种医学系统。仪式治疗和民间补救措施的实践一直是印度不同种族社区的组成部分。印度北部由阿鲁纳恰尔邦，阿萨姆邦，曼尼普尔邦，梅加拉亚邦，米佐拉山，纳加兰，纳加兰，锡金和特里普拉组成km。该国约8％的地理区域由N.E.代表。区域。印度东北是印度，印度缅甸和印度 - 中国生物地理区域之间的过渡区。该地区具有不同类型的森林植被的高度丰富。这种非常丰富的花卉和动物多样性使它被指定为世界的生物多样性热点之一。该地区在不同的种族和文化中非常丰富。在印度的450个部落社区中，仅该地区就可以提供约200个族裔社区的住所。 大多数民族都有自己的传统医学和治疗实践。 由于丰富的生物多样性和文化多样性，该地区吸引了民族植物学家，民族学家等的关注。在印度的450个部落社区中，仅该地区就可以提供约200个族裔社区的住所。大多数民族都有自己的传统医学和治疗实践。由于丰富的生物多样性和文化多样性，该地区吸引了民族植物学家，民族学家等的关注。，该地区成为民间医学研究领域的中心。对动植物财富的一致研发活动及其在该地区的传统利用模式在民族植物学和民间医学的各个方面增加了基本知识的丰富回报。在过去的几十年中，该领域的研究已经多样化，并且出现了许多潜在领域。这为理解动植物资源的性质和用途开辟了新的视野。它确实具有重要意义，并探讨了资源保护和保存传统知识的创新策略。在过去的二十年中，与印度东北部有关的各个民族生物学领域的活跃研究人员一直在起作用，而且他们的大量出版物出现在不同的知名期刊中。目前的著作是一项努力的结果，以突出该地区从事植物性，民族植物学，民族学研究的这些工人的作品。该卷有19篇研究文章，重点是不同领域的VIZ。民族植物学，民族学院，阿育吠陀和光化学。希望该卷有
电动汽车和智能设备的无线电力传输技术的最新进展PDF
摘要无线电力传输（WPT）技术的最新进展为消费者和行业提供了更方便，高效和智能的电动汽车（EV）和智能设备（SDS）（例如智能手机，无人机，机器人和物联网）的收费。WPT已被采用，以免手工频繁地进出充电。仅凭重型电池就无法解决所有移动物体的饥饿能量问题，最终应该为此充电。在本教程中，首先简要介绍了包括电感功率传递（IPT）在内的WPT的基本原理，并解释了主要的WPT理论，例如耦合线圈模型，Gyrator电路模型，磁性镜像模型和一般统一的动态词曲模型。电动汽车的WPT进展得到了广泛的解释，它们分类为固定的电动汽车（SCEV）和道路驱动电动汽车（RPEV）。SCEV由于便利性和安全性而变得越来越吸引人。此外，由于电动汽车市场份额和可再生能源的市场份额迅速增加，电动汽车和网格的互操作性变得非常重要。电动汽车不再是简单的能源消费者，而是电网的能源提供者。WPT是一种有前途的解决方案，可以在停放时自动将电动汽车与网格连接。这是SCEV作为可互操作系统的灵活手段的潜在贡献。详细解决了线圈设计，大容忍度充电，补偿电路和异物检测（FOD）问题。也总结了全球技术发展的最新进展。rpevs没有严重的电池问题，例如大，重，昂贵且昂贵的电池组以及较长的充电时间，因为它们在移动时直接从道路上获得电源。通过创新的半导体开关，更好的线圈设计，巷道构造技术和更高的操作频率的优点，已提高了WPTSS的功率转移能力，效率，电磁场（EMF），气隙，大小，重量和成本。引入了WPT的最新进展。SD的WPT中的进步被解释了，根据操作环境，它们彼此之间的不同。智能手机是WPT中最成功的应用程序，现在正在不断发展，以获得太空中的更多收费自由。由于分布式和物联网的多种性质，WPT的广泛领域非常具有挑战性。各种动力水平和耐力时间的各种无人机和机器人需要具有足够快速的充电速度，并具有位置自由度。最近的技术发展将解释。解决了WPT问题的未来，其中包括可互操作的无线电动汽车，更长的距离IPT，3D无线充电器和合成的磁场聚焦（SMF）。
Zignerf：带有可逆生成神经辐射场
生成的神经辐射场（NERF）通过学习一组未经未介绍的图像的分布来综合多视图图像，表现出非常熟练的熟练程度。尽管现有的生成nerf具有在数据分布中生成3D一致的高质量随机样本的才能，但创建单数输入图像的3D表示仍然是一个巨大的挑战。在此手稿中，我们介绍了Zignerf，这是一种创新的模型，该模型执行零击生成的对抗网（GAN）倒置，以从单个脱离分布图像中生成多视图。该模型的基础是一个新型逆变器的基础，该逆变器映射到了发电机歧管的潜在代码中。毫无意义，Zignerf能够将对象从背景中解散并执行3D操作，例如360度旋转或深度和水平翻译。使用多个实数数据集对我们的模型的效率进行验证：猫，AFHQ，Celeba，Celeba-HQ和Compcars。