XiaoMi-AI文件搜索系统
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egecentric 3D手姿势估计的单一对偶视图改编
对准确的3D手姿势估计的追求是理解以自我为中心视力领域的人类活动的基石。大多数现有估计方法仍然依赖单视图像作为输入，从而导致潜在的局限性，例如，深度有限的视野和义务。解决这些问题，添加另一个相机以更好地捕获手的形状是实践方向。然而，现有的多视图手姿势姿势方法具有两个主要缺点：1）重新训练的多视图注释，这些注释是备用的。2）在测试过程中，如果相机参数/布局与训练中使用的相同，则模型将变为inpapplicable。在本文中，我们提出了一种新颖的单算观看改编（S2DHAND）解决方案，该解决方案将预先训练的单视估计器适应双视图。与现有的多视图训练方法相比，1）我们的适应过程是无监督的，消除了对多视图注释的需求。2）此外，我们的方法可以处理带有未知相机参数的Arbitarary双视图对，从而使该模型适用于不同的相机设置。具体来说，S2DHAND建立在某些立体声约束上，包括两种视图之间的成对跨视图共识和转换的不变性。这两个立体声约束以互补的方式使用来进行伪标记，从而允许可靠的适应性。评估结果表明，在内部和跨数据库设置下，S2DHAND在任意摄像机对上实现了重大的实现，并且胜过具有领先性能的现有适应方法。项目页面：https：//github.com/ut-vision/s2dhand。
以数据为中心的AI：透视和挑战
段的成功在很大程度上归因于一个带注释的数据集，该数据集的数据集超过10亿个掩码，该数据集比现有的数据集大400倍。段的任何东西都具有标签的三个阶段：辅助手动阶段，半自动阶段和全自动阶段。
适合太空应用的远心 F-theta 鱼眼镜头
摘要：我们设计了一种视野为 360° x180° 的超广角镜头 - 鱼眼镜头 - 用于太空环境。作为案例研究，假设镜头安装在穿过彗星尾部的旋转探测器上。镜头随着穿过彗星彗发的探测器旋转，可以绘制从内部尾部看到的整个天空，提供有关等离子体和尘埃空间分布的前所未有的数据。考虑到镜头的预期太空应用，设计时已考虑了辐射硬化玻璃。镜头的一个关键特性是投影在焦平面上的天空分布图的“角度尺度”均匀性 (F-theta)，从而可以获得可靠的整个天空重建。我们还精心设计了近乎远心的设计，以便允许放置在焦平面上的滤光片正常工作。本文介绍了一种远心鱼眼镜头，其工作分辨率为像素限制，波段范围为 500 nm 至 770 nm，并具有 F-theta 失真。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Tekden，A.，Erdem，A.，Erdem，E。等（2024）。对象和关系中心代表
推动是一项必不可少的非划算操作技能，用于任务，从预抓操作到场景重新排列，关于场景中的对象关系的推理，因此在机器人技术中广泛研究了推动动作。有效使用推动动作通常需要了解受操纵对象的动态并适应预测与现实之间的差异。出于这个原因，在文献中对推动作用进行了效果预测和参数估计。但是，当前方法受到限制，因为它们要么建模具有固定数量对象的系统，要么使用基于图像的表示，其输出不是很容易解释并迅速累积错误。在本文中，我们提出了一个基于图神经网络的框架，以根据触点或关节对对象关系进行建模，以效应预测和参数估计推动操作。我们的框架在真实和模拟环境中都得到了验证，这些环境包含不同形状的多部分对象，这些对象通过不同类型的关节和具有不同质量的对象连接，并且在物理预测上的表现优于基于图像的表示。我们的方法使机器人能够预测并适应其观察场景时推动动作的效果。它也可用于使用从未看过的工具进行工具操作。此外，我们在基于机器人的硬盘拆卸的背景下证明了杠杆起作的6D效应预测。
构建以用户为中心的AI数据透明度方法
数据是AI开发的基石。AI经常使用从网络上刮下来的数十个数据点进行训练和微调，批量购买或由大量人类注释者贡献。知道用于培训模型的数据集中的内容以及如何编译它们，对于安全和负责的AI系统的开发和部署至关重要。AI数据透明度是指关于在整个AI生命周期3中如何使用数据的开放性，重点是上游数据组件：培训数据，微调，调整，参考数据和基准测试。4尽管具有数据的重要性，但大多数领先的AI公司一直不愿透露用于训练和测试其模型5的数据集的详细信息，这有助于称为“不断增长的数据透明度危机”。6斯坦福基金会模型透明度指数评估了提供许多AI工具和服务的骨干的主要基础模型，这表明与透明度7的其他方面相比，使用的数据透明度非常低。最近的ODI研究检查了媒体中强调的最近“ AI事件”链接的一系列模型的数据透明度，并确定了数据透明度信息的同样较低的存在，以及访问此信息的关键障碍。8
基于以上为中心的视觉模型，基于便携式实时智能助手
图4。Egovideo-VL模型的概述。 eGovideo-VL是一种旨在实时自我中心的理解和援助的多模式视觉语言模型。 该模型包含五个关键组件：（1）遵循Egovideo [58]的设计模态编码器，并包括一个视频编码器和用于多模式特征提取的文本编码器； （2）存储模块，该模块存储历史上下文以实现时间基础，摘要和个性化互动； （3）大型语言模型（LLM），该模型执行多模式推理和响应生成； （4）生成模块，该模块综合了视觉动作预测，以指导用户完成任务； （5）检索模块，该模块检索第三人称专家演示以补充以自我为中心的理解。Egovideo-VL模型的概述。eGovideo-VL是一种旨在实时自我中心的理解和援助的多模式视觉语言模型。该模型包含五个关键组件：（1）遵循Egovideo [58]的设计模态编码器，并包括一个视频编码器和用于多模式特征提取的文本编码器； （2）存储模块，该模块存储历史上下文以实现时间基础，摘要和个性化互动； （3）大型语言模型（LLM），该模型执行多模式推理和响应生成； （4）生成模块，该模块综合了视觉动作预测，以指导用户完成任务； （5）检索模块，该模块检索第三人称专家演示以补充以自我为中心的理解。
r氧替替尼在复杂的tafro相关特发性多中心castlenapher
通过向细胞中添加RIPA裂解缓冲液（ServiceBio）提取总蛋白质。蛋白浓度，并调整蛋白质浓度，以使它们之间在不同组之间保持一致。使用SDS-PAGE分离蛋白质，并转移到PVDF膜（美国Billerica，美国）。 初级抗体TFRC（1：10000），ACSL4（1：10000），GPX4（1：5000），FTH1（1：2000）和GAPDH（1：500）在4°C下孵育12小时。 这些抗体是从英国剑桥市ABCAM获得的。 使用1×TBST从PVDF膜表面取出初级抗体后，将山羊抗兔二级抗体（1：10000，ServiceBio）在室温下孵育12小时。 通过化学发光检测蛋白表达，并处理灰度值，并使用图像J. 计算相对蛋白表达。蛋白质，并转移到PVDF膜（美国Billerica，美国）。初级抗体TFRC（1：10000），ACSL4（1：10000），GPX4（1：5000），FTH1（1：2000）和GAPDH（1：500）在4°C下孵育12小时。这些抗体是从英国剑桥市ABCAM获得的。使用1×TBST从PVDF膜表面取出初级抗体后，将山羊抗兔二级抗体（1：10000，ServiceBio）在室温下孵育12小时。蛋白表达，并处理灰度值，并使用图像J.
atezolizumab和bevacizumab，用于不可切除或转移性的肝细胞癌 - 胆管癌：一项多中心回顾性研究
罕见的原发性肝癌。JHEPREP。2021; 3（1）：100174。 https：// doi。 org/10.1016/j.jhepr.2020.100174 2。 Sempoux C，Kakar S，Kondo F，Schirmacher P.合并肝细胞壁 - 胆管癌和未分化的原发性肝癌。 in：Arends MJ，Fukuyama M，Fukuyama M，Klimstra DS，Klimstra DS等人，编辑。 谁的肿瘤分类：消化系统肿瘤。 第五。 里昂：IARC; 2019年。 260。 3。 Brunt E，Aishima S，Clavien PA，Fowler K，Goodman Z，Gores G等。 CHCC -CCA：原发性肝癌的识别术语，具有肝细胞和胆管细胞的分化。 肝病学。 2018; 68（1）：113–26。 https://doi.org/10.1002/hep.29789 4。 Gigante E，Ronot M，Bertin C，Ciolina M，Bouattour M，Dondero F等。 结合成像和肿瘤活检可改善肝细胞 - 胆管癌联合的诊断。 肝脏Int。 2019; 39（12）：2386–96。 https://doi.org/10.1111/liv.14261 5。 BeaufrèreA，Calderaro J，Paradis V.结合肝细胞 - 胆管癌：更新。 J hepatol。 2021; 74（5）：1212–24。 https://doi.org/10.1016/j.jhep.2021.01.035 6。 Gentile D，Donadon M，Lleo A，Aghemo A，Roncalli M，Di Tommaso L等。 肝癌的手术治疗：系统评价。 肝癌。 2020; 9（1）：15–27。 https://doi.org/10.1159/ 000503719 7。 Xue R，Chen L，Zhang C，Fujita M，Li R，Yan SM等。 癌细胞。 2019; 35（6）：932–47.e8。 PO.20.00397。JHEPREP。2021; 3（1）：100174。 https：// doi。org/10.1016/j.jhepr.2020.100174 2。Sempoux C，Kakar S，Kondo F，Schirmacher P.合并肝细胞壁 - 胆管癌和未分化的原发性肝癌。in：Arends MJ，Fukuyama M，Fukuyama M，Klimstra DS，Klimstra DS等人，编辑。谁的肿瘤分类：消化系统肿瘤。第五。里昂：IARC; 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BNT162B2 mRNA COVID-19疫苗在青少年和癌症的年轻人中：单中心体验
Gabriel Revon-Riviere，Laetitia Ninove，Victoria Min，AngéliqueRome，Carole Coze等。BNT162B2 mRNA COVID-19疫苗在青少年和癌症的年轻人中：单中心体验。欧洲癌症杂志，2021，154，pp.30-34。10.1016/j.ejca.2021.06.002。hal- 03625360
![arxiv：2502.08975v1 [cs.lg] 2025年2月13日](/simg/9/9b86cff58830179c72c7b0c2f606a479697790a1.webp)
arxiv：2502.08975v1 [cs.lg] 2025年2月13日
1蒂安辛任务的主要实验室，蒂安辛重力物理与物理与天文学研究中心，蒂安平的边境科学中心，西萨斯州引力波研究中心，孙子耶特大学（Zhuhai校园），珠海人519082，人民的重格实验性，莫斯特式实验室，华盛科技大学物理学院，武汉430074，中华人民共和国3天文学与太空科学学院，以及现代天文学与天体物理学的主要实验室（南京大学），南京大学教育部，南京大学，南京210023，中国。4太空科学学院，山东大学，山东大学空间科学研究所，中国264209†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 * suwei25@mail.sysu.edu.cn4太空科学学院，山东大学，山东大学空间科学研究所，中国264209†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。* suwei25@mail.sysu.edu.cn